inflearn logo

Làm chủ Codex mới nhất năm 2026: Từ cơ bản đến tự động hóa phát triển agentic

Bạn chỉ đang nói với Codex: “Hãy tạo giúp tôi” thôi sao? Ban đầu, mọi thứ hoạt động rất tốt. Nhưng khi dự án lớn dần, AI sẽ chỉnh sửa nhầm tệp, quên các quy tắc và lặp đi lặp lại cùng một lỗi. Trong khóa học này, bạn sẽ học cách **tận dụng Codex mới nhất** để giao việc lập trình cho AI, đồng thời giúp nhà phát triển **kiểm soát thiết kế, quyền hạn, ngữ cảnh và quá trình xác minh**. **Thiết kế → Lập kế hoạch → Triển khai → Kiểm thử → GitHub PR** Dựa trên phán đoán và quá trình đánh giá của nhà phát triển, chúng ta sẽ áp dụng tự động hóa phát triển bằng AI vào toàn bộ quy trình này.

1 học viên đang tham gia khóa học này

Độ khó Cơ bản

Thời gian Không giới hạn

Python
Python
codex
codex
AI
AI
ChatGPT
ChatGPT
AI Agent
AI Agent
Python
Python
codex
codex
AI
AI
ChatGPT
ChatGPT
AI Agent
AI Agent

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Có thể sử dụng một cách có hệ thống các tính năng cốt lõi, từ cài đặt và thiết lập quyền cho Codex đến AGENTS.md, Plan Mode và quản lý ngữ cảnh.

  • Bạn có thể tự động hóa các tác vụ phát triển lặp đi lặp lại và mở rộng chức năng của Codex bằng cách sử dụng MCP, tác nhân phụ, kỹ năng và hook.

  • Có thể nâng cao tính ổn định và chất lượng của sản phẩm bằng cách kiểm chứng mã do AI tạo ra thông qua các vòng lặp kiểm thử và phản hồi.

  • Vượt xa việc lập trình vibe đơn thuần, bạn có thể xây dựng quy trình phát triển mang tính tác nhân, trong đó nhà phát triển vẫn giữ quyền chủ động và cộng tác với AI.

Giao việc lập trình cho AI, còn nhà phát triển hãy nắm quyền kiểm soát.

Tìm hiểu cách sử dụng Codex không chỉ như một công cụ tạo mã mà còn như một tác nhân AI phát triển phần mềm cùng thực hiện quá trình phát triển thực tế.

AGENTS.md → Plan Mode → triển khai → kiểm thử → GitHub PR theo sát quy trình phát triển thực tế,
Skills · Hooks · MCP · Subagents và học cả cách tự động hóa các công việc lặp lại.

Vượt ra ngoài mức chỉ đơn giản yêu cầu “Codex ơi, hãy tạo giúp tôi”
và hoàn thiện quy trình phát triển AI có hệ thống SPEC → PLAN → BUILD → TEST → REVIEW → PR.

  • Quản lý cài đặt, quyền hạn, Sandbox và Context của Codex

  • Thiết kế quy tắc dự án bằng AGENTS.md và tài liệu SPEC

  • Rà soát kế hoạch triển khai bằng Plan Mode

  • Phát triển thực tế dựa trên kiểm thử và GitHub Issue/PR

  • Tự động hóa phát triển bằng Skills · Hooks · MCP · Subagents

  • Thực hành từng bước thông qua 3 dự án thực tế

Khuyến nghị dành cho những người như sau

Những người đã thử dùng Codex nhưng chưa khai thác hiệu quả công cụ này

Đã thử yêu cầu Codex lập trình bằng ngôn ngữ tự nhiên nhưng,

  • Chỉnh sửa nhầm tệp hoặc

  • Quên các quy tắc của dự án hoặc

  • Phải lặp lại cùng một lời giải thích nhiều lần và

  • Vì phải kiểm tra lại từng kết quả một cách thủ công,

    Nếu bạn từng cảm thấy “thì tiện thật, nhưng dùng trong dự án thực tế lại không yên tâm”, khóa học này sẽ hữu ích cho bạn.

AI hỗ trợ lập trình muốn được áp dụng vào quy trình phát triển thực tế\Seeder

Không chỉ đơn thuần là tạo mã nguồn娱乐官方网站

Viết yêu cầu → xem xét kế hoạch → triển khai → kiểm thử → sửa lỗi → GitHub PR

Phù hợp với những ai muốn học cách thực hiện cùng Codex.

Bạn sẽ học cách sử dụng thực tế không chỉ cho các dự án cá nhân mà còn để phân tích và chỉnh sửa các codebase hiện có.

Dành cho những ai muốn học một cách có hệ thống cả các tính năng nâng cao của Codex.

Vượt qua AGENTS.md và Plan Mode

Skills · Hooks · Plugins · MCP · Subagents · Worktree

v.v., phù hợp với những người muốn tận dụng các tính năng mở rộng của Claude Code để tự động hóa các công việc phát triển lặp đi lặp lại và nâng tầm môi trường phát triển AI lên một cấp độ mới.

