Chia sẻ bài viết

Xin chào, với tham vọng trở thành chuyên gia trong lĩnh vực Prompt Engineering trong 9 tháng, và blog này là công cụ để mình ghi lại quá trình. Dưới đây là cách mình lập kế hoạch học Prompt Engineering, bắt đầu với ChatGPT.

Đầu tiên mình cung cấp đầu vào cho ChatGPT, hỏi nó Prompt Engineering là gì, để nó biết mình đang tìm hiểu lĩnh vực đó. Sau đó mình hỏi tiếp các cấp độ của Prompt Engineering để biết được nó có 4 cấp, và cấp cao nhất của Prompt Engineering là Chuyên gia / Sáng tạo sản phẩm.

Mình cũng hỏi thêm rằng tiếng anh của mình chỉ ở mức cơ bản thì có thể trở thành một chuyên gia về lĩnh vực này được không. Câu trả lời ‘Có’. Ok, có thêm động lực để tiếp tục. Nhưng ChatGPT đưa ra lời khuyên rằng nên học song song Prompt Engineering + tiếng Anh chuyên ngành AI để đạt được hiệu quả tốt nhất.

Tiếp đến mình nói rằng mình sẽ tao một blog để ghi lại quá trình, giúp việc học được tối ưu, đây là lý do PromptByMe.com ra đời :). Đồng thời hỏi GPT cách tùy chỉnh để nó sẽ là trợ lý đắc lực trong 9 tháng tới. Sở dĩ mình muốn tùy chỉnh ChatGPT thành trợ lý là nhằm mục đích thuận tiện cho việc học sau này, cụ thể, mình đặt tên cho nó là “Trợ lý Prompt AI”, nó sẽ hỗ trợ mình mọi thứ, chỉ cần gõ:

Mỗi tuần: dùng #log: để ghi nhận mình đã học gì
Mỗi chủ đề: dùng #check: để nhờ nó đánh giá bạn mình hiểu kỹ chưa

Ví dụ gõ:

#blog: yêu cầu bạn hỗ trợ viết blog
#học: Kiến thức nền prompt cơ bản
#english: Từ vựng chuyên ngành cho người mới học prompt
#task: Giao nhiệm vụ hôm nay để tạo đà…

Sau đó mình tiếp tục nhờ ChatGPT chuẩn bị một prompt thât tối ưu để lên kế hoạch học Prompt Engineering từ A → Z trong 9 tháng từ những thông tin nó đã nắm trước đó cụ thể:

Chỉ rõ mục tiêu (trở thành chuyên gia Prompt Engineer cấp độ 4)
Hiểu rõ xuất phát điểm (mới bắt đầu, tiếng Anh còn yếu)
Xác định thời gian học mỗi ngày (~3–4 giờ)
Bao gồm cả học tiếng Anh AI chuyên ngành (15–30p/ngày)
Tích hợp việc viết blog để ghi lại tiến độ
Chia giai đoạn cụ thể, có mốc đánh giá – luyện tập – ứng dụng thực tế – kiếm tiền

Và đây là kết quả đầu ra cho một prompt tối ưu nhờ GPT gợi ý:

Bạn là một huấn luyện viên AI chuyên đào tạo Prompt Engineer từ con số 0 đến cấp độ chuyên gia (Expert – Level 4) trong 9 tháng.

Tôi là người học có các điều kiện sau:

Trình độ hiện tại: Mới bắt đầu, chưa có kinh nghiệm trong lĩnh vực Prompt Engineering.

Trình độ tiếng Anh: Mức cơ bản, cần học 15–30 phút/ngày chuyên ngành AI.

Thời gian học: 3–4 giờ mỗi ngày.

Mục tiêu cuối cùng: Trở thành Prompt Engineer cấp độ Expert (biết thiết kế hệ thống prompt, API, multi-agent, làm sản phẩm AI hoặc tư vấn).

Tôi đã có blog để ghi lại quá trình học.

Tôi sẽ gọi bạn là “Trợ lý Prompt AI”, đồng hành trong 9 tháng tới.

Yêu cầu bạn:

Lên kế hoạch học tập chi tiết trong 9 tháng, chia theo tuần hoặc tháng.

Mỗi giai đoạn nên có mục tiêu học rõ ràng, kỹ năng cần đạt, và sản phẩm đầu ra cụ thể (prompt, template, mini tool, blog, sản phẩm AI…).

Tích hợp luôn lịch học tiếng Anh chuyên ngành AI (15–30 phút/ngày).

Gợi ý bài viết blog mỗi tuần tương ứng với những gì tôi học được.

Dễ hiểu, có thể thực hiện từng bước, và phù hợp với người học từ số 0.

Hãy trình bày bằng bảng hoặc checklist rõ ràng để tôi dễ theo dõi tiến độ từng giai đoạn.

Sau đó tôi lấy Prompt trên để nhờ chính ChatGPT, Grok, và Gemini lên kế hoạch và đây là kết quả đầu ra

Nội dung chính:

I. Kế Hoạch học Prompt Engineering từ Cấp 0 → Chuyên gia trong 9 tháng từ chat gPT

🔄 Tổng thời gian: 9 tháng
📅 Học mỗi ngày: 3–4 giờ
📘 Học tiếng Anh chuyên ngành: 15–30 phút/ngày
✍️ Viết blog: 1 bài/tuần

✅ Giai đoạn 1: Khởi động & Nền tảng Prompt (Tháng 1–2)

Tuần	Mục tiêu chính	Kỹ năng đạt được	Đầu ra / Sản phẩm	Blog gợi ý
Tuần 1	Hiểu khái niệm Prompt + LLM	• Prompt là gì • Tư duy như AI • Giao tiếp cơ bản với ChatGPT	5 prompt cơ bản + 1 bài chia sẻ	Bài 1: “Tôi bắt đầu học Prompt Engineering như thế nào?”
Tuần 2	Cấu trúc prompt hiệu quả	• Format: bối cảnh – mục tiêu – định dạng • Prompt dạng mệnh lệnh & câu hỏi	10 prompt dạng content/email	Bài 2: “Cách tôi học viết prompt rõ ràng và hiệu quả”
Tuần 3	Phân loại prompt	• Zero-shot, Few-shot, Role-based, Chain-of-thought • Kết hợp tiếng Việt – tiếng Anh đơn giản	Prompt mẫu ứng dụng thực tế	Bài 3: “Tôi đã dùng 4 loại prompt này như thế nào?”
Tuần 4	Viết lặp lại – luyện phản xạ	• Viết lại cùng 1 yêu cầu với nhiều biến thể • So sánh đầu ra	Bộ 20 prompt có style khác nhau	Bài 4: “Thử thách 20 prompt – điều gì tôi học được?”

🎯 Kết thúc Tháng 2: Bạn nắm tư duy Prompt Engineering cơ bản, có blog đang chạy, và đã viết được >30 prompt có ứng dụng.

✅ Giai đoạn 2: Tư duy sáng tạo + ứng dụng trung cấp (Tháng 3–4)

Tuần	Mục tiêu chính	Kỹ năng đạt được	Đầu ra	Blog gợi ý
Tuần 5–6	Tạo prompt template tái sử dụng	• Viết prompt dạng mẫu, dùng lại được nhiều lần • Làm “prompt checklist”	Bộ template 5–10 cái (content, SEO, email…)	“Cách tôi tạo bộ prompt template tự động hoá công việc”
Tuần 7–8	Tối ưu & phân tích prompt	• So sánh đầu ra giữa các dạng prompt • Đánh giá kết quả theo mục tiêu	Prompt report: cùng 1 đề – nhiều phiên bản	“Tôi đã cải thiện chất lượng AI output như thế nào”
Tuần 9–10	Viết prompt phức tạp + AI hỗ trợ	• Chain-of-thought nâng cao • Prompt lồng nhau, prompt dài	5 prompt xử lý dữ liệu, phân tích logic	“Prompt dài có hiệu quả không? Tôi đã thử và nhận ra…”
Tuần 11–12	Bắt đầu kiếm tiền	• Đăng prompt lên PromptBase / Gumroad • Làm content bán dịch vụ	3 prompt pack để bán hoặc chia sẻ	“Tôi thử bán prompt – đây là kết quả”

🎯 Kết thúc Tháng 4: Bạn làm chủ được kỹ thuật viết prompt nâng cao, tạo template, và có sản phẩm đầu tiên (prompt pack) để chia sẻ hoặc kiếm tiền.

