Bạn muốn tự mình tạo nội dung cho blog và mạng xã hội, nhưng lại thấy Figma quá khó và thiết kế là một điều gì đó rất mơ hồ? Trong khóa học này, chúng ta sẽ cùng nhau làm quen từng bước thông qua việc tạo ra các nội dung thực tế, từ màn hình cơ bản và Frame của Figma cho đến cách xử lý hình ảnh, văn bản, hình khối và hiệu ứng. Bạn sẽ tự tay thiết kế ảnh bìa blog, ảnh thumbnail, các yếu tố CTA (kêu gọi hành động), danh thiếp kỹ thuật số, đồng thời hoàn thiện các mẫu nội dung (template) có khả năng tái sử dụng. Nhờ ứng dụng Component, Auto Layout, Property và Variants, bạn có thể nhanh chóng chỉnh sửa ngay cả khi thay đổi nội dung chữ hay hình ảnh. Không chỉ dừng lại ở việc tạo ra một bức ảnh đẹp đơn thuần, hãy xây dựng hệ thống sản xuất nội dung của riêng bạn để có thể sử dụng lâu dài cho blog và mạng xã hội. Point 1. Nắm vững kỹ năng Figma cơ bản thông qua việc tạo nội dung thực tế - Học các chức năng cốt lõi như Frame, Layer, hình ảnh, văn bản, hình khối thông qua thực hành. - Hiểu quy trình làm việc trên Figma bằng cách trực tiếp tạo ảnh bìa và thumbnail cho blog. - Ngay cả những người không chuyên về thiết kế cũng có thể nắm vững kỹ năng cơ bản một cách tự nhiên khi hoàn thành sản phẩm. Point 2. Tạo mẫu nội dung có thể chỉnh sửa lặp lại - Học các nguyên lý cốt lõi của Component, Auto Layout, Property và Variants. - Tạo thumbnail và các yếu tố CTA giúp thay đổi văn bản, màu sắc, hình ảnh một cách nhanh chóng. - Tối thiểu hóa thời gian làm việc lại từ đầu mỗi khi tạo nội dung mới. Point 3. Xây dựng quy trình sản xuất nội dung của riêng bạn - Tạo ra các tài sản thiết kế có thể sử dụng cho nhiều kênh khác nhau như Blog, Instagram. - Đăng ký các Style về màu sắc, văn bản, hiệu ứng để xây dựng hình ảnh kênh nhất quán. - Hoàn thiện nền tảng sản xuất nội dung bền vững bằng cách tái sử dụng các mẫu template do chính bạn tạo ra.

Bạn có đang phải di chuyển qua lại giữa Notion, PPT, Figma và Slack mỗi ngày để tạo đi tạo lại cùng một nội dung không? Giờ đây, từ soạn thảo văn bản đến thiết kế, chia sẻ và phân phối, hãy hoàn thành tất cả một cách nhanh chóng chỉ với Canva AI. Bạn sẽ được học các tính năng của Canva AI có thể áp dụng ngay vào thực tế: từ Bộ thương hiệu (Brand Kit) tự động áp dụng màu sắc và phông chữ thương hiệu, đến soạn thảo văn bản, thuyết trình, tạo hình ảnh/video, gửi email, xuất bản trang web và tạo khảo sát. Không chỉ dừng lại ở cách sử dụng công cụ thiết kế đơn thuần, hãy hoàn thiện quy trình làm việc hiệu quả bằng cách mở rộng một nội dung sang nhiều định dạng khác nhau và kết nối toàn bộ quá trình sản xuất, kiểm duyệt, phê duyệt của nhóm. Point 1. Tạo ra các sản phẩm nhất quán một cách nhanh chóng với Bộ thương hiệu Thiết lập logo, màu sắc, phông chữ, mẫu một lần để tự động áp dụng cho tất cả các sản phẩm. Giảm thiểu việc phải chỉnh sửa lại thiết kế cho báo cáo, đề án, nội dung mạng xã hội mỗi lần thực hiện. Tạo ra kết quả ổn định, phù hợp với thương hiệu ngay cả khi không có kinh nghiệm thiết kế. Point 2. Rút ngắn quy trình sản xuất nội dung với Canva AI Tạo bản thảo văn bản, slide, hình ảnh, video bằng lệnh thoại hoặc văn bản. Tự mình hoàn thành trang đích (landing page), bản tin (newsletter), biểu mẫu khảo sát mà không cần lập trình viên hay nhà thiết kế. Học cách sử dụng thực tế để xử lý mọi việc từ lập kế hoạch đến sản xuất, gửi đi và xuất bản ngay trong Canva. Point 3. Xây dựng quy trình làm việc giúp giảm thiểu công việc lặp lại và nhầm lẫn trong cộng tác Chuyển đổi nhanh chóng một nội dung sang nhiều kích thước khác nhau như bài đăng SNS, story, banner. Giảm bớt gánh nặng thay đổi kích thước và quản lý tệp tin lặp đi lặp lại bằng cách sử dụng tính năng đặt lịch đăng bài và lịch sử phiên bản. Quản lý quy trình cộng tác nhóm tại một nơi duy nhất với các tính năng chỉnh sửa thời gian thực, bình luận, phân quyền và phê duyệt.

