
Hãy cùng xây dựng một máy chủ trên AWS!
effy
Miễn phí
Cơ bản / AWS
4.7
(247)
Dừng kết nối với localhost! Hãy thử triển khai lên AWS nữa nhé!
Cơ bản
AWS
Khi xu hướng "Vibe Coding" đang thịnh hành, các khóa học đang mọc lên như nấm. Nhưng nhìn lại thì tất cả đều tương tự nhau. "Cách sử dụng Cursor", "Làm chủ Copilot", "Tạo ứng dụng bằng công cụ này". Công cụ luôn thay đổi. Những công cụ từng là xu hướng của 6 tháng trước thì giờ đây không còn ai dùng nữa. Copilot từng là số một, rồi Cursor đến, và khi Cursor đang thống trị thì Claude Code lại xuất hiện. Nếu bạn chỉ học cách sử dụng một công cụ, thì ngay khi công cụ đó thay đổi, những gì bạn học được sẽ trở về con số 0. Khóa học này dạy về quy trình làm việc (workflow) có thể áp dụng ngay cả khi công cụ thay đổi. Bạn có thể áp dụng nó cho bất kỳ ngôn ngữ, framework hay dự án nào.
200 học viên
Độ khó Nhập môn
Thời gian Không giới hạn
Đánh giá từ những học viên đầu tiên
5.0
동해바다
Trọng tâm của bài giảng này là dạy Claude Code cho những người không biết về lập trình. Những ai đã am hiểu về IT khi xem có thể sẽ cảm thấy hơi khó chịu vì những điều quá hiển nhiên và nhỏ nhặt thường xuyên được lặp đi lặp lại.
5.0
채티
Lúc đầu tôi chỉ toàn bảo "làm đi" nên lúc nào cũng thất bại, giờ mới hiểu tại sao phải yêu cầu thiết kế trước. Sau khi xem phần phát triển song song và làm theo ngay, tôi thấy mình không thể quay lại cách làm cũ được nữa.. 🥹 Thật sự rất đáng đồng tiền bát gạo! Điều tôi thích nhất là ngay cả khi công cụ AI thay đổi thì vẫn có thể áp dụng được kiến thức này.
5.0
siwoo.kim
Cảm ơn bạn đã giải thích tận tình.
Quy trình làm việc lập trình bằng AI có thể áp dụng ngay cả khi công cụ thay đổi
Phương pháp phát triển song song giúp làm việc một mình hiệu quả như một nhóm
Khả năng thiết kế ngữ cảnh làm thay đổi kết quả của AI
Khi Vibe Coding trở nên thịnh hành, các bài giảng đang đổ xô ra mắt. Nhưng nhìn chung thì tất cả đều tương tự nhau.
"Cách sử dụng Cursor", "Làm chủ Copilot", "Tạo ứng dụng bằng công cụ này".
Công cụ luôn thay đổi. Những công cụ từng là xu hướng của 6 tháng trước thì giờ đây chẳng còn ai dùng nữa. Copilot từng là số một rồi Cursor xuất hiện, và khi Cursor đang chiếm ưu thế thì Claude Code lại ra đời.
Nếu bạn chỉ học cách sử dụng một công cụ, thì ngay khi công cụ đó thay đổi, những gì bạn đã học sẽ trở về con số không.
Khóa học này dạy cho bạn quy trình làm việc có thể áp dụng ngay cả khi công cụ thay đổi. Bạn có thể áp dụng nó cho bất kỳ ngôn ngữ, khung làm việc (framework) hay dự án nào.
"Làm cho tôi chức năng đăng nhập."
AI viết code. Nó có chạy được. Nhưng không phải theo cách tôi muốn.
Yêu cầu sửa đổi. Kết quả lại vẫn khác. "Không, không phải thế này..." Bạn lặp đi lặp lại việc đó vài lần.
Cuối cùng, bạn lại tự mình xem xét kỹ mã nguồn và bắt đầu lại từ đầu.
Đây không phải là tình huống quen thuộc sao?
Nhiều người cố gắng sửa đổi câu lệnh (prompt). "Thử nói cụ thể hơn chút nữa xem sao", "Hay là thử chỉ định vai trò nhỉ."
Nhưng vấn đề thực sự không nằm ở câu lệnh (prompt).
Để AI đưa ra kết quả tốt, không phải cần prompt hay mà là cần ngữ cảnh tốt. AI đã đọc những tệp nào, dự án này đang tạo ra cái gì, các điều kiện ràng buộc là gì, chính môi trường thông tin này sẽ quyết định kết quả.
Cùng một câu lệnh nhưng kết quả sẽ hoàn toàn khác nhau tùy thuộc vào ngữ cảnh.
Các khóa học lập trình AI đang tràn lan. Hầu hết đều là "nhấn nút này thì được cái này, nhấn phím tắt kia thì được cái kia."
Nhưng hãy thử suy nghĩ xem.
Copilot từng là xu hướng, rồi Cursor xuất hiện, và khi Cursor đang thịnh hành thì Claude Code ra đời. 6 tháng sau, chắc chắn sẽ lại có một công cụ mới xuất hiện.
Nếu bạn chỉ học cách sử dụng một công cụ, thì ngay khi công cụ đó thay đổi, những gì bạn đã học sẽ trở về con số 0.
Khóa học này không dạy cách sử dụng một công cụ cụ thể. Nó dạy về chính phương pháp làm việc có thể áp dụng ngay cả khi công cụ thay đổi.