✅ Giai đoạn 3: Tích hợp AI Tools + API (Tháng 5–6)

Tuần	Mục tiêu chính	Kỹ năng đạt được	Đầu ra	Blog gợi ý
Tuần 13–14	Làm việc với ChatGPT API	• Hiểu cách gửi prompt qua API • Tạo tool đơn giản bằng OpenAI API	Tạo AI Bot viết email / blog	“Tôi lần đầu gọi API để dùng prompt – đơn giản bất ngờ”
Tuần 15–16	Tự động hoá với Make / Zapier	• Kết nối AI với Notion, Gmail, Sheets… • Làm chatbot nội bộ	1 automation nhỏ dùng AI	“Tự động hoá việc viết báo cáo nhờ AI – 1 giờ hoàn thành”
Tuần 17–18	Sản phẩm hóa prompt	• Dùng Notion, Google Sheets, Glide để build tool AI không cần code	1 mini SaaS AI tool	“Tôi tạo 1 app AI mà không cần viết code”
Tuần 19–20	Phân tích phản hồi + cải tiến	• Làm khảo sát, nhận phản hồi người dùng • Cải thiện prompt theo dữ liệu	Vòng lặp cải tiến prompt	“Tôi học được gì khi người khác dùng prompt của mình?”

🎯 Kết thúc Tháng 6: Bạn đã biết dùng API, tạo sản phẩm thực tế, và bắt đầu hiểu việc scale Prompt Engineering như công cụ sản xuất.

✅ Giai đoạn 4: Chuyên sâu hệ thống prompt – Level Expert (Tháng 7–9)

Tuần	Mục tiêu chính	Kỹ năng đạt được	Đầu ra	Blog gợi ý
Tuần 21–23	Multi-agent & hệ thống phản hồi	• Dùng nhiều AI phối hợp giải quyết task • Prompt điều hướng, phản hồi chuỗi	Demo multi-prompt system	“Tôi tạo hệ thống prompt 2 chiều cho chatbot như thật”
Tuần 24–26	Kết hợp dữ liệu thực tế (RAG)	• Hiểu Retrieval-Augmented Generation • Dùng dữ liệu nội bộ, tệp văn bản, DB	Chatbot có thể tra cứu file & dữ liệu	“Khi prompt biết tra cứu tài liệu – thế giới mới mở ra”
Tuần 27–28	Dự án thực chiến cá nhân	• Tự chọn đề tài AI, tự xây hệ thống từ đầu đến cuối	Sản phẩm showcase cuối khóa	“Tôi xây dự án AI đầu tiên của mình – từ prompt đến hệ thống”
Tuần 29–30	Chuẩn bị kiếm tiền bền vững	• Gói hoá sản phẩm prompt • Giao tiếp khách hàng, định giá dịch vụ	Portfolio AI / khóa học mini	“Tôi đã sẵn sàng dạy người khác Prompt Engineering”

🎯 Kết thúc Tháng 9: Bạn có thể gọi là Prompt Engineer chuyên nghiệp, có portfolio sản phẩm, prompt, hệ thống, và hoàn toàn có thể kiếm tiền hoặc dạy lại người khác.

📘 Học tiếng Anh chuyên ngành AI (Mỗi ngày 15–30 phút)

Giai đoạn	Chủ đề	Nội dung gợi ý
Tháng 1–2	Prompt vocabulary	Action verbs, instruction words, role vocabulary
Tháng 3–4	Lệnh kỹ thuật	API docs, prompt structure, AI input/output
Tháng 5–6	Công cụ AI	Make, Zapier, Notion, developer tools
Tháng 7–9	Sản phẩm AI	SaaS, marketing, business model, documentation

Mỗi tuần bạn có thể yêu cầu mình với từ khóa #english: để mình gửi bộ từ vựng + luyện nói/nghe phù hợp.

II. Kế Hoạch học Prompt Engineering từ Cấp 0 → Chuyên gia trong 9 tháng từ Grok3

Tôi sẽ thiết kế một lộ trình học tập chi tiết trong 9 tháng để đưa bạn từ người mới bắt đầu trở thành Prompt Engineer cấp độ chuyên gia (Expert – Level 4). Lộ trình sẽ được chia thành 4 giai đoạn, mỗi giai đoạn tập trung vào các kỹ năng cụ thể, tích hợp học tiếng Anh chuyên ngành AI, và gắn với bài viết blog để ghi lại tiến trình. Kế hoạch được trình bày dưới dạng bảng/checklist rõ ràng, dễ theo dõi, với các mục tiêu, kỹ năng, sản phẩm đầu ra, và lịch học tiếng Anh.

Tổng quan:

Thời gian học: 3–4 giờ/ngày (bao gồm 15–30 phút học tiếng Anh chuyên ngành AI).
Cấu trúc: 4 giai đoạn, mỗi giai đoạn kéo dài khoảng 2–2.5 tháng.
Phương pháp: Kết hợp lý thuyết, thực hành, xây dựng sản phẩm, và viết blog để củng cố kiến thức.
Ngôn ngữ: Kế hoạch sử dụng tiếng Việt để dễ hiểu, tích hợp tiếng Anh qua tài liệu và bài tập.

Giai đoạn 1: Nền tảng Prompt Engineering (Tháng 1–2)

Mục tiêu: Hiểu cơ bản về AI, Prompt Engineering, và cách viết prompt hiệu quả. Xây dựng thói quen học tiếng Anh chuyên ngành AI.
Kỹ năng cần đạt:

Hiểu cách hoạt động của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như Grok, ChatGPT.
Viết prompt cơ bản (zero-shot, few-shot).
Đọc và hiểu tài liệu tiếng Anh cơ bản về AI.
Sử dụng công cụ như Grok, ChatGPT để thực hành.

Lịch học hàng tuần:

Tuần	Nội dung học (3–4 giờ/ngày)	Tiếng Anh (15–30 phút/ngày)	Sản phẩm đầu ra	Bài viết blog
1	Giới thiệu AI và LLM – Tìm hiểu AI, Machine Learning, NLP là gì. – Cách LLM hoạt động (input-output, token). – Thực hành: Tạo tài khoản Grok/ChatGPT, thử các câu lệnh đơn giản. Công cụ: Grok, ChatGPT, Notion (ghi chú).	– Học từ vựng: AI, machine learning, prompt, token. – Xem video: “What is AI?” (5 phút, tiếng Anh đơn giản).	– 3 prompt cơ bản (ví dụ: hỏi Grok về thời tiết, giải thích khái niệm).	“Hành trình Prompt Engineering: Tuần đầu tiên khám phá AI”
2	Prompt cơ bản – Zero-shot prompt: Yêu cầu LLM trả lời không cần ví dụ. – Thực hành: Viết 5 prompt zero-shot (ví dụ: “Viết đoạn văn về lợi ích của học AI”). – Tìm hiểu cấu trúc prompt: Vai trò, nhiệm vụ, định dạng.	– Học từ vựng: zero-shot, instruction, output. – Đọc: Bài viết ngắn về prompt engineering (200 từ).	– Bộ 5 prompt zero-shot. – Template: Cấu trúc prompt cơ bản.	“Học cách viết prompt đầu tiên: Zero-shot là gì?”
3	Few-shot prompt – Few-shot prompt: Cung cấp ví dụ để LLM học. – Thực hành: Viết 5 prompt few-shot (ví dụ: Dịch văn bản, phân loại cảm xúc). – Phân tích kết quả: So sánh zero-shot và few-shot.	– Học từ vựng: few-shot, example, context. – Làm bài tập: Điền từ vựng vào câu.	– Bộ 5 prompt few-shot. – Báo cáo ngắn: So sánh zero-shot và few-shot.	“Khám phá Few-shot: Làm thế nào để AI học từ ví dụ?”
4	Tối ưu hóa prompt – Kỹ thuật: Rõ ràng, cụ thể, tránh mơ hồ. – Thực hành: Viết lại 5 prompt từ tuần trước để cải thiện chất lượng. – Tìm hiểu lỗi thường gặp (ví dụ: prompt quá dài, thiếu ngữ cảnh).	– Học từ vựng: clarity, specificity, ambiguity. – Nghe: Podcast ngắn về AI (5 phút).	– Bộ 5 prompt tối ưu hóa. – Checklist: Cách viết prompt hiệu quả.	“Bí quyết viết prompt rõ ràng và hiệu quả”
5–8	Củng cố và mở rộng – Thực hành: Viết 10 prompt phức tạp hơn (ví dụ: Tạo bài thơ, viết quảng cáo). – Tìm hiểu các công cụ hỗ trợ: Google Colab, API cơ bản. – Dự án nhỏ: Xây dựng chatbot đơn giản bằng Grok.	– Học từ vựng: API, chatbot, framework. – Đọc: Tài liệu về Google Colab (300 từ). – Làm bài tập: Viết 1 đoạn mô tả chatbot bằng tiếng Anh.	– Chatbot đơn giản (trả lời câu hỏi cơ bản). – Tài liệu: Hướng dẫn sử dụng Google Colab.	“Dự án đầu tiên: Tôi đã tạo một chatbot như thế nào?”

