[Java Dự án Thực tế Nâng cao] Xây dựng Hệ thống Kiosk Food Truck dựa trên Spring Core + H2

📢 Thông báo ra mắt bài giảng OpenClaw.AI Cơ bản Phần 2.5

Xin chào, tôi là Kevin, người đang dẫn dắt khóa học cơ bản OpenClaw.AI Master Class.

Cuối cùng, tôi đã mở khóa học [Cơ bản phần 2.5] Thiết kế nhóm Multi-agent và Cơ bản về phân tách vai trò trên Inflearn nên tôi viết thông báo này. :)

Phần 2.5 này sẽ mở rộng thêm một bước nữa cho "Trợ lý AI trong PC của tôi" đã được tạo ở phần 1 và 2,

Biến một bot Telegram duy nhất thành một nhóm AI nhỏ với các vai trò được phân chia là trọng tâm của bài giảng này..

👉[Đi đến bài giảng OpenClaw.AI Cơ bản Phần 2.5]

Những gì chúng ta sẽ cùng tạo trong phần 2.5

- Sử dụng nhóm diễn đàn Telegram + định tuyến theo chủ đề

Cấu hình môi trường đa tác nhân (multi-agent) để vận hành hai tác nhân content-planner / content-editor chỉ với một bot duy nhất.

- Sang thư mục /workspace/content/planning / /workspace/content/drafts

Chúng ta sẽ thực sự tạo ra một quy trình làm việc nội dung, nơi các sản phẩm lập kế hoạch và các bản thảo/bản chỉnh sửa được tách biệt..

- Thông qua kịch bản “tạo ý tưởng và dàn ý trong phòng planner → trau chuốt bài viết trong phòng editor”, chúng ta sẽ hoàn thiện quy trình cộng tác đa tác nhân thực tế dựa trên tiền đề sao chép và dán thủ công.

Đặc biệt đề xuất cho những người sau

- Những người đã theo dõi OpenClaw phần 1 và 2, nhưng vẫn đang bắt một agent duy nhất làm tất cả mọi việc

- Những ai muốn phát triển bot Telegram không chỉ là một "chatbot đơn lẻ" mà thành một đội ngũ AI được phân chia giữa người lập kế hoạch (Planner) và biên tập viên (Writer/Editor)

- Những nhà sáng tạo nội dung độc lập, người vận hành newsletter·blog, YouTuber muốn sắp xếp lại quy trình làm việc bằng cách chia nhỏ các tác vụ lập kế hoạch nội dung / viết bản thảo / trau chuốt câu chữ cho các agent theo từng vai trò đảm nhận.

- Những nhà phát triển, nhà hoạch định, PM quan tâm đến Multi-agent nhưng muốn bắt đầu một cách nhẹ nhàng trong môi trường OpenClaw + Telegram đang sử dụng hiện tại thay vì các framework đồ sộ.

Sơ lược về chương trình đào tạo cốt lõi phần 2.5

- Phần 1: Dành cho cả học viên cũ và học viên mới

Hướng dẫn Lộ trình tham gia Phần 2.5 A (Kiểm tra môi trường trong 5 phút) / B (Onboarding thiết lập tối thiểu) + Ôn tập siêu đơn giản về OpenClaw UI

- Phần 2: Khái niệm Single Agent (Đơn tác tử) vs Multi-Agent (Đa tác tử),

Hiểu cấu trúc nơi nhiều agent được bố trí bên trong openclaw.json, kiểm tra cấu hình hiện tại bằng openclaw agents list

- Phần 3:

- Định nghĩa agent content-planner / content-editor

- Phân tách không gian làm việc /content/planning và /content/drafts

- Tạo nhóm diễn đàn Telegram & các chủ đề planner-lập kế hoạch / editor-biên tập

- Tìm ID nhóm / ID chủ đề → Hoàn tất định tuyến Agent theo từng chủ đề

- Phần 4:

- Thực hành cộng tác bán thủ công giữa planner ↔ editor (dựa trên việc con người sao chép và dán)

- Xem trước quy trình cộng tác tự động giữa 4 agent Leader/Planner/Editor/QA sẽ được đề cập trong phần 3

Các mục cần kiểm tra trước khi học

- Sẽ là tốt nhất nếu bạn đã chuẩn bị sẵn môi trường WSL2 + Docker + OpenClaw + Telegram Bot đã được sử dụng ở phần 1 và 2.

