What are the opening hours?

Monday 08:00 - 17:30 Tuesday 08:00 - 17:30 Wednesday 08:00 - 17:30 Thursday 08:00 - 17:30 Friday 08:00 - 17:30

CodeGym Đà Nẵng, Số 295 Đường Nguyễn Tất Thành, phường Thanh Bình, quận Hải Châu, TP. Đà Nẵng, Da Nang (2026)

Q: What is the address?

Số 295 Đường Nguyễn Tất Thành, Phường Thanh Bình, Quận Hải Châu, TP. Đà Nẵng

24/08/2026

🔥 Bật mí: Nhà tuyển dụng năm nay KHÔNG hỏi "Em có biết dùng AI không?" nữa đâu. Họ sẽ hỏi: "Em dùng AI NHƯ THẾ NÀO?"

Gõ vài dòng prompt để AI nhả code thì ai cũng làm được. Nhưng làm sao để chứng minh mình xài AI ở cái tầm "chuyên gia"?

Ngày 20/08 vừa rồi, Anthropic (cha đẻ của Claude) đã chính thức tung ra Claude Academy.
👉 Học hoàn toàn MIỄN PHÍ.
👉 Không cần đăng nhập vẫn học được.
👉 Học xong có huy hiệu (Badge) gắn thẳng lên profile LinkedIn bao ngầu! ✨

Nhưng cái hay nhất của khóa học này không phải là đồ free. Mà là cách họ định nghĩa lại bộ kỹ năng dùng AI qua Khung 4D (AI Fluency):

1️⃣ Delegation (Giao quyền): Quyết định việc nào nên vứt cho AI làm, việc nào mình phải TỰ LÀM. Sai từ bước này thì mấy bước sau vứt hết.
2️⃣ Description (Mô tả): Viết Prompt sao cho chuẩn, mô tả rõ đầu ra và quy trình mong muốn.
3️⃣ Discernment (Thẩm định): Đây là bước cực kỳ quan trọng! Biết nghi ngờ và kiểm chứng kết quả của AI. (Theo báo cáo của Veracode, có tới 44% code do AI sinh ra dính lỗ hổng bảo mật 😱).
4️⃣ Diligence (Trách nhiệm): Chịu trách nhiệm đến cùng cho sản phẩm, minh bạch phần nào là của mình, phần nào là của AI.

Bạn thấy đấy, viết Prompt hay ho chỉ chiếm đúng 1/4 kỹ năng! Lần tới nhờ AI viết code xong, đừng vội vỗ tay khi thấy nó chạy được. Hãy hỏi tiếp: "Đoạn code này có lỗ hổng bảo mật nào không? Chỉ rõ dòng nào và vì sao?". Tốn thêm đúng 30 giây thôi, nhưng nó sẽ cứu bạn khỏi những bàn thua trông thấy đấy! 😉

Khóa nền tảng này gồm 14 bài, cày tầm 4 tiếng là xong. Rất đáng để đầu tư!

Anh em định học khóa nào trước? Comment xuống dưới, mình gợi ý thứ tự học chuẩn nhất cho từng vị trí công việc nhé! 👇

Nguồn: Claude Academy, Veracode GenAI Code Security 2026.
----------------------------------------
📍 CODEGYM ĐÀ NẴNG - TRUNG TÂM ĐÀO TẠO LẬP TRÌNH HIỆN ĐẠI
☎ Hotline: 0906.566.078
🏢 Địa chỉ: Tầng 10, số 295 Nguyễn Tất Thành, Đà Nẵng

24/08/2026

🤯 Sốc: Chạy model AI 2.780 tỷ tham số... chỉ bằng 8GB RAM!

Anh em nào từng từ bỏ giấc mộng học AI vì nghĩ "không có card đồ hoạ mấy chục triệu thì đừng mơ", xin mời bơi hết vào đây! 🏊‍♂️

Đầu tháng 8 vừa rồi, giới mộ điệu GitHub vừa "khai quật" được một chiếc repo cực dị mang tên '𝗸𝗶𝗺𝗶-𝗸𝟯-𝗶𝗻-𝗰'. Nó có thể load bản checkpoint nặng tới 1.56 TB của model Kimi K3, nhưng lại chỉ "ăn" tối đa 8.24 GB RAM. 😱

Đáng sợ hơn: Toàn bộ engine được viết bằng C99 thuần! Không dùng framework (như PyTorch), không thư viện toán học, không xài GPU. File chạy (binary) build xong nặng vỏn vẹn... 176 KB (nhẹ hơn cả một tấm ảnh chụp màn hình).