Sản phẩm cuối giai đoạn:

Chatbot Cơ Bản

Mô tả: Chatbot trả lời các câu hỏi cơ bản về thời tiết, lịch sử, và toán học.

Prompt mẫu:

Vai trò: Bạn là một trợ lý AI thông minh.
Nhiệm vụ: Trả lời câu hỏi của người dùng một cách rõ ràng và chính xác.
Ví dụ:
Input: “Thủ đô của Pháp là gì?”
Output: Thủ đô của Pháp là Paris.

Kết quả

Có thể trả lời 10 câu hỏi thuộc 3 lĩnh vực: thời tiết, lịch sử, toán học.

Giai đoạn 2: Kỹ thuật Prompt Nâng cao (Tháng 3–4.5)

Mục tiêu: Thành thạo các kỹ thuật prompt nâng cao, làm việc với API, và xây dựng hệ thống prompt. Cải thiện tiếng Anh để đọc tài liệu kỹ thuật.
Kỹ năng cần đạt:

Sử dụng Chain-of-Thought (CoT), Tree-of-Thought (ToT).
Làm việc với API của LLM (ví dụ: OpenAI API, xAI API).
Thiết kế hệ thống prompt (prompt pipeline).
Đọc tài liệu tiếng Anh trung cấp về AI.

Lịch học hàng tuần:

Tuần	Nội dung học (3–4 giờ/ngày)	Tiếng Anh (15–30 phút/ngày)	Sản phẩm đầu ra	Bài viết blog
9	Chain-of-Thought (CoT) – Tìm hiểu CoT: Hướng dẫn LLM suy nghĩ từng bước. – Thực hành: Viết 5 prompt CoT (ví dụ: Giải bài toán, phân tích văn bản). – So sánh CoT và prompt thông thường.	– Học từ vựng: reasoning, step-by-step, logic. – Đọc: Bài viết về CoT (300 từ).	– Bộ 5 prompt CoT. – Báo cáo: So sánh CoT và prompt thường.	“Chain-of-Thought: Dạy AI suy nghĩ như con người”
10	Tree-of-Thought (ToT) – Tìm hiểu ToT: Khám phá nhiều hướng giải quyết. – Thực hành: Viết 3 prompt ToT (ví dụ: Lập kế hoạch, giải quyết vấn đề). – Công cụ: Python để tự động hóa prompt.	– Học từ vựng: exploration, branching, solution. – Làm bài tập: Viết 1 đoạn mô tả ToT bằng tiếng Anh.	– Bộ 3 prompt ToT. – Script Python: Tạo prompt tự động.	“Tree-of-Thought: Khi AI học cách khám phá”
11–12	Làm việc với API – Tìm hiểu API của LLM (OpenAI, xAI). – Thực hành: Gọi API để tạo văn bản, phân loại dữ liệu. – Xây dựng công cụ nhỏ: Trình tạo nội dung tự động.	– Học từ vựng: API, endpoint, authentication. – Đọc: Tài liệu API của OpenAI (500 từ).	– Công cụ: Trình tạo nội dung (dùng API). – Tài liệu: Hướng dẫn gọi API.	“Lần đầu làm việc với API: Tôi đã tạo gì?”
13–18	Hệ thống prompt – Thiết kế pipeline: Nhiều prompt kết hợp. – Thực hành: Xây dựng hệ thống phân tích cảm xúc (sentiment analysis). – Dự án: Tạo công cụ AI hỗ trợ viết bài quảng cáo.	– Học từ vựng: pipeline, system, automation. – Nghe: Podcast về hệ thống AI (10 phút). – Viết: Mô tả dự án bằng tiếng Anh (200 từ).	– Hệ thống phân tích cảm xúc. – Công cụ: Trình viết quảng cáo tự động.	“Xây dựng hệ thống prompt: Từ ý tưởng đến sản phẩm”

Sản phẩm cuối giai đoạn:

import openai

# Thiết lập API
openai.api_key = "your-api-key"

def generate_ad(prompt):
    response = openai.Completion.create(
        model="text-davinci-003",
        prompt=prompt,
        max_tokens=100
    )
    return response.choices[0].text.strip()

# Prompt pipeline
def ad_pipeline(product, audience):
    prompt1 = f"Viết mô tả ngắn về {product} cho {audience}."
    desc = generate_ad(prompt1)
    prompt2 = f"Dựa trên: '{desc}', viết khẩu hiệu quảng cáo."
    slogan = generate_ad(prompt2)
    return desc, slogan

# Ví dụ
print(ad_pipeline("tai nghe không dây", "giới trẻ"))

Giai đoạn 3: Multi-Agent và Ứng dụng Thực tế (Tháng 4.5–6.5)

Mục tiêu: Làm việc với hệ thống multi-agent, tích hợp AI vào sản phẩm thực tế, và chuẩn bị cho vai trò tư vấn. Thành thạo tiếng Anh kỹ thuật.
Kỹ năng cần đạt:

Thiết kế hệ thống multi-agent (nhiều AI phối hợp).
Tích hợp AI vào ứng dụng web/mobile.
Tư vấn giải pháp AI cho doanh nghiệp.
Đọc và viết tài liệu tiếng Anh chuyên sâu.

Lịch học hàng tuần:

Tuần	Nội dung học (3–4 giờ/ngày)	Tiếng Anh (15–30 phút/ngày)	Sản phẩm đầu ra	Bài viết blog
19–20	Multi-Agent Systems – Tìm hiểu multi-agent: Nhiều AI phối hợp. – Thực hành: Xây dựng hệ thống AI trò chuyện (1 AI hỏi, 1 AI trả lời). – Công cụ: LangChain, Python.	– Học từ vựng: agent, collaboration, framework. – Đọc: Tài liệu LangChain (500 từ).	– Hệ thống AI trò chuyện đơn giản. – Tài liệu: Hướng dẫn dùng LangChain.	“Multi-Agent: Khi các AI làm việc cùng nhau”
21–22	Tích hợp AI vào ứng dụng – Tìm hiểu Flask/Django để tạo web. – Thực hành: Tích hợp Grok vào web để trả lời câu hỏi. – Dự án: Xây dựng web chatbot.	– Học từ vựng: integration, frontend, backend. – Viết: Mô tả web chatbot bằng tiếng Anh (300 từ).	– Web chatbot (dùng Flask). – Tài liệu: Hướng dẫn tích hợp AI.	“Tôi đã tạo một web chatbot như thế nào?”
23–26	Tư vấn AI – Tìm hiểu cách tư vấn giải pháp AI cho doanh nghiệp. – Thực hành: Phân tích case study (ví dụ: AI trong bán lẻ). – Dự án: Xây dựng sản phẩm AI (ví dụ: Công cụ đề xuất sản phẩm).	– Học từ vựng: consulting, case study, solution. – Nghe: Video TED Talk về AI trong kinh doanh. – Viết: Báo cáo case study bằng tiếng Anh.	– Công cụ đề xuất sản phẩm. – Báo cáo: Giải pháp AI cho doanh nghiệp.	“Từ kỹ thuật đến tư vấn: Ứng dụng AI trong kinh doanh”

