AI Goal Map

May 28, 2026

Bây giờ là thời đại của AI, lúc nào cũng nghe mọi người nhắc đến AI. Mình cũng cố gắng dành 15 phút mỗi ngày để đọc xem AI là gì :) vì mình cũng chưa biết gì vế AI.

  • Level 1(L1): Novice Assisted
  • L2: Adv. Beginner Augemented
  • L3: Competent Supervised
  • L4: Proficient Orchestrated
  • L5: Expert Orchestrated

I. L1: Novice Assisted

Ở Level 1 (L1), trọng tâm không phải là viết code thuật toán AI, mà là định hình tư duy (Mindset), kỹ năng thẩm định kết quả (Critical Output Evaluation) và tuân thủ an toàn dữ liệu (Governance Basics) khi làm việc cùng AI hàng ngày. Mục tiêu của L1 là biến Claude, Copilot, Claude Code thành "force multipliers" (công cụ nhân cấp hiệu suất) nhưng bạn vẫn giữ vai trò kiểm soát, nhận biết được khi nào AI sinh code lỗi (Hallucination) và bảo vệ mã nguồn của công ty.

1. Tài liệu

  • ChatGPT Prompt Engineering for Developers
  • Pair Programming with a LLM (Large Language Model)
  • Udemy:
    • GitHub Copilot and AI pair programming for Software Developers (Maximilian Schwarzmüller or Todd McLeod)
    • The Complete Prompt Engineering for AI Bootcamp (2026)
    • AI Prompt Engineering: ChatGPT, Claude & Claude Code
    • GitHub Copilot Beginner to Pro
    • AI for Developers With GitHub Copilot, Cursor AI & ChatGPT
  • Youtube:
    • Programming with Mosh — Claude Code Tutorial (rất thực tế)
    • freeCodeCamp — AI-Assisted Coding Tutorial (Copilot + Claude Code)
    • Tìm: “Claude Code Tutorial 2026”, “GitHub Copilot Best Practices”
    • Matt Pocock (có video về Claude Code skills hàng ngày)
    • https://www.youtube.com/c/programmingwithmosh
    • https://www.youtube.com/@anthropic-ai
    • https://www.youtube.com/@GregHogg
    • https://www.youtube.com/@MervinPraison
  • OWASP Top 10 for LLM Applications
  • Xem thêm các chính sách bảo mật tài khoản của AI như Copilot, Claude, ChatGPT, ... khi nào thì code của bạn bị dùng để train model? Ví dụ: Dùng tài khoản Enterprise/API thì an toàn, tài khoản cá nhân free thì có thể bị lộ dữ liệu).

2. AI Governance Basics (What not to share)

  • Không bao giờ share:

    • Code proprietary / bí mật kinh doanh
    • Dữ liệu khách hàng (PII, personal data)
    • Thông tin nhạy cảm, password, API key
    • Intellectual property chưa public

  • Tài liệu:

    • Coursera: AI Governance (miễn phí audit)
    • IBM / Microsoft AI Governance guidelines
    • YouTube: “AI Governance 101”

Lời khuyên:
Đừng vội nhảy sang L2/L3 khi chưa làm chủ L1. Hãy bắt đầu bằng việc cài đặt Copilot vào vscode, đọc kỹ OWASP Top 10 cho LLM, và tập thói quen phản biện (code review) mọi đoạn mã mà Copilot hay Claude sinh ra để rèn luyện "mắt nhìn" nhận biết output sai.

II. L2: Integration & GenAI App Development

Mục tiêu: Bạn không chỉ chat với AI nữa, bạn bắt đầu viết code để tích hợp AI vào phần mềm truyền thống (ví dụ: Spring Boot app của bạn gọi API của OpenAI/Anthropic, làm chức năng Semantic Search, RAG).

  • Khái niệm cần học:

    • LLM APIs, Prompt Engineering nâng cao (Few-shot, Chain-of-Thought), Vector Databases (Pinecone, Milvus, Qdrant), RAG (Retrieval-Augmented Generation)
    • Python: Framework như LangChain hoặc LlamaIndex
    • Java:
      1. Spring Boot: Spring AI (nếu quen làm với Spring Boot thì nên chọn)
      2. LangChain4j là phiên bản Java của framework LangChain nổi tiếng bên Python. Nó không phụ thuộc vào Spring nên bạn có thể dùng với Quarkus, Micronaut, hoặc Java thuần. (https://github.com/langchain4j/langchain4j-examples)
    • Node.js:
      1. Vercel AI SDK (làm quen trước vì nó dễ học nhất, sau đó cần làm RAG phức tạp thì chuyển sang LangChain.js)
      2. LangChain.js (Trang chủ js.langchain.com)

  • Tài liệu đề xuất:

    • Website/Course: “LangChain for LLM Application Development” trên DeepLearning.AI.
    • Ebook: “Generative AI Application Development” hoặc các sách về Retrieval-Augmented Generation của nhà xuất bản O'Reilly / Manning.
    • YouTube: Kênh Data Independent (Greg Kamradt) – Chuyên giải thích cực kỳ trực quan về LangChain, Vector DB và cách xây dựng ứng dụng GenAI từ core.

III. L3:

1. Tài liệu L3:

  • Chip Huyen’s AI Engineering book (rất nổi tiếng)
  • Udemy: AI Engineer Roadmap courses
  • YouTube series: “AI Engineer Roadmap 2026” (có nhiều kênh 2-3 giờ tổng hợp)
  • Học thêm: LangChain / LlamaIndex basics (nếu muốn đi sâu)

Đi làm code mệt quá, giờ buồn ngủ rồi. Mai rãnh mình update tiếp hen.