Kỹ thuật AI harness thực tiễn được học qua Hermes, Codex và LLM Wiki

Xây dựng ứng dụng hệ thống multi-agent với Agent Builder và Chatkit, sau đó triển khai ứng dụng bằng Cloudflare. Đã tích hợp đầy đủ các công nghệ mới nhất như GPT-5, Agent Builder, Chatkit, MCP, Fine Tuning, CoT.

Từ một email đến cả đề xuất và tài liệu thuyết trình, hoàn tất trọn vẹn một vòng công việc với Claude Code

Generative AI đang viết lại cách thế giới vận hành — và những người học nó ngay bây giờ sẽ là những người dẫn dắt thập kỷ tới. Mọi ngành công nghiệp đang được định hình lại trong thời gian thực. Các nhà tiếp thị đang tạo ra các chiến dịch trong vài phút. Các nhà phát triển đang triển khai mã nhanh hơn bao giờ hết. Toàn bộ các đội ngũ đang tự động hóa những công việc vốn từng mất nhiều ngày. Và ở trung tâm của tất cả là một kỹ năng duy nhất phân biệt giữa những người bị bỏ lại phía sau và những người tiến về phía trước: biết cách thực sự sử dụng Generative AI. Vấn đề là gì? Hầu hết mọi người vẫn chỉ mới chạm vào bề nổi. Họ đã nhập một câu hỏi vào ChatGPT, nhận được một câu trả lời ở mức trung bình, và cho rằng đó là tất cả. Nhưng đằng sau hộp chat đơn giản đó là một trong những công nghệ mạnh mẽ nhất từng được chế tạo — và một khi bạn hiểu cách nó hoạt động cũng như cách điều khiển nó, bạn sẽ không bao giờ làm việc theo cách cũ nữa. Đó chính là mục tiêu mà khóa học này hướng tới. Introduction to Generative AI đưa bạn từ một người mới bắt đầu hoàn toàn trở thành một người dùng AI tự tin và năng lực — không cần lập trình, không cần toán học và không yêu cầu kinh nghiệm trước đó. Bằng ngôn ngữ rõ ràng, không dùng thuật ngữ chuyên môn khó hiểu, bạn sẽ khám phá Generative AI thực sự là gì, nó hoạt động như thế nào đằng sau hậu trường, và cách đưa nó vào công việc, kinh doanh và cuộc sống hàng ngày của bạn. Đây không phải là một chuỗi bài giảng lý thuyết khô khan. Đây là một hành trình thực tế, dựa trên các bản demo với đầy đủ các ví dụ thực tế mà bạn có thể theo dõi và sao chép ngay lập tức. Bạn sẽ bắt đầu với những nền tảng — Trí tuệ nhân tạo (AI), Học máy (Machine Learning) và Học sâu (Deep Learning) thực sự có nghĩa là gì, và Generative AI nằm ở đâu trong bức tranh lớn đó. Bạn sẽ trực tiếp khám phá các tính năng và khả năng của ChatGPT, hiểu tại sao công nghệ này lại bùng nổ nhanh chóng đến vậy và theo dõi sự tiến hóa đáng kinh ngạc của nó. Từ đó, bạn sẽ giải mã "động cơ" cung cấp sức mạnh cho tất cả: Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Bạn sẽ thấy chính xác cách dự đoán từ tiếp theo, embeddings và tinh chỉnh (fine-tuning) hoạt động như thế nào, đồng thời hiểu các khái niệm thay đổi cuộc chơi như Retrieval Augmented Generation (RAG) và sự trỗi dậy của Agentic AI — sự khác biệt giữa một trợ lý chỉ biết trả lời và một trợ lý biết hành động. Tiếp theo là siêu năng lực thực sự: kỹ thuật đặt câu lệnh (prompt engineering). Đây là nơi hầu hết người học chuyển từ "AI thật thú vị" sang "AI là không thể thiếu". Bạn sẽ không chỉ học prompt là gì — bạn sẽ làm chủ hơn một chục kỹ thuật đã được chứng minh mà các chuyên gia sử dụng hàng ngày, bao gồm chain-of-thought prompting, zero/one/few-shot prompting, tabular prompting, perspective prompting, comparative prompting, reverse prompting, khung RGC, và nhiều kỹ thuật khác. Bạn sẽ nhận được các mẫu câu lệnh có sẵn, học cách chỉnh sửa và mài giũa câu lệnh để có kết quả tốt hơn rõ rệt, và khám phá cách tạo ra các ý tưởng mới, nội dung tiếp