Sản phẩm cuối giai đoạn:

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Web Chatbot</title>
    <script src="https://cdn.tailwindcss.com"></script>
</head>
<body class="bg-gray-100">
    <div class="max-w-md mx-auto mt-10 p-5 bg-white rounded shadow">
        <h1 class="text-2xl font-bold mb-5">Chatbot AI</h1>
        <input id="input" class="w-full p-2 border rounded mb-3" placeholder="Nhập câu hỏi...">
        <button onclick="send()" class="bg-blue-500 text-white p-2 rounded">Gửi</button>
        <div id="output" class="mt-5"></div>
    </div>
    <script>
        async function send() {
            const input = document.getElementById("input").value;
            const response = await fetch("/chat", {
                method: "POST",
                headers: { "Content-Type": "application/json" },
                body: JSON.stringify({ message: input })
            });
            const data = await response.json();
            document.getElementById("output").innerText = data.reply;
        }
    </script>
</body>
</html>

Giai đoạn 4: Chuyên gia Prompt Engineering (Tháng 6.5–9)

Mục tiêu: Thành thạo thiết kế hệ thống AI phức tạp, làm việc với dự án thực tế, và xây dựng danh mục cá nhân. Sử dụng tiếng Anh thành thạo trong công việc.
Kỹ năng cần đạt:

Thiết kế hệ thống AI phức tạp (multi-agent, tự động hóa).
Xây dựng sản phẩm AI hoàn chỉnh.
Tạo portfolio và tư vấn chuyên sâu.
Viết tài liệu và trình bày ý tưởng bằng tiếng Anh.

Lịch học hàng tuần:

Tuần	Nội dung học (3–4 giờ/ngày)	Tiếng Anh (15–30 phút/ngày)	Sản phẩm đầu ra	Bài viết blog
27–28	Hệ thống AI phức tạp – Thiết kế hệ thống multi-agent tự động hóa (ví dụ: AI quản lý dự án). – Thực hành: Xây dựng hệ thống AI phân tích dữ liệu và báo cáo. – Công cụ: LangChain, Airtable.	– Học từ vựng: automation, orchestration, scalability. – Đọc: Tài liệu về hệ thống AI phức tạp (700 từ).	– Hệ thống AI phân tích dữ liệu. – Tài liệu: Hướng dẫn thiết kế hệ thống.	“Xây dựng hệ thống AI phức tạp: Hành trình của tôi”
29–32	Dự án cuối khóa – Lựa chọn dự án thực tế: AI hỗ trợ học tập, AI tư vấn sức khỏe, v.v. – Thực hiện: Thiết kế, phát triển, kiểm thử. – Trình bày dự án: Slide và demo.	– Học từ vựng: prototype, deployment, presentation. – Viết: Báo cáo dự án bằng tiếng Anh (1000 từ). – Trình bày: Slide tiếng Anh.	– Sản phẩm AI hoàn chỉnh. – Slide và video demo.	“Dự án cuối khóa: Sản phẩm AI của tôi”
33–36	Portfolio và tư vấn – Xây dựng portfolio: Tổng hợp dự án, blog, kỹ năng. – Thực hành: Tư vấn cho 1 case study thực tế. – Chuẩn bị phỏng vấn: Vai trò Prompt Engineer.	– Học từ vựng: portfolio, consulting, interview. – Viết: CV và LinkedIn profile bằng tiếng Anh. – Thực hành: Phỏng vấn mock bằng tiếng Anh.	– Portfolio cá nhân. – Báo cáo tư vấn. – CV tiếng Anh.	“Hoàn thiện portfolio: Tôi đã trở thành Prompt Engineer”

Sản phẩm cuối giai đoạn:

Portfolio Prompt Engineer

Giới thiệu

Tôi là [Tên bạn], một Prompt Engineer với kinh nghiệm thiết kế hệ thống AI và tư vấn giải pháp.

Dự án nổi bật:

Chatbot cơ bản: Trả lời câu hỏi về thời tiết, lịch sử.
Trình viết quảng cáo: Sử dụng API để tạo nội dung quảng cáo.
Web chatbot: Ứng dụng web tích hợp AI.
Hệ thống AI phân tích dữ liệu: Tự động hóa báo cáo.

Kỹ năng

Prompt Engineering: Zero-shot, Few-shot, CoT, ToT.
Công cụ: LangChain, Flask, OpenAI API, xAI API.
Tư vấn: Giải pháp AI cho doanh nghiệp.

Liên hệ:

Blog: [Link blog]
LinkedIn: [Link LinkedIn]

Lưu ý và hỗ trợ

Theo dõi tiến độ: Sử dụng Notion hoặc Google Sheets để ghi lại checklist hàng tuần.
Tài liệu tham khảo:
Tiếng Việt: Các blog về AI (AI News VN, Viblo).
Tiếng Anh: Medium, Towards Data Science, OpenAI Docs.
Cộng đồng: Tham gia nhóm AI trên X, Discord để học hỏi.
Hỗ trợ từ Trợ lý Prompt AI: Tôi sẽ đồng hành, giải đáp thắc mắc, và kiểm tra sản phẩm đầu ra. Hãy gửi câu hỏi hoặc sản phẩm qua blog hoặc tin nhắn.

Kết luận

Lộ trình trên được thiết kế để bạn tiến bộ từng bước, từ cơ bản đến chuyên gia, với các sản phẩm thực tế và bài viết blog để củng cố kiến thức. Hãy bắt đầu với tuần 1 và cập nhật tiến độ trên blog. Chúc bạn thành công trong hành trình trở thành Prompt Engineer!

Nếu bạn cần điều chỉnh lộ trình hoặc hỗ trợ chi tiết hơn, hãy cho tôi biết!

III. Kế Hoạch học Prompt Engineering từ Cấp 0 → Chuyên gia trong 9 tháng từ Gemini

Chào bạn, tôi là Trợ lý Prompt AI, rất vui được đồng hành cùng bạn trên hành trình 9 tháng để trở thành một Prompt Engineer cấp độ Chuyên gia (Expert – Level 4). Với nền tảng hiện tại và sự cam kết về thời gian, đây là một mục tiêu đầy tham vọng nhưng hoàn toàn khả thi nếu bạn đi đúng hướng và thực hành đều đặn.

Kế hoạch dưới đây được thiết kế để đi từ những khái niệm cơ bản nhất đến việc xây dựng các hệ thống phức tạp và sản phẩm thực tế. Chúng ta sẽ đi từng bước một, đảm bảo bạn nắm vững kiến thức và kỹ năng cần thiết.

Đây là kế hoạch chi tiết trong 9 tháng, được chia theo từng tháng để dễ theo dõi:

LỘ TRÌNH ĐÀO TẠO PROMPT ENGINEER CẤP ĐỘ EXPERT (9 THÁNG)

Mục tiêu chung: Từ Người mới bắt đầu (Level 0) -> Chuyên gia (Level 4), có khả năng thiết kế hệ thống prompt, làm việc với API, hiểu về multi-agent, xây dựng sản phẩm AI và tư vấn.

Thời gian học: 3-4 giờ/ngày (Prompt Eng) + 15-30 phút/ngày (Tiếng Anh chuyên ngành AI).

Nền tảng: Đã có blog để ghi lại quá trình.

