Chia Sẻ Khóa Học Agentic AI Programming Cho Python [Khóa 5652 A]
Bạn đã từng thử các công cụ AI coding nhưng lại cảm thấy bực bội, phải sao chép và dán code lỗi từ chatbot, hoặc dọn dẹp "AI slop" có cấu trúc kém? Có một cách tốt hơn. "Agentic AI Programming Cho Python" dạy bạn cách làm việc với AI hoạt động như một junior developer lành nghề trong team của bạn: Người hiểu toàn bộ codebase của bạn, chạy test, format code của bạn và tự động xây dựng các tính năng hoàn chỉnh trong khi bạn cung cấp hướng dẫn và chỉ đạo. Khóa học chỉ cho bạn cách tận dụng các công cụ như Cursor và Claude để xây dựng các ứng dụng production, từ các project mới đến việc cải tiến các hệ thống cũ, với code được cấu trúc tốt, testing toàn diện và xử lý lỗi phù hợp. Bạn sẽ tìm hiểu sự khác biệt quan trọng giữa chat-based AI và agentic tool - sử dụng AI có thể đọc tài liệu, thực thi lệnh và tự sửa lỗi khi có sự cố. Thông qua các ví dụ thực hành bao gồm một công cụ CLI hoàn chỉnh, các ứng dụng web và các tính năng thực tế đang chạy trong môi trường sản xuất hiện nay, bạn sẽ nắm vững các rào cản, lộ trình và quy trình làm việc giúp biến AI từ một thử nghiệm gây khó chịu thành một nhân tố thực sự cho công việc phát triển của bạn.
Khóa học này nói về cái gì và có gì khác biệt?
Khóa học này hướng dẫn bạn cách cộng tác với các công cụ agentic AI, không chỉ chatbot hay autocomplete, mà là AI có thể hiểu toàn bộ dự án của bạn, thực thi lệnh, chạy các test, format code và xây dựng các tính năng hoàn chỉnh một cách tự động. Bạn sẽ học cách vận hành các công cụ này như một junior developer tài năng trong team, thiết lập các quy tắc và lộ trình phù hợp để chúng luôn cung cấp code có cấu trúc tốt, dễ bảo trì, đáp ứng tiêu chuẩn của bạn. Hãy tưởng tượng việc này giống như pair programming với một đối tác AI, người sẽ hiểu rõ sở thích của bạn, tuân thủ các quy ước của bạn và trở nên hiệu quả hơn khi bạn giao tiếp tốt hơn.
Tại sao nó nổi bật:
- ✓ Tập trung vào agentic AI, không phải chatbot – Tìm hiểu sự khác biệt cơ bản giữa việc copy code từ ChatGPT và cộng tác với AI hoạt động bên trong codebase của bạn với full context.
- ✓ Các ví dụ thực tế trong production – Xem các tính năng thực tế mà tác giả đã xây dựng cho Talk Python và Python Bytes đang chạy trong production hiện nay.
- ✓ Dạy AI theo tiêu chuẩn của bạn – Khám phá cách cấu hình AI để viết code được phân tích tốt, có cấu trúc hợp lý với gợi ý về kiểu, xử lý lỗi và các test toàn diện -- không phải là "AI slop" chung chung.
- ✓ Các guardrail & roadmap toàn diện – Làm chủ Cursor rule, slash command, agent và tích hợp documentation để hướng dẫn AI partner của bạn làm việc chính xác theo cách bạn muốn.
- ✓ Cả các project mới và cũ – Tìm hiểu các chiến lược để bắt đầu từ đầu và cải thiện codebase hiện có với AI assistance.
- ✓ Thiết kế trực quan với các screenshot – Xem cách sử dụng hình ảnh để truyền đạt ý định design và iterate trên UI/UX với độ chính xác đáng chú ý.
- ✓ Version control như một safety net – Hiểu vai trò quan trọng của các Git workflow khi làm việc với AI để thử nghiệm và quay lại khi cần thiết một cách không sợ hãi.
- ✓ Các kỹ thuật planning thực tế – Tìm hiểu khi nào nên lập kế hoạch trước, cách chia công việc thành các giai đoạn và khi nào nên sử dụng lộ trình có cấu trúc so với triển khai trực tiếp.