Sau khi hoàn thành khóa học,

  • Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ không chỉ dừng ở việc yêu cầu Codex viết mã đơn giản mà còn có thể thiết kế và kiểm soát cách AI thực hiện công việc.

    • Mỗi dự án đều có thể viết AGENTS.md và SPEC để truyền đạt các quy tắc phát triển cho AI.

    • Trước khi yêu cầu viết code ngay, bạn có thể xem xét và chỉnh sửa kế hoạch triển khai bằng Plan Mode.

    • Bạn có thể thiết lập quyền hạn và Sandbox của Codex để Codex làm việc an toàn.

    • Bạn có thể phân tích codebase hiện có để tìm, sửa và kiểm thử lỗi.

    • Bạn có thể xây dựng quy trình phát triển từ việc phân tích Issue trên GitHub, chỉnh sửa mã nguồn cho đến tạo PR.

    • Bạn có thể sử dụng Skills · Hooks · MCP để tự động hóa các tác vụ lặp lại.

    • Bạn có thể sử dụng Subagents để phân công nhiệm vụ cho nhiều tác nhân AI.


    SPEC → PLAN → BUILD → TEST → REVIEW → PR

    Bạn sẽ có thể áp dụng quy trình phát triển Codex nhất quán này vào dự án của mình..

Bạn sẽ học được những nội dung như thế này

Quy trình phát triển thực tế hoàn chỉnh với Codex

Từ bước cài đặt và sử dụng Codex lần đầu, bạn sẽ học theo quy trình phát triển thực tế, bao gồm AGENTS.md, Plan Mode, Sandbox, quản lý Context, triển khai, kiểm thử và GitHub PR.

Tự động hóa phát triển bằng Skills · Hooks · MCP · Subagents

Ngoài cách sử dụng cơ bản Claude Code, bạn sẽ học cách tự động hóa các công việc phát triển lặp đi lặp lại bằng cách tận dụng các tính năng nâng cao như Skills, Hooks, MCP, Subagents và GitHub .

Mục tiêu là tạo ra một môi trường phát triển trong đó AI không chỉ đơn thuần viết mã mà còn tự động hóa các công việc lặp lại, để nhà phát triển tập trung vào thiết kế, phán đoán và kiểm chứng.

Tôi không muốn tạo một khóa học chỉ đơn thuần hướng dẫn cách sử dụng Codex.

Chỉ cần giải thích từng lệnh và chức năng của Codex là cũng có thể tạo thành một khóa học.

Tuy nhiên, các tính năng vẫn không ngừng thay đổi.

Điều tôi coi trọng hơn là cách phát triển cùng AI.

Vì vậy, trong khóa học này, tôi sẽ giải thích xoay quanh một quy trình phát triển nhất quán.

SPEC → PLAN → BUILD → TEST → REVIEW → PR

Tổng hợp các yêu cầu,
để Codex lập kế hoạch triển khai,
sau đó lập trình viên xem xét kế hoạch rồi tiến hành triển khai,
thực hiện kiểm thử và review, rồi kết nối đến tận PR trên GitHub.

Và để phát triển thêm quy trình này,

AGENTS.md, quản lý Context, Skills, Hooks, MCP, Subagents, GitHub

Xử lý cùng một tính năng trong quy trình phát triển thực tế.

Bạn có điều gì thắc mắc không?

Hãy viết ít nhất 3 câu hỏi và câu trả lời mà học viên tiềm năng có thể thắc mắc trước khi tham gia khóa học.
Thay vì những câu trả lời sáo rỗng hoặc mang tính hình thức, nên đưa ra các câu trả lời thể hiện cá tính của người chia sẻ kiến thức.

Câu hỏi 1. Tôi mới bắt đầu sử dụng Codex, vậy có thể tham gia khóa học không?

Có. Chúng tôi sẽ giải thích từng bước từ cài đặt đến cách sử dụng cơ bản để cả những người lần đầu làm quen với Codex cũng có thể theo kịp.

Ban đầu, bạn sẽ làm quen với quy trình cơ bản bằng cách tạo các dự án đơn giản với Claude Code, sau đó mở rộng đến AGENTS.md, Plan Mode, Sandbox, quản lý Context, GitHub và tự động hóa kiểm thử.

Tuy nhiên, nếu bạn nắm được các khái niệm cơ bản về Python hoặc phát triển web thì sẽ dễ hiểu nội dung thực hành hơn.

Q2. Sau khi học khóa học này, bạn có thể làm được đến mức nào với Codex?

Bạn sẽ có thể vượt qua mức chỉ đơn giản yêu cầu “hãy tạo mã”, để tiến hành toàn bộ quy trình của một dự án phát triển thực tế cùng Codex.

Trong khóa học,

Xác định yêu cầu → Lập kế hoạch → Triển khai → Kiểm thử → Đánh giá mã nguồn → PR trên GitHub

Bạn sẽ trực tiếp thực hành quy trình này.