Bảng Tổng Quan Lộ Trình (Theo Tháng)

Tháng	Giai đoạn học	Mục tiêu chính	Kỹ năng cần đạt (Tổng quan)	Sản phẩm đầu ra (Tổng quan)	Học tiếng Anh (Chủ đề chính)	Gợi ý bài blog (Ví dụ)
1	Nền tảng cơ bản	Hiểu LLM, viết prompt đơn giản, nắm nguyên tắc cốt lõi.	Prompting cơ bản (Instruction, Context, Role), Clear & Specific	Bộ sưu tập prompt cơ bản, Template prompt đơn giản.	Thuật ngữ AI cơ bản, LLM.	Bước chân đầu tiên, Prompt là gì?, Viết prompt hiệu quả.
2	Kỹ thuật nâng cao (1)	Làm chủ các kỹ thuật intermediate, hiểu giới hạn mô hình & đạo đức.	Few-shot, Zero-shot, Negative Constraints, Bias, Safety.	Prompts Few-shot/Negative, Phân tích bias, Checklist đạo đức.	Giới hạn mô hình, Bias, Safety.	Few-shot, Xử lý “ảo giác” AI, Đạo đức trong PE.
3	Kỹ thuật nâng cao (2)	Học các phương pháp suy luận, kiểm soát định dạng đầu ra.	Chain-of-Thought (CoT), Step-by-step, Structured Output (JSON).	Prompts CoT, Prompts tạo JSON, Template hướng dẫn có cấu trúc.	Suy luận (CoT), Định dạng Output.	Sức mạnh của CoT, Tạo output có cấu trúc (JSON).
4	Tối ưu & Đánh giá	Tối ưu prompt, hiểu token, đánh giá chất lượng output (định tính).	Token management, Prompt Optimization, Qualitative Evaluation.	Prompts tối ưu, Checklists đánh giá, Báo cáo phân tích prompt.	Token, Tối ưu, Đánh giá.	Token & Chi phí, Tối ưu prompt, Đánh giá prompt.
5	Hệ thống Prompt & API	Hiểu cách prompt hoạt động trong hệ thống lớn & tương tác với API.	Thiết kế chuỗi prompt, Khái niệm API, Sử dụng Playground/Tool.	Thiết kế workflow prompt nhiều bước, Thử nghiệm API Playground.	API, Workflow, Integration.	Từ prompt đơn lẻ đến workflow, API cho PE, Tools hỗ trợ.
6	Xây dựng SP đơn giản	Tạo ứng dụng/tool cơ bản sử dụng API prompt (có thể dùng low-code/code đơn giản).	Gọi API LLM (cơ bản), Scripting đơn giản, Xử lý input/output.	Mini tool (script/sheet) dùng API, Sản phẩm demo nhỏ.	Thư viện code, Scripting, App.	Xây dựng tool AI đầu tiên, Code & Prompt kết hợp.
7	Multi-Agent (Cơ bản)	Hiểu khái niệm multi-agent và cách thiết kế tương tác giữa các agent.	Thiết kế tương tác agent (conceptual), Role-playing cho agent.	Kịch bản/thiết kế hệ thống multi-agent (trên giấy/thiết kế).	Agent, Multi-agent, Collaboration.	Agent AI là gì?, Thiết kế tương tác Agent.
8	Thiết kế Hệ thống NN	Thiết kế hệ thống prompt phức tạp hơn, đánh giá định lượng, xử lý lỗi.	System Design, Quantitative Evaluation, Error Handling (basic).	Thiết kế hệ thống prompt chi tiết, Framework đánh giá hiệu suất.	System Design, Evaluation Metrics.	Thiết kế hệ thống prompt bền vững, Đo lường hiệu suất AI.
9	Dự án cuối khóa & Chuyên gia	Áp dụng kiến thức vào dự án lớn, xây dựng portfolio, chuẩn bị cho chuyên gia.	Phát triển sản phẩm end-to-end, Portfolio building, Consulting basics.	Dự án cuối khóa hoàn chỉnh (tool/workflow/sản phẩm), Portfolio.	Portfolio, Deployment, Consulting.	Dự án tốt nghiệp PE, Xây dựng Portfolio, Trở thành Expert.

Chi Tiết Từng Giai Đoạn (Hàng Tháng)

Để dễ theo dõi, bạn có thể chia nhỏ mục tiêu mỗi tháng thành các mục tiêu nhỏ hơn theo tuần.

Tháng 1: Nền tảng Cơ bản

Mục tiêu: Làm quen với thế giới AI tạo sinh, hiểu LLM hoạt động (ở mức độ cao), biết cách viết prompt cơ bản và nắm vững 4 thành phần chính của prompt hiệu quả.
Kỹ năng cần đạt:
- Hiểu vai trò của Prompt Engineer.
- Nhận biết các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) phổ biến (GPT, Gemini, Claude…).
- Viết prompt rõ ràng, súc tích.
- Sử dụng các thành phần: Instruction (Hướng dẫn), Context (Ngữ cảnh), Input Data (Dữ liệu đầu vào), Output Format (Định dạng đầu ra).
- Áp dụng kỹ thuật Role-playing (Đóng vai).
- Hiểu các tham số cơ bản (Temperature, Top-p) ảnh hưởng đến output.
Nội dung học chính:
- Giới thiệu về Generative AI và LLM.
- Prompt Engineering là gì? Tại sao nó quan trọng?
- Anatomy of a Prompt (Cấu trúc của một Prompt).
- Nguyên tắc Clarity, Specificity, Conciseness.
- Kỹ thuật Role Prompting.
- Các tham số ảnh hưởng đến đầu ra (Temperature, Top-p).
- Thực hành viết prompt cho các task đơn giản: Tóm tắt, dịch, viết email, brainstorm ý tưởng.
Sản phẩm đầu ra:
- Bộ sưu tập ít nhất 20-30 prompt cơ bản cho các task khác nhau.
- Một template prompt cơ bản cho một loại task cụ thể (ví dụ: template viết blog post).
- Ghi chú tổng hợp kiến thức tháng 1.
Học tiếng Anh chuyên ngành AI (15-30 phút/ngày):
- Học và ghi nhớ các thuật ngữ cơ bản: LLM, Prompt, Model, Input, Output, Generate, Understand, Text, Data, AI, ML, NLP, Instruction, Context, Role, Template, Parameter, Temperature, Top-p.
- Đọc các bài blog/giới thiệu rất cơ bản về Prompt Engineering bằng tiếng Anh.
Gợi ý bài blog:
- Tuần 1: “Bước chân đầu tiên vào thế giới Prompt Engineering”
- Tuần 2: “Prompt là gì? Cấu trúc của một Prompt hiệu quả”
- Tuần 3: “Bí quyết viết Prompt rõ ràng và súc tích”
- Tuần 4: “Sức mạnh của việc ‘đóng vai’ cho AI: Kỹ thuật Role Prompting”

Tháng 2: Kỹ thuật Nâng cao (Phần 1)

Mục tiêu: Mở rộng vốn kỹ thuật prompt, bắt đầu hiểu sâu hơn về cách mô hình “suy nghĩ” và nhận biết các giới hạn cũng như khía cạnh đạo đức.
Kỹ năng cần đạt:
- Sử dụng hiệu quả Few-shot Prompting và Zero-shot Prompting.
- Áp dụng Negative Constraints (Chỉ định những gì AI KHÔNG nên làm).
- Nhận biết và đối phó (ở mức độ cơ bản) với Bias và Hallucination của mô hình.
- Hiểu các nguyên tắc cơ bản về an toàn và đạo đức khi sử dụng LLM.
Nội dung học chính:
- Zero-shot vs Few-shot Prompting.
- Techniques: Adding Negative Constraints.
- Understanding Model Limitations: Hallucination, Outdated Information.
- Bias in LLMs: Identification and mitigation strategies (basic).
- AI Safety and Ethical Considerations in Prompting.
- Thực hành viết prompt sử dụng Few-shot và Negative Constraints.
- Thực hành kiểm tra mô hình về bias và hallucination.
Sản phẩm đầu ra:
- Bộ sưu tập prompts sử dụng Few-shot cho các task khác nhau.
- Các prompts được thiết kế để kiểm tra hoặc giảm thiểu Hallucination/Bias.
- Checklist các câu hỏi về đạo đức/an toàn khi thiết kế prompt.
Học tiếng Anh chuyên ngành AI (15-30 phút/ngày):
- Thuật ngữ: Few-shot, Zero-shot, Negative constraint, Bias, Hallucination, Safety, Ethics, Limitation, Mitigation, Example.
- Đọc các bài viết chuyên sâu hơn về bias và safety trong LLM.
Gợi ý bài blog:
- Tuần 5: “Học từ ví dụ: Sức mạnh của Few-shot Prompting”
- Tuần 6: “Những điều AI ‘không nên’ làm: Kỹ thuật Negative Constraints”
- Tuần 7: “Đối phó với ‘ảo giác’ của AI (Hallucination)”
- Tuần 8: “Đạo đức và an toàn trong Prompt Engineering: Trách nhiệm của chúng ta”