Tạo · Danh sách danh mục / Viết · Chỉnh sửa · Xóa bài viết
Trang chi tiết bài viết / Tìm kiếm (Tiêu đề + Nội dung)
Bình chọn (Thích/Không thích) / Bình luận
Sắp xếp (Mới nhất · Phổ biến nhất) / Thiết kế dựa trên tham chiếu
Bố cục đáp ứng
Tôi hầu như không trực tiếp viết code khi làm việc tại các công ty như Toss Securities. 99% là do AI viết.
Tôi đã làm việc theo cách thiết kế, giao việc cho AI và kiểm chứng kết quả. Khóa học này sẽ cho bạn thấy quy trình làm việc thực tế đó trong suốt 4 giờ 36 phút.
Thiết kế ngữ cảnh — Khi thiết lập môi trường thông tin mà AI nhìn thấy, kết quả sẽ thay đổi ngay cả với cùng một chỉ dẫn.
Thiết kế trước, viết mã sau — Nếu yêu cầu viết mã ngay lập tức, hướng đi sẽ bị sai lệch. Yêu cầu thiết kế trước sẽ giúp bạn tiết kiệm được 30 phút chỉ với 5 phút chuẩn bị.
Giao việc chia nhỏ — Nếu giao tất cả cùng một lúc, bạn sẽ không biết lỗi xảy ra ở đâu. Hãy chia nhỏ công việc, kiểm tra, rồi mới chuyển sang bước tiếp theo.
Phát triển song song — Mỗi cửa sổ terminal tương ứng với một lập trình viên. Nếu bạn mở 5 cửa sổ, nghĩa là có 5 người đang làm việc cùng lúc.
Chúng ta sẽ tạo ra một cộng đồng ẩn danh phong cách Reddit từ đầu đến cuối mà không cần tự tay viết một dòng mã nào. Từ danh mục, bài viết, tìm kiếm, bình chọn, bình luận cho đến thiết kế.
Không phải là không dùng não, chỉ là không gõ code thôi.
Thiết kế, ra lệnh và kiểm chứng. Câu nói này chính là tất cả nội dung của bài giảng này.
Bạn sẽ được học quy trình làm việc cần thiết ở từng giai đoạn thông qua việc thực hiện một dự án duy nhất từ đầu đến cuối.
Từ việc cài đặt Claude Code đến khi bắt đầu dự án. Chỉ cần làm theo là xong.
Cách để cho AI biết "dự án của chúng ta là gì". Phải có thiết lập này thì AI mới không đưa ra những kết quả sai lệch. Đây chính là phần "thiết kế" được nhắc đến trong bài giảng.
Lặp lại quá trình thực sự giao việc, kiểm tra kết quả và chỉnh sửa. Đây là chương dành nhiều thời gian nhất để nói về việc "giao việc và kiểm chứng".
Cách mở nhiều terminal để xây dựng các tính năng cùng một lúc. Đây là cách để một mình bạn có thể làm được phần việc của nhiều người.
Nội dung này đề cập đến cách sử dụng AI trong toàn bộ quá trình phát triển phần mềm như gỡ lỗi (debugging), tái cấu trúc mã nguồn (refactoring) và viết tài liệu, bên cạnh việc viết mã.
> 5 chương được kết nối thành một dự án duy nhất. Thiết lập môi trường ở Chương 1, thiết kế ở Chương 2, xây dựng ở Chương 3, tăng tốc ở Chương 4 và mở rộng ở Chương 5.
Khóa học này dành cho ai?
Những ai từng cảm thấy thất vọng vì kết quả không như ý muốn khi yêu cầu AI "hãy làm cho tôi"
Những người đang sử dụng công cụ lập trình AI nhưng không chắc chắn liệu mình có đang tận dụng chúng đúng cách hay không.
Những người đang cảm thấy giới hạn về năng suất khi phát triển một mình
Cần biết trước khi bắt đầu?
Môi trường macOS
Chúng tôi sử dụng gói đăng ký trả phí của Anthropic trong lớp học.
Xác minh sự nghiệp
9,304
Học viên
473
Đánh giá
19
Trả lời
4.6
Xếp hạng
4
Các khóa học
Tất cả
6 bài giảng ∙ (4giờ 37phút)
Tài liệu khóa học:
Tất cả
24 đánh giá
4.5
24 đánh giá
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
Lúc đầu tôi chỉ toàn bảo "làm đi" nên lúc nào cũng thất bại, giờ mới hiểu tại sao phải yêu cầu thiết kế trước. Sau khi xem phần phát triển song song và làm theo ngay, tôi thấy mình không thể quay lại cách làm cũ được nữa.. 🥹 Thật sự rất đáng đồng tiền bát gạo! Điều tôi thích nhất là ngay cả khi công cụ AI thay đổi thì vẫn có thể áp dụng được kiến thức này.
Cảm ơn bạn !!
Đánh giá 19
∙
Đánh giá trung bình 4.9
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
Tôi đã từng phát triển theo kiểu không có thiết kế mà chỉ đơn thuần yêu cầu "hãy làm tính năng này cho tôi", rồi khi có lỗi xảy ra mới bắt đầu giải thích chi tiết hơn, thực sự tôi đã sử dụng AI một cách rất thiếu suy nghĩ. Thông qua bài giảng này, tôi cảm thấy mình đã lĩnh hội được khái niệm về "quy trình làm việc" (workflow), và đây cũng là bài giảng khiến tôi muốn cải thiện hơn nữa theo cách riêng của mình trong tương lai. Xin cảm ơn.
Cảm ơn bạn rất nhiều vì lời khen ngợi 🙇 Tôi sẽ luôn đền đáp bằng những bài giảng chất lượng cao nhất.
Đánh giá 2
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!
Giảm 25% cho thành viên mới
2.503.974 ₫
25%
3.338.634 ₫