AI Thực Chiến — hướng dẫn dùng AI trong thực tế

BA/Tester dùng AI viết production code: rủi ro thực sự nằm ở đâu? — AI giúp BA và Tester tạo ứng dụng nhanh hơn, nhưng chạy đúng trên môi trường test chưa đồng nghĩa sẵn sàng cho production. Rủi ro nằm ở năng lực kiểm soát, bảo mật, xử lý sự cố và bảo trì dài hạn.
Hỏi đáp bộ tài liệu yêu cầu dài với Gemini Notebook và Claude Projects — Playbook cho BA/PO tổ chức BRD, quy trình và biên bản họp thành không gian hỏi đáp có ngữ cảnh; từ đó truy vết nguồn, phát hiện điểm mơ hồ và chuẩn bị user story, acceptance criteria.
Tôi xây pipeline OCR PDF scan 60 trang: chỉ dùng GPU khi cần — Với PDF dài 50–60 trang, tôi extract text layer trước và chỉ OCR các bản scan. Cách chia theo trang, gọi Gemma nội bộ qua Ollama và kiểm soát retry giúp pipeline dễ vận hành hơn.
Dùng AI ở công ty: những gì không nên dán vào chatbot? — Mẫu hướng dẫn ngắn cho nhân viên văn phòng: phân loại dữ liệu, ẩn danh hóa trước khi hỏi AI, dùng công cụ được phê duyệt, kiểm tra đầu ra và biết cách báo sự cố khi lỡ gửi thông tin nhạy cảm.
Argon và ca refactor Chrome: điều đáng chú ý về AI hỗ trợ lập trình — Argon được giới thiệu qua việc hỗ trợ đội Chrome hoàn tất một đợt refactor kiến trúc trên hàng trăm tệp trong vài tuần. Đây là những điểm đáng theo dõi trước khi áp dụng AI vào thay đổi mã nguồn lớn.
Chatbot tra cứu nội quy: bài học HR từ dự án làm trong 2 cuối tuần — Một dự án chatbot nội quy cho thấy phần khó nhất không phải code mà là dọn tài liệu. Với HR, nền tảng để bot trả lời đáng tin là xác định bản còn hiệu lực, luôn dẫn nguồn và chuyển các ca chưa rõ về…
Tự động phân loại và ưu tiên yêu cầu khách hàng bằng AI — Playbook giúp đội sales và CSKH xác định ý định, mức độ khẩn và nhóm xử lý phù hợp cho yêu cầu khách hàng, từ đó thử nghiệm AI phân luồng có kiểm soát trước khi tự động hóa.
iFixAi: kiểm toán AI agent trước các hành động nghiệp vụ quan trọng — iFixAi là dự án kiểm toán AI agent theo mục tiêu nghiệp vụ và cấu trúc vận hành, thay vì chỉ nhìn vào năng lực kỹ thuật. Công cụ đáng chú ý khi đội ngũ cần đánh giá agent trước khi mở rộng quyền xử…
Product Manager: Tổng hợp phỏng vấn người dùng thành insight và cơ hội sản phẩm — Playbook giúp PM chuyển lời kể từ phỏng vấn người dùng thành các cụm phát hiện, chủ đề và bước tiếp theo có thể thảo luận cùng đội ngũ — từ xác định mục tiêu nghiên cứu đến affinity diagramming và…
Chạy kagent trên laptop: agent builder với RBAC hẹp và Ollama cục bộ — Lab của CNCF dùng kagent, kind và Ollama để tạo Kubernetes Agent từ mô tả ngôn ngữ tự nhiên. Điểm chính không phải no-code mà là giới hạn quyền bằng RBAC, allowlist tool và phê duyệt thao tác ghi.
NVIDIA Run:ai mã nguồn mở: thêm lựa chọn điều phối GPU trên Kubernetes — NVIDIA đã mã nguồn mở toàn bộ Run:ai, gồm KAI Scheduler, GPU Fractioning Operator, KAI Resource Management và Workload Map. Đây là lựa chọn mới để đội hạ tầng đánh giá khi vận hành GPU dùng chung…
Clef-omni: Khi nào nên thử AI xử lý ảnh, âm thanh và video cùng lúc? — Cloudflare ra mắt Clef-omni, mô hình quyết định nhận văn bản, ảnh, âm thanh và video trong một lần gọi API. Doanh nghiệp nên thử ở quy trình hẹp, đo chất lượng, chi phí media và giữ con người kiểm…
Playwright 1.64: kiểm thử WebMCP tool cho AI agent bên cạnh UI — Playwright 1.64 bổ sung page.webmcp và frame.webmcp, cho phép QA liệt kê và gọi các tool website đăng ký qua WebMCP. Đây là điểm móc mới để kiểm thử chức năng mà AI agent có thể sử dụng trực tiếp.
Claude Haiku 5.5 hay GPT-6.1 Sol: playbook chọn model cho coding agent — Đừng chọn model chỉ theo giá token. Playbook này giúp chia việc trong coding agent, theo dõi ngưỡng context, đọc đúng benchmark và kiểm soát đầu ra khi dùng Claude Haiku 5.5 cùng GPT-6.1 Sol.
