Quy tắc chuẩn của Claude Code: Kỹ thuật Agentic thực chiến

Biến Obsidian từ một sổ ghi chép đơn thuần thành cơ sở dữ liệu tri thức cá nhân và xây dựng trợ lý AI hiểu rõ các ghi chú cũng như tài liệu của bạn bằng cách tận dụng Claude Code. Bạn sẽ trực tiếp tạo ra các quy trình làm việc (workflow) tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, hoàn thiện một hệ thống tri thức nơi các nội dung công việc và học tập hàng ngày được tích lũy theo cấp số nhân và chuyển hóa thành bí quyết của riêng bạn.

Chào mừng bạn đến với thế giới của 'Vibe Coding', nơi trí tưởng tượng của bạn trở thành hiện thực. Chúng tôi chuẩn bị bài giảng này dành cho những bạn "dù không biết lập trình, nhưng biết rõ mình muốn tạo ra thứ gì". Với sự xuất hiện của các AI như ChatGPT hay Claude, người ta nói rằng bất kỳ ai cũng có thể lập trình. Nhưng khi thực sự bắt tay vào làm thì sao? - "Nó viết code đơn giản rất tốt, nhưng khi số lượng file tăng lên, AI lại quên mất nội dung phía trước." - "Nhìn có vẻ ổn nhưng khi chạy lại báo lỗi, bảo sửa thì nó lại đưa ra đoạn code còn kỳ quặc hơn." Chắc hẳn bạn đã từng ít nhất một lần trải qua những trải nghiệm như vậy. Bản thân tôi cũng từng gặp phải những thất bại tương tự khi mới bắt đầu hợp tác với AI. AI là một 'trợ lý' tuyệt vời, nhưng nó có hạn chế là không thể nhìn thấy toàn bộ bức tranh tổng thể. Tuy nhiên, sau khi biết đến OpenAI Codex CLI và học được phương pháp mới mang tên 'Vibe Coding', quy trình phát triển của tôi đã hoàn toàn thay đổi. Bài giảng này sẽ giúp bạn giải quyết những vấn đề đang gặp phải, đồng thời biến bạn từ một người viết code thành một giám đốc điều hành các đại lý AI. Hãy cùng tôi trang bị công cụ mạnh mẽ mang tên Codex CLI và bắt đầu hành trình Vibe Coding đầy phấn khích để biến trí tưởng tượng thành hiện thực.

"Life is short, you need Rookiss." Trong bài giảng đầu tiên của loạt bài học Pinpoint của Rookiss - Nhập môn Claude Code, bạn sẽ được học các khái niệm tổng quan liên quan đến Claude Code và Agent một cách dễ dàng thông qua giáo trình trực quan do chúng tôi tự phát triển.

Khóa học này là một lộ trình thực hành thực tế giúp bạn làm chủ việc phát triển AI Agent dựa trên Kotlin thông qua việc tự tay xây dựng các Coding Agent. Sử dụng Koog - một framework AI được viết bằng Kotlin, bạn sẽ được hướng dẫn từng bước cách triển khai các Coding Agent thực thụ như Claude Code, Cursor hay Junie. Đặc biệt, Koog không chỉ đơn thuần là một framework phía server, mà còn có khả năng tích hợp mượt mà với Spring. Nhờ vào Kotlin Multiplatform (KMP), nó sở hữu tính mở rộng vượt trội, cho phép kết nối với nhiều môi trường khác nhau như Android, iOS, Desktop và Web. Thông qua việc tạo ra một Agent thông minh có khả năng đọc, phân tích, chỉnh sửa và tạo mã nguồn, bạn sẽ được học tập trung vào thực hành về cấu trúc, chiến lược, xử lý ngữ cảnh (context) và tích hợp Tool của AI Agent.