- Ngay cả khi bạn chưa học phần 1 và 2, tôi đã cấu hình để bạn có thể thiết lập môi trường tối thiểu cần thiết cho thực hành Multi-agent bằng cách làm theo “Lộ trình kiểm tra môi trường A / Lộ trình Onboarding thiết lập tối thiểu B” có trong phần 2.5.

- Bạn cần có mã Gemini API được cấp từ Google AI Studio.

Trong quá trình học phần 2.5, nếu có bất kỳ thắc mắc hay gặp khó khăn ở phần nào, xin vui lòng để lại câu hỏi trên bảng hỏi đáp bất cứ lúc nào.

Dựa trên phản hồi của các bạn, chúng tôi sẽ tiếp tục bổ sung và hoàn thiện các ví dụ thực hành cũng như hướng dẫn khắc phục sự cố.

Hy vọng phần 2.5 này sẽ là cơ hội để các bạn mở rộng môi trường OpenClaw của mình từ "một trợ lý thông minh" thành "một nhóm AI nhỏ với các vai trò được phân chia rõ rệt".

Cảm ơn bạn.

📢 Thông báo khai giảng khóa học OpenClaw.AI Cơ bản Phần 2

Xin chào, tôi là Kevin, người đang thực hiện các bài giảng cơ bản về OpenClaw.AI.

Không có gì khác, [Cơ bản Phần 2] OpenClaw.AI Master Class: Trợ lý từ xa trên điện thoại thông minh hoàn thiện với Telegram và Vision AI đã được mở trên Inflearn. ^^

Hy vọng bài giảng của tôi có thể giúp ích được phần nào để các bạn có thể ứng dụng OpenClaw vào cuộc sống hàng ngày một cách thông minh.

👉[Đi đến khóa học OpenClaw.AI Cơ bản Phần 2]

Những thứ sẽ cùng nhau tạo ra trong phần 2

- Xây dựng môi trường để điều khiển từ xa tác nhân (agent) của tôi mọi lúc mọi nơi bằng Telegram trên điện thoại thông minh.

- Hoàn thiện quy trình ghi chép chi tiêu tự động phân tích và ghi lại chỉ với một bức ảnh hóa đơn bằng cách tận dụng tính năng thị giác của Gemini 2.5 Flash.

- Nâng cấp môi trường Docker + workspace đã tạo ở phần 1 thành kịch bản tự động hóa thực tế.

Đặc biệt đề xuất cho những người sau

- Những ai muốn "sử dụng agent ngay cả trên điện thoại thông minh mà không cần trình duyệt".

- Những người muốn AI tự động phân loại và ghi chép dữ liệu hóa đơn/hình ảnh thay vì phải sắp xếp thủ công mỗi lần.

- Những ai muốn kết nối OpenClaw, vốn chỉ mới trải nghiệm ở phần 1, vào tự động hóa công việc/cuộc sống thực tế.

Sơ lược nội dung cốt lõi phần 2

- Phần 1: Kiểm tra môi trường phần 1 và định hướng kịch bản “Trợ lý trong túi giấy”.

- Phần 2: Tạo bot Telegram bằng BotFather → Ghép nối → Kết nối thời gian thực với agent OpenClaw.

- Phần 3: Gửi ảnh hóa đơn qua Telegram → Tự động trích xuất ngày tháng, tên cửa hàng, số tiền, danh mục → Tự động hóa lưu trữ tích lũy vào thư mục expenses/.

Các mục cần kiểm tra trước khi học

- Sẽ tốt nhất nếu bạn đã chuẩn bị sẵn Docker container và Gemini API key đã sử dụng ở phần 1.

- Ngay cả khi bạn chưa học phần 1, bạn vẫn có thể thiết lập môi trường tối thiểu cần thiết bằng cách làm theo “Danh sách kiểm tra trước môi trường thực hành” được cung cấp trong phần 2.

Trong quá trình học Phần 2, nếu có bất kỳ thắc mắc hay gặp khó khăn nào, hãy thoải mái để lại câu hỏi tại bảng câu hỏi bất cứ lúc nào.

Dựa trên phản hồi của các học viên, tôi sẽ tiếp tục bổ sung các ví dụ thực hành và hướng dẫn khắc phục sự cố.

📢 [Tin mới] Chìa khóa duy nhất để vượt qua làn sóng đóng băng tuyển dụng, mở ra con đường trở thành 'Người chỉ huy AI'.

Ra mắt OpenClaw Master Class Series Cơ bản Phần 1!

Xin chào tất cả các bạn học viên!

