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.

Đây là khóa học hướng dẫn phát triển mã nguồn bằng Claude theo dạng tutorial (hướng dẫn từng bước), giúp ngay cả những người mới bắt đầu hoặc người mới nhập môn lập trình cũng có thể dễ dàng theo kịp. Dựa trên kinh nghiệm giảng dạy trực tiếp cho các nhà hoạch định, nhà thiết kế và những người không chuyên về kỹ thuật, khóa học giúp bạn học theo một lộ trình xuyên suốt từ các ví dụ sơ cấp không có trong sách vở đến các ví dụ phát triển trung cấp. Thông qua việc sử dụng Claude Code, bạn sẽ được trải nghiệm quá trình phát triển từng bước: từ "Hello World" đến ứng dụng vòng quay may mắn (Lucky Draw), trang web quản lý menu cà phê tối ưu hóa cho từng thiết bị thông qua kết nối Claude Design + dữ liệu Excel, và cuối cùng là ứng dụng web SaaS có thể đưa lên DB và dịch vụ đám mây. Các bài hướng dẫn được cung cấp theo từng giai đoạn Lý thuyết/Thực hành/Dự án. Thông qua 6 cấp độ thực hành, bạn sẽ nắm vững phương pháp luận phát triển cộng tác với AI, đồng thời trải nghiệm toàn bộ chu trình phát triển từ triển khai đám mây đến vận hành.

Khám phá → Lập kế hoạch → Triển khai → Commit. Làm chủ quy trình phát triển AI đã được kiểm chứng với Claude Code. Nắm vững từ MCP, Sub-agent đến Prompt Engineering thông qua 23 nhiệm vụ và hoàn thành 3 dự án thực tế.

Nếu bạn thiết kế các bài kiểm tra (test) trước, AI sẽ thay bạn thực hiện phần triển khai. Phương pháp phát triển thực tiễn giúp nắm bắt đồng thời cả tốc độ và chất lượng phát triển!

Tài liệu (SDD) → Tự động hóa mã nguồn. Đừng tự gõ prompt, hãy để hệ thống làm việc. Xây dựng đại lý phát triển AI của riêng bạn với Skills, Sub-agents, Commands và hoàn thiện dịch vụ kiếm tiền thông qua 5 dự án thực tế.

Làm chủ Claude Code từ cơ bản đến chuyên nghiệp. Tìm hiểu các tính năng cốt lõi (CLAUDE.md · Sub-agent · MCP · Hooks, v.v.) để phát triển và triển khai dịch vụ thực tế, đồng thời hoàn thiện với các phụ lục cơ bản dành cho người không chuyên và các bài giảng ứng dụng nâng cao.

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.

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!

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.

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!

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.

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.

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.

Liệu tôi có thể tạo ra một dịch vụ từ ý tưởng của mình ngay cả khi không biết lập trình? Với AI, điều đó hoàn toàn có thể! Trong khóa học này, bạn sẽ trải nghiệm toàn bộ quy trình biến ý tưởng thành một dịch vụ web thực tế bằng cách sử dụng các công cụ "Vibe Coding" đang được sử dụng trong công việc thực tế như Gemini, Lovable, Antigravity, Cursor và Claude Code. Bạn không chỉ đơn thuần học cách sử dụng công cụ, mà còn được học phương pháp phát triển dịch vụ mới trong kỷ nguyên AI: từ trực tiếp lập kế hoạch dịch vụ, triển khai cho đến kết nối hệ thống thanh toán. Điểm 1. Chinh phục 5 công cụ Vibe Coding cốt lõi - Thực hành các tính năng chính và cách sử dụng Gemini, Lovable, Antigravity, Cursor, Claude Code. - Hiểu phương thức phát triển Vibe Coding thông qua việc cộng tác với AI. Điểm 2. Tự tay tạo dịch vụ thực tế mà không cần lập trình - Thực hành quy trình tự lập kế hoạch và hiện thực hóa dịch vụ gợi ý sách thành một dịch vụ web. - Hiểu toàn bộ luồng sản xuất dịch vụ: Ý tưởng → Phát triển → Triển khai. Điểm 3. Kỹ năng thực chiến từ ra mắt đến vận hành dịch vụ - Hiểu quy trình mua tên miền, thiết lập máy chủ và triển khai. - Học các kỹ thuật vận hành dịch vụ cốt lõi như tích hợp mô-đun thanh toán và thiết lập SEO.

