Mục tiêu: Biến một đầu việc lặp lại thành Skill có thể sử dụng lại, sau đó vận hành, kiểm thử và điều chỉnh để Skill tạo kết quả ổn định hơn.
Outcome: Hoàn thiện ít nhất 1 Skill có thể áp dụng vào công việc thực tế, biết xác định đầu vào – đầu ra – tiêu chí đạt, phát hiện thông tin thiếu, kiểm thử nhiều tình huống

Buổi 3: Xây dựng Skill
Chuẩn hóa task lặp lại thành Skill với đầu vào, đầu ra, quy trình xử lý và tiêu chí kiểm tra rõ ràng.

Buổi 4: Kiểm thử & hoàn thiện Skill
Chạy thử trên tài liệu thực tế, phát hiện lỗi, điều chỉnh và so sánh kết quả trước – sau để hoàn thiện Skill.

Mục tiêu học phần: Kết nối các Skill thành một quy trình nhiều bước (Workflow), vận hành quy trình để tạo sản phẩm nhất quán và cải thiện khi đầu vào hoặc yêu cầu thay đổi.

Outcome: Hoàn thiện Workflow có thể tiếp nhận đầu vào, xử lý qua nhiều bước, tạo sản phẩm đầu ra và dừng tại các điểm cần người dùng kiểm tra/phê duyệt; đồng thời có thể chạy lại khi dữ liệu mới được cập nhật.

Buổi 5: Thiết kế Workflow cho một quy trình công việc
Kết nối các Skill, xác định đầu vào – đầu ra – sản phẩm trung gian và điểm kiểm soát; thực hành xây Workflow chuẩn bị dữ liệu cho báo cáo.

Buổi 6: Vận hành & tối ưu Workflow
Chạy Workflow để tạo bảng phân tích, báo cáo và slide từ cùng một nguồn dữ liệu; kiểm tra tính nhất quán, phát hiện lỗi và tối ưu quy trình để giảm thao tác lặp.

Outcome: Hoàn thiện AI Workspace đầu tiên theo công việc thực tế, biết tổ chức tài liệu, đầu vào, đầu ra và giao AI xử lý nhiệm vụ nhiều bước.

Buổi 1: ChatGPT Chat, Project & Work
Làm rõ yêu cầu, tổ chức tài liệu và thực hành giao AI xử lý công việc nhiều bước.

Buổi 2: Thiết lập AI Workspace trên Codex
Xây cấu trúc Workspace, thiết lập phạm vi, tài liệu, đầu vào–đầu ra và chạy thử một nhiệm vụ thực tế.