Kỹ thuật harness trong công việc thực tế của các senior tại Naver, Kakao, Coupang và Baemin: Claude Code được sử dụng trong môi trường Spring Boot thực tế

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.

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!

Thay vì viết prompt dài hơn, hãy lần lượt tạo các tệp quy tắc, nhật ký, quyền hạn, hook và quy trình xác thực mỗi khi xảy ra sự cố trong dự án thực tế. Với bot thông báo tin tức đã được xây dựng và đưa lên máy chủ trong năm ngày, gồm 211 ảnh chụp màn hình và 87 chỉ dẫn được giữ nguyên văn.

Mời bạn bước vào thế giới của “lập trình vibe”, nơi trí tưởng tượng của bạn trở thành hiện thực. Khóa học này được chuẩn bị dành cho những người “không biết lập trình, nhưng chắc chắn về điều mình muốn tạo ra”. Khi AI như Chat GPT hay Claude xuất hiện, người ta nói rằng bất kỳ ai cũng có thể phát triển phần mềm. Nhưng khi thực sự thử làm thì sao? - "AI viết tốt những đoạn mã đơn giản, nhưng khi số lượng tệp tăng lên, nó lại quên mất những nội dung ở phía trước.", - "Trông có vẻ hợp lý, nhưng khi chạy lại phát sinh lỗi, và khi yêu cầu sửa thì nó đưa ra đoạn mã còn sai lệch hơn." Có lẽ bạn đã từng trải qua những tình huống như vậy ít nhất một lần. Bản thân tôi cũng từng trải qua sự thất vọng y hệt khi lần đầu cộng tác với AI. AI là một “trợ lý” tuyệt vời, nhưng lại có giới hạn là không thể nhìn thấy toàn bộ khu rừng. Tuy nhiên, sau khi làm quen với OpenAI Codex CLI và học được phương pháp mới mang tên “lập trình vibe (Vibe Coding)”, quy trình phát triển của tôi đã hoàn toàn thay đổi. Khóa học này không chỉ giúp bạn giải quyết những vấn đề đang gặp phải, mà còn biến bạn thành một giám đốc chỉ huy các tác nhân AI thay vì trở thành một coder. Hãy cùng tôi trang bị công cụ mạnh mẽ mang tên Codex CLI và bắt đầu hành trình lập trình vibe đầy hứng khởi, biến trí tưởng tượng thành hiện thực.

Bạn đã nắm vững kiến thức cơ bản nhưng vẫn thấy mông lung khi áp dụng vào thực tế phải không? Với bí quyết chuyên môn của mình, tôi sẽ giúp bạn hoàn thiện thiết kế RAG và Agent phức tạp.

Kết quả vibe coding cứ liên tục khác với ý định của bạn? Hãy học quy trình xác định mục tiêu, phạm vi, quy tắc nghiệp vụ và tiêu chí hoàn thành bằng Phát triển dựa trên đặc tả (SDD) và Spec Kit, sau đó truyền cùng một đặc tả cho Claude Code và Codex để giảm việc chỉnh sửa lặp đi lặp lại.

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.

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.

AI chỉ giỏi đúng bằng bạn. Vibe coding hoàn hảo được hoàn thiện qua 3 bước: cách sử dụng AI → kiến thức nền tảng cốt lõi → phát triển dự án. Dành cho những ai muốn học vibe coding một cách bài bản, chúng tôi sẽ chia nhỏ và truyền đạt những khái niệm cốt lõi không thay đổi dù bạn sử dụng bất kỳ AI nào, theo cách ngắn gọn, dễ tiếp thu.

Học về cấu trúc của Decision AI, công nghệ giúp AI đánh giá tình huống và lựa chọn hành động phù hợp. Thực hành với JEV Decision Model và mô hình mã nguồn mở Laya, đồng thời học cách áp dụng vào thực tế từ việc ra quyết định dựa trên confidence, kết nối chính sách đến thiết kế Human Review. Tự thiết kế khung xác minh để tự động hóa các quyết định lặp đi lặp lại trong công việc của mình.

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

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.

Học cách quản lý hiệu quả nhiều tác nhân lập trình AI như Claude Code, Codex, pi trên cùng một màn hình. Thực hành từ các khái niệm về tmux đến session, pane, plugin và CLI của Herdr, qua đó xây dựng quy trình làm việc với tác nhân vẫn được duy trì ngay cả khi kết nối SSH bị ngắt. Hoàn thiện môi trường phát triển thiết yếu trong thời đại Agent chỉ trong một ngày.

Khóa học hoàn chỉnh về thực tập tại Thung lũng Silicon không lo bị thay thế ngay cả trong kỷ nguyên AI, thiết kế hệ thống của 30 công ty công nghệ lớn, & đóng góp thực tế cho mã nguồn mở. Bạn sẽ thiết kế và mở rộng quy mô 30 hệ thống thực tiễn dựa trên các ví dụ từ Netflix, Tesla, Meta, Tinder và nhiều công ty công nghệ lớn khác. Cuối khóa, bạn sẽ tự thiết kế dịch vụ của riêng mình từ kiến trúc → cơ sở dữ liệu → khả năng mở rộng.

: "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.

Trong thời đại AI có thể lập trình thay con người, nếu bạn đang cảm thấy mông lung không biết nên học gì, thì câu trả lời chắc chắn nằm ở bản chất không thay đổi của hệ thống: UNIX và nguyên lý Kernel. Khóa học này thông qua dự án thực tế kết hợp giữa Node.js và công cụ ngôn ngữ C (FFmpeg), sẽ truyền tải tầm nhìn của một kiến trúc sư (architect) thuộc top 1% - những người có khả năng điều phối toàn bộ hệ thống mà không bị lung lay bởi các xu hướng công nghệ nhất thời.

[Cùng tạo nào!] Bạn đã bao giờ bỏ cuộc vì mệt mỏi khi phải kết nối các node chưa? "Hãy tạo bản tin tóm tắt mỗi sáng trên Slack cho tôi" — Chỉ cần một câu nói là đủ. Claude Code sẽ thiết kế, và máy chủ n8n sẽ chạy thay bạn 24/24. [Cùng vận hành nào!] Nếu việc triển khai n8n thì dễ nhưng quản lý lại khiến bạn mịt mờ, thì khóa học này chính là câu trả lời. "Hãy sắp xếp tất cả theo đúng quy ước cho tôi" — Hàng chục workflow sẽ được dọn dẹp ngăn nắp cùng một lúc. Từ tạo mới, sắp xếp, giám sát đến sao lưu, tất cả đều được vận hành bằng ngôn ngữ tự nhiên.

Học cách sử dụng các công cụ AI để tự động hóa công việc hàng ngày và áp dụng mã nguồn AI vào việc phát triển dịch vụ thực tế. Chúng tôi cung cấp những bí quyết thực tiễn để mọi đối tượng, từ lập trình viên đến những người không thuộc lĩnh vực kỹ thuật, đều có thể áp dụng AI ngay lập tức vào môi trường làm việc của mình.

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.

Bây giờ, bạn cần tiến lên trình độ của một nhà phát triển đang làm việc thực tế, không còn ở mức người mới bắt đầu nữa. Tôi sẽ tiết lộ rốt cuộc trong thực tế ngành người ta làm game như thế nào.