Thuật ngữ

Mỗi thuật ngữ một câu giải thích đời thường. Tên công cụ giữ nguyên tiếng Anh.

"Chỉ dùng thông tin trong tài liệu"

Câu thần chú đặt đầu prompt có tài liệu: bắt AI bám tài liệu và nói "không tìm thấy trong tài liệu" khi thiếu, thay vì điền cho đủ

"Dùng dữ liệu để huấn luyện"

Cài đặt cho phép hãng dùng chat của bạn để huấn luyện model; tắt trong phần riêng tư của tool trước khi dán tài liệu

3 nguồn theo dõi

Ethan Mollick (newsletter One Useful Thing, sách Co-Intelligence); release notes chính hãng của tool bạn trả phí; 1 nguồn tiếng Việt tự chọn qua 4 câu kiểm chứng + "làm thử được không"; kèm thói quen 1 tính năng mới/tháng và prompt "tính năng này giúp workflow tôi thế nào"

4 câu kiểm chứng nguồn

Hỏi với mỗi nguồn AI đưa: nguồn có cập nhật không? nguồn có trực tiếp nói điều đó không? ai đứng sau nguồn? 2 nguồn độc lập có khớp không?

4 chế độ thông tin

4 cách AI có được thông tin để trả lời: chat thuần (sách in năm X), web search (đọc vài trang, kèm link), Deep Research (agent đọc hàng chục trang, thường 5-10'), Gemini Notebook (chỉ trả lời từ nguồn bạn đưa); chọn theo việc: mới → search, so sánh nhiều lựa chọn → Deep Research, có bộ tài liệu → Gemini Notebook

4D (AI Fluency)

Delegation, Description, Discernment, Diligence: giao việc gì, mô tả thế nào, đánh giá ra sao, chịu trách nhiệm

Agent

LLM + công cụ + vòng lặp tự quyết bước tiếp theo

AI (trí tuệ nhân tạo)

Máy làm việc mà trước đây cần người suy nghĩ; cách cũ nhất là luật viết tay (if-then)

AI Builder

Bộ AI của Power Automate/Power Apps (action "Run a prompt" gọi GPT của Microsoft); premium connector, chạy tốn AI Builder credits hoặc Copilot Credits theo token; bản Microsoft của bước AI trong automation

AI có trách nhiệm (6 quy tắc)

(1) Dữ liệu: của người khác không dán, của mình ẩn danh + tắt huấn luyện + xóa sau; (2) bản quyền: bạn sửa, chọn, ký thì bạn chịu trách nhiệm, đăng công khai gắn nhãn; (3) thiên lệch; (4) deepfake; (5) phụ thuộc; (6) nội dung trong tài liệu/email có thể điều khiển AI → luôn duyệt trước khi hành động

AI dự đoán / phân loại

AI gán nhãn hoặc đoán số từ dữ liệu, làm việc âm thầm trong app (spam, gợi ý, khuôn mặt)

AI tạo sinh (Generative AI)

AI tạo ra nội dung mới: chữ, ảnh, giọng, video

AI Toolkit (thư mục)

Thư mục (Drive hoặc máy) bạn tạo ở buổi 1 để lưu 11 tài sản của khóa; khác Office AI Toolkit (tài sản #5: 5 template văn phòng của buổi 3)

AI Transformation Project (capstone)

Sản phẩm cuối khóa: 1 việc thật đi qua Before → Workflow → Automation → After → Risks + Hiểu nền tảng, có số Before/After đo được (số ước tính ghi rõ "ước tính") và bài nói 3' theo Problem / Old way / New AI workflow / Result / Next step; template Capstone v2

API / API key

Cổng gọi AI từ code hoặc app khác / chìa khóa của bạn (giữ trong biến môi trường)