🤔 Ủa, nhét 1.56 TB vào 8 GB RAM bằng "siêu năng lực" gì vậy? Bí mật nằm ở 3 phép thuật này:

1️⃣ Mẹo số 1: Model không thức cùng một lúc. Kimi K3 xài kiến trúc Mixture of Experts (MoE). Nó có 896 "chuyên gia", nhưng để sinh ra 1 từ (token), nó chỉ gọi 16 ông ra làm việc. Suy ra 98% thời gian các chuyên gia khác đều đang "ngủ đông". Tội gì phải lôi hết vào RAM?

2️⃣ Mẹo số 2: Memory mapping (Ánh xạ bộ nhớ). Thay vì copy cả cái file 1.56 TB vào RAM, engine sẽ báo cho hệ điều hành: "Phần nào tôi cần thì anh hẵng bốc từ ổ cứng ra cho tôi". Dữ liệu sẽ stream thẳng từ ổ cứng NVMe lên. Đổi lại, tốc độ sinh chữ sẽ phụ thuộc vào độ xịn của ổ SSD nhà bạn!

3️⃣ Mẹo số 3: Quantization (Lượng tử hóa). Nôm na là nén các con số nặng nề xuống định dạng siêu nhỏ. Giống như nén ảnh JPEG vậy, mắt thường không thấy mờ đi mấy nhưng dung lượng thì giảm tiệt nọc.

🎯 Anh em Dev học được gì từ repo này?

Khoan vội mang về chạy thử! Giá trị lớn nhất của repo này là ĐỂ ĐỌC CODE. Đây là cơ hội vàng để bạn nhìn thấu toàn bộ vòng đời suy luận của một LLM gói gọn trong vài ngàn dòng code C, không bị che giấu bởi hàng chục lớp trừu tượng của PyTorch. Chịu khó cày 3 buổi tối đọc hàm forward pass, đọc phần routing, bạn sẽ lên trình cực nhanh!

(Lưu ý nhỏ: Repo mới nổi, anh em nhớ soi code kỹ trước khi build, đừng nhắm mắt chạy bừa trên máy chính nhé).

Rào cản phần cứng đang ngày càng thấp xuống. Rào cản duy nhất bây giờ là: Bạn có chịu mở code ra đọc hay không thôi! 😉

----------------------------------------
📍 CODEGYM ĐÀ NẴNG - TRUNG TÂM ĐÀO TẠO LẬP TRÌNH HIỆN ĐẠI
☎ Hotline: 0906.566.078
🏢 Địa chỉ: Tầng 10, số 295 Nguyễn Tất Thành, Đà Nẵng

22/08/2026

🐍 PYTHON 3.15 VỪA RA RELEASE CANDIDATE, NHƯNG ĐỪNG VỘI CÀI NGAY NẾU BẠN ĐANG LÀM ĐỒ ÁN.

Ngày 04/08, Python 3.15.0rc1 chính thức được phát hành. Tuy nhiên, đây vẫn là Release Candidate, chưa phải bản stable chính thức.

Cùng thời điểm, các phiên bản Python cũ hơn như 3.12, 3.11 và 3.10 cũng vừa nhận các bản cập nhật bảo mật vào ngày 12/08 để xử lý những lỗ hổng có thể dẫn đến thực thi mã độc.

Vậy nếu bạn đang học Python hoặc chuẩn bị làm đồ án, nên chọn phiên bản nào? 🤔

Nhìn vào khả năng tương thích của các framework phổ biến hiện nay:

👉 Django 6.0: hỗ trợ Python 3.12 đến 3.14.
👉 NumPy 2.3: hỗ trợ Python 3.11 đến 3.14.
👉 FastAPI: hỗ trợ Python 3.10 đến 3.14.
👉 Python 3.15: hiện vẫn chưa có đầy đủ cam kết hỗ trợ chính thức từ các thư viện phổ biến.

