[Rookiss] Nhập môn Claude Harness (Giáo trình tương tác)

Tự động hóa công việc vốn luôn là lĩnh vực của các nhà phát triển, nhưng với Cowork, bạn có thể tạo quy trình làm việc chuyên biệt cho nghiệp vụ văn phòng chỉ bằng cách yêu cầu bằng tiếng Hàn trong cửa sổ trò chuyện mà không cần kiến thức lập trình. Khóa học này sẽ hướng dẫn từ đầu cách tối đa hóa hiệu quả công việc văn phòng thông qua tự động hóa no-code.

Đây là khóa học nhập môn giúp bạn tìm hiểu các khái niệm cốt lõi của Claude Code thông qua phép ẩn dụ về một văn phòng 3D. Từ việc thuê một chú rô-bốt vào văn phòng trống, gắn cho nó bộ não và trái tim, trang bị công cụ, quyền hạn, trí nhớ, cho đến khi nhiều chú rô-bốt cùng lập thành một nhóm — từng khái niệm một sẽ được mở ra như những khung cảnh trong văn phòng. Bạn sẽ nắm vững mọi khái niệm bằng cách trực tiếp thao tác trên giáo trình tương tác và hoàn thiện kỹ năng thông qua các bài thực hành ngay trên máy tính của mình.

Nội dung đề cập đến định hướng việc làm / học tập / khởi nghiệp trong thời đại AI.

Trong vòng một năm qua, một cuộc đại biến động do AI gây ra đã diễn ra. Liệu nghề lập trình viên game giờ đây đã thực sự kết thúc vĩnh viễn? Hãy cùng dự đoán hướng đi của ngành trong tương lai và thiết lập chiến lược phù hợp.

Nghiên cứu cách Unreal Engine dựa trên C++ hoạt động, Đây là một bài giảng nông cạn và nhanh chóng, đi khắp nơi.

Đây là khóa học nghiên cứu các kiến thức chuyên ngành cốt lõi như mạng, đa luồng, hệ điều hành, v.v. và học các kỹ thuật MMORPG bằng cách tạo máy chủ trò chơi từ đầu. Bạn sẽ được trang bị những kiến thức cơ bản để có thể thích nghi mà không bối rối khi tham gia bất kỳ dự án nào, vì khóa học bao gồm tất cả các kiến thức tổng quan mà một lập trình viên máy chủ mới cần biết.

Đây là khóa học giúp bạn tìm hiểu cấu trúc của dự án Lyra do UE5 cung cấp một cách từng bước bằng cách tự tay xây dựng lại các phần cốt lõi của nó.

Trong kỷ nguyên của các Agent, thực lực thực sự đến từ "khả năng kiểm soát". Bạn sẽ trực tiếp xây dựng các kiến trúc cốt lõi của Claude Code như Agent, Tool, MCP, Skill, AgentTeam từ con số 0 để nắm vững hoàn toàn nguyên lý hoạt động của Agent.

Nội dung này bao gồm tất cả những gì bạn cần biết để phát triển trò chơi dựa trên Unity Engine vào năm 2026! Dù sao thì AI cũng sẽ đảm nhận việc lập trình, nhưng để đưa ra chỉ thị thì bạn vẫn cần phải nắm rõ những nội dung thiết yếu! Nội dung này sẽ chi tiết hơn so với loạt bài viết về C# và Unity trước đây. Đây là bản tinh lọc từ những nội dung đã được đề cập trong [Thử thách phát triển trò chơi] trước đó.

Đây là bài giảng dạy các kiến thức CS (Khoa học máy tính) thiết yếu khi phát triển web bằng AI. Nếu không hiểu nguyên lý của máy chủ, cơ sở dữ liệu và triển khai, việc lập trình theo cảm tính (vibe coding) chắc chắn sẽ bị tắc nghẽn vào một thời điểm nào đó. Với giáo trình tương tác, bạn sẽ nhanh chóng học được các khái niệm cốt lõi, giúp bất kỳ ai cũng có thể hoàn thiện trang web thông qua việc lập trình bằng AI.

Đây là bài giảng đề cập đến thực tế về nghề lên kế hoạch game mà mọi người thường hiểu lầm, cũng như định hướng trong tương lai.

Tìm hiểu về cách sử dụng Unity Engine và các tính năng mà nó cung cấp, đây là khóa học để học cách quản lý chúng một cách hiệu quả.

