[Next vibe coding] Bước 3: Xây dựng hệ thống phát triển giúp AI làm việc hiệu quả với hướng dẫn, Skills, Hooks và MCP
“Trước hết hãy đọc bản đặc tả, và ghi lại những gì chưa được kiểm tra.” Nếu bạn cứ phải lặp lại cùng một lời giải thích mỗi lần, thì đã đến lúc để lại nó trong dự án. Đây là khóa học 3 bước giúp kết nối hướng dẫn, Skills, Hooks và MCP với Claude Code·Codex, thoải mái giao phó những việc có thể lặp đi lặp lại, đồng thời để con người đảm nhận các quyết định quan trọng, qua đó xây dựng một hệ thống phát triển.
Bạn có thể chọn nơi lưu lại phần giải thích lặp đi lặp lại: trong chỉ dẫn, Skill, Hook hoặc MCP.
Bạn có thể ghi lại các quy ước, trình tự công việc và những điểm cần hỏi của dự án trong AGENTS.md·CLAUDE.md.
Bạn có thể nhóm những việc thường làm thành Skill và thiết lập các bước kiểm tra dễ bị bỏ sót thành Hook.
Bước tiếp theo của vibe coding · Giai đoạn 3
[Next Vibe Coding] Bước 3: Hệ thống phát triển giúp AI làm việc hiệu quả
“Hãy đọc đặc tả trước. Hãy ghi lại những phần chưa được kiểm tra.” Bạn có đang phải lặp lại lời này mỗi lần không?
Ở bước 1, chúng ta đã xác định sẽ tạo ra gì, và ở bước 2, đã kiểm tra xem nó có được tạo đúng hay chưa. Tuy nhiên, nếu mỗi khi công việc thay đổi, bạn lại phải nhắc lại cùng một yêu cầu từ đầu, thì việc hoàn thành tốt một lần và việc tiếp tục làm theo cùng một tiêu chuẩn ở những lần sau là hai vấn đề khác nhau.
Khóa học này không phải là lớp học gắn thật nhiều công cụ tự động hóa. Đây là khóa học gồm 3 bước, hướng dẫn kết nối các chỉ dẫn, Skills, Hooks và MCP với Claude Code và Codex để thoải mái giao phó những việc có thể lặp lại, đồng thời xây dựng một cơ cấu trong đó con người vẫn đảm nhận những quyết định quan trọng.
Thay vì sao chép kết quả tốt, hãy để lại một quy trình có thể sử dụng lại.
01 · Nhìn lại vấn đề
Chuyển giao toàn bộ cuộc trò chuyện trước đó không phải là giải pháp.
Trong cuộc trò chuyện không chỉ có kế hoạch đã được thông qua, mà còn lẫn cả những đề xuất bị loại bỏ, những việc tạm dừng vì chưa có môi trường kiểm tra, và những cải tiến được hẹn sẽ thực hiện sau. Người đọc mỗi lần đều phải chọn lại xem điều gì vẫn còn hiệu lực. AI cũng vậy.
Không phải vì trí nhớ của trí tuệ nhân tạo (AI) kém. Đó là vì những thỏa thuận mà nhóm đã thống nhất và những việc AI đã làm lần trước chưa được phân biệt rõ ràng. Bước 3 là cách xác định nên lưu lại những thỏa thuận đó ở đâu và dưới hình thức nào.
Hướng dẫn
Trước tiên cần đọc gì, làm việc theo thứ tự nào và nên hỏi ở đâu?
Kỹ năng
Trong những yêu cầu thường xuyên được dán vào, những gì có thể gộp lại thành một quy trình là gì?
Móc nối
Những kiểm tra dễ bị bỏ sót cần được thực hiện khi nào, tiếp nhận gì và dừng lại như thế nào?
MCP
Bạn cho đọc tài liệu bên ngoài đến mức nào, và những gì thì không cho tuân theo?
Nếu trả lời được bốn câu hỏi này, những phần giải thích thường lặp lại sẽ được đưa vào trong dự án. Bài giảng lần lượt giải đáp từng câu hỏi theo trình tự: chỉ dẫn, Skill, Hook, MCP, phân chia vai trò, tự động thực thi và chia sẻ trong nhóm.
02 · Từ chỉ dẫn đến tự động thực thi
Hãy thêm từng thứ một, bắt đầu từ những gì cần thiết.
Trước tiên, hãy ghi lại các quy ước của dự án.