Vì vậy, nếu bạn cài Python mới để học hoặc làm project, lựa chọn an toàn lúc này là Python 3.13.

💡 Đây là phiên bản nằm ở vùng khá “đẹp”: đủ mới để có những cải tiến đáng giá, nhưng vẫn có độ tương thích tốt với hệ sinh thái thư viện mà bạn có thể sẽ dùng.

Đặc biệt, đừng nghĩ “mới nhất” lúc nào cũng đồng nghĩa với “tốt nhất”.

❌ Ví dụ, nếu bạn đang giữa kỳ làm đồ án mà cài Python 3.15, một thư viện nào đó có thể chưa cung cấp wheel tương thích. Khi đó pip install có thể phải build lại từ source, kéo theo một loạt lỗi compiler mà đáng ra bạn không cần phải xử lý.

Và nếu chuyện đó xảy ra đúng một tuần trước deadline... 😭

👉 Nếu đang dùng Python 3.10, 3.11 hoặc 3.12: cập nhật lên bản vá bảo mật mới nhất.

👉 Nếu chuẩn bị cài Python mới: Python 3.13 là lựa chọn an toàn để học và làm project.

Học Python không phải là cuộc đua xem ai dùng phiên bản mới nhất. Phiên bản mới nhất để theo dõi công nghệ; phiên bản ổn định và tương thích tốt mới là thứ giúp bạn làm việc hiệu quả.

Anh em đang dùng Python phiên bản bao nhiêu? Comment bên dưới, CodeGym check thử độ tương thích với framework bạn đang dùng nhé. 👇

----------------------------------------
📍 CODEGYM ĐÀ NẴNG - TRUNG TÂM ĐÀO TẠO LẬP TRÌNH HIỆN ĐẠI
☎ Hotline: 0906.566.078
🏢 Địa chỉ: Tầng 10, số 295 Nguyễn Tất Thành, Đà Nẵng

21/08/2026

Ai bảo code đêm mới có cảm hứng đâu... 😭
----------------------------------------
📍 CODEGYM ĐÀ NẴNG - TRUNG TÂM ĐÀO TẠO LẬP TRÌNH HIỆN ĐẠI
☎ Hotline: 0906.566.078
🏢 Địa chỉ: Tầng 10, số 295 Nguyễn Tất Thành, Đà Nẵng

21/08/2026

🚀 CHU KỲ RA MẮT MODEL AI HIỆN NAY ĐƯỢC TÍNH BẰNG...TUẦN!

Công cụ AI bạn chọn tháng trước có thể đã nhanh chóng trở nên lỗi thời chỉ sau vài tuần.

📅 Vào ngày 13/08 vừa qua, Google đã ra mắt Gemini 3.7 Flash.

Điều đáng nói là bản tiền nhiệm Gemini 3.6 Flash mới được phát hành đúng... 3 tuần!

📊 Theo số liệu Google công bố:

👉 Điểm benchmark tăng đáng kể, vượt các model của Anthropic và OpenAI trên 9 bộ test.

👉 Giá cũng thấp hơn bản cũ tới 50%.

⚠️ Tuy nhiên, cần lưu ý rằng đây là những con số do chính Google công bố và hiện chưa có đánh giá độc lập nào kiểm chứng lại.

Vấn đề thực sự nằm ở đâu?

Nếu cứ 3 tuần lại xuất hiện một model mới, thì việc chỉ dựa vào bảng xếp hạng (Leaderboard) để lựa chọn AI sẽ ngày càng kém hiệu quả.

Thay vào đó, hãy dùng 3 tiêu chí này để chọn AI cho dự án:

🔹 1. Model có thể xử lý codebase thực tế của bạn không?

Trên các bài benchmark, AI thường giải những bài toán code đơn lẻ và tương đối sạch.

Nhưng repo thực tế của bạn thì sao?

💻 200 nghìn dòng code.
👨‍💻 3 thế hệ dev cùng phát triển.
📚 Rất nhiều quy ước không được ghi thành tài liệu.

Đó là hai bài toán hoàn toàn khác nhau.

👉 Hãy thử model trên chính task bạn đang làm, thay vì chỉ dựa vào các bài test mẫu.

