Chuyển tới nội dung chính

8 bài viết được gắn thẻ "AI"

Học máy, mô hình sinh và cách đưa AI vào một hệ thống phần mềm đang chạy.

Xem tất cả thẻ

Dựng một nền tảng CRM multi-tenant từ con số không: chuyện nghề 20 tháng

· 36 phút để đọc
Nguyễn Huỳnh Minh Tiến
Fullstack Developer @ Utop.io
Tóm tắt

Tháng 01/2025 mình được giao init một sản phẩm, lần đầu tiên trong nghề, là một nền tảng CRM multi-tenant mà lúc nhận thì repo còn trống trơn. Gần một năm đầu nó sống ở chế độ đi demo cho nhiều khách thuộc nhiều ngành, rồi tới gần cuối 2025 thì chốt được khách ngành y tế và chuyển sang delivery thật. Hai mươi tháng sau nó là 18 microservice trên ABP Framework / .NET 9 và 13 Angular library, của một team đã lớn lên tới 25 người. Bài này không phải bài kỹ thuật mà là chuyện nghề kể theo thứ tự thời gian, trong đó có cái màn hình export bị quên phân quyền, có hai tuần làm Angular xong phải revert, có ba tháng giữa năm mình được chuyển sang dự án loyalty khác nên không commit dòng nào, và có một lần migration nhàm chán tới mức chẳng ai để ý là nó đã xảy ra. Trong bài cũng có đoạn về kiến trúc EAV cho phép khách tự cấu hình trường dữ liệu trên portal, kèm mấy tháng mình vật lộn với performance của nó và của bộ dynamic filter nằm trên nó, đoạn kể quãng mình lần đầu làm mentor cho bốn bạn intern, và đoạn kể cách mình viết code đổi dần từ gõ tay sang dùng ChatGPT, rồi Cursor, rồi Claude.

Ngày 14 tháng 1 năm 2025, mình mở một cái repo trống trơn mà trong đầu chẳng có gì ngoài mấy câu hỏi rất tầm thường, kiểu đặt tên solution là gì, thư mục nào để đâu, database thì chia bảng thế nào.

Trước đó mình toàn nhận những codebase đã chạy sẵn rồi, công việc chỉ là đọc, sửa và thêm màn hình, nên lần này thấy khác hẳn: không có gì để bắt chước, mà cái gì mình gõ ra thì sau này người khác lại cứ thế làm theo. Nghe kể thì oai, chứ lúc ngồi trước cái repo trống ấy mình hơi ngợp thật.

Commit hôm đó của mình chỉ có một dòng, Init - Databases, projects, và cũng chẳng có gì long trọng cả.

Hai mươi tháng sau, cái repo ấy có 18 microservice với 29.607 commit của 25 người. Mình vẫn còn ở đó, và thỉnh thoảng vẫn mở git log --reverse ra xem lại mấy dòng đầu.

git log --reverse --format="%h %ad %an %s" --date=short | head -5

Bài này mình viết để vài năm nữa đọc lại. Vì sản phẩm là của công ty nên tên riêng mình ẩn hết, từ tên sản phẩm, tên repo, tên khách hàng cho tới tên mấy library nội bộ, còn tech stack thì để nguyên vì đó là phần kể được.

Markdown Cheat Sheet: file .md là gì, viết README và viết cho AI agent đọc

· 25 phút để đọc
Nguyễn Huỳnh Minh Tiến
Fullstack Developer @ Utop.io
Tóm tắt

Bài viết là một Markdown Cheat Sheet đầy đủ, gồm hai nửa. Nửa đầu là bảng tra cú pháp: file .md là gì, mở và tạo bằng cách nào, rồi heading, danh sách, liên kết, ảnh, khối mã, bảng, task list, alert box của GitHub, sơ đồ Mermaid và YAML frontmatter, mỗi loại kèm ví dụ chạy được. Nửa sau trả lời câu hỏi vì sao Markdown trở thành định dạng chung của mọi công cụ AI: nó tốn khoảng một nửa số ký tự so với HTML cho cùng nội dung, nó nằm sẵn trong dữ liệu huấn luyện, và model cũng xuất ra chính nó. Kèm danh sách các file mà trợ lý AI tự đọc trong repo — README.md, CLAUDE.md, AGENTS.md, copilot-instructions.md, Cursor rules, SKILL.md — cùng các quy tắc viết để agent hiểu đúng thay vì đoán.

Bạn có thể tạo một file README trên Github với Markdown. Nhưng markdown là gì và cách tạo một file README trên Github với Markdown như thế nào? Hãy cùng tìm hiểu ở bài viết này nhé!

Generative AI learning path - by Google

· 7 phút để đọc
Nguyễn Huỳnh Minh Tiến
Fullstack Developer @ Utop.io
Tóm tắt

Bài viết giới thiệu lộ trình học tập miễn phí về Generative AI của Google, bao gồm 10 khóa học nhằm giới thiệu về trí tuệ nhân tạo, machine learning và Generative AI. Chương trình học được thiết kế để giúp người học từ cơ bản đến nâng cao hiểu về các công nghệ AI mới nhất, bao gồm các khái niệm về Large Language Models, Transformer models, và cách sử dụng các công cụ AI của Google như Vertex AI và Generative AI Studio.

Chia sẻ khóa học miễn phí của Goolge về Generative AI

Google gần đây đã đưa ra một lộ trình học tập mới về Generative AI. Chương trình giảng dạy bao gồm 10 khóa học nhằm giới thiệu về trí tuệ nhân tạo và học máy nói chung, Generative AI nói riêng.