[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 riêng chuyên biệt cho công việc văn phòng chỉ bằng cách yêu cầu bằng tiếng Hàn trong khung trò chuyện mà không cần kiến thức lập trình. Trong khóa học này, chúng ta sẽ tìm hiểu từ đầu cách tối đa hóa hiệu quả công việc văn phòng bằng tự động hóa không cần lập trình.

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.

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

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 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.

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.

Tự động hóa công việc vốn luôn là lĩnh vực của các nhà phát triển, nhưng với GPT Work, bạn có thể tạo quy trình làm việc riêng, chuyên biệt cho các tác vụ văn phòng, chỉ bằng cách yêu cầu bằng tiếng Hàn trong cửa sổ trò chuyện mà không cần kiến thức lập trình. Trong khóa học này, chúng tôi sẽ hướng dẫn từ đầu cách tối đa hóa hiệu quả công việc văn phòng bằng tự động hóa không cần mã.

Trong khi nghiên cứu [tìm đường], điều cần thiết cho các game RPG, Khóa học này là một cách tự nhiên để tìm hiểu các cấu trúc dữ liệu và thuật toán.

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 khóa học về việc xây dựng một framework kết nối máy chủ trò chơi IOCP với Unreal Engine. (Đây không phải là khóa học về Dedicated-Server!)

Đây là khóa học giúp bạn học các kiến thức chuyên ngành cốt lõi như mạng/đa luồng/hệ điều hành và tìm hiểu công nghệ MMORPG thông qua việc xây dựng game server từ con số 0.

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.

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.

Vượt qua làn sóng AI đầu tiên, kỷ nguyên AI vật lý (Physical AI) đại diện bởi lái xe tự hành và robot đang đến gần. Để chuẩn bị cho một tương lai nơi AI xâm nhập vào mọi lĩnh vực từ vận tải, giao hàng, sản xuất đến các công việc dịch vụ, chúng ta cần thấu hiểu thị trường việc làm đang thay đổi, từ đó thiết lập chiến lược học tập và định hướng nghề nghiệp cụ thể để tồn tại.

Đây là khóa học nghiên cứu về [tìm đường đi], một yếu tố thiết yếu trong game RPG, đồng thời giúp bạn học các cấu trúc dữ liệu và thuật toán một cách tự nhiên. Vì khóa học này tóm tắt những nội dung thường xuất hiện trong phỏng vấn kỹ thuật nên bạn có thể chuẩn bị cho phỏng vấn coding trong thời gian ngắn.

Chuyên gia Unreal Engine hàng đầu thực hiện Khóa học phân tích mã nguồn UE5.

Bài giảng này đi sâu hơn vào các tính năng khác nhau của ASP.NET Core. Thực hành những gì bạn đã học được thông qua thực hành chứng nhận Facebook.

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.

Đây là khóa học tổng hợp những nội dung cần biết cho người hoàn toàn mới bắt đầu học Unity.

Chúng ta sẽ học các cú pháp C++ cơ bản để học một loạt các kiến thức một cách trơn tru. Chúng ta sẽ đề cập đến các nội dung cốt lõi từ ngôn ngữ assembly, cú pháp C++ cơ bản, STL đến C++11 một cách cô đọng.

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 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.

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".

Nếu bạn theo dõi OpenClaw đến phần 1 và 2, cuối cùng bạn sẽ thấy mình đang yêu cầu một agent duy nhất làm mọi thứ. Đến một lúc nào đó, các prompt sẽ bị rối, bộ nhớ bị lẫn lộn, các thư mục trở nên lộn xộn và bạn sẽ cảm thấy bế tắc, không biết phải sắp xếp lại như thế nào. Bài giảng này là "Phần nhập môn Multi-Agent (Phần 2.5)", giúp bạn tiến thêm một bước nữa từ điểm bế tắc đó. Trong khi vẫn duy trì chỉ một bot duy nhất, chúng ta sẽ tách vai trò thành hai agent: planner (người lập kế hoạch) / editor (người biên tập). Bằng cách kết nối mỗi agent với các workspace và chủ đề diễn đàn Telegram khác nhau, chúng ta sẽ trực tiếp tạo ra một cấu trúc mà "agent phản hồi sẽ khác nhau tùy thuộc vào việc bạn nói chuyện ở phòng nào". Sau khi hoàn thành thực hành, trong môi trường của bạn sẽ thực sự có: - File cấu hình định nghĩa hai agent: `content_planner` và `content_editor`, - Cấu trúc thư mục nội dung được tách biệt giữa lập kế hoạch và bản thảo, - Nhóm Telegram với các chủ đề diễn đàn có các agent khác nhau phụ trách, - Và một bản thảo giới thiệu khóa học Infrun được tạo ra bởi sự hợp tác của hai agent này. Nói cách khác, bài giảng này là một lớp học thực hành giúp bạn thiết kế bước đầu tiên để nâng cấp bot Telegram từ "một trợ lý AI" thành "một đội ngũ AI nhỏ với các vai trò chuyên biệt".

