Skip to main content

8 posts tagged with "AI"

Machine learning, generative models and putting AI inside a system that already runs.

View All Tags

Building a Multi-Tenant CRM Platform from Nothing: 20 Months on the Job

· 31 min read
Nguyễn Huỳnh Minh Tiến
Middle Fullstack Developer @ Utop.vn
Summary

In January 2025 I was handed a product to initialise — the first time in my career — a multi-tenant CRM platform whose repository was completely empty when I took it on. For nearly its first year it lived in demo mode, shown to customers across many different industries, until late 2025 when a healthcare client signed and it moved into real delivery. Twenty months later it is 18 microservices on ABP Framework / .NET 9 and 13 Angular libraries, built by a team that grew to 25 people. This is not a technical article but a career story told chronologically, and it includes the export screen that forgot its permission checks, the two weeks of Angular work I had to revert, the three months mid-year when I was moved to a different loyalty project and committed nothing, and a migration so boring that nobody noticed it had happened. It also covers the EAV architecture that lets customers configure their own data fields from the portal, along with the months I spent wrestling with its performance and that of the dynamic filter sitting on top of it, the stretch where I mentored four interns for the first time, and how the way I write code shifted from typing everything by hand to ChatGPT, then Cursor, then Claude.

On 14 January 2025 I opened a completely empty repository with nothing in my head but a handful of very ordinary questions: what to name the solution, which folder goes where, how to split the database tables.

Until then I had always inherited codebases that were already running, where the work was reading, fixing and adding screens. This felt entirely different: there was nothing to copy, and whatever I typed would become the thing everyone else followed. It sounds impressive in the telling, but sitting in front of that empty repo I was genuinely a bit overwhelmed.

My commit that day was a single line, Init - Databases, projects, and there was nothing ceremonial about it.

Twenty months later that repo holds 18 microservices with 29,607 commits from 25 people. I am still there, and every so often I still open git log --reverse to look at those first few lines.

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

I am writing this to read again in a few years. The product belongs to the company, so I have anonymised all the proper nouns — the product name, the repo name, the client, the internal libraries — while leaving the tech stack intact, since that is the part I can tell.

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

· 25 min read
Nguyễn Huỳnh Minh Tiến
Middle Fullstack Developer @ Utop.vn
Summary

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 min read
Nguyễn Huỳnh Minh Tiến
Middle Fullstack Developer @ Utop.vn
Summary

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.