Giữ Spark trên GPU: dùng AI agent để viết lại UDF và đo hiệu năng — UDF có thể khiến pipeline Spark đang chạy GPU phải quay về CPU, phát sinh chi phí chuyển đổi và truyền dữ liệu. NVIDIA giới thiệu cuDF skills for Apache Spark để hỗ trợ agent viết lại, kiểm thử,…
Dùng AI rà soát tài liệu yêu cầu: tìm chỗ thiếu, mơ hồ, mâu thuẫn — Playbook giúp BA/PO dùng AI như người phản biện vòng đầu cho user story, acceptance criteria và luồng nghiệp vụ: phát hiện điểm mơ hồ, thông tin thiếu, ngoại lệ và câu hỏi cần xác nhận trước khi tạo…
Viết kịch bản BDD Gherkin từ user story bằng AI — Dùng AI để chuyển user story thành bản nháp Gherkin có cấu trúc, rồi review lại quy tắc nghiệp vụ, trạng thái ban đầu và kết quả mong đợi. Playbook này giúp QA tránh biến giả định thành test case.
Viết và kiểm tra câu SQL từ câu hỏi tiếng Việt bằng AI — Playbook cho analyst và BI developer: dùng AI để tạo bản nháp SQL từ câu hỏi tự nhiên, kiểm tra schema, join, metric và quyền truy cập trước khi đưa kết quả vào dashboard nội bộ.
LFM2.5-24B-A2B có phù hợp cho agent n8n chạy dữ liệu nội bộ? — Liquid AI giới thiệu mô hình reasoning 24B tham số, chỉ kích hoạt 2B tham số mỗi token, hướng tới agent chạy cục bộ, gọi công cụ và xử lý nhiều bước. Dưới đây là cách đánh giá nó cho workflow n8n và…
Khi nào cần AI agent, khi nào chỉ cần workflow cố định — Không phải tác vụ có AI nào cũng cần agent. Hãy bắt đầu từ giải pháp đơn giản nhất, dùng workflow cho đường đi rõ ràng và chỉ dùng agent khi mô hình phải tự quyết định cách hoàn thành việc.
Viết bài SEO bằng AI mà vẫn giữ chất lượng theo hướng dẫn Google — AI có thể hỗ trợ nghiên cứu, lập dàn ý và viết nháp SEO. Nhưng trước khi xuất bản, marketer cần bổ sung giá trị riêng, kiểm chứng mọi thông tin và rà soát cả metadata để nội dung hữu ích, đáng tin…
Prompt injection: playbook 7 lớp phòng thủ cho ứng dụng LLM trong SOC — Prompt injection có thể khiến email, tài liệu RAG hoặc dữ liệu người dùng bị LLM diễn giải như chỉ dẫn. Playbook này giúp SOC và đội bảo mật thiết kế kiểm soát, kiểm thử và giám sát rủi ro.
Viết kiểm thử hồi quy từ bug report bằng AI cho dự án Python — Biến mô tả lỗi thành test có thể chạy được thay vì một ticket dễ bị quên. Playbook này dùng AI để phác thảo regression test, rồi kiểm chứng chặt bằng unittest hoặc pytest.
Dùng Checkov và AI để biến cảnh báo IaC thành bản sửa có thể review — Checkov phát hiện sai cấu hình trên Terraform, Kubernetes, Helm và pipeline; AI có thể giúp diễn giải từng cảnh báo thành phương án sửa. AI chỉ là trợ lý: kết quả quét, plan và peer review vẫn là…
Copilot trong Excel tạo báo cáo tương tác: Kiểm tra gì trước khi gửi? — Microsoft giới thiệu khả năng tạo canvas tương tác từ dữ liệu Excel và tự cập nhật khi workbook thay đổi. Trước khi dùng cho báo cáo công việc, hãy đối chiếu số liệu, ngữ cảnh và quyền truy cập.
Viết prompt cho việc văn phòng: 4 phần để AI hiểu đúng yêu cầu — Muốn AI soạn email, tóm tắt ghi chú hay chuẩn bị báo cáo dễ rà soát hơn? Hãy nêu rõ vai trò, nhiệm vụ, bối cảnh và định dạng đầu ra, rồi kiểm tra bản nháp trước khi sử dụng.
Tự chạy LLM trong mạng nội bộ với Ollama: từ thử nghiệm đến vận hành — Ollama cho phép chạy mô hình trên máy bạn quản lý và cung cấp REST API cho ứng dụng nội bộ. Playbook này đi từ phép thử CLI, API đến những việc cần kiểm tra trước khi mở dịch vụ cho người dùng.
Đừng cho AI agent quyền root: để nó mở PR đề xuất trạng thái hệ thống kế tiếp — Maintainer của Kairos cho rằng agent không nên có root trên production, và AGENTS.md không làm hệ thống phi tất định an toàn. Bài này áp ý tưởng vào Terraform plan, GitOps và bước approve trong…
Pairwise testing với AI: từ 24 test case xuống 12 và cách kiểm tra bảng AI sinh ra — Ba tham số với 2, 3 và 4 giá trị cho 24 tổ hợp, nhưng pairwise chỉ cần khoảng 12. Playbook này hướng dẫn nhờ AI trích tham số, sinh bảng tổ hợp và kiểm tra bảng đó có sót cặp nào không.
Viết test cho Terraform với AI: từ plan đến assert, kiểm chứng trước khi tin — terraform test giúp kiểm tra module mà không đụng vào hạ tầng đang chạy. Cách nhờ AI viết file .tftest.hcl nhanh hơn, và cách soát đầu ra của nó trước khi merge.