Dùng AGENTS.md và CLAUDE.md để hai công cụ cùng đọc một bộ quy ước, đặt các quy tắc chung ở phía trên và các quy tắc của thư mục ở vị trí gần nơi áp dụng. Giữ các quy tắc sản phẩm trong bản đặc tả, còn tài liệu hướng dẫn chỉ trỏ đến vị trí đó. Đồng thời, tìm hiểu cách phân biệt những gì AI ghi nhớ với những gì đội ngũ đã thống nhất.
Sau đó, hãy dùng Skill cho những việc thường làm và Hook cho những bước kiểm tra dễ bị bỏ sót.
Hãy thử tạo Skill biến issue thành bản tóm tắt công việc và Skill chuẩn bị PR, đồng thời kiểm tra không chỉ khi mọi việc diễn ra tốt mà cả khi cần dừng lại. Hook sẽ xem xét thêm một lần trước khi thực thi các thao tác nguy hiểm; sau khi sửa, hãy thêm một bước kiểm tra nhẹ, nhưng đặt điều kiện để không lặp lại vô tận.
Cuối cùng, hãy kết nối, phân chia và tự động vận hành.
Cho MCP trực tiếp đọc những tài liệu cần thiết, đồng thời phân biệt giữa đã kết nối, đã đăng nhập, có thể đọc và có thể ghi; rồi phân chia công việc bằng các tác nhân hỗ trợ và Worktree. Tiếp đó, xem xét sự khác biệt giữa việc lặp lại phiên, tác vụ theo lịch và GitHub Actions, phân tách thiết lập cá nhân với quy ước của nhóm, rồi tiếp tục đến cả cách đo lường hiệu quả và hoàn tác.
03 · Một ví dụ liên tục duy nhất
Đọc trực tiếp tài liệu và cấu hình của cùng một dịch vụ đặt phòng họp
Tiếp tục giữ nguyên dịch vụ đặt phòng họp đã theo dõi ở Bước 1 và Bước 2. Trong suốt 30 bài học, bạn sẽ xem một ví dụ xuyên suốt về cách những yêu cầu thường được lặp lại khi xem xét thao tác hủy đặt phòng được chuyển thành hướng dẫn, cấu hình Skill, Hook và nhật ký thực thi.
Không có bài tập thực hành lập trình hay làm theo hướng dẫn cài đặt. Chúng ta sẽ cùng đọc các tệp hướng dẫn, quy trình làm việc, cấu hình, lệnh và kết quả thực thi do giảng viên chuẩn bị. Ngay cả khi có tập lệnh xuất hiện trong phần cấu hình, chúng ta cũng không giải thích toàn bộ cú pháp mà đọc để hiểu khi nào nó được thực thi, kiểm tra điều gì và được cấp quyền đến đâu.
Tiếp tục theo đúng mạch rà soát của bước 2.
Những lần kiểm tra đăng nhập thất bại và các hạng mục chưa xác nhận được giữ lại ở bước 2 sẽ được mang sang nguyên trạng, không biến thành thành công. Bởi vì chính quy trình truyền đạt mà không che giấu những phần chưa hoàn tất là một cách làm có thể sử dụng lại. Ngay cả khi chưa học bước 1 và 2, nếu bạn không xa lạ với các khái niệm như đặc tả và báo cáo kiểm tra thì vẫn có thể theo kịp.
Trong 30 bài học, chúng ta sẽ tiến hành theo trình tự như sau.
Bắt đầu từ cách chọn xem nên lưu lại những gì. Sau khi sắp xếp hướng dẫn dự án, bạn sẽ nhóm những việc thường làm thành Skill và thiết lập các bước kiểm tra cần thiết vào đúng thời điểm bằng Hook. Kết nối các công cụ bên ngoài, phân chia công việc, tự động chạy khi đã sẵn sàng lặp lại, rồi học cách để cả đội cùng sử dụng và khôi phục khi cần — tất cả được gói gọn trong 30 bài học.
04 · Kiểm tra trước khi học
Phù hợp với những người như thế này
Dành cho những người luôn phải lặp lại cùng một lời giải thích mỗi khi giao việc cho AI
Dành cho những ai muốn tìm hiểu và hệ thống hóa xem các tệp hướng dẫn, Skills, Hooks và MCP của Claude Code·Codex lần lượt là gì.
