Khóa học Generative AI thực chiến
Dành cho CxO, Giám Đốc, chủ doanh nghiệp

CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO, Tin tức

KHÓA HỌC VIBE CODE BẰNG GITHUB COPILOT

 

1. Tổng quan

Sự trỗi dậy của AI tạo sinh và trợ lý lập trình đang thay đổi cách đội ngũ kỹ sư xây dựng hệ thống. Trong bối cảnh chuyển đổi số và nhu cầu tăng tốc phát triển phần mềm nội bộ, GitHub Copilot (kết hợp ChatGPT) trở thành đòn bẩy giúp chuẩn hóa quy trình, rút ngắn thời gian đưa sản phẩm vào vận hành và nâng cao chất lượng mã nguồn.

Khóa học được thiết kế thực chiến cho nhóm kỹ sư lập trình (Developer), Product Owner (PO), nhân viên kiểm thử (QA/QC/Tester) và đội ngũ DevOps, quản trị máy chủ…. Khóa học cung cấp khung kiến thức – kỹ năng – quy trình để đưa Copilot vào từng công đoạn trong chu trình phát triển phần mềm: BA/Design → Dev → Test → DevOps. Học viên có thể thực hành trên case study nội bộ để chuyển hóa lý thuyết thành sản phẩm chạy được, sẵn sàng tích hợp vào hạ tầng hiện có.

2. Mục tiêu chính

  • Trang bị kiến thức nền tảng về GitHub Copilot: Giúp đội ngũ hiểu rõ khái niệm, vai trò, giới hạn, tiềm năng và xu hướng ứng dụng GitHub Copilot & ChatGPT trong việc hỗ trợ lập trình, sản xuất phần mềm.
  • Chuẩn hóa tài liệu & thiết kế bằng AI: tạo PRD, ADR, EPIC, US, backlog, tài liệu kỹ thuật về API, dựng module map, xác lập NFR, 
  • Tăng tốc phát triển: sinh skeleton code chất lượng, có unit test, tuân thủ chuẩn lint/format, tự động viết code theo yêu cầu nghiệp vụ.
  • Nâng cao chất lượng & bảo mật: review/refactor bằng Copilot Chat, chuẩn hóa error/logging.
  • Tự động hóa vận hành: thiết lập CI/CD (GitHub Actions), tạo báo cáo test/coverage, đóng gói Docker.

3. Lợi ích khi tham gia khóa học

  • Hiệu suất vượt trội: rút ngắn 30–50% thời gian cho tác vụ lặp (template, CRUD, test). 
  • Chất lượng mã tốt hơn: nhất quán kiến trúc, chuẩn hóa kiểm thử, giảm thiểu thiết sót mà con người thường hay mắc phải.
  • Rút ngắn quy trình và tăng hiệu quả tương tác: dễ dàng tạo tài liệu PRD/ADR/US/OpenAPI và phát triển mã nguồn từ các tài liệu đó mà không phải trao đổi, tương tác quá nhiều giữa BA, dev, test. Từ đó Giảm thiểu lỗi giao tiếp giữa các bộ phận, tăng tính nhất quán nhờ một nguồn sự thật (tài liệu & API chuẩn).
  • Tăng khải năng tái sử dụng & đào tạo nội bộ: Tận dụng chính GitHub Copilot để đào tạo đội ngũ về năng lực kỹ thuật, giải thích, hướng dẫn nhân viên mới về nghiệp vụ, tính năng của các module, function cũ trong dự án.
  • Tối ưu nguồn lực: tập trung vào bài toán domain thay vì “dựng khung” thủ công và phát triển những nghiệp vụ, tính năng lập đi lập lại (hoặc những yêu cầu tinh chỉnh thủ công mất nhiều thời gian như code giao diện)
  • Nâng tốc độ xây dựng giao diện người dùng bám sát thiết kế, giảm sai lệch trải nghiệm, cải thiện độ hài lòng của khách hàng nội bộ/ngoại bộ.

4. Kết quả đầu ra sau khóa học

  • Thông thạo GitHub Copilot & Copilot Chat trong VS Code; biết viết prompt hiệu quả cho từng ngữ cảnh.
  • Bộ tài liệu tiêu chuẩn: PRD ngắn, 01 ADR quan trọng, OpenAPI draft cho 1 domain chính.
  • Repo mẫu chạy được: ReactJS + Node.js (Express/Fastify) + Firebase Firestore
  • Bộ kiểm thử nền tảng: Có thể tự động xây bộ Unit test. Tự động tạo mockup API trên Postman Collection. Tự động viết script test để test kết quả của API trả về, đảm bảo chất lượng đầu ra cho front-end trước khi ghép nối.
  • Có khả năng tự xây dựng Pipeline CI/CD: workflow lint/test/build/e2e, artifact báo cáo; 
  • Nắm vững các tip & trick, best practice khi sử dụng và ứng dụng AI vào phát triển phần mềm

5. Khung chương trình đào tạo

Khóa đào tạo GitHub Copilot bao gồm các nội dung sau:

Phần 1: Tăng hiệu suất phát triển phần mềm nhờ ứng dụng AI vào BA, Dev, Test, Deploy