Thời đại AI đang mang lại nhiều thay đổi cho ngành công nghiệp game. Tương lai sẽ thay đổi như thế nào, và làm thế nào để chuẩn bị cho tương lai Tìm hiểu về chiến lược sinh tồn của các nhà phát triển game.

Đây là khóa học giúp bạn làm quen với cách ứng dụng Unity Engine khi phân tích trò chơi mẫu 2D Casual <Alice Pang>.

Đây là khóa học luyện Unity, mô phỏng game ăn khách Burger Please của Supercent.

Đây là khóa học lập trình C# cơ bản dành cho những người chưa có kiến ​​thức lập trình cơ bản. Thay vì tập trung vào việc ghi nhớ ngữ pháp, lớp chỉ tóm tắt những phần cần thiết càng nhiều càng tốt.

Đây là bài giảng giúp bạn làm quen với cách ứng dụng Unity Engine thông qua việc phân tích trò chơi mẫu thuộc thể loại clicker 2D có tên là "Công ty Kiến".

Đây là khóa học học MS-SQL thông qua cơ sở dữ liệu về bóng chày/công ty.

Đây là chương trình giảng dạy toàn diện dành cho người mới bắt đầu lập trình trò chơi và chưa biết bắt đầu từ đâu. C++, cấu trúc dữ liệu/thuật toán, STL, toán học trò chơi, Windows API và giới thiệu về máy chủ trò chơi. Nghiên cứu sâu rộng những kiến ​​thức cơ bản về lập trình trò chơi với chương trình giảng dạy phong phú.

Khóa học này dành cho người mới bắt đầu, chưa biết gì cả. Học viên sẽ học và làm quen với Blueprint – hệ thống lập trình trực quan của Unreal Engine – dưới góc độ của lập trình viên.

Đây là khóa học nhập môn giúp bạn tìm hiểu các khái niệm cốt lõi của Claude Code thông qua phép ẩn dụ về một văn phòng 3D. Từ việc thuê một chú rô-bốt vào văn phòng trống, gắn cho nó bộ não và trái tim, trang bị công cụ, quyền hạn, trí nhớ, cho đến khi nhiều chú rô-bốt cùng lập thành một nhóm — từng khái niệm một sẽ được mở ra như những khung cảnh trong văn phòng. Bạn sẽ nắm vững mọi khái niệm bằng cách trực tiếp thao tác trên giáo trình tương tác và hoàn thiện kỹ năng thông qua các bài thực hành ngay trên máy tính của mình.

Đây là bài giảng dạy các kiến thức CS (Khoa học máy tính) thiết yếu khi phát triển web bằng AI. Nếu không hiểu nguyên lý của máy chủ, cơ sở dữ liệu và triển khai, việc lập trình theo cảm tính (vibe coding) chắc chắn sẽ bị tắc nghẽn vào một thời điểm nào đó. Với giáo trình tương tác, bạn sẽ nhanh chóng học được các khái niệm cốt lõi, giúp bất kỳ ai cũng có thể hoàn thiện trang web thông qua việc lập trình bằng AI.

Giờ đây, AI của bạn không còn nằm trên đám mây nữa. Nó chạy trực tiếp ngay trong máy tính xách tay của bạn. Sử dụng LM Studio và Ollama, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách xây dựng môi trường Private AI vận hành hoàn toàn cục bộ (local), từ xử lý dữ liệu, phân tích tài liệu cho đến tạo mã nguồn. Không lo ngại về bảo mật, không tốn chi phí, và nhanh hơn nữa — Hãy nâng tầm từ việc "biết dùng AI" sang mức độ "trực tiếp làm chủ AI".