Apps Script

Code chạy trong Google Sheets/Gmail/Drive

Automation

Quy trình tự chạy theo trigger

Automation Cookbook

Sổ tay script: mỗi script 1 hàng (việc, script, ngôn ngữ/nơi chạy, input, output, lần chạy OK, lỗi đã gặp + cách sửa); sản phẩm buổi 6, đầu vào chọn việc cho buổi 7

Automation test log

1 dòng mỗi lần chạy automation (ngày giờ, chế độ, dữ liệu, kỳ vọng, kết quả, lỗi/bất ngờ); 3 lần dry-run trên lớp + 3 lần ở nhà; ghi cả dòng "đã gỡ lịch / đã đóng cửa sổ có key"

Ẩn danh hóa

Xóa hoặc thay tên, email, số, mã, header/footer, metadata trên bản sao tài liệu trước khi dán vào AI

Backup

Bản copy dữ liệu thật cất ở chỗ khác (ổ ngoài, Drive) trước khi chạy script trên dữ liệu thật; script mẫu của khóa chỉ copy, không move, không xóa

Bản quyền nội dung AI tạo

Luật Sở hữu trí tuệ hiện hành chỉ công nhận tác giả là người trực tiếp sáng tạo (Điều 12a); phần do AI tạo chưa có quy định riêng: Luật 131/2025/QH15 (hiệu lực 01/04/2026) giao Chính phủ quy định việc xác lập quyền với đối tượng tạo ra có dùng AI, đang chờ nghị định; bạn sửa, chọn, ký thì bạn chịu trách nhiệm nội dung; âm thanh/hình ảnh/video AI mô phỏng người thật hoặc sự kiện thật phải gắn nhãn dễ nhận biết khi dùng trong hoạt động nghề nghiệp, thương mại (Luật Trí tuệ nhân tạo 134/2025/QH15, hiệu lực 01/03/2026, Điều 11 khoản 4); không phải tư vấn pháp lý, việc thật hỏi pháp chế

Bảng chọn nhánh

Bảng 1 hàng/việc: dấu hiệu → nhánh (no-code / code / agent có giám sát; gửi khách, nhân sự, tài chính → human approval mọi nhánh) → điểm duyệt → chi phí 1 lần chạy → ai sửa khi hỏng; sản phẩm buổi 7 cho 3 việc trong workflow map

Bias (thiên lệch)

AI lặp lại định kiến có trong dữ liệu huấn luyện (giới, tuổi, vùng) mà không ai cố ý; kiểm ngay bằng cách đổi tên/giới tính/tuổi trong prompt và so output; quyết định về con người (lọc CV, đánh giá) luôn qua người

Biến môi trường (environment variable)

Ô nhớ của hệ điều hành mà script đọc được nhưng không nằm trong code hay file chia sẻ: nơi cất API key (`$env:GEMINI_API_KEY = "..."` trong PowerShell cho 1 phiên; biến mức người dùng cho Task Scheduler); lộ key thì xóa và tạo key mới

Canvas / Artifacts

Khung soạn thảo mở cạnh khung chat để AI sửa thẳng vào bản nháp tài liệu hoặc code thay vì in lại cả bài mỗi lượt (Gemini và ChatGPT gọi là Canvas, Claude gọi là Artifacts); dùng khi viết dài, sửa nhiều vòng; là cách hiển thị của chat/upload file, không phải chế độ thứ 11

Câu hỏi kinh doanh

Câu quản lý cần trả lời để ra quyết định ("vùng nào giảm, vì sao?"), đặt trước khi chọn công thức hay chart; 1 câu hỏi → 1 phép tính → 1 chart, rồi luôn hỏi thêm "so với gì?"