  • Giới thiệu tổng quan về xu hướng ứng dụng AI trong phát triển phần mềm
  • Cách đưa AI (GitHub Copilot + ChatGPT) vào toàn bộ vòng đời phát triển phần mềm, từ thu thập yêu cầu, phát triển mã nguồn đến đưa sản phẩm ra môi trường vận hành.
  • Chuẩn hoá cách đội ngũ chuyển ý tưởng kinh doanh → tài liệu chuẩn → hiện thực hoá thành sản phẩm.
  • Kỹ năng viết User Stories/Acceptance Criteria, tóm tắt họp, lập PRD ngắn gọn bằng AI, giảm sai lệch truyền đạt dành cho BA/PO.
  • Dùng AI Tạo ARD, bản đồ hệ thống (sơ đồ ngữ cảnh, module), chuẩn hoá hợp đồng API, tài liệu kỹ thuật… để các nhóm phối hợp mượt mà (dành cho Kiến trúc/Thiết kế).
  • Tăng tốc lập trình: Tách việc thành khối nhỏ rõ ràng, sinh nhanh bộ khung mã nguồn có kèm mô tả & tiêu chí chất lượng theo cấu trúc, kiến trúc đã xây dựng nhờ GitHub Copilot.
  • Tăng năng suất Kiểm thử: Tự động sinh bộ kịch bản kiểm thử từ yêu cầu; tự động kiểm tra các luồng chính trước khi phát hành (Unit test, test case, automation test).
  • Tạo prototype nhanh với Figma Make 
  • Phát hành, Bàn giao & nghiệm thu: Tạo checklist bàn giao, Changelog, tài liệu hướng dẫn sử dụng, tài liệu bàn giao… 

Kết quả hữu hình

  • Bộ tài liệu tiêu chuẩn (PRD, ARD, ERP, US, Open API)
  • Prototype để phục vụ demo, khảo sát
  • Bộ khung mã nguồn chạy được 
  • Bộ Unit test, Test case và checklist phát hành, bàn giao.

Phần 2: Ứng dụng GitHub Copilot trong phát triển Back‑end

  • Cách dùng AI để phân tích thiết kế dữ liệu & luồng xử lý theo nhu cầu nghiệp vụ thực tế
  • Kỹ thuật viết script để tự động tạo Database theo ERD nhờ AI
  • Kỹ thuật xây API nhanh chóng với Github Copilot (Từ OpenAPI draft đến endpoints CRUD, validation, error handling..)
  • Kỹ thuật tự động tạo unit test để kiểm soát chất lượng về logic nghiệp vụ
  • Kỹ thuật tạo mockup API trên Postman Collection với đầy đủ test script, giúp đội back-end và front-end có thể phát triển song song mà vẫn nhất quán về kiến trúc, kỹ thuật
  • Các tip & trick và best practice khi ứng dụng AI để tự động phân tích, xây dựng kiến trúc hạ tầng, kiến trúc công nghệ và source code

Phần 3: Ứng dụng GitHub Copilot trong phát triển Front‑end

  • Kỹ thuật định hướng Figma Make sinh source code theo cấu trúc, kiến trúc đã định sẵn.
  • Tải source code từ Figma về để ghép nối với backend và xử lý logic về business
  • Kỹ thuật xây dựng thành phần tái sử dụng, ít lặp lại.
  • Kỹ thuật tự động sinh mã kết nối API theo tài liệu.
  • Hướng dẫn tích hợp API & form/validation vào giao diện người dùng thực tế.
  • Tư duy “làm đúng ngay từ đầu” thông qua gợi ý từ AI và checklist nhất quán (tên gọi, cấu trúc, tiêu chuẩn hiển thị).
  • Hướng dẫn dùng AI để phân tích & review source code
  • Thực hành tạo giao diện người dùng, vận hành các luồng chính, kết nối được với hệ thống back-end qua API
  • Học viên tự trình bày sản phẩm và trao đổi, thảo luận mở

Phần 4: Demo thực tế và các lưu ý để tối ưu

  • Chia sẻ các case study thực tế về việc ứng dụng AI, ứng dụng Chat GPT, ứng dụng GitHub Copilot.
  • Demo một dự án đơn giản gồm đủ các khâu trong phát triển phần mềm (Cả front-end và backend)
  • Mở rộng về các Kỹ thuật: “seed file”, comment-driven generation, test-first prompts, “compare variants”, “explain & refactor”, “ask for risks”, “generate docs” (Nếu đủ thời lượng)
  • Thảo luận mở để trao đổi kiến thức & tư vấn về công nghệ, giải pháp
  • Tổng kết nhanh về khóa học.

 

6. Thời gian

  • 4h. 60% lý thuyết – 40% thực hành

7. Cam kết khóa học

  • Cán bộ công ty sẽ tạo tự tạo được sản phẩm thực tế chạy được (API + UI + test + CI + Docker) ngay trong lớp.
  • Hỗ trợ giải đáp thắc mắc và tư vấn ứng dụng GitHub Copilot sau khóa học.
  • Hỗ trợ tư vấn về công nghệ cả trong và sau khóa học

8. Yêu cầu chuẩn bị

  • 100% cán bộ có máy tính cài sẵn VS Code, Node, Docker, Postman.
  • Có sẵn tài khoản GitHub, quyền bật GitHub Actions.
  • Kết nối internet ổn định.

9. Đối tượng tham gia

  • Backend/Frontend/Full‑stack dev, QA, DevOps/SRE.
  • Product Owner/Business Analyst, Tech Lead, quản lý kỹ thuật.
  • Team leader, Project Manager.