inflearn logo

Vì sao lập trình theo cảm hứng lại thất bại khi làm theo nhóm? — Phát triển phần mềm bằng AI theo nhóm cùng kiến trúc sư 26 năm kinh nghiệm (với SCRUM)

Nhờ AI, làm một mình đã nhanh hơn, vậy tại sao dự án nhóm lại chậm hơn? Mỗi người tạo mã bằng AI nhưng không ghép nối được, cùng một tính năng bị làm hai lần, còn mã mà chẳng ai giải thích nổi thì cứ chất đống. Vấn đề không nằm ở AI, mà ở cách làm việc. Một kiến trúc sư với 26 năm kinh nghiệm sẽ chia sẻ những quy tắc dành cho các nhóm làm việc cùng AI. - Bạn đã từng gặp những tình huống này chưa? • API do thành viên A tạo bằng AI không kết nối được với giao diện tôi tạo bằng AI. Một bên dùng userId, bên kia dùng user_id. • "Tôi làm hết bằng AI rồi, chạy được mà!" Thế nhưng chỉ cần một trường hợp ngoại lệ là lập tức gặp lỗi. • Tôi duyệt PR dài 2,000 dòng do AI tạo ra, rồi cuối cùng chỉ cuộn xuống và nhấn phê duyệt. • Trong buổi phỏng vấn, tôi không thể trả lời câu hỏi "Tại sao bạn viết đoạn mã này như vậy?". • Tôi thức trắng đêm cùng AI, lặp đi lặp lại câu "Sao vẫn không được…" mà chẳng dám nói với nhóm. Nếu bạn thấy mình trong dù chỉ một tình huống, khóa học này sẽ giúp bạn tiến lên bước tiếp theo.

2 học viên đang tham gia khóa học này

Độ khó Cơ bản

Thời gian Không giới hạn

BDD
BDD
promise
promise
scrum
scrum
collaboration
collaboration
Vibe Coding
Vibe Coding
BDD
BDD
promise
promise
scrum
scrum
collaboration
collaboration
Vibe Coding
Vibe Coding

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Viết đặc tả phát triển không để AI phải đoán, bằng câu chuyện người dùng và tiêu chí chấp nhận Given/When/Then

  • Thiết kế các quy tắc AI dùng chung cho nhóm, tệp ngữ cảnh và mẫu câu lệnh để đạt được kết quả nhất quán

  • Tích hợp ổn định mã do các thành viên trong nhóm và AI tạo ra thông qua hợp đồng API, mô hình dữ liệu và quy tắc đặt tên.

  • Kiểm soát chất lượng bằng cách kiểm tra khả năng xử lý ngoại lệ, tính bảo mật và hiệu năng của mã do AI tạo ra, đồng thời sử dụng mã kiểm thử và đánh giá mã.

  • Giải thích các quyết định và căn cứ của mã do AI tạo ra thông qua ADR và lịch sử thay đổi.

  • Giải quyết vấn đề hợp nhất mã AI quy mô lớn bằng cách áp dụng chiến lược nhánh Git, PR nhỏ và các cổng kiểm soát chất lượng CI

  • Xây dựng Definition of Done trong thời đại AI, phân biệt giữa tạo sinh, thực thi, xác minh và hoàn tất

  • Vận hành backlog, story point, họp hằng ngày, review và hồi tưởng phù hợp với sự cộng tác cùng AI.

  • Hoàn thành dự án nhóm từ khâu lập kế hoạch, triển khai, kiểm thử đến phát hành, đồng thời trình bày dự án trong hồ sơ năng lực và khi phỏng vấn.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Học viên bootcamp và người đang chuẩn bị tìm việc trước dự án nhóm.

  • Lập trình viên có 1–3 năm kinh nghiệm, có thể sử dụng công cụ AI hỗ trợ lập trình nhưng gặp khó khăn trong việc cộng tác và tích hợp mã nguồn.

  • Lập trình viên mới bắt đầu muốn hoàn thiện sản phẩm tạo bằng vibe coding, từ khâu kiểm thử đến triển khai.

  • Trưởng nhóm, tech lead muốn đưa các công cụ lập trình AI như Cursor, Copilot vào nhóm.

  • Đội ngũ phát triển đã học Scrum và Agile, nhưng đang muốn tái cấu trúc cách thức làm việc để phù hợp với thời đại AI.

  • Người học muốn giải thích một cách có căn cứ về mã do AI tạo ra trong hồ sơ năng lực và buổi phỏng vấn.

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Kinh nghiệm lập trình cơ bản và tham gia dự án nhóm

  • Kinh nghiệm sử dụng các công cụ lập trình AI như Claude Code, Cursor, Copilot (không giới hạn loại công cụ)

  • Hiểu biết cơ bản về các thuật ngữ phát triển phần mềm như API, kiểm thử, CI/CD.

Xin chào
Đây là han jeong heon

Xác minh sự nghiệp

2,981

Học viên

209

Đánh giá

59

Trả lời

4.6

Xếp hạng

4

Các khóa học

  • Kỹ sư phần mềm (SA, AA) hiện đang làm việc tại công ty SI trong nước

  • Dẫn dắt phương pháp luận phát triển và phương pháp thiết kế cho nhiều dự án thế hệ mới quy mô lớn

  • Giảng dạy các môn học về Cloud và SW tại Đại học Myongji và Đại học Khoa học và Công nghệ Quốc gia Seoul (SeoulTech)

  • Giảng dạy khóa học MSA tại SK C&C, Viện Nghiên cứu Công nghệ Thông tin Hàn Quốc (KITRI) và LG Electronics

  • Mentoring khóa học MSA tại Multicampus, Hiệp hội Tiêu chuẩn Hàn Quốc (KSA), Hiệp hội Chất lượng Hàn Quốc (KQA); Mentoring khóa học phát triển Web tại Spharos Academy

  • Lĩnh vực chuyên môn: Phương pháp luận phát triển, Kiến trúc/Thiết kế/Kỹ thuật phát triển phần mềm

  • Năm 22, Tác giả cuốn sách "Phát triển Microservices bắt đầu bằng thiết kế hướng tên miền (DDD)", Nhà xuất bản Wikibooks

  • Xây dựng khóa học và giảng dạy chương trình "Thiết kế và Triển khai Microservice" tại K-MOOC, Viện Thúc đẩy Giáo dục Trọn đời Quốc gia (NILE)

Thêm

Chương trình giảng dạy

Tất cả

58 bài giảng ∙ (3giờ 14phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Chưa có đủ đánh giá.
Hãy trở thành tác giả của một đánh giá giúp mọi người!

Khóa học khác của han jeong heon

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

Ưu đãi có thời hạn

700.575 ₫

48%

1.371.959 ₫