Vibe Coding & Agentic AI in Practice: From Prompting to AI Agents là khóa đào tạo thực hành chuyên sâu giúp học viên làm chủ cách làm việc với AI như một “đồng đội senior”. Khóa học tập trung vào Vibe Coding, prompting theo ngữ cảnh – đặc tả, và tư duy Agentic AI, giúp học viên ứng dụng AI hiệu quả trong coding, testing, vận hành và đào tạo. Sau khóa học, học viên có thể tự thiết kế và triển khai các AI Agent đơn giản để tự động hóa công việc hằng ngày, nâng cao năng suất và chất lượng làm việc thực tế.

- Làm chủ Vibe Coding (Prompting → Context-driven → Spec-driven)
- Ứng dụng LLMs vào coding – testing – documenting – operations
- Hiểu & thực hành Agentic AI
- Tự thiết kế AI Agent đơn giản phục vụ công việc thực tế

Sau khóa đào tạo học viên có thể:
- Làm việc với AI như một Senior Teammate
- Áp dụng ngay vào:
   o Coding
   o Ops
   o Đào tạo
- Tự xây dựng AI Agent phục vụ công việc hằng ngày

Điều kiện CẦN (bắt buộc)

1. Nền tảng tư duy logic & làm việc với hệ thống
- Hiểu luồng xử lý công việc (workflow / process)
- Đã từng làm việc với:
   o Phần mềm
   o Dữ liệu
   o Quy trình vận hành
- Không yêu cầu cao cấp, nhưng không phải người mới hoàn toàn
2. Kinh nghiệm sử dụng AI ở mức cơ bản
- Đã từng dùng ít nhất 1 LLM:
   o ChatGPT / Copilot / Claude
- Biết đặt câu hỏi cho AI (prompt đơn giản)
- Chưa cần biết prompt nâng cao – khóa học sẽ dạy từ gốc
3. Khả năng đọc hiểu tiếng Anh kỹ thuật
- Đọc hiểu:
   o Prompt
   o Code
   o Tài liệu kỹ thuật ngắn
- Không yêu cầu nói hoặc viết tiếng Anh trôi chảy
4. Thiết bị & công cụ học tập
- Laptop cá nhân
- Internet ổn định
- Có sẵn tài khoản:
   o ChatGPT / Copilot / Claude (free hoặc paid đều được)

Điều kiện ĐỦ (để học hiệu quả & tạo khác biệt)

- Học viên đạt đủ các yếu tố sau sẽ khai thác tối đa giá trị khóa học:
1. Có kinh nghiệm thực tế trong công việc (1 trong các nhóm)
- Developer / Tester / Data
- BA / PM
- Ops / IT Support / Training
- Nhân sự, vận hành, phân tích
- Càng có “pain point” thật → học càng đã
2. Đang gặp vấn đề cần AI hỗ trợ
- Ví dụ:
   o Code chậm, khó debug
   o Viết tài liệu tốn thời gian
   o Báo cáo thủ công
   o Ops quá nhiều việc lặp lại
   o Training nội bộ không hiệu quả
- Khóa học tập trung giải bài toán thật – không học lý thuyết suông
3. Sẵn sàng thay đổi cách làm việc
- Không coi AI là “công cụ hỏi đáp”
- Sẵn sàng:
   o Giao việc cho AI
   o Kiểm soát AI
   o Làm việc theo hướng Agent
4. Có tư duy chuẩn hóa & hệ thống hóa
- Quan tâm đến:
   o Spec
   o Quy trình
o Tiêu chuẩn
- Muốn biến kiến thức cá nhân → tài sản của đội nhóm

16+ năm kinh nghiệm đào tạo CNTT & Data
Đơn vị đào tạo tiên phong, uy tín, được hàng nghìn học viên và doanh nghiệp tin tưởng.
Học thực chiến – làm được việc ngay
Chương trình học bám sát yêu cầu tuyển dụng, học qua dự án thật, không lý thuyết suông.
Giảng viên là chuyên gia 10+ năm kinh nghiệm đang làm việc tại doanh nghiệp
Truyền đạt kiến thức + kinh nghiệm thực tế + tư duy nghề nghiệp.
Cam kết hỗ trợ việc làm sau khóa học
Cấp chứng chỉ, hỗ trợ thực tập, và kết nối doanh nghiệp đối tác.
Phù hợp cả người mới & người đi làm
Lộ trình rõ ràng từ cơ bản đến nâng cao, thời gian học linh hoạt online & offline.
Mỗi lớp chỉ từ 7-12 học viên – kèm cặp sát sao
Giảng viên theo sát từng học viên, giải đáp 1–1 khi cần.
Học phí linh hoạt – nhiều ưu đãi
Hỗ trợ trả góp, ưu đãi học viên cũ, sinh viên và đăng ký theo nhóm.