Mỗi ngày có 2.500 mã cổ phiếu, bạn định tự mình xem đến bao giờ? Sau khi thị trường đóng cửa, bạn phải lục lọi Naver Securities để tìm các mã tăng vọt, Đọc tin tức để phán đoán xem đó là tin tốt hay tin xấu, Kiểm tra từng chút một dòng tiền của khối ngoại và tổ chức, Mở biểu đồ để phân tích mô hình... Chẳng lẽ bạn đang lặp lại việc này mỗi ngày sao? Tôi cũng đã từng như vậy. Dành 2-3 tiếng sau khi đi làm về để phân tích cổ phiếu, nhưng vẫn bỏ lỡ nhiều mã hơn là tìm thấy. Tổng hợp cả KOSPI và KOSDAQ có hơn 2.500 mã, con người không thể nào xem hết mỗi ngày được. --- Vì vậy, tôi đã tạo ra một hệ thống Tôi đã tạo ra một hệ thống tự động phân tích 2.500 mã cổ phiếu sau khi thị trường đóng cửa mỗi ngày. - Tự động thu thập giá cả, dòng tiền và tin tức - AI (Gemini) đọc tin tức và phân biệt tin tốt/tin xấu - Chấm điểm trên thang điểm 15 dựa trên 6 yếu tố - Chỉ chọn những mã vượt qua tiêu chuẩn và tính toán cả giá vào lệnh/giá cắt lỗ/giá chốt lời - Gửi thông báo qua Telegram Sau khi đi làm về, tôi chỉ cần kiểm tra điện thoại. Thêm vào đó, vào mỗi thứ Bảy, hệ thống sẽ tự phân tích hiệu suất của tuần trước Và tự động điều chỉnh mức cắt lỗ, chốt lời và thời gian nắm giữ. Đây là cấu trúc mà hệ thống tự học hỏi và cải thiện. --- Nhưng tôi không phải là một lập trình viên Tôi không trực tiếp viết mã cho hệ thống này. Tôi hoàn toàn ra lệnh cho AI bằng lời nói. "Hãy lọc ra những mã tăng trên 5% hôm nay với giá trị giao dịch trên 50 tỷ won" "Gửi 3 tin tức này cho Gemini để phán đoán xem đó là tin tốt hay không" "Tạo một bộ lập lịch để hệ thống tự động chạy vào 4 giờ chiều mỗi ngày" Khi nói như vậy, AI (Claude) sẽ tạo mã cho tôi. Đó chính là Vibe Coding. --- Trong khóa học này, chúng ta sẽ cùng tạo ra hệ thống tương tự Qua 58 bài giảng, chúng ta sẽ cùng nhau xây dựng từ đầu đến cuối hệ thống mà tôi thực sự sử dụng hàng ngày. Bắt đầu từ thu thập dữ liệu, Phân tích tin tức bằng AI, công cụ chấm điểm, tạo tín hiệu, Máy chủ Flask API, bảng điều khiển web Next.js, Thông báo tự động qua Telegram, và cả hệ thống tự học. Sản phẩm cuối cùng không phải là một tệp Jupyter Notebook. Mà là một bảng điều khiển web và thông báo Telegram thực sự hoạt động mỗi ngày. Bạn không cần biết lập trình. Trong mỗi bài giảng, tôi sẽ hướng dẫn bạn cách nói chuyện với Claude, Và nếu bạn làm theo, bạn sẽ nhận được kết quả tương tự. --- Khóa học này dành cho: - Những nhà đầu tư là nhân viên văn phòng không có đủ thời gian phân tích cổ phiếu mỗi ngày - Những người muốn sở hữu hệ thống tự động nhưng không biết lập trình - Những người tò mò về Quant/Giao dịch hệ thống nhưng không biết bắt đầu từ đâu - Những người muốn biết cách ứng dụng AI vào thực tế --- ⚠️ Khóa học này không đảm bảo lợi nhuận đầu tư. Đây là khóa học lập trình về việc tự tạo ra công cụ phân tích chứng khoán. Quyết định đầu tư thực tế thuộc về trách nhiệm của chính học viên.

Có lẽ bạn đã thấy nhiều bài giảng hão huyền về việc kiếm tiền từ âm nhạc AI. Vâng, việc kiếm tiền từ âm nhạc AI là hoàn toàn có thể. Chỉ là nó không khó đến mức phải bỏ ra một số tiền đắt đỏ để học, và cũng không phải là cách kiếm tiền dễ dàng. Khóa học này là một khóa học thực hành dành cho những ai quan tâm đến việc kiếm tiền từ âm nhạc AI nhưng còn đang mông lung không biết phải làm gì. Dựa trên kinh nghiệm trực tiếp tạo ra âm nhạc AI, xây dựng album, phân phối nhạc và thử nghiệm trên YouTube, TikTok, tôi đã hệ thống lại quy trình từ Tạo nhạc → Lập kế hoạch album → Chuẩn bị tệp → Phân phối → Chuẩn bị kiếm tiền để bạn có thể làm theo từ đầu đến cuối. Đây không phải là khóa học đảm bảo lợi nhuận, mà là khóa học giúp bạn trải nghiệm trọn vẹn một lần quy trình phát hành nhạc AI và chuẩn bị cho việc kiếm tiền.