Hệ thống AI chấm điểm và đánh giá mã nguồn của tôi chỉ trong 5 giây, trí tưởng tượng đã trở thành hiện thực. Khóa học này là một dự án tất cả trong một (all-in-one) nhằm tạo ra **'Bot tự động phân tích và chấm điểm GitHub PR'** bằng cách sử dụng Spring AI. Khi sinh viên nộp bài tập (Pull Request), máy chủ sẽ phát hiện và AI sẽ phân tích các thay đổi của mã nguồn (Diff). Sau đó, kết quả chấm điểm sẽ được lưu vào DB, phản hồi sẽ được tự động đăng dưới dạng bình luận trên GitHub và sinh viên có thể kiểm tra kết quả trên một bảng điều khiển (dashboard) chuyên dụng. Chỉ với Java, bạn có thể làm mọi thứ từ Backend đến tích hợp AI và Frontend (Vaadin)! Đây là cuốn cẩm nang nhập môn tốt nhất dành cho tất cả các nhà phát triển muốn hoàn thiện dịch vụ AI của riêng mình từ A đến Z.

Đây là khóa học tập trung vào thực hành dành cho các nhà phát triển có kinh nghiệm dựa trên nền tảng khoa học máy tính muốn chuyển sang ngăn xếp công nghệ AI mới nhất. Từ thiết kế đến triển khai ứng dụng dựa trên LLM, bạn sẽ tận dụng kiến thức kỹ thuật phần mềm sẵn có để thiết lập chiến lược áp dụng giải pháp AI. Khóa học giúp bạn tái cấu trúc sự nghiệp bằng cách kết hợp kinh nghiệm phát triển truyền thống với công nghệ AI hiện đại.

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.

Khóa học này rèn luyện tư duy thiết kế hệ thống frontend thông qua các trường hợp dịch vụ thực tế như bảng tin Threads, giỏ hàng Amazon, giao diện phát trực tuyến Netflix, chỉnh sửa cộng tác trên Google Docs, Micro Frontend, Agentic UI và Observability.

Việc tạo MVP bằng AI giờ đây không còn khó khăn nữa. Nhưng hầu hết các dự án đều dừng lại ở bước tiếp theo. 👉 Đã tạo được tính năng 👉 Nhưng việc phát triển không được tiếp tục duy trì Tại sao điều này lại xảy ra? Vấn đề không nằm ở mã nguồn, 👉 Mà là vì thiếu một cấu trúc để AI có thể làm việc liên tục. --- Trong khóa học này, Dựa trên các dự án đã có sẵn, 👉 Chúng ta sẽ cùng nhau xây dựng 👉 Một cấu trúc cho phép AI tiếp tục quá trình phát triển --- Không chỉ đơn thuần là sử dụng các công cụ AI, mà chúng ta sẽ: * Xây dựng cấu trúc docs * Định nghĩa SSOT (Single Source of Truth) * Thực hiện phát triển theo đơn vị ticket * Kết nối với QA và cấu trúc lặp lại (iteration) 👉 Để hoàn thiện thành một "Hệ thống phát triển AI" nhất quán. --- Thông qua quá trình này, bạn có thể: 👉 Xây dựng cấu trúc mà việc phát triển vẫn tiếp diễn 👉 Ngay cả khi con người không trực tiếp viết code Nói cách khác, 👉 Bạn có thể tự mình tạo ra và thấu hiểu 👉 Một hệ thống phát triển vận hành AI như một đội ngũ thực thụ. --- Khóa học này được thiết kế dành cho: 👉 Những ai muốn tạo ra một cấu trúc có thể áp dụng ngay vào dự án của mình 👉 Những ai đã bắt đầu phát triển bằng AI nhưng gặp khó khăn trong việc duy trì 👉 Những ai muốn tiến lên bước tiếp theo sau khi đã làm quen với "Vibe Coding" --- Không chỉ dừng lại ở việc học, khóa học mang đến trải nghiệm: 👉 Thực hành trực tiếp 👉 Tạo ra cấu trúc hoạt động thực tế 👉 Và chuyển đổi nó thành hình thức có thể áp dụng ngay vào dự án cá nhân.

Đây là khóa học hoàn thiện về thực tập tại Thung lũng Silicon không lo bị đào thải trong kỷ nguyên AI, cùng với thiết kế hệ thống của 30 công ty Big Tech và đóng góp thực tế vào mã nguồn mở. Khóa học giúp bạn thiết kế và mở rộng quy mô 30 hệ thống thực tế dựa trên các trường hợp của các tập đoàn lớn như Netflix, Tesla, Meta, Tinder. Cuối cùng, bạn sẽ tự thiết kế dịch vụ của riêng mình từ Kiến trúc → DB → cho đến Mở rộng quy mô (Scaling).

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.

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!