thị, email cho khách hàng và nội dung ở quy mô lớn. Đến cuối khóa học, bạn sẽ biết cách khiến AI làm chính xác những gì bạn muốn — một cách nhất quán. Bạn sẽ thấy tất cả được vận hành thực tế. Khóa học này có rất nhiều bản demo thực hành qua các tình huống kinh doanh thực tế. Hãy xem AI tóm tắt các cuộc họp và ghi lại các thông tin chi tiết bằng công cụ ghi chú AI, soạn thảo các phản hồi email trau chuốt trong vài giây và tạo ra nhiều biến thể tiêu đề tiếp thị chỉ từ một hình ảnh sản phẩm duy nhất. Bạn sẽ khám phá cách Generative AI đang thay đổi ngành phát triển phần mềm, bán lẻ và tiếp thị, đồng thời thấy các công cụ thực tế đang hoạt động — tạo mã nguồn với GitHub Copilot và tạo hình ảnh, video bằng các công cụ tiên tiến như Amazon Nova. Đây không phải là những giả thuyết. Đó là những quy trình làm việc bạn có thể bắt đầu sử dụng ngay khi kết thúc bài học. Nhưng quyền năng lớn đi kèm với trách nhiệm lớn — và khóa học này không bỏ qua những phần khó khăn. Bạn sẽ đi sâu vào AI có trách nhiệm (Responsible AI) và học cách phát hiện cũng như quản lý các hiện tượng "ảo giác" (hallucinations), thông tin sai lệch, định kiến và các vấn đề về sự công bằng. Bạn sẽ hiểu những hạn chế kỹ thuật thực tế của các mô hình hiện nay và các giải pháp khắc phục thực tế mà những người dùng giàu kinh nghiệm thường dựa vào. Thông qua các ví dụ thực tế — bao gồm các trường hợp từ chối vì lý do an toàn và viết lại để điều chỉnh định kiến — bạn sẽ học cách sử dụng các công cụ này một cách khôn ngoan, có đạo đức và tự tin, theo cách mà các chuyên gia và tổ chức kỳ vọng. Và bạn sẽ kết thúc khóa học với cái nhìn hướng về tương lai, chứ không chỉ là hiện tại. Bạn sẽ khám phá cách Generative AI đang làm đảo lộn việc tìm kiếm và định hình lại cách thế giới tìm kiếm thông tin, khám phá con đường hướng tới Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI), và có cái nhìn rõ ràng về các công việc, chứng chỉ và cơ hội nghề nghiệp đang phát triển nhanh chóng mà lĩnh vực này đang tạo ra. Cho dù bạn muốn bảo vệ sự nghiệp của mình trong tương lai, tăng năng suất hay xây dựng một điều gì đó mới mẻ, bạn sẽ rời đi với sự hiểu biết chính xác về việc công nghệ này đang hướng tới đâu và cách để đón đầu làn sóng đó. Tại sao nên học khóa học này? Bạn sẽ gia nhập cộng đồng hơn 207.000+ học viên trên các nền tảng hàng đầu, được hỗ trợ bởi xếp hạng giảng viên 4.6 và hơn 13.000+ đánh giá. Mọi khái niệm đều được giải thích đơn giản, mọi kỹ thuật đều được trình bày trong thực tế, và mỗi bài học đều được thiết kế để đưa bạn tiến gần hơn một bước tới sự tự tin thực sự với AI. Không rườm rà. Không gây choáng ngợp. Chỉ có những kiến thức rõ ràng, thực tế, cập nhật và tôn trọng thời gian của bạn. Khóa học này dành cho bạn nếu bạn là người mới bắt đầu tò mò về AI, một chuyên gia muốn làm việc nhanh hơn và thông minh hơn, một nhà tiếp thị, người sáng tạo, nhà phát triển, doanh nhân, hoặc đơn giản là một người không chấp nhận bị bỏ lại phía sau bởi sự chuyển dịch công nghệ lớn nhất trong thế hệ của chúng ta. Nếu bạn biết sử dụng trình duyệt web, bạn có thể tham gia khóa học này — và bạn có thể bắt đầu ngay hôm nay. Khoảng cách giữa những người sử dụng AI và những người làm chủ AI đang nới rộng hơn mỗi ngày. Công cụ đã có sẵn. Cơ hội là ngay bây giờ. Câu hỏi duy nhất là bạn muốn đứng ở bên nào của khoảng cách đó. Hãy đăng ký ngay hôm nay và bắt đầu hành trình từ tò mò về AI đến tự tin làm chủ AI — qua từng bài học thực tế và mạnh mẽ.