Nếu như các bài giảng đã ra mắt trước đây tập trung vào việc xây dựng nền tảng lập trình (dựa trên Java), thì tôi tin rằng bài giảng lần này chính là điểm khởi đầu để bạn sống như một nhà phát triển + trí thức IT đồng hành cùng AI.

Hy vọng rằng bài giảng của tôi sẽ giúp ích được phần nào cho bạn trong việc trở thành một người am hiểu về IT, có thể chung sống vui vẻ cùng với AI.

Nếu bạn muốn biết thêm chi tiết về bài giảng, vui lòng đọc nội dung bên dưới và nhấn vào đường link bài giảng, tôi xin chân thành cảm ơn!

"Liệu cơ hội việc làm cho lập trình viên đã thực sự chấm dứt?" Đây là một câu hỏi đau đớn mà nhiều người đang đặt ra giữa cơn bão đóng băng của thị trường tuyển dụng gần đây. Tuy nhiên, sự thật được cảm nhận tại hiện trường lại có chút khác biệt. Thời đại của những 'coder' chỉ biết viết mã theo chỉ thị đang dần khép lại, nhưng giá trị của những 'architect' - những người biết điều khiển AI như một công cụ và thiết kế cấu trúc hệ thống - đang tăng cao hơn bao giờ hết.

Khóa học [OpenClaw.ai Master Class Cơ bản Phần 1] lần này không đơn thuần là một bài giảng học về công cụ mới. Đây là điểm khởi đầu thực tế nhất để bạn không trở thành nạn nhân bị cuốn trôi bởi các xu hướng AI, mà trở thành một người chỉ huy dẫn dắt đội quân AI với năng lực cạnh tranh áp đảo.

🚀 Tại sao khóa học này lại mang tính quyết định cho sự nghiệp của bạn ngay lúc này?

1. Sự tiến hóa từ 'Lập trình viên' thành 'Quản trị viên hệ thống thông minh'

   
   Trong khi những người khác hỏi ChatGPT từng dòng mã, bạn sẽ xây dựng các 'tác nhân tự trị' có khả năng tự phán đoán và hoàn thành công việc. Bạn sẽ trực tiếp chứng minh thực lực của một "nhân tài làm bằng 10 người" mà các doanh nghiệp luôn khao khát.

   
   

2. Lấy 'bảo mật' - điều mà doanh nghiệp lo sợ nhất - làm vũ khí
   Trong khi đa số các nhà phát triển còn e ngại sự cố bảo mật mà do dự trong việc áp dụng AI, bạn sẽ đưa ra câu trả lời rõ ràng cho câu hỏi "Làm thế nào để triển khai AI vào thực tế một cách an toàn" thông qua Sandbox bảo mật dựa trên Docker. Đây chính là điểm khác biệt mạnh mẽ của riêng bạn, khiến các nhà tuyển dụng phải gật đầu tán thưởng.

   
   

3. Sự kết hợp giữa nền tảng cơ bản vững chắc + Xu hướng AI mới nhất
   Nguyên lý hướng đối tượng, cấu trúc hệ thống và triết lý bảo mật. Chúng ta sẽ chắp thêm đôi cánh OpenClaw dựa trên nền tảng cơ bản vững chắc đã được xây dựng bấy lâu nay. Chúng tôi sẽ giúp bạn tìm lại sự tự tin mà chỉ những nhà phát triển có khả năng tự chủ về công nghệ mới có được.

   
   

🛠 Các năng lực cốt lõi sẽ nắm vững trong Phần 1: Cơ bản

• Docker Sandbox: Xây dựng môi trường làm việc biệt lập để vận hành AI trong khi vẫn bảo vệ máy tính cá nhân của bạn

• Agent Intelligence: Hiểu logic thực hiện công việc tự chủ thông qua tích hợp Gemini API

• Chiến lược bảo mật: Bí quyết bảo mật thực tế như xử lý lộ lọt khóa API dưới dạng văn bản thuần túy và thiết lập danh sách trắng IP (IP Whitelisting)

• Workflow Automation: Quy trình thực tế từ phân tích tệp đến tự động tạo báo cáo

"Tương lai không chia thành người dùng AI và người không dùng AI, mà chia thành người biết kiểm soát AI và người bị AI kiểm soát."

Mặc dù mọi người đều nói rằng đây là thời đại khó tìm việc làm, nhưng tôi tin rằng đối với những người đã chuẩn bị sẵn sàng, đây lại là thời đại của cơ hội để tạo ra khoảng cách lớn nhất. Tôi xin mời bạn đến với điểm khởi đầu của năng lực cạnh tranh áp đảo đó.