Khóa học này là chương trình nâng cao tập trung vào việc thiết kế và triển khai hệ thống Agent (Main/Sub, Tool, Task Runtime, Agent Registry) và kiến trúc Multi-LLM bằng cách kết hợp chiến lược GPT, Gemini, LLaMA (local) dựa trên Spring AI và Spring Boot. Vượt xa việc gọi LLM đơn lẻ, khóa học bao gồm quy trình áp dụng Agentic Workflow Pattern (Chain, Parallel, Routing, Orchestrator–Workers, Evaluator–Optimizer) và cấu trúc Multi-Agent; tách biệt các lớp thực thi như RAG, API/DB bên ngoài bằng Tool·ToolRegistry; đồng thời xây dựng hệ thống AI có khả năng mở rộng, ổn định và liên tục cải thiện chất lượng thông qua công cụ DAG engine, quy trình làm việc khai báo bằng YAML và xác thực ngay sau khi tải (Validated DSL). Ngoài ra, khóa học còn bao gồm Circuit Breaker, Reactive Stream, giám sát Redis, xử lý song song và vòng lặp đánh giá lặp lại. Bên cạnh thực hành Thymeleaf (SSR), khóa học còn mở rộng việc chia tách Front-end/Back-end bằng React·REST và kết nối runtime của công cụ/agent thông qua giao thức tiêu chuẩn MCP, giúp học viên trang bị năng lực thiết kế kiến trúc AI ở cấp độ môi trường vận hành thực tế. Mục tiêu cuối cùng là giúp bạn phát triển thành một nhà phát triển có khả năng thiết kế hệ thống AI — không chỉ dừng lại ở mức người dùng AI đơn thuần chỉ biết gọi API đơn lẻ hay viết prompt, mà là người có thể giải thích và cân nhắc việc kết hợp Multi-LLM, Agent, Workflow, khai báo và kiểm chứng thành một kiến trúc thực thi thống nhất.

Học công cụ AI nào trước? Đừng lo lắng nữa! - Đánh giá 4.8 từ 80 học viên ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ - ChatGPT, Claude, Gemini, Genspark, NotebookLM, Gamma, Skywork, Manus, Antigravity, Claude Code, MiriCanvas, Opal, CapCut, v.v. - Hướng dẫn cực kỳ dễ hiểu các tính năng cốt lõi của hơn 15 công cụ trong vòng 20 ngày. - Thông qua hình thức thực hiện bài tập hàng tuần, chúng tôi cung cấp một "khóa học thực hành" thay vì chỉ là "khóa học nghe rồi quên". - Bao quát tất cả trong một: Viết prompt > Tạo hình ảnh > Tạo PPT và video > Cho đến Vibe Coding. - Video bài giảng thời lượng 4 tiếng + Tài liệu học tập theo tuần + Hệ thống xác nhận bài tập.

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.

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.

Thời đại ích kỷ, nơi chỉ những người biết cách tận dụng AI đúng cách mới có thể tạo ra thu nhập. Khái niệm cơ bản về phát triển web tạo lợi nhuận & hướng dẫn thực tế mà bạn nhất định phải biết để giao việc cho các AI Coding Agent một cách "chuẩn chỉnh". Từ tư duy có thể lập trình mà không cần viết một dòng code nào, đến phương pháp thực tế để tạo ra sản phẩm với giá 0 đồng, và cả những nội dung về việc thành lập doanh nghiệp thực tế cũng như xử lý thuế. Đây là hướng dẫn lập trình web tạo lợi nhuận bằng AI chứa đựng những hiểu biết sâu sắc được tích lũy từ thực tế.

Khóa học giúp bạn trở thành nhà phát triển game thực thụ. Với 4 dự án thực chiến và 3 game chuyên sâu AI, vượt mọi giới hạn!

Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng Claude để tự động hóa công việc dành cho nhân viên văn phòng. Từ việc tự động hóa công việc bằng cách sử dụng Co-work cho đến việc tạo trang đích (landing page) của riêng bạn bằng Vibe Coding, tất cả sẽ được hướng dẫn chi tiết.

Bạn có thể học tất cả các quy trình từ cách sử dụng cơ bản của AI tạo sinh đến tự động hóa và tạo chatbot AI tùy chỉnh cho công việc thực tế trong một khóa học duy nhất.

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!