---

🔹 2. Tính chi phí trên "tác vụ hoàn thành", không chỉ dựa vào giá Token!

Một model có chi phí thấp nhưng khiến bạn phải viết prompt và chỉnh sửa nhiều lần có thể cuối cùng lại tốn kém hơn một model có giá cao hơn nhưng hoàn thành công việc ngay từ đầu.

⏱️ Chi phí thực tế còn nằm ở thời gian của bạn.

---

🔹 3. Cẩn thận với "bẫy" khóa nhà cung cấp (Vendor lock-in)

Nếu code và công cụ của bạn phụ thuộc quá nhiều vào API của một hãng, mỗi lần muốn chuyển sang model mới, bạn có thể phải mất thêm nhiều thời gian để điều chỉnh lại hệ thống.

Với tốc độ ra mắt model mới hiện nay, đây có thể trở thành một vấn đề đáng kể.

👉 Vì vậy, hãy thiết kế tách biệt phần "logic app" khỏi phần "gọi API" ngay từ đầu.

💡 Tóm lại:

Bảng xếp hạng chỉ cho bạn biết model nào đang mạnh ở thời điểm hiện tại.

Còn 3 tiêu chí trên mới giúp bạn xác định model nào phù hợp với công việc của mình trong 6 tháng tới.

👇 Còn mọi người đang sử dụng model AI nào cho công việc gì?

Comment tên model + loại tác vụ bên dưới nhé.

Mình sẽ tổng hợp thành một bảng so sánh thực tế từ chính người dùng!

Nguồn: SiliconANGLE.
----------------------------------------
📍 CODEGYM ĐÀ NẴNG - TRUNG TÂM ĐÀO TẠO LẬP TRÌNH HIỆN ĐẠI
☎ Hotline: 0906.566.078
🏢 Địa chỉ: Tầng 10, số 295 Nguyễn Tất Thành, Đà Nẵng

19/08/2026

🚨 10 tiếng 42 phút CI/CD tê liệt. Và cả team chỉ biết ngồi nhìn...

Tối 6/8 vừa rồi, một bạn dev trực release nhấn merge lúc gần 10 giờ đêm. Code đã review kỹ, test local xanh mướt, chỉ chờ CI chạy xong là deploy đi ngủ.

Bạn ấy mở tab GitHub Actions lên. Job nằm im ở trạng thái queued. Chờ 5 phút... Vẫn queued. 🕰️

Theo phản xạ của một dev chân chính: Hủy, bấm chạy lại! 😂 Lần này qua được ải khởi động, nhưng tới bước build thì chết đứng giữa chừng. Bấm lần ba. Lỗi rate limit trên REST API đập vào mặt — thứ mà cả tuần nay chả ai thấy bao giờ.

Linh tính mách bảo, bạn ấy mở trang GitHub Status lên check... Xong phim! 💀

Sự cố sập diện rộng bắt đầu từ 15:22 (UTC) ngày 6/8, và kéo dài đến tận 02:04 sáng hôm sau. Tổng cộng 10 tiếng 42 phút. Lúc thê thảm nhất, chỉ có 30-40% job chạy qua.

Và không chỉ có GitHub Actions đi bụi! Kéo theo đó là Pages, Copilot, webhook... cũng "chết chùm".

💀 Chi tiết chí mạng nhất mà nhiều team bỏ qua: Đừng tưởng xài self-hosted runner (server tự build) là thoát! Vì cái phần bị hỏng nằm ở "lớp điều phối" của GitHub. Runner của bạn có khỏe đến đâu thì vẫn phải há mỏ chờ GitHub giao việc. Nên ai lấy self-hosted ra làm phương án dự phòng... thì đêm đó cũng sấp mặt. 🥲

Và chuyện kinh dị chưa dừng ở đó: GitHub xác nhận một số sự kiện kích hoạt workflow đã "bốc hơi" hoàn toàn. Nghĩa là có những commit đẩy lên đêm đó, CI KHÔNG BAO GIỜ CHẠY. Không báo đỏ ❌, cũng chả báo xanh ✅ — Nó đơn giản là biến mất.

