Claude Code | Thiết kế Agent dành cho PM/PO/Nhà hoạch định dịch vụ

[Vấn đề mà bài giảng này giải quyết] - Giới hạn của người lập kế hoạch khi có ý tưởng nhưng không thể tự mình hiện thực hóa - "Hãy làm như thế này" → Ra quyết định kém hiệu quả dựa trên trí tưởng tượng - Nút thắt cổ chai khi phải yêu cầu và chờ đợi đội ngũ phát triển cho mọi việc từ phân tích dữ liệu đến xác thực API - Thực trạng đã thử dùng các công cụ AI nhưng chỉ dừng lại ở mức hỏi-đáp với ChatGPT [Những gì bạn sẽ học trong bài giảng này] 1. Thiết kế lại quy trình lập kế hoạch trong kỷ nguyên AI - Truyền thống: Lập kế hoạch → Thiết kế → Phát triển (chờ đợi tuần tự) - Chuyển đổi: Viết PRD → Tạo Prototype → Ra quyết định dựa trên sản phẩm thực tế → Xác nhận và bàn giao - Từ lập kế hoạch giải thích bằng văn bản sang lập kế hoạch trình bày bằng sản phẩm thực tế 2. Thiết kế AI Agent dành cho PM - Harness Engineering: Không chỉ là đặt câu hỏi cho AI mà là thiết kế cấu trúc làm việc - CLAUDE.md, Rules, Hooks, MCP, Plugins — Vai trò và nguyên tắc thiết kế của từng lớp - Agent Router: Cấu trúc tự động phân bổ một yêu cầu đến Agent tối ưu nhất - PGE Pipeline: Planner → Generator → Evaluator, thiết kế quản lý chất lượng cho các tác vụ lớn 3. Xây dựng đội ngũ AI của riêng bạn - Lập kế hoạch/Nghiên cứu, Sản phẩm, Thiết kế, Phát triển, Marketing — 5 cột với hơn 20 Agent - Quy trình làm việc thực tế giúp một người lập kế hoạch có thể vận hành một đội ngũ chuyên gia - Kết nối các công cụ bên ngoài bằng MCP (Notion, Figma, Slack, nguồn dữ liệu) - Tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại bằng Skill chỉ với một câu lệnh 4. Thực hành tự động hóa các công việc bổ trợ - GA4 + Clarity + GSC + BigQuery → Tự động tạo Dashboard tích hợp + Insight hàng tuần - Gọi API nội bộ trực tiếp → Xác thực kịch bản → Báo cáo đánh giá chất lượng - Phân tích Cohort trên BigQuery → Kiểm chứng giả thuyết Aha Moment - Tự động hóa A/B test, đồng bộ hóa Notion, kiểm định UI/UX --- Khóa học này dành cho: - PM/PO/Người lập kế hoạch dịch vụ đang mệt mỏi với thời gian chờ đợi và chu kỳ review trong quy trình lập kế hoạch - Những người muốn thiết kế AI như một công cụ làm việc bài bản - Những người muốn trực tiếp ra quyết định dựa trên dữ liệu nhưng thiếu nguồn lực từ đội ngũ phân tích - Những người không chuyên về kỹ thuật muốn vượt qua nỗi sợ "Terminal" để tiến thêm một bước [Kiến thức tiên quyết] - Không có. Hướng dẫn từ đầu từ khâu cài đặt đến thiết lập. - Không cần kinh nghiệm lập trình. Tập trung vào thiết kế và ứng dụng dưới góc nhìn của PM. [Thay đổi sau khóa học] - Tự tạo Prototype hoạt động được chỉ với một file PRD.md để tăng tốc độ ra quyết định - Thiết kế và vận hành đội ngũ AI Agent của riêng mình - Tự động hóa việc phân tích dữ liệu, xác thực API và tạo báo cáo