Lịch trình công việc nằm trong lịch, tài liệu nằm trong Drive, còn việc cần làm và lịch sử công việc thì rải rác trong ghi chú? Giờ đây, hãy sắp xếp công việc một cách hệ thống chỉ với Notion, và kết hợp thêm AI để xử lý các công việc lặp đi lặp lại một cách hiệu quả. Bạn sẽ được học từng bước từ các chức năng cơ bản của Notion như Trang (Page) và Khối (Block), đến việc xây dựng cơ sở dữ liệu quản lý hướng dẫn công việc, lịch trình, lịch sử, tài liệu, cho đến cách tạo bảng điều khiển (Dashboard) công việc cá nhân và cách sử dụng Notion AI. Không chỉ dừng lại ở việc học các tính năng của Notion, bạn sẽ trực tiếp xây dựng hệ thống công việc mà những người đi làm thực tế đang sử dụng, để hoàn thiện một "trợ lý công việc Notion" phù hợp với riêng mình. Point 1. Hợp nhất các công việc rải rác vào một hệ thống Notion duy nhất Xây dựng cơ sở dữ liệu riêng biệt cho hướng dẫn công việc, lịch trình, lịch sử công việc và tài liệu Kết nối nhiều thông tin công việc vào một bảng điều khiển để quản lý trong nháy mắt Tối thiểu hóa thời gian lãng phí khi tìm kiếm tài liệu và hồ sơ công việc cần thiết Point 2. Thiết kế cơ sở dữ liệu Notion phù hợp với công việc của bạn Học các tính năng cốt lõi của cơ sở dữ liệu như Thuộc tính (Properties), Mẫu (Templates), Chế độ xem (Views), Mục con (Sub-items) Sử dụng các chế độ xem Danh sách (List), Bảng (Board), Lịch (Calendar) để cấu trúc màn hình quản lý theo từng loại công việc Xây dựng hệ thống công việc có thể sử dụng lâu dài thay vì chỉ là những ghi chú đơn thuần Point 3. Hoàn thiện trợ lý công việc cá nhân với Notion AI Học cách thiết lập cá nhân hóa và viết chỉ dẫn cho Notion AI Ứng dụng vào việc soạn thảo văn bản, tóm tắt biên bản cuộc họp, sắp xếp lịch trình và quy trình công việc Thực hành cách sử dụng AI thực tiễn để giảm bớt việc thu thập tài liệu và các công việc lặp lại