"Tại sao hệ thống giao dịch tự động của tôi lại sụp đổ khi thị trường đi xuống?" Tôi cũng đã từng trăn trở sâu sắc về vấn đề này. Hầu hết các logic giao dịch tự động trên thị trường có vẻ tạo ra lợi nhuận trong thị trường giá lên, nhưng lại mất khả năng ứng phó ngay khi sắc thái thị trường thay đổi. Để giải quyết vấn đề này, tôi đã kết hợp bí quyết nghiên cứu trực tiếp trong 2 năm qua cùng công nghệ AI mới nhất. Trong khóa học này, chúng ta sẽ trực tiếp thiết kế 'Mô hình Deep Learning dựa trên Transformer' có khả năng đọc hiểu đồng thời dòng chảy kinh tế vĩ mô và từng mã cổ phiếu riêng lẻ, đồng thời học cách tự động huấn luyện và triển khai trên môi trường GPU miễn phí. Đặc biệt, bằng cách áp dụng kỹ thuật chuẩn hóa dữ liệu tinh vi ở cấp độ quỹ phòng hộ, chúng ta sẽ xây dựng một 'Hệ thống điểm tổng hợp thông minh' kết hợp từ các chỉ số đơn thuần cho đến phân tích cảm xúc tin tức. Thêm vào đó là ‘Cổng an toàn AI’ được cấy ghép tầm nhìn của các nhà giao dịch có 20 năm kinh nghiệm tại Wall Street, giúp bổ sung sự xác nhận cuối cùng dưới góc nhìn của một nhà giao dịch con người ngay trước khi đặt lệnh mua. Không chỉ dừng lại ở chức năng mua bán đơn thuần, với logic chốt lời/cắt lỗ động, 8 cơ chế tự phục hồi và báo cáo thời gian thực qua Slack, bạn sẽ tự tay mình hiện thực hóa toàn bộ quy trình của một hệ thống thuật toán cấp tổ chức.

Đây là khóa học phát triển Claude Code theo dạng hướng dẫn từng bước, đủ dễ để người mới bắt đầu và những người mới làm quen với phát triển phần mềm cũng có thể theo học. Dựa trên kinh nghiệm giảng dạy trực tiếp cho nhà hoạch định, nhà thiết kế và người không chuyên về phát triển phần mềm, khóa học giúp bạn học xuyên suốt từ các ví dụ cơ bản không có trong sách đến các ví dụ phát triển ở trình độ trung cấp. Bạn sẽ trải nghiệm quy trình phát triển theo từng bước bằng Claude Code, từ Hello World, Lucky Draw, trang web quản lý menu quán cà phê được tối ưu cho từng thiết bị thông qua việc kết hợp thiết kế Claude với dữ liệu Excel, cho đến ứng dụng web SaaS có thể kết nối với DB và triển khai lên dịch vụ đám mây. Các nội dung hướng dẫn được cung cấp theo từng giai đoạn gồm lý thuyết/thực hành/dự án. Thông qua phần thực hành theo 6 cấp độ, bạn sẽ làm quen với phương pháp phát triển cộng tác cùng AI và trải nghiệm toàn bộ chu kỳ phát triển, từ triển khai lên đám mây đến vận hành.

Hãy cùng tạo ra một dịch vụ tự cải thiện ngay cả khi bạn đang ngủ! Chúng ta sẽ học từng bước cách xây dựng hệ thống Vibe Coding hoạt động 24 giờ bằng kỹ thuật vòng lặp (loop engineering) sử dụng Codex.

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.

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.

Tôi sẽ hướng dẫn bạn về Vibe Coding một cách hệ thống ngay từ đầu, theo đúng lộ trình đã được tinh chỉnh qua quá trình giảng dạy hơn 10.000 học viên của một Tech Lead có 10 năm kinh nghiệm tại các startup ở New York và LA. Chúng ta sẽ cùng nhau xây dựng dịch vụ 'Ka-gong Map' (Bản đồ học quán cà phê) 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 bằng cách giao việc phát triển cho các Agent. Và tôi hứa với bạn hai điều: Thứ nhất, bạn sẽ nắm bắt được bức tranh tổng thể về cách một dịch vụ vận hành để có thể tự mình đánh giá kết quả của AI. Thứ hai, bạn sẽ biết cách lưu lại trình tự và tiêu chuẩn công việc vào môi trường để AI luôn đưa ra kết quả đồng nhất. Khi bạn có khả năng phán đoán và AI biết nghe lời, ý tưởng sẽ thực sự trở thành dịch vụ.