Trưởng nhóm và nhà hoạch định muốn khiến cả đội sử dụng agent theo cùng một tiêu chuẩn
Dành cho những ai muốn tích hợp tự động hóa nhưng xác định rõ khâu nào cần con người phê duyệt
Đây không phải là khóa học thực hành chỉ đơn giản làm theo từng bước.
Mỗi bài giảng khoảng 7 phút, trong tổng cộng 30 bài, bạn sẽ cùng đọc các hướng dẫn, thiết lập và nhật ký thực thi đã được chuẩn bị để hiểu vai trò của từng phần. Nội dung được cập nhật dựa trên thông tin xác nhận từ tài liệu chính thức tính đến tháng 9 năm 2026, đồng thời tập trung vào những tiêu chí phán đoán có thể áp dụng lại ngay cả khi giao diện công cụ thay đổi.
Tôi sẽ trả lời trước những điều bạn có thể đang thắc mắc.
Không tham gia bước 1 và 2 có sao không?
Không sao. Nếu bạn đã từng xác định đặc tả và xem xét kết quả, bạn có thể bắt đầu ngay. Khi gặp những phần cần ví dụ ở các bước trước, chúng ta sẽ ngắn gọn nhắc lại rồi tiếp tục.
Có cần tự viết tệp cấu hình hoặc tập lệnh không?
Không. Đây là cách cùng đọc các ví dụ đã được chuẩn bị. Chúng ta sẽ tập trung vào việc hiểu khi nào chúng được thực thi, cần kiểm tra những gì và cấp quyền đến đâu. Biết nên yêu cầu xem xét kỹ thuật cần thiết ở đâu cũng là một mục tiêu của khóa học.
Nghe ở tốc độ nhanh có được không?
Tôi đã dùng AI để hiệu chỉnh bản thu âm của giảng viên, loại bỏ tạp âm và chỉnh sửa phát âm. Tôi đã cải thiện chất lượng âm thanh và phát âm để dù nghe ở tốc độ gấp đôi, phần giải thích vẫn rõ ràng.
Khuyến nghị cho những người này
Khóa học này dành cho ai?
Dành cho những người luôn phải lặp lại cùng một lời giải thích mỗi khi giao việc cho AI
Dành cho những ai muốn tìm hiểu và hệ thống hóa xem các tệp hướng dẫn, Skills, Hooks và MCP của Claude Code·Codex lần lượt là gì.
Trưởng nhóm và nhà hoạch định muốn khiến cả đội sử dụng agent theo cùng một tiêu chuẩn
Cần biết trước khi bắt đầu?
Sẽ tốt nếu bạn đã học 1·2 hoặc có kinh nghiệm xác định đặc tả và xem xét kết quả.
Không có bài thực hành lập trình hay bài tập cài đặt. Chúng ta sẽ cùng đọc các tệp cấu hình và nhật ký thực thi trong những ví dụ đã được chuẩn bị sẵn.
Tôi là Haeyeo, người luôn muốn khám phá những khả năng vô tận của AI và kỹ thuật máy tính, đồng thời chia sẻ hành trình đó cùng các bạn.
Thời đại học, với niềm đam mê chuyên ngành lớn đến mức được gọi là "kẻ nghiện khoa học máy tính", tôi đã tốt nghiệp thủ khoa với điểm chuyên ngành trên 4.4. Sau đó, tôi đã nhận bằng Thạc sĩ chuyên ngành AI tại Đại học S và tiếp tục đào sâu chuyên môn thông qua chương trình Tiến sĩ.
Tuy nhiên, vì cảm thấy việc giải quyết các vấn đề thực tế bằng AI cũng đầy sức hút như việc nghiên cứu lý thuyết, tôi đã tạm dừng chương trình tiến sĩ để tích lũy những kinh nghiệm thực chiến quý báu thông qua các dự án về LLM và phân tích video dựa trên AI tại một startup.
Hiện tại, tôi đang làm việc với tư cách là nhà phát triển dự án LLM và PM tại một trong ba tập đoàn hàng đầu Hàn Quốc, góp phần tạo ra những thay đổi tích cực mà công nghệ AI mang lại cho cuộc sống của chúng ta. Tôi sẽ chia sẻ tận tình với các bạn quá trình trăn trở, giải quyết vấn đề cũng như những bí quyết thực tế sống động mà tôi đã tích lũy được tại hiện trường. Tôi sẽ là người dẫn đường tin cậy cho bạn trong hành trình khám phá thế giới AI đầy thú vị này.