Checklist 11 tài sản

Danh sách 11 sản phẩm của 8 buổi (Sổ tay AI → AI Transformation Project + Kế hoạch 90 ngày) khớp tên template thật trong `exercises.md` từng buổi, cột "đã lưu ở AI Toolkit?"; tick ở buổi 8, thiếu thì vào tuần 1-2 của kế hoạch 90 ngày

Checklist an toàn agent

6 điều tick trước mỗi lần chạy: dry-run trước; người duyệt trước khi gửi; log; key trong biến môi trường; giới hạn thư mục (chỉ đọc inbox, ghi ket-qua); không tự gửi, không xóa

Chế độ (mode)

Cách dùng AI trong 1 lượt: chat nhanh, thinking, search, deep research, voice, ảnh/video, file, Projects, agent, coding agent; chọn theo việc, quan trọng hơn tên tool

Chi phí token (API)

Tiền 1 lần gọi AI qua API = token vào ÷ 1.000.000 × giá vào + token ra (kể cả token suy nghĩ) ÷ 1.000.000 × giá ra; giá ghi kèm ngày và trang chính hãng (2026-09-05: gemini-3.5-flash-lite 0,30 / 2,50 USD); vì thế script dry-run mặc định, đọc ≤ 3 trang, live ≤ 3 lần

Chia tài liệu dài (chunking)

Cắt tài liệu dài thành phần theo mục, hỏi theo phần và đòi trích nguyên văn kèm số trang, để AI không tràn mặt bàn và không lật sai trang

Chính sách làm sạch dữ liệu

Danh sách bước xử lý lỗi dữ liệu (trùng, trống, outlier, ngày hỏng, tên không thống nhất) ghi rõ trong prompt để AI làm giống nhau mỗi lần và số so được với đáp án; của `sales-data.xlsx` là 5 bước trong `sales-data-dap-an.md`

Citation (trích dẫn có địa chỉ)

Số nhỏ bấm được sau một câu trả lời, nhảy tới đúng đoạn hoặc trang nguồn AI đã dùng; chỉ nói "lấy từ đâu", không chứng minh câu đúng (có thể trỏ trang không có câu đó, lệch ngữ cảnh, trang chép lại, trang đã đổi)

Claude Code

Coding agent của Anthropic chạy trong terminal (PowerShell) bằng tài khoản Claude Pro: tự tạo file, chạy, đọc lỗi, sửa, và xin phép trước khi đụng máy bạn khi ở chế độ hỏi trước (gói Pro mở đầu ở chế độ tự duyệt auto; bấm Shift+Tab đúng 1 lần, dòng trạng thái `⏸ manual mode on` — docs 09/2026, có thể đổi); cài ở bài về nhà buổi 6, dùng ở buổi 7

CLAUDE.md (`/init`)

File ghi chú dự án mà Claude Code đọc mỗi lần mở trong thư mục đó (quy ước, lệnh chạy, điều không được làm); lệnh `/init` tạo bản khởi đầu; tùy chọn, không cần cho thư mục test của khóa, hữu ích khi dùng Claude Code cho việc thật sau khóa

Code interpreter

AI viết và chạy code trong sandbox để tính toán trên file của bạn; ngôn ngữ tùy hãng (Python/pandas trên ChatGPT, Gemini; JavaScript trên Claude), cách đọc giống nhau: 5 bước đọc file → đổi ngày → lọc → cộng → in

Colab

Nơi chạy Python trên trình duyệt, không cài đặt

Colab notebook

File `.ipynb` gồm các ô code/chữ chạy trên Colab; ngăn Files để upload, ô bắt đầu bằng `!` chạy lệnh dòng lệnh (`!python ten.py`, `!pip install`); đóng phiên là mất file nên tải kết quả về ngay

Context window

"Mặt bàn": tất cả những gì AI thấy khi trả lời

Copilot in Excel

AI trong Excel (license Microsoft 365 Copilot trả phí) gợi công thức, PivotTable, chart trên dữ liệu thô trong file; Python in Excel chạy Python ngay trong ô

Công thức Excel là code

SUMIFS / XLOOKUP / COUNTIFS là hàm nhận đầu vào, trả kết quả, lặp lại chính xác, cùng bản chất với 1 dòng pandas; bạn đã "code" từ lâu, script chỉ là chuỗi công thức dài hơn có chú thích