Khóa học này không chỉ đơn thuần là "cách triển khai" Transformer, mà là quá trình phân tích từ góc nhìn của người thiết kế về tại sao cấu trúc này được tạo ra, vai trò của từng module, và cách toàn bộ mô hình hoạt động. Phân tích sâu nguyên lý tính toán bên trong của Self-Attention và Multi-Head Attention, đồng thời xác minh trực tiếp qua công thức, bài báo và code triển khai về Positional Encoding, Feed-Forward Network, cấu trúc Encoder·Decoder đã xuất hiện để giải quyết những hạn chế nào. Xuất phát từ Attention, tự tay lắp ráp toàn bộ cấu trúc Transformer, thực hiện training thực tế và thấu hiểu cách mô hình hoạt động. Đây là lộ trình có cấu trúc và thực chiến nhất dành cho "những ai muốn hiểu hoàn toàn về Transformer".

Đây là khóa học giúp bạn tự xây dựng chương trình tự động giao dịch chứng khoán và tiền điện tử bằng cách tận dụng ChatGPT mà không cần kiến thức về lập trình. Bạn sẽ được thực hành toàn bộ quy trình từ thu thập dữ liệu, phát triển mô hình dự đoán, hệ thống gợi ý mã đầu tư cho đến giao dịch tự động thực tế, qua đó đồng thời tiếp thu kỹ năng phát triển ứng dụng AI và kiến thức đầu tư tài chính.

Cập nhật tính đến tháng 9 năm 2026!! Nếu bạn muốn học từng bước các tính năng mới ra mắt sau khi sách được xuất bản — từ kỹ thuật harness, Claude Design đến quy trình làm việc dynamic — hãy tham khảo khóa học thực hành 25 buổi của Hanbit+. 🔍 Tìm kiếm '혼자 공부하는 바이브 코딩' trên Hanbit+ (hanbit.co.kr) · Có thể sử dụng Phiếu học tập suốt đời Đây là thời đại mà bạn có thể tạo ứng dụng ngay cả khi không biết lập trình. Chỉ cần có ý tưởng, bạn có thể trò chuyện với Claude Code để triển khai những tính năng mình mong muốn. Cuốn sách này giới thiệu một phương pháp phát triển mới: giao tiếp với AI để đạt được kết quả mong muốn, thay vì trực tiếp viết mã. Thông qua 15 dự án thực hành, bạn sẽ cùng AI trải nghiệm nhiều quy trình khác nhau, từ tạo trang web cá nhân, nhận diện chữ viết tay, ứng dụng trắc nghiệm, đề xuất dựa trên hình ảnh, tóm tắt bằng AI, tự động hóa Notion cho đến triển khai trên đám mây. Không chỉ đơn thuần làm theo các ví dụ, sách mang đến trải nghiệm hoàn thành toàn bộ quy trình phát triển thực tế — từ lên kế hoạch, thiết kế, kiểm thử đến triển khai — bằng cách cộng tác với AI.

Không biết một dòng mã nào cũng không sao. Bây giờ là thời đại của Vibe Coding, nơi bạn phát triển phần mềm bằng cách "trò chuyện" với AI.

Đồng nghiệp của bạn đã sử dụng Claude Code để làm việc, còn bạn vẫn đang làm mọi thứ thủ công sao? Đừng lo! Sau khi tham gia khóa học này, bạn cũng sẽ trở thành bậc thầy vibe coding.

"Mô hình 1 nghìn tỷ tham số được huấn luyện như thế nào" Hãy cùng tìm hiểu chiến lược mở rộng của Kimi K2.5, được Moonshot AI trực tiếp công bố trên sân khấu GTC 2026, bằng tiếng Hàn tại Inflearn. Hiệu suất token gấp 2 lần · Ngữ cảnh 1 triệu token · Swarm 1.000 agent Bước tiếp theo của LLM mã nguồn mở là đây. * Bài giảng này được công khai miễn phí thông qua sự hợp tác chính thức giữa Moonshot AI, đơn vị tạo ra Kimi, và Inflearn.

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.

Trong thời đại Cơn sốt vàng, người ta nói rằng việc trở nên giàu có bằng cách bán các công cụ khai thác vàng sẽ dễ dàng hơn là tự mình khai thác vàng. ChatGPT Tại sao không thử bán các chương trình trong Thời đại Khám phá?

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.