Cuối cùng, bạn dev kia phải deploy lúc 3 giờ sáng bằng cách: Build code trên máy cá nhân rồi đẩy file lên thủ công. Thức trắng đêm, nhưng bài học rút ra thì quá đắt: "Pipeline không phải là thứ set up 1 lần rồi đem con bỏ chợ".

🤔 Từ vụ này, có 3 câu hỏi anh em thử tự vấn xem sao:

1️⃣ Nếu Actions sập 10 tiếng, team bạn có đường nào để deploy code không? (Mà không phải là xách laptop của sếp ra chạy thủ công). 2️⃣ Bạn làm sao biết được có commit nào bị "rớt" CI không? Hay chỉ quen nhìn màu xanh/đỏ? 3️⃣ Ai trong team được phép deploy tay lúc 3 giờ sáng? Quy trình đó có viết ra doc đàng hoàng chưa?

Trả lời được cả 3 câu: Bạn đang làm chủ hệ thống. Trả lời được 1 câu: Bạn đang... sống nhờ may mắn. 🍀

Anh em đã từng có đêm nào "bão táp" thế này chưa? Kể nghe chơi bên dưới nhé! 👇

Nguồn tham khảo: The Register, IncidentHub, GitHub Status, BigGo Finance.
----------------------------------------
📍 CODEGYM ĐÀ NẴNG - TRUNG TÂM ĐÀO TẠO LẬP TRÌNH HIỆN ĐẠI
☎ Hotline: 0906.566.078
🏢 Địa chỉ: Tầng 10, số 295 Nguyễn Tất Thành, Đà Nẵng

19/08/2026

Đi phỏng vấn intern IT mà gặp 5 câu này thì đừng trả lời theo bản năng 👀

Có những câu nghe cực kỳ quen:

1. “Em giới thiệu về bản thân đi.”
2. “Vì sao em chọn công ty mình?”
3. “Dự án em tâm đắc nhất là gì?”
4. “Điểm yếu lớn nhất của em là gì?”
5. “Em có câu hỏi gì cho anh/chị không?”

Nhưng quan trọng không phải đoán đúng câu hỏi.

Mà là biết cách trả lời sao cho người phỏng vấn thấy được:
→ Em đã làm gì
→ Em giải quyết vấn đề thế nào
→ Và em có gì để chứng minh điều đó

Đặc biệt câu “điểm yếu” — đừng lại “em quá cầu toàn” nữa 🥲

Video này gom sẵn 5 câu + 5 công thức trả lời để có thể xem lại trước ngày phỏng vấn.

📌 Lưu video lại. Link tài liệu chi tiết mình để dưới comment 👇
----------------------------------------
📍 CODEGYM ĐÀ NẴNG - TRUNG TÂM ĐÀO TẠO LẬP TRÌNH HIỆN ĐẠI
☎ Hotline: 0906.566.078
🏢 Địa chỉ: Tầng 10, số 295 Nguyễn Tất Thành, Đà Nẵng

18/08/2026

🔥 400 triệu lượt tải mỗi tháng... Nhưng cá là hỏi 10 sinh viên IT, phải đến 8 bạn vẫn chưa biết MCP là gì. 👀

Con số này là thật nhé anh em.

Anthropic công bố SDK của Model Context Protocol (MCP) hiện đang đạt hơn 400 triệu lượt tải mỗi tháng, tăng khoảng 4 lần so với năm ngoái.

Chưa hết, MCP còn được chuyển giao cho Agentic AI Foundation quản lý. Nói cách khác, nó đang dần trở thành một chuẩn chung trong hệ sinh thái AI, chứ không còn là “con riêng” của một hãng nữa.

🤔 Vậy MCP thực chất là gì mà đang được nhắc đến nhiều như vậy?

Hiểu đơn giản: MCP là một chuẩn chung để AI kết nối với dữ liệu và công cụ bên ngoài.

Ví dụ, bạn muốn AI đọc file trên Google Drive, truy vấn PostgreSQL hay tạo task trên Jira.

Trước đây, mỗi công cụ lại cần một lớp tích hợp riêng.

Có 5 mô hình AI và 20 công cụ? Về lý thuyết, bạn có thể phải xử lý tới 100 mối kết nối. 😵‍💫

MCP giúp bài toán này đơn giản hơn: thay vì mỗi model phải “nói chuyện” theo một cách khác nhau với từng công cụ, tất cả cùng giao tiếp qua một chuẩn chung.