Ngoài ra, khóa học còn hướng dẫn cách tận dụng Skills, Hooks, MCP và Subagents để tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại, cũng như phân chia nhiều nhiệm vụ cho các tác nhân AI thực hiện.

Tóm lại, mục tiêu là sử dụng Codex không chỉ như một công cụ tạo mã mà còn như một AI agent phát triển thực hiện các công việc phát triển thực tế.

Q3. Khóa học này khác gì so với các khóa học nhập môn Codex khác?

Khóa học này không chỉ dừng lại ở việc giới thiệu từng lệnh hoặc tính năng của Codex.

Điều được đề cập quan trọng nhất là “thiết kế và kiểm soát cách AI làm việc” thay vì “làm thế nào để yêu cầu AI viết mã”.

Vì vậy, toàn bộ khóa học được...

SPEC → PLAN → BUILD → TEST → REVIEW → PR

được xây dựng xoay quanh quy trình phát triển thực tế, bao gồm SPEC → PLAN → BUILD → TEST → REVIEW → PR.

Ngoài ra, thông qua 3 dự án, bạn sẽ trải nghiệm không chỉ việc tạo dự án mới mà còn cả phân tích mã nguồn hiện có, sửa lỗi, kiểm thử và xử lý GitHub Issue cùng PR.

Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ học được điều quan trọng hơn việc biết nhiều tính năng: cách áp dụng Codex một cách ổn định vào các dự án thực tế.

Lưu ý trước khi tham gia khóa học

Môi trường thực hành

  • Khóa học này có thể thực hành trong môi trường Windows, macOS, Linux. Trọng tâm của khóa học là các tính năng và quy trình phát triển của Codex, vì vậy bạn không cần GPU hiệu năng cao hay máy chủ AI riêng.

Tài liệu học tập

  • Phân phối dưới dạng PDF trước khi bắt đầu mỗi chương.

  • Mã thực hành được tải xuống từ Github.

Kiến thức nền tảng

  • Khóa học này giải thích từng bước, từ cách cài đặt và sử dụng cơ bản, để ngay cả những người lần đầu sử dụng Codex cũng có thể theo học.

    Tuy nhiên, nếu có những kiến thức cơ bản dưới đây, bạn sẽ dễ dàng theo kịp phần thực hành hơn rất nhiều.

    • Kinh nghiệm sử dụng cơ bản terminal hoặc Command Prompt

    • Hiểu biết cơ bản về cấu trúc tệp và thư mục

    • Các khái niệm cơ bản về Git

    • Kiến thức cơ bản về mã Python hoặc phát triển web

    Không bắt buộc phải có kỹ năng lập trình nâng cao hoặc kiến thức chuyên môn về AI/LLM.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Những nhà phát triển đã cài đặt Codex nhưng chỉ sử dụng nó cho các câu hỏi đơn giản và tạo mã, nên cảm thấy bối rối không biết phải áp dụng nó vào dự án thực tế như thế nào.

  • Nhà phát triển phải dành nhiều thời gian hơn để xem xét và sửa kết quả thay vì phát triển, vì AI chỉnh sửa nhầm tệp hoặc tạo ra mã sai.

  • Những nhà phát triển đã từng nghe đến các tính năng như MCP, sub-agent, skill, hook nhưng không biết nên sử dụng chúng khi nào và như thế nào nên chưa thể tận dụng đúng cách.

  • Một nhà phát triển muốn chuyển từ Claude Code sang Codex

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Kiến thức cơ bản về Python và HTML

  • Tài khoản ChatGPT trả phí

Xin chào
Đây là YoungJea Oh

Xác minh sự nghiệp

5,297

Học viên

491

Đánh giá

160

Trả lời

4.8

Xếp hạng

22

Các khóa học

Tôi là giảng viên chuyên gia về AI, người giảng dạy trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo và Python dựa trên hơn 30 năm kinh nghiệm thực tế trong ngành IT. Tôi phát triển và giảng dạy các chương trình đào tạo tập trung vào thực hành như Deep Learning, NLP, Fine-tuning LLM, AI Agent dựa trên LangChain/LangGraph, và Phát triển dựa trên AI (AIDD). Tôi truyền tải hơn 30 năm kinh nghiệm phát triển và vận hành tích lũy được tại phòng máy tính của Hyundai Engineering & Construction, Samsung SDS và Ngân hàng Citibank Hàn Quốc vào các bài giảng đầy tính thực tiễn. Hiện tại, tôi đang dẫn dắt các khóa học về trí tuệ nhân tạo tại KOSA, KOSTA, KITRI và các tổ chức khác.

Địa chỉ trang chủ: https://ironmanciti.github.io/

Thêm

Chương trình giảng dạy

Tất cả

63 bài giảng ∙ (6giờ 10phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Chưa có đủ đánh giá.
Hãy trở thành tác giả của một đánh giá giúp mọi người!

Khóa học khác của YoungJea Oh

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

Ưu đãi có thời hạn

49.500 ₫

50%

2.060.910 ₫