Nhận đề xuất mã cổ phiếu từ AI và giao phó cả thời điểm mua - bán, liệu có thực sự sinh lời không? AI không phải là công cụ tiên tri đoán trước giá cổ phiếu trong tương lai. Thay vào đó, nó có thể là một công cụ hỗ trợ đầu tư mạnh mẽ giúp kiểm soát những cảm xúc làm lung lay quyết định đầu tư, phân tích các thông tin phức tạp và giúp bạn tuân thủ các nguyên tắc đầu tư dài hạn. Trong khóa học này, bạn sẽ hiểu về các lỗi hành vi điển hình của nhà đầu tư cá nhân như tâm lý sợ thua lỗ (loss aversion), bán tháo trong hoảng loạn (panic selling), hay hội chứng sợ bỏ lỡ (FOMO), đồng thời học cách sử dụng các câu lệnh AI (prompt) và công cụ phân tích đầu tư để xây dựng một tiêu chuẩn đầu tư vững chắc. Từ việc tính toán ngược tài sản mục tiêu đến thiết kế danh mục đầu tư, tận dụng tài khoản ưu đãi thuế và thiết lập mua tích lũy tự động, hãy hoàn thiện hệ thống đầu tư AI của riêng bạn mà ngay cả những nhân viên văn phòng bận rộn cũng có thể thực hiện đều đặn. Point 1. Hiểu rõ giới hạn của đầu tư AI và sử dụng đúng cách - Hiểu qua dữ liệu lý do tại sao AI không phù hợp để đề xuất mã cổ phiếu và dự đoán thời điểm mua bán - Ứng dụng AI vào những lĩnh vực nó làm tốt như phân tích báo cáo thu nhập (earning call), chẩn đoán trùng lặp ETF, kiểm tra danh mục đầu tư - Học cách xem xét các kịch bản đối lập và các yếu tố rủi ro để không chỉ tin vào những câu trả lời lạc quan Point 2. Chỉnh sửa những sai lầm làm lung lay tâm lý đầu tư - Chẩn đoán các mô hình hành vi đầu tư lặp đi lặp lại như sợ thua lỗ, hiệu ứng chốt lời sớm (disposition effect), bán tháo trong hoảng loạn, FOMO - Thực hành quy tắc 72 giờ để giảm mua bán theo cảm tính và xây dựng thói quen cụ thể hóa các điều kiện bán - Thiết kế các câu lệnh AI giúp duy trì nguyên tắc đầu tư dài hạn bất chấp biến động thị trường Point 3. Xây dựng hệ thống đầu tư dài hạn tự vận hành - Thiết kế danh mục đầu tư và kế hoạch đầu tư tích lũy dựa trên tài sản mục tiêu và thời gian đầu tư - Kiểm tra chiến lược đầu tư bằng phân tích Monte Carlo và mô phỏng tài khoản ưu đãi thuế - Hoàn thiện cấu trúc đầu tư tự thực hiện mà không cần phải đắn đo mỗi lần thông qua việc thiết lập mua tự động và quỹ dự phòng tiền mặt

Nếu bạn từng thấy thiết kế thật khó và Figma thật phức tạp? Giờ đây đã đến thời đại mà ngay cả những người không chuyên cũng có thể tự mình tạo ra các giao diện! Từ những chức năng cơ bản như hình khối, văn bản, mặt nạ (mask) cho đến tách nền, tạo ảnh bằng AI và tự động thiết kế UI, bạn sẽ được học cách vận dụng các tính năng Figma AI một cách tự nhiên vào quy trình làm việc thực tế. Từ việc tạo trang chi tiết sản phẩm đến xây dựng cấu trúc giao diện UI cho trung tâm mua sắm, hãy trải nghiệm phương pháp sử dụng Figma thực chiến để có thể hoàn thiện sản phẩm mà không cần đến sự trợ giúp của nhà thiết kế. Điểm 1. Chỉ cần nắm vững các tính năng cốt lõi của Figma là có thể tự tạo giao diện - Học tập trung vào thực hành các chức năng vẽ thiết yếu như Frame, hình khối, văn bản, mặt nạ - Trải nghiệm hoàn thiện sản phẩm bằng cách tự tay thiết kế toàn bộ các phần của trang chi tiết từ đầu đến cuối Điểm 2. Tăng tốc độ làm việc đáng kể bằng cách tận dụng Figma AI - Sử dụng tự nhiên các tính năng AI như tách nền, tạo hình ảnh, sắp xếp layer vào luồng công việc thực tế - Cấu trúc nội dung tập trung vào cách ứng dụng kết nối trực tiếp với công việc thiết kế thực tế chứ không chỉ dừng lại ở việc giới thiệu tính năng đơn thuần Điểm 3. Rèn luyện tư duy thiết kế thực tiễn để tạo ra cả giao diện UI cho trung tâm mua sắm - Tạo bộ giao diện UI với các tính năng Auto Layout, Component và Make Designs - Học kỹ năng thực chiến để người không chuyên cũng có thể tự thiết kế và hoàn thiện giao diện một mình