Thay vì viết prompt dài hơn, hãy lần lượt tạo các tệp quy tắc, nhật ký, quyền hạn, hook và quy trình xác thực mỗi khi xảy ra sự cố trong dự án thực tế. Với bot thông báo tin tức đã được xây dựng và đưa lên máy chủ trong năm ngày, gồm 211 ảnh chụp màn hình và 87 chỉ dẫn được giữ nguyên văn.

Trong bài giảng, chúng tôi giải thích vì sao thông qua kiến trúc Claude Code, harness lại quan trọng hơn model. Đồng thời, bài giảng trình bày cách thiết kế hệ thống làm việc với Claude Code dựa trên 6 cấu trúc: Context Harness, Permission Harness, Verification Harness, Tool Harness, Subagent & Worktree Harness và Debugging Harness. Sau đó, nội dung được mở rộng đến CLAUDE.md, quản lý phiên làm việc, kiểm soát các codebase lớn, vận hành worktree song song, phân tích nhật ký lỗi, cũng như truy vết các vấn đề liên quan đến biến môi trường và phạm vi cấu hình, giúp bạn xây dựng các tiêu chuẩn để có thể tiếp tục sử dụng Claude Code trong công việc backend và DevOps thực tế.

AI, chìa khóa mở ra thế giới thống kê "AI giúp dễ dàng xử lý các nguyên lý thống kê phức tạp và kỹ thuật phân tích, từ đó khám phá ý nghĩa ẩn giấu trong dữ liệu và cung cấp những hiểu biết sâu sắc để đưa ra quyết định tốt hơn. AI giờ đây đã vượt xa vai trò của một máy tính phức tạp trong thống kê, trở thành người bạn đồng hành hỗ trợ tư duy thống kê."

Phát triển dịch vụ báo cáo AI Safety e-Report bằng React + SpringAI Bài giảng dự án thứ 5 của Neo + Essential là xây dựng hệ thống báo cáo Safety e-Report - một ý tưởng cải thiện hệ thống chính phủ!

Liệu tôi có thể tạo ra một dịch vụ từ ý tưởng của mình ngay cả khi không biết lập trình? Với AI, điều đó hoàn toàn có thể! Trong khóa học này, bạn sẽ trải nghiệm toàn bộ quy trình biến ý tưởng thành một dịch vụ web thực tế bằng cách sử dụng các công cụ "Vibe Coding" đang được sử dụng trong công việc thực tế như Gemini, Lovable, Antigravity, Cursor và Claude Code. Bạn không chỉ đơn thuần học cách sử dụng công cụ, mà còn được học phương pháp phát triển dịch vụ mới trong kỷ nguyên AI: từ trực tiếp lập kế hoạch dịch vụ, triển khai cho đến kết nối hệ thống thanh toán. Điểm 1. Chinh phục 5 công cụ Vibe Coding cốt lõi - Thực hành các tính năng chính và cách sử dụng Gemini, Lovable, Antigravity, Cursor, Claude Code. - Hiểu phương thức phát triển Vibe Coding thông qua việc cộng tác với AI. Điểm 2. Tự tay tạo dịch vụ thực tế mà không cần lập trình - Thực hành quy trình tự lập kế hoạch và hiện thực hóa dịch vụ gợi ý sách thành một dịch vụ web. - Hiểu toàn bộ luồng sản xuất dịch vụ: Ý tưởng → Phát triển → Triển khai. Điểm 3. Kỹ năng thực chiến từ ra mắt đến vận hành dịch vụ - Hiểu quy trình mua tên miền, thiết lập máy chủ và triển khai. - Học các kỹ thuật vận hành dịch vụ cốt lõi như tích hợp mô-đun thanh toán và thiết lập SEO.