Chỉ với những bài hướng dẫn đơn giản thì rất khó để áp dụng vào thực tế. Bằng tất cả bí quyết trong nghề của mình, tôi sẽ truyền đạt một cách chắc chắn cho bạn phương pháp quản lý trạng thái phức tạp và cách thiết kế Multi-agent.

[AX bền vững và cách cộng tác với đồng nghiệp AI] Bạn đã bao giờ gặp phải những hạn chế như thế này khi cố gắng áp dụng các công cụ AI vào công việc thực tế chưa? 🙋‍♂️ : "Việc phải nhập câu lệnh mới mỗi lần thậm chí còn phiền phức hơn." 👨‍💻 : "Tôi cảm thấy mệt mỏi với những công việc mang tính nhất thời, chỉ lặp đi lặp lại việc sao chép và dán." 🤷‍♂️ : "Vì không có kiến thức về lập trình nên tôi không dám nghĩ đến việc tự động hóa công việc chuyên sâu hơn." Điều chúng ta cần lúc này không đơn thuần là 'cách sử dụng công cụ' để làm quen với các tính năng. Mà đó là quan điểm nuôi dưỡng một người đồng nghiệp AI của riêng mình, người hiểu được bối cảnh công việc của tôi và ngày càng trở nên thông minh hơn theo thời gian. Chúng tôi xin công khai minh bạch các hướng dẫn AX (Chuyển đổi AI) tập trung vào thực tiễn, được đúc kết bởi một nhà hoạch định không xuất thân từ ngành kỹ thuật thông qua vô số lần thử sai tại hiện trường.

Sau 14 ngày sử dụng ngay từ khi vừa ra mắt, đây là lý do tại sao tôi khuyên dùng Claude Code (AI Coding) cho cả những người đang tìm việc và những người đang đi làm vì có thể áp dụng được ngay lập tức.

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.

Trong thời đại mà AI có thể viết mã thay cho con người, giá trị của một "kiến trúc sư thực thụ" – người có khả năng thấu hiểu và kiểm soát khung sườn vĩ mô của hệ thống – càng trở nên cao hơn bao giờ hết. Khóa học này sẽ đi sâu vào bản chất của mạng cấp thấp (low-level network) và socket TCP/UDP ẩn sau các framework, giúp bạn rèn luyện khả năng thiết kế các công cụ cốt lõi (core engine) vững chắc, không bao giờ đổ vỡ ngay cả trước lưu lượng truy cập hàng triệu người và dữ liệu khổng lồ. Hãy vượt xa giới hạn của một lập trình viên chỉ biết sao chép - dán một cách mù quáng để trở thành một bậc thầy không thể thay thế, người có thể chỉ thị và kiểm soát AI đưa ra những giải pháp chính xác ở cấp độ hệ thống.

: "Hành trình Deep Learning Full-stack xuyên suốt các lĩnh vực dữ liệu, từ thiết lập môi trường đến 7 dự án thực tế (Tổng cộng 35 bài giảng)" Vượt xa mức độ chỉ đơn thuần làm theo mã ví dụ, bạn sẽ học cách xử lý các loại dữ liệu đa dạng trong thực tế bằng Deep Learning. Bắt đầu từ việc thiết lập môi trường phát triển CPU/GPU, cho đến phân loại rác tái chế (hình ảnh), dự đoán giá cổ phiếu (chuỗi thời gian), phát hiện bất thường điện tâm đồ (AE), hoạt hình hóa (GAN), phân đoạn hình ảnh y tế (U-Net) và phân loại âm thanh (âm thanh)! Bạn sẽ chinh phục các thuật toán cốt lõi của Deep Learning một cách hệ thống thông qua các dự án thực chiến.