STT Module Name Knowledge
1 Tổng quan Vibe Coding & LLMs trong SDLC (1 giờ) Vibe coding là gì? Khác gì “hỏi đáp AI”
LLMs trong:
- Coding
- Testing
- Documentation
- Debugging
- So sánh:
- Prompt ad-hoc
- Prompt có cấu trúc
- Context-driven prompting
Mini demo
Một yêu cầu code: prompt kém vs prompt chuẩn
2

Prompting Fundamentals – Làm việc đúng cách với LLMs (1.5 giờ)

Prompt Anatomy:
- Role
- Task
- Context
- Constraints
- Output format
Prompt patterns phổ biến:
- Chain-of-thought
- Few-shot
- Critic & Refine
 Anti-patterns thường gặp khi dùng AI
 Case Study 1
- Tình huống: Bạn là Dev, cần viết hàm xử lý dữ liệu khách hàng nhưng:
+ Yêu cầu không rõ
+ Code dễ lỗi
+ Thiếu test
- Viết prompt để:
+ Sinh code
+ Tự động sinh test case
+ Refactor theo coding standard
3

Context-driven Coding & Testing (2 giờ)

Context là gì?
- Codebase
- Business rules
- Logs
- Sample data
Kỹ thuật “cho AI đọc dự án”
Prompt để:
- Debug lỗi runtime
- Viết unit test
- Viết test edge case
Case Study 2
- Tình huống: 
+ Một module xử lý đơn hàng có bug sai logic
+ Có log + sample data
Cung cấp context
Yêu cầu AI:

- Xác định root cause
- Đề xuất fix
- Viết lại test
4

Documentation & Knowledge Assistant (1.5 giờ)

Prompt sinh:
- Technical doc
- README
- API document
Chuẩn hóa tài liệu cho team
Dùng AI làm “Project Knowledge Assistant”

Case Study 3
- Tình huống: Project cũ không có tài liệu
Dùng AI sinh:
- README
- Hướng dẫn setup
- FAQ cho người mới
 
5

Spec-driven Development với AI (1.5 giờ)

Spec là gì? Vì sao AI cần spec
Chuyển:

- Business requirement → Technical spec
Prompt để AI:
- Đọc spec
- Sinh code theo spec
- Tự kiểm tra sai lệch
Case Study 4
- Tình huống: Khách hàng yêu cầu xây dựng “Customer Feedback System”
Viết spec
Dùng AI:

- Sinh API
- Sinh DB schema
- Sinh test scenario
 
6 Agentic AI – Khái niệm & Tư duy (1.5 giờ) Agent là gì?
Agentic workflow:

- Observe → Think → Act → Reflect
So sánh:
- Prompt đơn lẻ
- Chuỗi prompt
- Agent tự động
Demo:
- Một agent tự:
+ Nhận task
+ Chia nhỏ
+ Thực hiện tuần tự
7 Agentic Adoption trong Operations (2 giờ) Agent cho:
- IT Ops
- Data Ops
- Business Ops
Use cases:
- Tự động phân tích báo cáo
- Theo dõi KPI
- Trả lời câu hỏi nội bộ
Case Study 5
- Tình huống: Ops team cần báo cáo KPI hàng ngày
Thiết kế agent:
- Đọc dữ liệu
- Phân tích
- Tóm tắt insight
- Đề xuất hành động
8 Đánh giá rủi ro & kiểm soát AI Agent (1 giờ) - Hallucination
- Security
- Data privacy
- Human-in-the-loop
9 Agent Builder Overview (1.5 giờ) Giới thiệu:
- Copilot
- Claude
- Custom Agent
Thành phần của Agent:
- Prompt
- Memory
- Tools
- Rules
10 Thiết kế Agent theo vai trò (2 giờ) - Dev Agent
- Tester Agent
- Ops Agent
- Training / Support Agent
Case Study 6
Tình huống: Công ty muốn AI hỗ trợ đào tạo nội bộ
Thiết kế Agent:

- Nhận câu hỏi
- Giải thích theo level
- Gợi ý tài liệu
11 AgentSkills – Kỹ năng nâng cao cho Agent (1.5 giờ) - Task decomposition
- Self-critique
- Multi-agent collaboration
- Memory & context scaling
12 Capstone Mini Project (1 giờ) Case Study 7 – BÀI TỐT NGHIỆP
Yêu cầu

- Nhóm chọn 1 bài toán thực tế:
+ Coding
+ Ops
+ Training
- Thiết kế:
+ Prompt strategy
+ Agent workflow
+ Demo kết quả
Deliverables
- Prompt / Spec
- Mô tả agent
- Demo thực tế