Thời đại mà AI "làm thay" PPT đã kết thúc. Giờ đây, điều quan trọng không phải là "bạn dùng AI giỏi đến mức nào" mà là "bạn tư duy và thiết kế cấu trúc cùng AI như thế nào". Đây không phải là một bài giảng chỉ liệt kê đơn thuần về Claude và Gemini. Thông qua quy trình sản xuất PPT thực chiến có thể áp dụng ngay vào ngày mai, chúng tôi giúp bạn cắt giảm đáng kể thời gian viết báo cáo và tập trung vào việc quan trọng hơn là "tư duy". Với chương trình học tập trung vào thực hành, có thể áp dụng ngay cho PPT báo cáo hàng tuần, hãy hoàn thiện hệ thống làm việc dựa trên AI của riêng bạn, vượt xa việc chỉ rút ngắn thời gian tạo PPT. Point 1. Thiết kế cấu trúc cộng tác với AI, tốc độ sẽ khác biệt khi phân chia vai trò - Phân chia vai trò: Claude đảm nhận phân tích, suy luận, viết bản thảo; Gemini đảm nhận trực quan hóa và tạo slide. - Thiết kế cấu trúc sử dụng công cụ AI như một "đối tác công việc" thay vì chỉ là công cụ đơn thuần. - Chuyển đổi cách làm việc: giảm bớt các tác vụ lặp đi lặp lại, tập trung vào tư duy và phán đoán. Point 2. Rút ngắn đáng kể thời gian tạo PPT với quy trình R-S-D-P - Thuần thục quy trình sản xuất 4 bước: Research → Structure → Draft → Polish. - Tiêu chuẩn hóa luồng tạo báo cáo và đề xuất để tăng tốc độ làm việc. - Học phương pháp tạo PPT thực tế giúp giảm hơn 70% thời gian so với trước đây. Point 3. Cấu trúc hóa các công việc lặp lại bằng cách xây dựng hệ thống tự động hóa AI của riêng bạn - Xây dựng môi trường AI cá nhân hóa bằng cách sử dụng Claude Project và Gemini Gems. - Thiết kế "trợ lý AI riêng" đã được học về văn phong (tone & manner) và template của công ty. - Hoàn thiện hệ thống làm việc có thể sử dụng lâu dài bằng cách tự động hóa các báo cáo hàng tuần/hàng tháng.

Nếu bạn có thể giao phó những công việc lặp đi lặp lại mà mình đã phải ôm đồm suốt cả ngày cho một trợ lý AI thì sao? Không phải là những cuộc trò chuyện GPT mà lần nào bạn cũng phải giải thích lại từ đầu, chúng tôi xin giới thiệu cách xây dựng một trợ lý công việc AI của riêng bạn – người ghi nhớ bạn, làm việc theo phong cách của bạn và thậm chí báo cáo qua Slack. Từ việc cài đặt và liên kết Slack đến cài đặt kỹ năng, tự động hóa Notion · Lịch · Email, cho đến quản lý bảo mật và chi phí! Bằng phương pháp mà ngay cả người không biết lập trình cũng có thể làm theo, hãy hoàn thiện hệ thống công việc AI mà bạn có thể áp dụng ngay tại công ty. Điểm 1. Hãy tự thiết lập một ‘Trợ lý AI ghi nhớ tôi’, khác biệt hoàn toàn với GPT chat - Xây dựng môi trường cơ bản cho trợ lý AI bằng cách làm theo từ cài đặt OpenClo đến liên kết Slack - Tạo ra một trợ lý làm việc theo đúng phong cách của bạn bằng cách thiết lập tính cách và các quy tắc Điểm 2. Nắm vững các mô hình tự động hóa thực tế để giảm bớt các công việc lặp lại - Liên kết với các công cụ làm việc thực tế như Notion, Lịch, Email thông qua việc cài đặt kỹ năng - Thực hành tự động hóa để sử dụng ngay: tóm tắt buổi sáng, viết nhật ký công việc, gửi email, quản lý lịch trình, v.v. Điểm 3. Hoàn thiện hệ thống công việc AI để yên tâm sử dụng ngay tại công ty - Tổng hợp các điểm kiểm tra mà người làm thực tế nhất định phải biết: quản lý quyền hạn, thiết lập bảo mật, quản lý chi phí - Học cách xây dựng hệ thống công việc mở rộng từ một trợ lý AI sang nhiều tác nhân (agent) khác nhau