Tháng 3: Kỹ thuật Nâng cao (Phần 2) & Cấu trúc Output

Mục tiêu: Học cách hướng dẫn mô hình “suy nghĩ” từng bước và kiểm soát chặt chẽ định dạng đầu ra.
Kỹ năng cần đạt:
- Áp dụng kỹ thuật Chain-of-Thought (CoT) và các biến thể.
- Hướng dẫn mô hình suy nghĩ theo từng bước (Step-by-step).
- Kiểm soát định dạng đầu ra: JSON, Markdown, Lists, Tables…
- Sử dụng Delimiters (Ký hiệu phân tách) để cấu trúc prompt.
Nội dung học chính:
- Chain-of-Thought (CoT) Prompting: Basic and Advanced forms.
- Step-by-step instructions.
- Generating Structured Output: JSON, XML, Markdown, CSV.
- Using Delimiters and clearly defined sections in prompts.
- Thực hành viết prompt yêu cầu CoT cho các bài toán suy luận đơn giản.
- Thực hành viết prompt yêu cầu output ở định dạng JSON hoặc Markdown.
Sản phẩm đầu ra:
- Bộ sưu tập prompts sử dụng CoT cho các bài toán (ví dụ: giải thích một khái niệm, phân tích một đoạn văn).
- Các prompts tạo ra dữ liệu có cấu trúc (ví dụ: tạo danh sách sản phẩm dạng JSON, tạo bài blog dạng Markdown).
- Một template prompt sử dụng delimiters cho các task phức tạp.
Học tiếng Anh chuyên ngành AI (15-30 phút/ngày):
- Thuật ngữ: Chain-of-Thought, Step-by-step, Structured output, JSON, Markdown, XML, CSV, Delimiter, Reasoning.
- Đọc các bài nghiên cứu (papers) hoặc blog giới thiệu về CoT (chú trọng hiểu khái niệm và ví dụ).
Gợi ý bài blog:
- Tuần 9: “AI ‘suy nghĩ’ như thế nào? Khám phá Chain-of-Thought Prompting”
- Tuần 10: “Hướng dẫn AI làm việc theo từng bước”
- Tuần 11: “Từ văn bản đến dữ liệu: Tạo output có cấu trúc với AI (JSON, Markdown…)”
- Tuần 12: “Cấu trúc Prompt hiệu quả với Delimiters”

Tháng 4: Tối ưu & Đánh giá Prompt

Mục tiêu: Hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất và chi phí của prompt, học cách tối ưu và đánh giá kết quả một cách có hệ thống.
Kỹ năng cần đạt:
- Hiểu về Token và giới hạn Token.
- Tối ưu độ dài và cấu trúc prompt để giảm Token và cải thiện hiệu suất.
- Đánh giá chất lượng output một cách định tính (Relevance, Accuracy, Coherence).
- Giới thiệu về các metric đánh giá định lượng (ROUGE, BLEU – chỉ cần hiểu khái niệm).
Nội dung học chính:
- Understanding Tokens and Token Limits.
- Prompt Optimization for Cost and Performance.
- Qualitative Evaluation Criteria: Relevance, Accuracy, Coherence, Completeness, Style.
- Introduction to Quantitative Evaluation Metrics (ROUGE, BLEU – conceptual).
- Iterative Prompt Development: Test, Evaluate, Refine.
- Thực hành tối ưu hóa các prompts đã viết trước đó.
- Thiết lập quy trình đánh giá đơn giản cho các prompt mới.
Sản phẩm đầu ra:
- Các prompts được tối ưu hóa (ví dụ: phiên bản ngắn hơn, rõ ràng hơn).
- Một checklist chi tiết để đánh giá chất lượng output.
- Báo cáo phân tích đơn giản về sự khác biệt giữa các phiên bản prompt.
Học tiếng Anh chuyên ngành AI (15-30 phút/ngày):
- Thuật ngữ: Token, Token limit, Optimize, Efficiency, Cost, Evaluate, Quality, Relevance, Accuracy, Coherence, Metric, ROUGE, BLEU, Iteration, Refine, Performance.
- Đọc các bài blog/tài liệu về tối ưu prompt và đánh giá.
Gợi ý bài blog:
- Tuần 13: “Token là gì và tại sao nó quan trọng với Prompt Engineer?”
- Tuần 14: “Làm thế nào để tối ưu Prompt của bạn?”
- Tuần 15: “Không chỉ viết prompt: Cách đánh giá chất lượng đầu ra của AI”
- Tuần 16: “Quy trình lặp: Cải thiện prompt liên tục”

Tháng 5: Hệ thống Prompt & API Cơ bản

Mục tiêu: Bắt đầu suy nghĩ về cách kết nối các prompts lại với nhau và cách chúng tương tác với các hệ thống khác qua API.
Kỹ năng cần đạt:
- Hiểu khái niệm System Design trong Prompt Engineering.
- Thiết kế một chuỗi các prompts để thực hiện một task phức tạp (Prompt Chaining).
- Hiểu API là gì và cách LLM API hoạt động (ví dụ: OpenAI API, Gemini API).
- Sử dụng các Playground hoặc tools hỗ trợ gọi API đơn giản.
Nội dung học chính:
- Introduction to Prompt System Design.
- Designing Prompt Workflows / Prompt Chaining.
- What is an API? How LLMs are accessed via APIs.
- Exploring LLM Playgrounds (OpenAI, Gemini, etc.).
- Introduction to no-code/low-code tools for chaining (Zapier, Make – conceptual).
- Use cases of LLM APIs (Chatbots, Content Generation, Data Analysis…).
- Thực hành thiết kế workflow cho một task cụ thể (ví dụ: Viết blog từ keyword -> Tóm tắt -> Viết tweet).
- Thực hành sử dụng các Playground để chạy prompts và xem phản hồi API.
Sản phẩm đầu ra:
- Thiết kế chi tiết (flowchart hoặc mô tả bằng văn bản) cho một workflow prompt nhiều bước.
- Kết quả thử nghiệm từ các Playground API.
- Danh sách các use cases tiềm năng cho workflow prompt.
Học tiếng Anh chuyên ngành AI (15-30 phút/ngày):
- Thuật ngữ: API, Workflow, Chain, Sequence, Integration, Playground, Endpoint, Request, Response, JSON format (review), Tool.
- Đọc tài liệu giới thiệu về API của các LLM phổ biến. Xem video giới thiệu về Playground.
Gợi ý bài blog:
- Tuần 17: “Từ một Prompt đến một Dòng chảy công việc: Thiết kế Workflow AI”
- Tuần 18: “API cho Prompt Engineer: Cánh cổng kết nối AI với thế giới thực”
- Tuần 19: “Khám phá Playground: Sân chơi thử nghiệm API Prompt”
- Tuần 20: “Ứng dụng thực tế của việc kết hợp các Prompts”