- ✓ Hướng dẫn lựa chọn mô hình và chi phí – Nhận các khuyến nghị cụ thể về mô hình nào nên sử dụng, thời điểm nâng cấp hoặc hạ cấp và cách theo dõi mức sử dụng AI của bạn.
- ✓ Tăng năng suất thực tế – Xem cách các tính năng mất nhiều ngày hoặc nhiều tuần có thể được hoàn thành chỉ trong vài giờ với sự cộng tác AI phù hợp.
Những chủ đề nào được đề cập:
Đến cuối khóa học này, bạn sẽ có thể:
- ✓ Phân biệt giữa agentic AI, -based AI và các công cụ autocomplete và chọn cách tiếp cận phù hợp cho từng tình huống.
- Thiết lập Cursor với các mô hình Claude (hoặc các lựa chọn thay thế như Claude Code, Cline, GitHub Copilot) để đạt hiệu quả tối đa.
- ✓ Cấu hình các cursor rule ở cả cấp độ toàn máy và cấp độ cụ thể của dự án để dạy AI các tiêu chuẩn và sở thích coding của bạn.
- ✓ Tạo các implementation plan chi tiết mà AI partner của bạn có thể làm theo từng bước để xây dựng các tính năng phức tạp.
- ✓ Sử dụng source control một cách chiến lược với các frequent commit, staging và rollback để làm việc không sợ hãi với AI.
- ✓ Xây dựng các ứng dụng Python CLI hoàn chỉnh từ đầu với cấu trúc package, các dependency và distribution setup phù hợp.
- ✓ Cải thiện các ứng dụng web production hiện có với các tính năng mới trong khi vẫn duy trì tính nhất quán với code cũ.
- ✓ Tích hợp custom documentation cho các Python package ít được biết đến để AI có thể sử dụng chúng một cách hiệu quả.
- ✓ Tạo các slash command có thể tái sử dụng cho các nhiệm vụ review & quality assurance lặp lại.
- ✓ Define các custom agent persona (như "Brand Guardian" hoặc "Test Reviewer") để có được góc nhìn chuyên biệt.
- ✓ Sử dụng các screenshot và ví dụ trực quan để truyền đạt ý định thiết kế và lặp lại trên giao diện web.
- ✓ Quản lý các AI context window hiệu quả để giữ cho các cuộc trò chuyện tập trung và kiểm soát chi phí.
- ✓ Chọn AI model phù hợp cho planning so với triển khai dựa trên mức độ phức tạp và ngân sách.
- ✓ Theo dõi và dự đoán mức sử dụng AI của bạn để tránh hết credit giữa chừng project.
- ✓ Áp dụng tư duy "product manager" để có được các thông số kỹ thuật chi tiết và kế hoạch kiến trúc từ AI.
- ✓ Cấu trúc các project nhiều giai đoạn với các mốc thời gian và kết quả rõ ràng.
- ✓ Hướng dẫn AI tự sửa lỗi khi gặp lỗi, thiếu dependency hoặc sự cố type checking.
- ✓ Đảm bảo code do AI tạo ra bao gồm các tính năng error handling, logging và deployment-ready phù hợp.
- ✓ Sử dụng parallel processing, async/await và các Python pattern hiện đại trong AI-generated code.
- ✓ Tạo các test suite toàn diện với phạm vi và cấu hình phù hợp.
- ✓ Xử lý hiệu quả cả các project mới và codebase cũ với AI assistance.
Ai nên tham gia khóa học này?
Khóa học này hoàn hảo cho:
- ✓ Các Python developer đã thử các AI coding assistant nhưng thấy chúng gây khó chịu, không nhất quán hoặc tạo ra mã chất lượng thấp.
- ✓ Các software engineer chuyên nghiệp muốn tăng năng suất đáng kể mà không ảnh hưởng đến chất lượng code hoặc khả năng bảo trì.
- ✓ Các technical lead & architect cần đánh giá và áp dụng các công cụ AI coding cho team của mình một cách tự tin.
- ✓ Solo developer & indie hacker muốn xây dựng các tính năng và tiện ích mà trước đây quá tốn thời gian.
- ✓ Bất kỳ ai đang duy trì codebase cũ cần thêm tính năng vào các dự án cũ mà không tạo thêm technical debt.
- ✓ Các nhà phát triển hoài nghi về các công cụ AI coding muốn xem những gì thực sự có thể thực hiện được với setupphù hợp và giao tiếp rõ ràng.