Hẹn gặp lại bạn trong bài giảng ngay bây giờ!

[Link truy cập khóa học]: https://inf.run/LWXUC

Chào mọi người!

Tôi xin thông báo tin vui về việc ra mắt khóa học mới.

Phần 3 của khóa học Java dự án nhỏ không còn dựa trên giao diện console nữa, mà sẽ bao gồm 'màn hình' nơi người dùng trực tiếp tương tác.

Đó là bài giảng [Dự án thực hành Java: Phần UI (Spring + JavaFX)].

Đây là một dự án thú vị, nơi chúng ta sẽ cùng nhau tạo ra một ứng dụng cung cấp thông tin phim hoạt động thực tế bằng cách kết hợp cấu hình UI linh hoạt của Spring Boot và JavaFX trong môi trường desktop trước khi chuyển sang nền tảng web. ^^

👉Đến ngay khóa học:https://inf.run/nDrhd

Lời nhắn gửi dành cho những bạn muốn trở thành nhà phát triển Java trong kỷ nguyên AI thực thụ:

Tôi cũng biết rất rõ rằng bài giảng này không còn phù hợp với xu hướng phát triển hiện tại tính đến tháng 2 năm 2026.

Mặc dù vậy, lý do tôi không từ bỏ mà vẫn mở khóa học này là vì tôi tin rằng kiến thức cơ bản về Java vẫn luôn là cốt lõi quan trọng nhất, dù bạn có làm việc cùng AI hay không.

Trong bối cảnh thị trường tuyển dụng mới đang đóng băng và AI đang dần thay thế việc lập trình, có lẽ bạn đang băn khoăn rằng "Liệu bây giờ học sâu về Java có còn ý nghĩa không?", và thực tế là có vẻ bạn đang cảm thấy muốn từ bỏ con đường trở thành nhà phát triển Java hơn bao giờ hết.

Thế nhưng, nếu thử suy nghĩ theo một góc nhìn khác một chút,

Thay vì thời đại không cần những nhà phát triển viết mã giỏi, những nhà phát triển 'có khả năng kiểm soát và hiệu chỉnh AI một cách hoàn hảo' sẽ được săn đón và coi trọng hơn bao giờ hết.

Mặc dù vậy, tôi nghĩ rằng nếu bạn có thể củng cố nền tảng Java vững chắc thông qua tư duy sâu sắc, và dựa trên điều đó để điều khiển AI, thì việc bắt đầu sự nghiệp với tư cách là một nhà phát triển Java thực tế có thể trở nên dễ dàng hơn bạn nghĩ.

Có thể JavaFX không phải là một công nghệ UI được sử dụng rộng rãi trong thực tế, nhưng tôi hy vọng các bạn sẽ xem đây là mong muốn của tôi trong việc giúp các bạn xây dựng nền tảng kỹ năng thực hành Java thật vững chắc thông qua khóa học này.

Tôi đã viết dưới đây một vài lý do tại sao tôi nghĩ kỹ năng Java cơ bản lại quan trọng, hy vọng chúng sẽ giúp ích phần nào cho bạn trong việc cân nhắc và quyết định xem có nên tiếp tục học Java hay không.

Lý do tại sao kiến thức cơ bản về Java lại quan trọng:

• Độ sâu của tư duy chính là cấp độ của câu lệnh (prompt): Bạn phải hiểu các nguyên lý cơ bản của Java thì mới có thể đưa ra những chỉ dẫn tinh vi cho AI. Bạn không thể đặt câu hỏi về những điều mà mình không biết.

• Phải có khả năng nghi ngờ kết quả của AI: Chỉ có nền tảng cơ bản vững chắc mới tạo ra 'đôi mắt' có thể tìm ra lỗi sai và tối ưu hóa mã nguồn do AI tạo ra.

• Đó là vũ khí của một tân binh không thể thay thế: Một ứng viên có thể tự tin nói rằng: "Tôi có nền tảng cơ bản để hiểu mã do AI tạo ra, tìm ra các lỗi cấu trúc và đề xuất một kiến trúc tốt hơn". Có lẽ đây chính là kiểu người mà các doanh nghiệp hiện nay đang khao khát tìm kiếm.

Tôi thực sự hy vọng bạn sẽ bắt đầu sự nghiệp và thành công với tư cách là một nhà phát triển Java.

Hẹn gặp lại bạn trong bài giảng!