Lộ trình

Thứ tự học gợi ý, có yêu cầu đầu vào và mục tiêu kiểm chứng được. Đây là khung dài hạn — chỉ các bài đã xuất bản mới hiện trong danh sách.

Nền tảng AI coding cho lập trình viên

Lộ trình chủ lực: hiểu model và ngữ cảnh, giữ an toàn dữ liệu, làm việc có quy trình, mã hoá quy ước, mở rộng bằng công cụ, và đo lường bằng eval.

Model và ngữ cảnh: model thấy gì, không thấy gì Model và ngữ cảnh
An toàn dữ liệu khi dùng AI: cái gì không được dán vào hộp thoại An toàn dữ liệu
Quy trình AI coding bốn bước: đặc tả → sinh code → kiểm chứng → chốt Quy trình AI coding
Lab: đọc/ghi ngữ cảnh dự án — AGENTS.md từ số không Project instructions & skills
Project instructions và skills: biến quy ước thành file, không lặp lại miệng Project instructions & skills
Tool calling và MCP: cho model đôi tay, không chỉ đôi mắt Tool calling & MCP
Lab: viết MCP server local và gọi tool qua client Tool calling & MCP
Harness và evals: đo chất lượng hệ AI như đo phần mềm Harness & evals

0/8 bước đã hoàn thành theo đánh dấu của bạn.

Tiếp theo (đang biên soạn)

Sandbox và cô lập môi trường chạy code do AI sinh
Chi phí vận hành model và chiến lược chọn model theo việc
Đánh giá agent nhiều bước: evals theo task, không chỉ theo câu trả lời
Vận hành dài hạn: theo dõi, hồi quy khi model thay đổi phiên bản