Chỉ với những bài hướng dẫn đơn giản thì rất khó để áp dụng vào thực tế. Bằng tất cả bí quyết trong nghề của mình, tôi sẽ truyền đạt một cách chắc chắn cho bạn phương pháp quản lý trạng thái phức tạp và cách thiết kế Multi-agent.

Khóa học này là chương trình nâng cao tập trung vào việc thiết kế và triển khai hệ thống Agent (Main/Sub, Tool, Task Runtime, Agent Registry) và kiến trúc Multi-LLM bằng cách kết hợp chiến lược GPT, Gemini, LLaMA (local) dựa trên Spring AI và Spring Boot. Vượt xa việc gọi LLM đơn lẻ, khóa học bao gồm quy trình áp dụng Agentic Workflow Pattern (Chain, Parallel, Routing, Orchestrator–Workers, Evaluator–Optimizer) và cấu trúc Multi-Agent; tách biệt các lớp thực thi như RAG, API/DB bên ngoài bằng Tool·ToolRegistry; đồng thời xây dựng hệ thống AI có khả năng mở rộng, ổn định và liên tục cải thiện chất lượng thông qua công cụ DAG engine, quy trình làm việc khai báo bằng YAML và xác thực ngay sau khi tải (Validated DSL). Ngoài ra, khóa học còn bao gồm Circuit Breaker, Reactive Stream, giám sát Redis, xử lý song song và vòng lặp đánh giá lặp lại. Bên cạnh thực hành Thymeleaf (SSR), khóa học còn mở rộng việc chia tách Front-end/Back-end bằng React·REST và kết nối runtime của công cụ/agent thông qua giao thức tiêu chuẩn MCP, giúp học viên trang bị năng lực thiết kế kiến trúc AI ở cấp độ môi trường vận hành thực tế. Mục tiêu cuối cùng là giúp bạn phát triển thành một nhà phát triển có khả năng thiết kế hệ thống AI — không chỉ dừng lại ở mức người dùng AI đơn thuần chỉ biết gọi API đơn lẻ hay viết prompt, mà là người có thể giải thích và cân nhắc việc kết hợp Multi-LLM, Agent, Workflow, khai báo và kiểm chứng thành một kiến trúc thực thi thống nhất.

Học các kỹ thuật cốt lõi của 'Prompt Engineering' để có được câu trả lời chính xác mong muốn từ AI. Từ những bước đầu tiên của người mới bắt đầu đến ứng dụng thực tế của chuyên gia, hãy tối đa hóa khả năng sử dụng AI của bạn!

Đây là khóa học dành cho những người không chuyên về phát triển, muốn học Claude Code nhưng gặp khó khăn vì tài liệu chính thức đầy thuật ngữ dành cho lập trình viên, còn YouTube chủ yếu chỉ hướng dẫn “vibe coding” (phát triển ứng dụng/web), nên không biết cách áp dụng vào tự động hóa công việc thực tế. Khóa học giải thích các khái niệm bằng truyện tranh và những ví dụ so sánh dễ hiểu, thực hành trong môi trường ứng dụng máy tính để bàn mà không cần dùng terminal, đồng thời hướng dẫn toàn bộ quy trình từ bắt đầu đến hoàn thiện qua 3 ví dụ tự động hóa công việc thực tế (tự động hóa công việc, tạo trang chi tiết, tự động hóa nội dung dạng thẻ tin–blog–video ngắn).

Đây là khóa học hướng dẫn sử dụng các công cụ AI dựa trên CLI và MCP để triển khai các chức năng chiến đấu, UI, dữ liệu và máy chủ cho game idle Unity. Bạn sẽ học toàn bộ quy trình áp dụng Firebase, quảng cáo, thanh toán trong ứng dụng và Addressables để phát hành game di động lên Google Play.