🤔 “Thế MCP có giống REST API không?”

Không hẳn.

👉 REST API: thường được thiết kế để lập trình viên đọc tài liệu, biết endpoint rồi gọi đúng API.

👉 MCP: được thiết kế để AI có thể khám phá những gì một server cung cấp: có tool nào, cần tham số gì và trả về kết quả như thế nào.

MCP cũng chuẩn hóa 3 thành phần quan trọng:

🛠️ Tools — những hành động AI có thể thực hiện.
📚 Resources — dữ liệu AI có thể đọc.
💬 Prompts — những mẫu hướng dẫn có sẵn.

Và để hiểu MCP, anh em chỉ cần nhớ 3 khái niệm:

1️⃣ Host: Ứng dụng bạn đang sử dụng, chẳng hạn Claude Desktop hoặc IDE.

2️⃣ Client: Thành phần bên trong Host, chịu trách nhiệm kết nối với từng MCP Server.

3️⃣ Server: Chương trình cung cấp tool và dữ liệu cho AI. Đây cũng là phần mà dev sẽ làm việc nhiều nhất.

🎯 Vậy sinh viên IT có nên học MCP không?

Theo mình là nên tìm hiểu sớm.

Không phải vì MCP đang “hot”, mà vì cách chúng ta xây ứng dụng với AI đang thay đổi. Biết gọi một API AI là một chuyện; biết cách để AI truy cập dữ liệu, sử dụng tool và làm việc với hệ thống thật lại là chuyện khác.

🔥 Muốn bắt đầu nhưng chưa biết học từ đâu?

Comment “MCP” bên dưới, CodeGym sẽ gửi bạn lộ trình tự học MCP trong 7 ngày — từ khái niệm cơ bản đến tự xây một MCP Server đầu tiên.
----------------------------------------
📍 CODEGYM ĐÀ NẴNG - TRUNG TÂM ĐÀO TẠO LẬP TRÌNH HIỆN ĐẠI
☎ Hotline: 0906.566.078
🏢 Địa chỉ: Tầng 10, số 295 Nguyễn Tất Thành, Đà Nẵng

17/08/2026

Từ tuần này, Claude Code không hỏi bạn nữa. Nó tự quyết. 😶

Anh em dùng Claude Code chắc đã quen với cảnh: AI chuẩn bị chạy lệnh hay sửa file → dừng lại → hỏi “Cho phép không?” → mình bấm Yes.

Nhưng từ 14/08, chuyện đó thay đổi.

🚨 Anthropic đã bật auto mode làm chế độ mặc định cho các phiên Claude Code mới trên gói Pro, Max và Team.

Thay vì hỏi bạn trước mỗi hành động, Claude Code sẽ tự quyết định hành động nào được phép thực hiện. Những thao tác được đánh giá là không thể hoàn tác, mang tính phá huỷ hoặc đi ra ngoài môi trường làm việc vẫn sẽ bị chặn.

Nghe tiện hơn đúng không?

Nhưng có một vấn đề khá thú vị:

👉 Rất nhiều người trong chúng ta đã bấm “Yes” theo quán tính từ lâu rồi.

Theo số liệu Anthropic công bố, người dùng chấp thuận tới 97% số lần hệ thống hỏi quyền.

Trong nghiên cứu với 1.053 người dùng trả phí, auto mode chặn được 89% hành động nguy hiểm, trong khi quy trình con người tự duyệt chỉ chặn được 13,6%.

Nói cách khác, cái hộp thoại “Allow?” mà chúng ta tưởng đang là một lớp bảo vệ đôi khi chỉ còn là... một cú click theo thói quen. 😅

⚠️ Nhưng auto mode cũng không phải “lá chắn tuyệt đối”.

Anthropic cho biết classifier đứng sau cơ chế này vẫn bỏ lọt 17% hành động vượt phạm vi trong tập dữ liệu thực tế.

Vậy trước khi để agent tự chạy, anh em nên làm gì?

1️⃣ Rà lại permissions: kiểm tra các allow rule cũ và xoá những quyền đã cấp quá rộng.