Làm marketer nói chuyện bằng dữ liệu, không khó như bạn nghĩ? Nếu bạn từng cảm thấy mịt mù không biết bắt đầu từ đâu khi mở GA4, thì đã đến lúc thay đổi! Từ tư duy Data-driven (dẫn dắt bởi dữ liệu) để phán đoán thay vì cảm tính, cho đến các khái niệm cốt lõi của GA4, cách đọc hiểu báo cáo chính và phân tích phễu nạp người dùng! Chúng tôi sẽ tiết lộ phương pháp vận dụng dữ liệu có thể áp dụng ngay vào thực tế. Hãy học cách "đọc và phán đoán" thay vì chỉ "nhìn" báo cáo, và nâng cao năng lực thực chiến để giải thích hiệu quả marketing bằng con số! Point 1. Nắm vững từ tư duy Data-driven đến các khái niệm cốt lõi của GA4 - Hiểu cấu trúc và khái niệm cơ bản của GA4, học cách tư duy dựa trên dữ liệu - Hệ thống hóa các tiêu chí cốt lõi để giải thích các báo cáo chính như Nhân khẩu học, Chuyển nạp, Trang/Màn hình - Tăng cường khả năng giải mã dữ liệu để tự mình phán đoán: "Con số này có ý nghĩa gì?" Point 2. Phân tích nguồn lưu lượng & Cách đánh giá hiệu quả ứng dụng ngay vào thực tế - Phương pháp phân tích bằng dữ liệu để biết kênh marketing nào đang thực sự mang lại hiệu quả - Tiếp thu kỹ năng phân tích thực tế để theo dõi luồng người dùng: Nạp vào → Hành động → Thoát - Hoàn thiện tư duy marketing ra quyết định bằng dữ liệu thay vì cảm tính Point 3. Vượt xa mức độ ‘xem’ báo cáo, tiến tới mức độ ‘tạo ra’ báo cáo - Không chỉ dừng lại ở việc đọc các báo cáo có sẵn, mà còn thiết kế cấu trúc phân tích phù hợp với mục đích - Học cách rút ra insight (thấu hiểu khách hàng) bằng cách sử dụng các báo cáo tùy chỉnh (Free-form) - Củng cố khả năng xây dựng báo cáo dữ liệu có thể ứng dụng trực tiếp trong công việc

Sự khác biệt giữa người làm việc giỏi và người không giỏi không nằm ở "năng lực" mà ở "cách thức giao tiếp". Khóa học này tập trung vào cấu trúc đối thoại thực tế kết nối từ việc thấu hiểu thế hệ, cảm xúc đến sự hợp tác và phản hồi, nhằm hướng dẫn cách biến giao tiếp trong tổ chức thành kết quả công việc. Đây không chỉ đơn thuần là kỹ năng nói chuyện, mà bạn có thể học được "ngôn ngữ của công việc" giúp xây dựng mối quan hệ, thúc đẩy hợp tác và tạo ra kết quả. Thông qua bài giảng lần này, hy vọng bạn sẽ trực tiếp trải nghiệm cách nói chuyện của những người luôn giải quyết công việc một cách trôi chảy. Point 1. Cấu trúc đối thoại của người làm việc giỏi giúp thấu hiểu mối quan hệ và cảm xúc - Đúc kết lý do tại sao đối thoại thường gặp bế tắc thông qua việc thấu hiểu thế hệ, cảm xúc và luồng quan hệ - Xây dựng khung giao tiếp cơ bản thông qua các nguyên tắc đối thoại lấy con người làm trung tâm Point 2. Kỹ năng đối thoại thực tế tạo ra sự hợp tác và thành quả - Tuyển chọn kỹ lưỡng các kỹ năng giao tiếp thực chiến có thể áp dụng ngay như đặt câu hỏi, yêu cầu, phản hồi - Học cách nói chuyện giúp kết nối trực tiếp với thành quả mà không làm gián đoạn luồng công việc và sự hợp tác Point 3. Phương thức giao tiếp dựa trên sự tin tưởng giúp tăng tốc độ công việc - Thấu hiểu cách tăng tốc độ công việc bằng phản hồi nhanh chóng và truyền đạt rõ ràng - Tiếp thu thói quen giao tiếp giúp xây dựng lòng tin và nâng cao hiệu quả hợp tác

