I. Giới thiệu khóa học:

Khóa học được thiết kế dành cho đội ngũ phát triển phần mềm muốn ứng dụng Claude vào toàn bộ quy trình làm việc, từ phân tích yêu cầu, viết code, kiểm thử, bảo mật đến triển khai và vận hành. Trong 5 ngày học, học viên không chỉ làm quen với cách sử dụng Claude hiệu quả mà còn biết cách đưa AI vào quy trình SDLC một cách thực tế, an toàn và có kiểm soát.

Chương trình tập trung vào ba bài toán quan trọng khi ứng dụng AI trong lập trình: kiểm soát chi phí sử dụng AI, đảm bảo an toàn dữ liệu và nâng cao chất lượng code do AI hỗ trợ sinh ra. Bên cạnh đó, học viên còn được hướng dẫn cách xây dựng môi trường làm việc nhóm với Claude, chia sẻ tài nguyên dùng chung và triển khai các cơ chế kiểm soát phù hợp trong doanh nghiệp.

Điểm nổi bật của khóa học là kết hợp giữa việc xây dựng một dự án mới hoàn chỉnh và thực hành nâng cấp một module thực tế từ hệ thống đang vận hành. Sau khóa học, học viên có thể áp dụng ngay Claude vào công việc hằng ngày, đồng thời có trong tay bộ tài liệu nội bộ và quy trình chuẩn để triển khai lâu dài cho đội ngũ kỹ thuật.

II. Thời lượng: 40 giờ (5 ngày)

III. Hình thức đào tạo:

Đào tạo trực tiếp tại lớp học, đào tạo online tương tác với giảng viên, đào tạo kết hợp online và trực tiếp tại lớp học, đào tạo tại văn phòng khách hàng theo yêu cầu

IV. Mục tiêu khóa học:

Sau khi hoàn thành khóa học, học viên có thể:

• Hiểu cách ứng dụng Claude vào toàn bộ vòng đời phát triển phần mềm
• Xây dựng được quy trình làm việc với AI cho đội ngũ phát triển
• Biết cách kiểm soát chi phí khi sử dụng Claude API trong thực tế
• Áp dụng các nguyên tắc bảo mật khi dùng AI trong môi trường doanh nghiệp
• Tạo và sử dụng các thành phần tái sử dụng như Subagent, Skill, Hook trong công việc
• Tích hợp Claude vào quy trình kiểm thử, review code và CI/CD
• Thực hiện audit, refactor và nâng cấp dự án đang có với sự hỗ trợ của AI
• Xây dựng được bộ tài liệu chuẩn vận hành nội bộ để triển khai lâu dài cho doanh nghiệp
• Đo lường được hiệu quả mà AI mang lại về thời gian, chi phí và chất lượng phát triển phần mềm.

V. Đối tượng tham gia:

Khóa học phù hợp với:

• Lập trình viên backend, frontend hoặc fullstack đã có kinh nghiệm làm dự án thực tế
• Tech Lead, Engineering Lead muốn xây dựng quy trình AI coding cho đội ngũ
• Kỹ sư DevOps, SRE cần tích hợp AI vào quy trình phát triển và vận hành phần mềm
• Các đội kỹ thuật đang phát triển sản phẩm mới hoặc đang duy trì, nâng cấp hệ thống hiện có.

VI. Điều kiện tiên quyết:

Học viên nên:

• Thành thạo Git và các thao tác cơ bản trên terminal
• Có kinh nghiệm với ít nhất một framework phát triển backend hoặc frontend hiện đại
• Có nền tảng lập trình và tham gia dự án thực tế
• Khóa học không phù hợp với người mới bắt đầu học lập trình.

VII. Yêu cầu lớp học:

• Laptop có tối thiểu 16 GB RAM
• Tài khoản Claude đã kích hoạt gói phù hợp để thực hành
• Tài khoản Anthropic API có sẵn credit để chạy lab
• Môi trường mạng cho phép truy cập các dịch vụ cần thiết như Claude, GitHub và các nền tảng phát triển liên quan
• Một module hoặc microservice thực tế của đội để thực hành phần nâng cấp dự án đang có.