Thông qua kiến trúc Harness 5 lớp và 4 lớp quy trình làm việc (workflow), chúng tôi kiểm soát các tác nhân AI một cách xác định, đồng thời áp dụng cấu trúc dự án có khả năng mở rộng vào thực tế ngay lập tức. (Dựa trên tiêu chuẩn Claude code, nhưng nguyên lý tương tự cũng được áp dụng cho các công cụ AI khác.)

Xây dựng một AI Agent phân tích Tứ trụ (Saju) tích hợp Vạn niên lịch, Chiêm tinh học, Tử vi đẩu số, Danh tính học và MBTI bằng quy trình n8n và thuật toán Python. Hoàn thiện từ đầu đến cuối một hệ thống dịch vụ thực tế, nơi 13 Agent chuyên gia hợp tác để tạo ra các báo cáo Tứ trụ cấp độ thương mại.

Với kinh nghiệm là một cựu Tech Lead tại các startup ở New York/LA trong 10 năm, tôi sẽ hướng dẫn bạn về Vibe Coding một cách hệ thống từ những bước đầu tiên, theo đúng lộ trình đã được tinh chỉnh qua việc giảng dạy hơn 10.000 học viên. Chúng ta sẽ cùng nhau xây dựng dịch vụ 'Kagong Map' do chính tôi vận hành từ con số 0, học theo đúng quy trình thực tế từ nghiên cứu, phát triển, triển khai, vận hành cho đến tự động hóa việc giao phó phát triển cho các agent. Và tôi cam kết với bạn hai điều: Nắm bắt bức tranh tổng thể về cách vận hành của một dịch vụ để bản thân có thể tự đánh giá kết quả của AI, và thiết lập trình tự cũng như tiêu chuẩn công việc để AI luôn đưa ra kết quả đồng nhất. Khi bạn biết cách đánh giá và AI biết nghe lời, ý tưởng sẽ trở thành một dịch vụ thực thụ.

Đừng nhận thiết kế học bạ (sinh기부) nữa. Tôi sẽ tiết lộ toàn bộ bí kíp tư vấn mà một chuyên gia tư vấn tuyển sinh với 30 năm kinh nghiệm đang trực tiếp sử dụng.

Đổi mới hiệu suất công việc và khả năng sáng tạo – Agentic AI AI giờ đây không chỉ dừng lại ở mức độ tự động hóa đơn thuần, mà đang tiến hóa sang một giai đoạn mới: tự phán đoán và thực thi. Agentic AI chính là công nghệ cốt lõi nằm ở trung tâm của sự thay đổi này, giúp các doanh nghiệp và tổ chức vận hành thông minh hơn. Khóa học này được thiết kế để giúp bạn hiểu rõ ràng và dễ dàng cách Agentic AI kết nối giữa việc ra quyết định và thực thi, cũng như cách ứng dụng nó vào thực tiễn công việc. Hãy khám phá ngay những kiến thức thiết yếu dành cho mọi nhân sự chuyên môn đang chuẩn bị cho tương lai.

Trong phần Bảo mật AI Tài chính (PHẦN 1. Cơ bản), tôi đã giải thích tổng quan về bảo mật AI. Xin lưu ý rằng đây là khóa đào tạo thực tế dành cho những người trực tiếp thực hiện kiểm tra AI khi thẩm định bảo mật đối với đối tượng là hacker mũ trắng (Red TEAM). Bài giảng này chứa đựng những nội dung thực tiễn, giải thích cách thực hiện tấn công mô phỏng (pentest) về mặt kỹ thuật (bao gồm cả danh sách kiểm tra - checklist). Trong quá trình học tập, nếu bạn thấy AI khó hiểu hoặc gặp khó khăn khi thẩm định do các hướng dẫn về AI hiện nay chủ yếu dựa trên tiêu chuẩn mô hình hóa, dẫn đến việc rất nhiều doanh nghiệp vẫn chưa thể áp dụng vào thực tế. Tôi dự đoán rằng các doanh nghiệp có thể đã nhận được nhiều phản hồi khác nhau trong quá trình kiểm tra về việc thiết lập quản trị bảo mật AI. Lý do tất nhiên là vì hiện trạng vận hành nội bộ chưa có bằng chứng xác thực về bảo mật AI. Bây giờ là lúc cần phải thiết lập điều đó. Hy vọng bạn sẽ nghiên cứu về bảo mật AI và tiến bước trên con đường trở thành một chuyên gia bảo mật AI.