Tháng 6: Xây dựng Sản phẩm Đơn giản

Mục tiêu: Chuyển từ thiết kế trên giấy sang xây dựng một công cụ hoặc ứng dụng thực tế nhỏ sử dụng prompt và API.
Kỹ năng cần đạt:
- Thực hiện gọi API LLM cơ bản bằng code (Python là ngôn ngữ phổ biến).
- Xử lý input từ người dùng và đưa vào prompt.
- Xử lý output từ API và hiển thị.
- Xây dựng một script/tool đơn giản.
- (Tùy chọn) Sử dụng các framework low-code/no-code mạnh mẽ hơn.
Nội dung học chính:
- Basic Python (variables, functions, loops – enough to call an API).
- Using LLM client libraries (e.g., openai, google-generative-ai).
- Making API calls with prompts.
- Handling API responses.
- Creating a simple command-line tool or a basic interface (e.g., using Gradio/Streamlit conceptually or via tutorials).
- Basic Error Handling.
- Thực hành viết code Python để gọi API và chạy các prompts đã thiết kế.
- Xây dựng một mini tool hoạt động được.
Sản phẩm đầu ra:
- Một script Python đơn giản thực hiện một task dùng prompt (ví dụ: tóm tắt văn bản từ input, tạo nội dung theo template).
- (Tùy chọn) Một ứng dụng web nhỏ (dùng Streamlit/Gradio) với một chức năng dựa trên prompt.
Học tiếng Anh chuyên ngành AI (15-30 phút/ngày):
- Thuật ngữ: Code, Script, Library, Function, API call, Response, Client, Interface, Streamlit, Gradio, Build, Develop, Deploy (basic concept), Error handling.
- Đọc documentation API của các LLM, theo dõi các tutorial code đơn giản bằng tiếng Anh.
Gợi ý bài blog:
- Tuần 21: “Từ Prompt đến Code: Cách tôi tạo công cụ AI đầu tiên”
- Tuần 22: “Kết nối Python với AI: Hướng dẫn cơ bản gọi API LLM”
- Tuần 23: “Xây dựng giao diện đơn giản cho ứng dụng Prompt (Giới thiệu Streamlit/Gradio)”
- Tuần 24: “Những ‘vấp ngã’ đầu tiên khi làm sản phẩm AI và cách xử lý lỗi”

Tháng 7: Giới thiệu Multi-Agent

Mục tiêu: Hiểu khái niệm về nhiều AI hoạt động cùng nhau và cách thiết kế sự phối hợp giữa chúng.
Kỹ năng cần đạt:
- Hiểu kiến trúc cơ bản của hệ thống multi-agent (conceptual).
- Thiết kế các “agent” với vai trò và nhiệm vụ cụ thể.
- Thiết kế luồng tương tác và giao tiếp giữa các agent.
- Áp dụng kỹ thuật Prompting để định nghĩa vai trò và chỉ dẫn cho từng agent.
Nội dung học chính:
- Introduction to AI Agents and Multi-Agent Systems.
- Why Multi-Agent? (Complex tasks, Specialization).
- Conceptual Architectures (e.g., Task delegation, Communication patterns).
- Designing Agent Roles and Responsibilities using Prompts.
- Orchestrating Agent Interactions (Conceptual workflows).
- Overview of Multi-Agent Frameworks (LangChain Agents, AutoGen – conceptual).
- Thực hành thiết kế một bài toán cần nhiều agent và định nghĩa prompt cho từng agent.
- Thực hành vẽ sơ đồ luồng làm việc của các agent.
Sản phẩm đầu ra:
- Thiết kế chi tiết (bao gồm prompts cho từng agent và sơ đồ luồng) cho một hệ thống multi-agent giải quyết một vấn đề (ví dụ: nghiên cứu thị trường -> viết báo cáo -> tạo slide).
- Phân tích ưu nhược điểm của cách tiếp cận multi-agent cho bài toán đó.
Học tiếng Anh chuyên ngành AI (15-30 phút/ngày):
- Thuật ngữ: Agent, Multi-agent system, Collaboration, Orchestration, Role, Task, Framework, Architecture, Communication, Interaction.
- Tìm kiếm các bài viết/video giới thiệu về khái niệm AI Agent và các Framework phổ biến.
Gợi ý bài blog:
- Tuần 25: “Khi AI làm việc cùng nhau: Giới thiệu về Multi-Agent Systems”
- Tuần 26: “Thiết kế ‘đội ngũ’ AI: Định nghĩa vai trò cho từng Agent”
- Tuần 27: “Dàn dựng ‘buổi họp’: Cách các Agent AI tương tác với nhau”
- Tuần 28: “Các framework Multi-Agent nổi bật (LangChain, AutoGen…)”

Tháng 8: Thiết kế Hệ thống Prompt Nâng cao & Đánh giá Định lượng

Mục tiêu: Nâng cao kỹ năng thiết kế hệ thống prompt phức tạp, học cách đánh giá hiệu suất một cách định lượng và xử lý các trường hợp ngoại lệ.
Kỹ năng cần đạt:
- Thiết kế hệ thống prompt có khả năng xử lý các trường hợp phức tạp (edge cases).
- Tích hợp vòng lặp phản hồi (feedback loops) vào hệ thống.
- Áp dụng các metric đánh giá định lượng (ROUGE, BLEU) hoặc các phương pháp đánh giá tự động (Auto-evaluation) (ở mức cơ bản/sử dụng thư viện).
- Thiết kế cho khả năng mở rộng (scalability).
- Lập tài liệu cho hệ thống prompt.
Nội dung học chính:
- Designing for Robustness and Edge Cases.
- Incorporating Human/AI Feedback Loops.
- Automated Evaluation Techniques and Metrics (ROUGE, BLEU, custom metrics).
- Designing for Scalability.
- Documentation Best Practices for Prompt Systems.
- Introduction to Versioning Prompts.
- Thực hành cải tiến thiết kế hệ thống multi-agent hoặc workflow từ tháng 7 để xử lý edge cases và tích hợp feedback.
- Thực hành chạy các metric đánh giá đơn giản trên output của hệ thống.
- Viết tài liệu cho một hệ thống prompt mẫu.
Sản phẩm đầu ra:
- Thiết kế hệ thống prompt nâng cao có xử lý edge cases và feedback loop.
- Code/script sử dụng các thư viện đánh giá (nếu có thể) hoặc framework đánh giá tự động đơn giản.
- Tài liệu chi tiết cho một hệ thống prompt.
Học tiếng Anh chuyên ngành AI (15-30 phút/ngày):
- Thuật ngữ: Robustness, Edge case, Feedback loop, Automated evaluation, Metric, Scalability, Documentation, Versioning, Refinement.
- Đọc các bài báo/tài liệu kỹ thuật hơn về đánh giá mô hình/prompt, thiết kế hệ thống AI.
Gợi ý bài blog:
- Tuần 29: “Thiết kế hệ thống Prompt ‘bền vững’ và xử lý Edge Cases”
- Tuần 30: “Vòng lặp phản hồi: Nâng cấp AI bằng cách học hỏi”
- Tuần 31: “Đo lường thành công: Giới thiệu các Metric đánh giá output AI”
- Tuần 32: “Tại sao việc tài liệu hóa Prompt lại quan trọng?”

Tháng 9: Dự án Chuyên gia & Portfolio

Mục tiêu: Áp dụng tất cả kiến thức và kỹ năng vào việc xây dựng một dự án lớn, chuẩn bị portfolio và định vị bản thân ở cấp độ chuyên gia.
Kỹ năng cần đạt:
- Hoàn thành một dự án Prompt Engineering end-to-end (bao gồm thiết kế, code, đánh giá).
- Xây dựng một portfolio chuyên nghiệp showcasing các dự án và kỹ năng.
- Hiểu các khái niệm cơ bản về triển khai (deployment) sản phẩm AI.
- (Tùy chọn) Khám phá các chủ đề nâng cao như Embeddings, Fine-tuning (ở mức độ hiểu ứng dụng).
- Chuẩn bị kiến thức cho vai trò tư vấn Prompt Engineering.
Nội dung học chính:
- Work on a Capstone Project (choose a project that demonstrates your skills: complex workflow, mini-product, advanced agent system).
- Building a Professional Portfolio: Structuring, showcasing projects, explaining your process.
- Basic Deployment Concepts (cloud platforms, APIs).
- Exploring Advanced Topics (Embeddings, Vector Databases, Fine-tuning – how they relate to prompting).
- Preparing for Expert Roles/Consulting: Problem-solving frameworks, communication.
- Refining your blog as part of your portfolio.
- Hoàn thành dự án cuối khóa.
- Xây dựng Portfolio trên GitHub, website cá nhân hoặc nền tảng phù hợp.
- Luyện tập giải thích các dự án và quy trình của bạn.
Sản phẩm đầu ra:
- Dự án cuối khóa hoàn chỉnh và hoạt động được.
- Portfolio chuyên nghiệp showcasing các dự án nổi bật của bạn trong suốt 9 tháng.
- Các bài blog tổng kết quá trình học và dự án cuối khóa.
- (Tùy chọn) Phiên bản deployed (cơ bản) của dự án cuối khóa.
Học tiếng Anh chuyên ngành AI (15-30 phút/ngày):
- Thuật ngữ: Portfolio, Capstone project, End-to-end, Deployment, Embeddings, Vector database, Fine-tuning, Consulting, Specialization, Solution, Framework.
- Đọc các case studies Prompt Engineering, tìm hiểu các công ty/dịch vụ tư vấn AI, xem các buổi nói chuyện/webinar về ứng dụng AI/Prompt Engineering.
Gợi ý bài blog:
- Tuần 33-36: Series bài về Dự án cuối khóa (Giới thiệu dự án, Thiết kế, Triển khai, Kết quả và Học hỏi).
- Tuần 36: “Hành trình 9 tháng từ Zero to Expert Prompt Engineer” và “Xây dựng Portfolio để ‘kể chuyện’ về kỹ năng Prompt Engineering của bạn”.