VIII. Nội dung khóa học:

Ngày 1: Làm quen nền tảng và thiết lập môi trường

• Làm quen 3 công cụ chính: Claude Desktop, Claude Code Extension và Claude Code CLI
• Hướng dẫn chọn đúng công cụ theo từng loại tác vụ
• Chuẩn hóa môi trường làm việc với file CLAUDE.md, quy ước đặt tên và cấu hình ban đầu cho dự án capstone
• Thiết lập an toàn thông tin cho workspace: Workspace Trust, quy tắc che dữ liệu nhạy cảm, chặn lệnh rủi ro
• Thiết lập Claude Cowork (Projects): tạo Project chung, chia sẻ Artifacts, custom instructions và knowledge base
• Khởi động 2 hướng thực hành: dự án mới (greenfield) và module từ dự án đang có (brownfield)
• Dùng Claude Desktop để phân tích nghiệp vụ: chuyển user story thành acceptance criteria, sơ đồ use-case và bảng CRUD

Ngày 2: Viết code, kiểm thử và nâng cao chất lượng với Claude

• Thực hành sinh code và chỉnh sửa nhiều file bằng Claude trong VS Code
• Áp dụng TDD: viết test trước, code sau
• Xây dựng bộ test cho từng module với coverage mục tiêu từ 85% trở lên
• Viết test cho các yêu cầu an toàn thông tin: kiểm tra input, xác thực, rate-limit, xử lý lỗi
• Ứng dụng Claude vào quy trình Pull Request: viết mô tả PR, gợi ý test còn thiếu, đề xuất reviewer
• Dùng Claude Chat để giải thích code, tóm tắt thay đổi và gợi ý refactor
• Thực hành chia sẻ Artifacts và phối hợp chỉnh sửa trong Claude Cowork

Ngày 3: Tự động hóa với Subagent, Skill, Hook và MCP

• Tạo Subagent chuyên trách cho review code, viết test và kiểm tra bảo mật
• Thiết lập Hook để chặn lệnh nguy hiểm, bảo vệ dữ liệu nhạy cảm và ghi nhật ký hành động
• Đóng gói các quy trình lặp lại thành Skill để tái sử dụng cho cả đội
• Xây dựng Subagent security-reviewer để quét OWASP Top 10, phát hiện secret hardcode và dependency có lỗ hổng
• Thiết lập Hook lọc PII như email, số điện thoại, CCCD trước khi gửi Claude
• Kết nối Claude với hệ thống nội bộ qua MCP: cơ sở dữ liệu, tài liệu nội bộ, API staging
• Chia sẻ Subagent, Skill và Hook trong Claude Cowork Project để toàn đội cùng sử dụng

Ngày 4: Tích hợp vào hạ tầng và tối ưu chi phí AI

• Viết MCP server riêng bằng Python hoặc TypeScript để kết nối Claude với hệ thống nội bộ
• Theo dõi và quản trị chi phí AI qua Anthropic Console theo Workspace và API key
• Tối ưu chi phí bằng Prompt Caching, Message Batches và model routing
• Tích hợp Claude Code vào CI/CD: review PR tự động, chặn commit secret, dừng pipeline khi phát hiện lỗi bảo mật
• Tách cấu hình theo các môi trường dev, staging, production bằng API key riêng
• Quản lý quyền truy cập và chia sẻ Projects trong Claude Cowork theo vai trò admin, member

Ngày 5: Ứng dụng thực tế, nâng cấp dự án và trình bày kết quả

• Thực hành các tình huống thực tế: refactor code cũ, nâng cấp API, hiện đại hóa giao diện, kiểm tra bảo mật, tự động hóa ETL
• Audit codebase để đánh giá nợ kỹ thuật, rủi ro bảo mật và lập kế hoạch migration
• Refactor dự án legacy với regression test tự sinh, mục tiêu coverage khoảng 95%
• Áp dụng an toàn thông tin vào dự án brownfield: quét lỗ hổng, ưu tiên nâng cấp dependency, audit trước release
• Xây dựng CI/CD cho dự án chưa có pipeline: lint, test, build, deploy staging
• Làm case study theo nhóm 3–4 học viên trên một module brownfield, đầu ra là PR thật
• Dùng Claude Cowork để theo dõi tiến độ và kết quả refactor theo thời gian thực
• Trình bày sản phẩm capstone cuối khóa, chấm theo rubric 100 điểm