Nền tảng AI coding cho lập trình viên

Lộ trình này dành cho ai

Bạn đã biết lập trình và đã chạm qua một AI coding tool ở mức "đoán prompt". Mục tiêu cuối: làm việc với AI như một quy trình kỹ thuật có kiểm soát — biết model thấy gì, dữ liệu nào không được rời máy, cách giao việc và nghiệm thu, cách mở rộng bằng tool/MCP, và cách đo chất lượng bằng eval.

Yêu cầu đầu vào

Đọc hiểu code của một stack bất kỳ (bạn đang có).
Máy chạy được Node hoặc Python để làm hai lab.

Cách học

Mỗi bài: đọc → làm phần Thực hành → chỉ chuyển bài khi làm xong, không phải khi thấy "hiểu rồi". Hai lab là nơi kiến thức thành kỹ năng; đừng bỏ qua.

Thứ tự bài

Model và ngữ cảnh — thế nào là "model thấy", giới hạn ở đâu.
An toàn dữ liệu khi dùng AI — checklist trước khi dán bất cứ gì.
Quy trình AI coding bốn bước — đặc tả, sinh code hẹp, kiểm chứng, chốt.
Lab: đọc/ghi ngữ cảnh dự án — tay chân hoá bước 3–4.
Project instructions và skills — mã hoá quy ước thành file.
Tool calling và MCP — cho model đôi tay.
Lab: MCP server local — trọn vòng tool call trên máy bạn.
Harness và evals — đo tất cả bằng số.

Sau lộ trình này

Các chủ đề tiếp theo nằm trong roadmap: sandbox và chi phí vận hành, multi-agent, eval nâng cao. Nội dung chỉ xuất bản khi viết xong và qua duyệt — không có bài rỗng giữ chỗ.