: "Từ nền tảng toán học đến các mô hình mới nhất, hoàn thiện pipeline Deep Learning với Pytorch (Tổng cộng 44 bài giảng)" Thời đại chỉ học cách gọi model.fit() một cách đơn thuần đã qua rồi. Từ đạo hàm và hạ giang (gradient descent) - những nền tảng cơ bản nhất của mạng thần kinh nhân tạo, đến cách sử dụng Pytorch thiết yếu trong công việc thực tế, và cả CNN/RNN để xử lý dữ liệu hình ảnh và chuỗi thời gian! Chúng tôi sẽ giúp bạn chinh phục toàn bộ quy trình Deep Learning một cách hệ thống. Giờ đây, hãy bước vào thế giới Deep Learning kinh ngạc, nơi trí tuệ nhân tạo mô phỏng bộ não con người có thể tự học hỏi và đưa ra phán đoán, vượt xa việc chỉ phân tích dữ liệu thông thường.

Khóa học hoàn chỉnh về thực tập tại Thung lũng Silicon không lo bị thay thế ngay cả trong kỷ nguyên AI, thiết kế hệ thống của 30 công ty công nghệ lớn, & đóng góp thực tế cho mã nguồn mở. Bạn sẽ thiết kế và mở rộng quy mô 30 hệ thống thực tiễn dựa trên các ví dụ từ Netflix, Tesla, Meta, Tinder và nhiều công ty công nghệ lớn khác. Cuối khóa, bạn sẽ tự thiết kế dịch vụ của riêng mình từ kiến trúc → cơ sở dữ liệu → khả năng mở rộng.

Nguyên lý cốt lõi của tự động hóa n8n và cơ bản về thiết kế workflow dành cho người không chuyên 5 bước xây dựng tự động hóa với n8n: Thực hành kết nối API từ nhập chủ đề đến hoàn thiện video Cách sản xuất video tự động trên n8n bằng cách sử dụng AI API (ChatGPT, ElevenLabs, Creatomate)

Thời đại ích kỷ, nơi chỉ những người biết cách tận dụng AI đúng cách mới có thể tạo ra thu nhập. Khái niệm cơ bản về phát triển web tạo lợi nhuận & hướng dẫn thực tế mà bạn nhất định phải biết để giao việc cho các AI Coding Agent một cách "chuẩn chỉnh". Từ tư duy có thể lập trình mà không cần viết một dòng code nào, đến phương pháp thực tế để tạo ra sản phẩm với giá 0 đồng, và cả những nội dung về việc thành lập doanh nghiệp thực tế cũng như xử lý thuế. Đây là hướng dẫn lập trình web tạo lợi nhuận bằng AI chứa đựng những hiểu biết sâu sắc được tích lũy từ thực tế.

Copilot Chat không chỉ là một trợ lý AI đơn thuần, mà sẽ trở thành người thư ký đắc lực trong công việc của bạn, giúp tối đa hóa năng suất và sự sáng tạo. Trong khóa học này, hãy học các chức năng cốt lõi và cách sử dụng Copilot Chat, các trường hợp ứng dụng thực tế có thể áp dụng ngay, và cả những mẹo tùy chỉnh phù hợp với từng công việc để bắt đầu trải nghiệm sự thay đổi trong cách làm việc cùng với Copilot Chat!

Không phải cách sai AI làm, mà là cách hoàn thành. Đây là khóa học dành cho những người từng thử sai AI làm nhưng vẫn mơ hồ không biết nên bắt đầu từ đâu trong dự án của mình. Bạn sẽ học quy trình: xác định ý định trước, giao phần triển khai và kiểm chứng cho AI, còn con người sẽ sử dụng sản phẩm rồi đưa ra phán đoán. Cùng nhau hoàn thiện đến bước triển khai một lần với bản clone của feedme, sau đó tự mình hoàn thành thêm một lần với ý tưởng của bản thân, qua đó hình thành phương pháp làm việc riêng.

AI chỉ giỏi đúng bằng bạn. Vibe coding hoàn hảo được hoàn thiện qua 3 bước: cách sử dụng AI → kiến thức nền tảng cốt lõi → phát triển dự án. Dành cho những ai muốn học vibe coding một cách bài bản, chúng tôi sẽ chia nhỏ và truyền đạt những khái niệm cốt lõi không thay đổi dù bạn sử dụng bất kỳ AI nào, theo cách ngắn gọn, dễ tiếp thu.