Bạn muốn sử dụng AI hiệu quả nhưng lại cảm thấy khó khăn và phức tạp khi bắt đầu? Khóa học này được chuẩn bị dành riêng cho bạn. Thay vì những lý thuyết phức tạp hay giải thích tính năng khó hiểu, chúng tôi chỉ chọn lọc những cách ứng dụng mà người đi làm có thể áp dụng ngay vào công việc. Từ quản lý lịch trình, tóm tắt biên bản cuộc họp, viết thông cáo báo chí, soạn thảo báo cáo và tài liệu thuyết trình, đến tạo hình ảnh, thiết kế infographic và tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại. Chúng tôi sẽ giải thích một cách dễ hiểu cách kết nối AI vào những nhiệm vụ mà người đi làm thường xuyên đối mặt. Point 1. Tiết kiệm thời gian làm việc - Nắm vững cách xử lý nhanh các công việc lặp lại như tóm tắt biên bản họp, quản lý lịch trình, soạn thảo báo cáo sơ bộ. - Hiểu quy trình tạo và chỉnh sửa ngay lập tức các tài liệu thực tế như thông cáo báo chí, bản kế hoạch. - Kết nối nhiều tác vụ thành một quy trình duy nhất để rút ngắn tốc độ làm việc tổng thể. Point 2. Nâng cao chất lượng thành phẩm - Phương pháp cấu trúc hóa giúp báo cáo và tài liệu thuyết trình trở nên dễ đọc và thuyết phục hơn. - Sản xuất đồng thời nhiều loại thành phẩm như PPT, hình ảnh, infographic. - Cải thiện độ hoàn thiện về mặt thị giác bằng cách sử dụng dữ liệu và hướng dẫn thiết kế. Point 3. Sử dụng AI như một cộng sự trong công việc - Không chỉ dừng lại ở việc sử dụng tính năng, mà còn hiểu cách kết nối AI phù hợp với quy trình làm việc của bản thân. - Đưa ra kết quả mong muốn một cách ổn định dựa trên câu lệnh (prompt) và dữ liệu. - Nắm vững cách thức hợp tác duy trì ngữ cảnh mà không cần lặp lại các chỉ dẫn.

"Khi chiến tranh bắt đầu, giá vàng tăng, đồng đô la mạnh lên và vật giá leo thang. Tại sao điều này lại lặp đi lặp lại? Bài giảng này sẽ giải mã cấu trúc vận hành của nền kinh tế sau chiến tranh dựa trên các khái niệm cốt lõi. Khi hiểu được dòng chảy này, bạn có thể đọc được hướng đi của lãi suất, tỷ giá hối đoái và tài sản, từ đó thiết lập được tiêu chuẩn để bảo vệ tài sản của mình ngay cả trong những tình huống bất định. Chúng tôi sẽ chỉ ra một cách dễ hiểu và rõ ràng những dòng chảy kinh tế mà nhân viên văn phòng nhất định phải biết. Point 1. Hiểu cấu trúc kinh tế sau chiến tranh - Tổng hợp dòng chảy cốt lõi về việc chiến tranh, thuế quan và thay đổi chuỗi cung ứng làm thay đổi nền kinh tế như thế nào - Hiểu một cách có hệ thống về trật tự kinh tế đã thay đổi sau thời kỳ toàn cầu hóa Point 2. Nguyên lý cốt lõi để đọc dòng tiền - Giải thích mối liên hệ giữa lý do tại sao giá vàng, đồng đô la, giá dầu và lãi suất biến động - Hiểu cùng lúc cấu trúc phản ứng của thị trường vốn và nền kinh tế thực Point 3. Tiêu chuẩn đọc dòng chảy kinh tế trong sự thay đổi - Tổng hợp các điểm mấu chốt nhất định phải xem xét giữa những thay đổi về vật giá, lãi suất và tình hình kinh tế - Hiểu được dòng chảy và nắm bắt các tiêu chuẩn phán đoán kinh tế để ứng phó với sự thay đổi"

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.