Dành cho những bạn đã hoàn thành trình độ SwiftUI trung cấp, giờ là lúc để tích hợp AI vào ứng dụng của mình. Với Apple Intelligence và framework FoundationModels, bạn sẽ hoàn thiện các ứng dụng AI on-device hoạt động ngay trên thiết bị mà không cần kết nối internet.

AI Tech DNA Series: Nguyên lý cốt lõi cơ bản của máy tính dưới góc nhìn AI là bài giảng nhập môn được thiết kế để giúp bạn hiểu các khái niệm cơ bản về máy tính cần thiết trong kỷ nguyên AI một cách dễ dàng nhất. Bằng cách giải thích các nguyên lý cơ bản như CPU, bộ nhớ, thiết bị lưu trữ, mạng và cấu trúc dữ liệu thông qua các ví dụ so sánh thực tế và kết nối với góc nhìn AI, khóa học này sẽ xây dựng nền tảng vững chắc để bạn tiến xa hơn trong các lĩnh vực như Python, AI, bảo mật và điện toán đám mây.

Vibe coding tuy nhanh, nhưng vì quá nhanh nên rất dễ bỏ qua những nền tảng cơ bản. Dành cho những ai muốn hiểu rõ &quot;tại sao nó lại hoạt động&quot; từ những dòng mã do AI tạo ra — chúng tôi sẽ chỉ ra 8 nền tảng cốt lõi cần thiết cho một kỹ năng vibe coding vững chắc (Terminal, Web, Triển khai, Quản lý phiên bản, DB, Xác thực, v.v.) và thứ tự học tập phù hợp. Ngay cả khi bạn đang ở ngày thứ 0 của việc học lập trình, bạn vẫn có thể theo kịp!

Xây dựng hệ thống tự động giao dịch chứng khoán dựa trên API Kiwoom Securities từ đầu đến cuối bằng cách tận dụng các tính năng cốt lõi của Claude Code (MCP, Agents, Skills). Ngay cả người mới bắt đầu cũng có thể làm được. Hãy bắt đầu với Claude Code ngay bây giờ!

Khám phá cách xây dựng thẩm phán trí tuệ nhân tạo bằng cách kết hợp các hệ thống suy luận, biểu đồ tri thức và nhiều framework agent như CrewAI, LangChain, AutoGen, những công cụ cho phép triển khai công nghệ đa tác nhân (multi-agent) dựa trên LLM.

Từ lập trình cơ bản đến khi ra mắt ứng dụng của riêng bạn chỉ trong một lần?! Tất cả trong một để xây dựng ứng dụng, kết nối giữa kiến thức cơ bản và thực tiễn.

Việc nắm vững lý thuyết xác suất là điều bắt buộc khi học về AI hay Machine Learning. Tôi đề xuất tài liệu này cho những ai muốn nghiên cứu sâu hơn về lý thuyết xác suất.

Giải quyết ngay điểm nghẽn khiến 80% thất bại tại Makerthon. Hoàn thành trong 4 tuần: Raspberry Pi · Computer Vision · LLM · Thiết kế 3D! Đạt thứ hạng cao tại Makerthon với PoC gương thông minh có thể trình diễn!

Code lộn xộn, yêu cầu dồn dập... Nếu bạn muốn tìm kiếm một bước đột phá bằng AI Cách để trở thành một "lập trình viên làm việc hiệu quả" bằng cách tận dụng AI trong môi trường legacy, được chia sẻ bởi cựu Giám đốc Kỹ thuật của Toss Payments. Ngay cả trong thời đại AI, hệ thống legacy vẫn không hề biến mất. Ngoại trừ những công ty vừa thành lập hôm nay, không quá lời khi nói rằng mọi công ty đều có hệ thống legacy. Vậy chúng ta nên tận dụng AI như thế nào trong thực tế này? Khóa học này sẽ được trực tiếp hướng dẫn bởi cựu Giám đốc Kỹ thuật của Toss Payments - người từng dẫn dắt tổ chức dịch vụ thanh toán quy mô lớn, về cách làm việc hiệu quả với AI trong môi trường legacy. Đây không chỉ đơn thuần là một khóa học dạy cách dùng AI hay kỹ năng lập trình. Mục tiêu của khóa học là giúp bạn rèn luyện "năng lực tư duy" với tư cách là một lập trình viên và thấu hiểu cách để làm việc hiệu quả.