2️⃣ Giới hạn thư mục làm việc: mở Claude Code đúng repo cần làm, đừng chạy ngay từ thư mục home.

3️⃣ Luôn có đường lùi: đặt deny rule cho những thao tác không muốn agent chạm vào và commit thường xuyên để có thể kiểm tra bằng `git diff`.

💡 Auto mode có thể giúp anh em bớt phải ngồi duyệt từng lệnh.

Nhưng càng giao nhiều quyền cho AI, việc thiết kế guardrail càng quan trọng.

AI tự chạy nhanh hơn không có nghĩa là mình được phép... ngừng kiểm soát nó.

Anh em đang dùng Claude Code: bật auto mode rồi hay vẫn thích tự duyệt từng lệnh? 👇
----------------------------------------
📍 CODEGYM ĐÀ NẴNG - TRUNG TÂM ĐÀO TẠO LẬP TRÌNH HIỆN ĐẠI
☎ Hotline: 0906.566.078
🏢 Địa chỉ: Tầng 10, số 295 Nguyễn Tất Thành, Đà Nẵng

15/08/2026

ChatGPT cho bạn 5.000 ký tự để “dạy” nó hiểu bạn. 🤯

Nhưng có một vấn đề:

5.000 ký tự không có nghĩa là bạn phải viết một “cuốn tiểu thuyết” cho ChatGPT.

Nếu bạn dùng ChatGPT để code, thứ đáng viết vào Custom Instructions không phải là những câu kiểu:

❌ “Hãy trở thành một lập trình viên giỏi.”
❌ “Hãy giúp tôi viết code tốt hơn.”

Mà là những quy tắc cụ thể về cách AI nên làm việc với bạn.

Ví dụ:

→ AI nên đóng vai trò như một Senior Software Engineer như thế nào?
→ Khi trả lời câu hỏi code, cần đi theo trình tự nào?
→ Khi gặp bug, có được phép đoán nguyên nhân ngay không?
→ Khi refactor, cần giữ nguyên behavior ra sao?
→ Có nên tự ý thêm dependency hoặc over-engineer không?

Vì vậy, CodeGym đã gom thành 4 block Custom Instructions dành cho dev:

🔹 BLOCK 1 — ROLE
Quy định AI nên đóng vai trò như thế nào khi hỗ trợ bạn.

🔹 BLOCK 2 — RESPONSE STYLE
Quy định cách AI phân tích và trình bày câu trả lời về code.

🔹 BLOCK 3 — DEBUG MODE
Buộc AI phân tích evidence, xác định nguyên nhân rồi mới đưa cách fix.

🔹 BLOCK 4 — CODING RULES
Đặt ra các nguyên tắc về simplicity, dependency, security, performance và refactoring.

👉 Copy template trong từng slide, chỉnh lại vài chỗ cho phù hợp với project của bạn là có thể dùng ngay.

Và quan trọng nhất:

Đừng dùng Custom Instructions để nói cho AI biết bạn muốn nó “thông minh” thế nào.

Hãy dùng nó để nói rõ bạn muốn AI làm việc với mình như thế nào. 🤝

📌 Lưu lại bài này. Đến lúc cần, quay lại lấy template.

Anh em đang dùng ChatGPT để code thì rule nào là thứ anh em muốn AI luôn tuân thủ nhất? 👇
----------------------------------------
📍 CODEGYM ĐÀ NẴNG - TRUNG TÂM ĐÀO TẠO LẬP TRÌNH HIỆN ĐẠI
☎ Hotline: 0906.566.078
🏢 Địa chỉ: Tầng 10, số 295 Nguyễn Tất Thành, Đà Nẵng

CodeGym Đà Nẵng

24/08/2026

24/08/2026

22/08/2026

21/08/2026

21/08/2026

19/08/2026

19/08/2026

18/08/2026

17/08/2026

15/08/2026

Address

Opening Hours

Telephone

Website

Alerts

Contact The School

Shortcuts

Share

Listing takedown request

Monday	08:00 - 17:30
Tuesday	08:00 - 17:30
Wednesday	08:00 - 17:30
Thursday	08:00 - 17:30
Friday	08:00 - 17:30