Lời khuyên từ Trợ lý Prompt AI:

Thực hành là chìa khóa: Đừng chỉ đọc và hiểu, hãy làm. Dành phần lớn thời gian 3-4 giờ/ngày để viết prompts, thử nghiệm, sửa lỗi và xây dựng các sản phẩm nhỏ.
Tận dụng blog: Blog của bạn là một công cụ học tập và portfolio tuyệt vời. Viết lại những gì bạn học được không chỉ giúp củng cố kiến thức mà còn thể hiện quá trình phát triển của bạn cho nhà tuyển dụng hoặc khách hàng sau này.
Học tiếng Anh hàng ngày: 15-30 phút/ngày có vẻ ít, nhưng sự đều đặn sẽ tạo ra khác biệt lớn sau 9 tháng. Tập trung vào thuật ngữ và đọc hiểu tài liệu chuyên ngành. Nghe các podcast hoặc video ngắn về AI/Prompt Engineering cũng rất hữu ích.
Đừng ngại thất bại: Prompts sẽ không hoạt động như ý muốn ngay lần đầu. Đó là chuyện bình thường. Quá trình tinh chỉnh và thử nghiệm là cốt lõi của Prompt Engineering.
Kết nối cộng đồng: Tìm kiếm các cộng đồng Prompt Engineering online (Discord, forum, nhóm Facebook). Chia sẻ kinh nghiệm, đặt câu hỏi và học hỏi từ người khác.
Luôn cập nhật: Lĩnh vực AI phát triển rất nhanh. Dành thời gian đọc tin tức, theo dõi các mô hình mới và kỹ thuật mới.

Lộ trình này là một khung sườn. Bạn hoàn toàn có thể điều chỉnh tốc độ dựa trên sự tiếp thu của bản thân. Điều quan trọng nhất là sự kiên trì và thực hành liên tục.

Mình cố ý cho prompt trên vào 3 con AI rất mạnh gồm ChatGPT, Grok và Gemini để bổ sung cho nhau. Hy vọng dựa vào kế hoạch này, bạn và tôi sẽ trở thành chuyên gia Prompt Engineering trong 9 tháng tới.

Nếu có bất kỳ câu hỏi nào, cứ hỏi mình trong phần bình luận nhé! Chào thân ái và quyết thắng 🙂

Kế Hoạch học Prompt Engineering từ Cấp 0 → Chuyên gia trong 9 tháng

I. Kế Hoạch học Prompt Engineering từ Cấp 0 → Chuyên gia trong 9 tháng từ chat gPT

✅ Giai đoạn 1: Khởi động & Nền tảng Prompt (Tháng 1–2)

✅ Giai đoạn 2: Tư duy sáng tạo + ứng dụng trung cấp (Tháng 3–4)

✅ Giai đoạn 3: Tích hợp AI Tools + API (Tháng 5–6)

✅ Giai đoạn 4: Chuyên sâu hệ thống prompt – Level Expert (Tháng 7–9)

📘 Học tiếng Anh chuyên ngành AI (Mỗi ngày 15–30 phút)

II. Kế Hoạch học Prompt Engineering từ Cấp 0 → Chuyên gia trong 9 tháng từ Grok3

Giai đoạn 1: Nền tảng Prompt Engineering (Tháng 1–2)

Giai đoạn 2: Kỹ thuật Prompt Nâng cao (Tháng 3–4.5)

Giai đoạn 3: Multi-Agent và Ứng dụng Thực tế (Tháng 4.5–6.5)

Giai đoạn 4: Chuyên gia Prompt Engineering (Tháng 6.5–9)

III. Kế Hoạch học Prompt Engineering từ Cấp 0 → Chuyên gia trong 9 tháng từ Gemini

Tháng 1: Nền tảng Cơ bản

Tháng 2: Kỹ thuật Nâng cao (Phần 1)

Tháng 3: Kỹ thuật Nâng cao (Phần 2) & Cấu trúc Output

Tháng 4: Tối ưu & Đánh giá Prompt

Tháng 5: Hệ thống Prompt & API Cơ bản

Tháng 6: Xây dựng Sản phẩm Đơn giản

Tháng 7: Giới thiệu Multi-Agent

Tháng 8: Thiết kế Hệ thống Prompt Nâng cao & Đánh giá Định lượng

Tháng 9: Dự án Chuyên gia & Portfolio

[Ngày 39] – Khám Phá Giới Hạn của AI Một cách Toàn Diện

[Ngày 11] – Định Dạng Đầu Ra trong prompt (Output Format)

[Ngày 30] Few-shot Prompting: Khi AI Học Hỏi Từ Ví Dụ

Kế hoạch Tuần 1: Tìm hiểu Nền tảng Prompt Engineering và viết blog mỗi ngày

[Ngày 8] – Prompt Cơ Bản: Làm Chủ Lệnh Chỉ Dẫn (Instruction) Với AI

[Ngày 5] – Làm sao biết prompt hay hay chưa? Học cách phản biện để tối ưu

Leave a Reply Cancel reply

I. Kế Hoạch học Prompt Engineering từ Cấp 0 → Chuyên gia trong 9 tháng từ chat gPT

✅ Giai đoạn 1: Khởi động & Nền tảng Prompt (Tháng 1–2)

✅ Giai đoạn 2: Tư duy sáng tạo + ứng dụng trung cấp (Tháng 3–4)

✅ Giai đoạn 3: Tích hợp AI Tools + API (Tháng 5–6)

✅ Giai đoạn 4: Chuyên sâu hệ thống prompt – Level Expert (Tháng 7–9)

📘 Học tiếng Anh chuyên ngành AI (Mỗi ngày 15–30 phút)

II. Kế Hoạch học Prompt Engineering từ Cấp 0 → Chuyên gia trong 9 tháng từ Grok3

Giai đoạn 1: Nền tảng Prompt Engineering (Tháng 1–2)

Giai đoạn 2: Kỹ thuật Prompt Nâng cao (Tháng 3–4.5)

Giai đoạn 3: Multi-Agent và Ứng dụng Thực tế (Tháng 4.5–6.5)

Giai đoạn 4: Chuyên gia Prompt Engineering (Tháng 6.5–9)

III. Kế Hoạch học Prompt Engineering từ Cấp 0 → Chuyên gia trong 9 tháng từ Gemini

Tháng 1: Nền tảng Cơ bản

Tháng 2: Kỹ thuật Nâng cao (Phần 1)

Tháng 3: Kỹ thuật Nâng cao (Phần 2) & Cấu trúc Output

Tháng 4: Tối ưu & Đánh giá Prompt

Tháng 5: Hệ thống Prompt & API Cơ bản

Tháng 6: Xây dựng Sản phẩm Đơn giản

Tháng 7: Giới thiệu Multi-Agent

Tháng 8: Thiết kế Hệ thống Prompt Nâng cao & Đánh giá Định lượng

Tháng 9: Dự án Chuyên gia & Portfolio

Có Thể Bạn Quan Tâm

Leave a Reply Cancel reply