Custom instructions / memory

Custom instructions: hướng dẫn nền áp cho mọi chat (thói quen chung); memory: điều AI tự ghi nhớ về bạn giữa các chat, xem/xóa/tắt được trong cài đặt, dùng dè dặt với việc nhạy cảm

Cutoff

Mốc thời gian dữ liệu huấn luyện dừng

Data quality checklist

6 câu kiểm trước khi tin số: trùng, trống, outlier, định dạng, tên không thống nhất, đối chiếu tổng với file gốc/đáp án; kèm 4 câu kết luận (khớp gốc? nhầm tổng/trung bình? đủ mẫu? recommendation vượt dữ liệu?)

Deep Learning (học sâu)

Học máy bằng mạng nơ-ron nhiều lớp, cần dữ liệu rất lớn; nền của ảnh, giọng nói, ngôn ngữ

Deep Research

Agent tự tìm, đọc nhiều nguồn và viết báo cáo

Deepfake

Ảnh, video hoặc giọng nói do AI tạo để giả người thật; nhận biết bằng nguồn đăng, âm thanh nền, chi tiết nhỏ (tay, chữ, môi), tìm ảnh ngược, và xác minh qua kênh khác trước khi tin hay chuyển tiền

Diffusion

Cách tạo ảnh: khử nhiễu dần theo mô tả (giới thiệu buổi 1, thực hành buổi 4)

Dry-run

Chạy thử không gây tác dụng thật (không gửi mail, không gọi API trả tiền)

Dữ liệu cá nhân nhạy cảm

Dữ liệu mà lộ ra gây hại trực tiếp cho người đó (sức khỏe, tài khoản ngân hàng và giao dịch, vị trí, ảnh giấy tờ tùy thân, sinh trắc học) theo Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân 91/2025/QH15 và Nghị định 356/2025/NĐ-CP (hiệu lực 01/01/2026); của người khác thì không dán vào AI; của bạn thì ẩn danh, tắt huấn luyện và xóa sau khi dùng

Điểm dừng xin phép

Chỗ Claude Code (chế độ hỏi trước, Shift+Tab) dừng lại hỏi bạn trước khi tạo/sửa file, chạy lệnh, cài thư viện; đồng ý sau khi đọc 3 câu (đọc gì, ghi gì ở đâu, có xóa không); từ chối xóa/di chuyển file gốc, gửi email, ra ngoài thư mục test, ghi key vào code

Embedding (dãy số mô tả ý)

Cách app RAG so khớp: mỗi đoạn tài liệu và câu hỏi của bạn được đổi thành một dãy số mô tả ý; app lấy các đoạn có dãy số gần câu hỏi nhất đặt lên mặt bàn (chỉ để giảng viên giải thích khi được hỏi)

Executive summary

Đoạn tóm tắt khoảng 150 từ cho quản lý: 1 kết luận chính, 3-5 số then chốt có mốc so sánh, recommendation chỉ khi có số ủng hộ; người viết ký, không phải AI

EXIF

Thông tin máy ảnh ghi kèm trong file ảnh (ngày chụp `DateTimeOriginal`, máy, hướng…); ảnh đã chỉnh sửa, chụp màn hình, tải từ Zalo/Messenger thường mất EXIF nên script sắp xếp ảnh phải có dự phòng (ngày sửa đổi file, mtime) và in rõ

Fact vs inference

Fact (sự thật): điều nguồn nói trực tiếp, trích nguyên văn được; inference (suy luận): điều AI hay bạn suy ra từ fact; recommendation của AI luôn là inference và phải ghi rõ

Formula injection

Ô bắt đầu bằng `=`, `+`, `-`, `@` bị Excel/Sheets hiểu là công thức → phải escape

Free tier / paid tier

Gói miễn phí (giới hạn lượt, model yếu hơn khi hết lượt, thiếu chế độ) và gói trả phí của 1 tool; khóa dùng Claude Pro từ buổi 6

G-C-O-R

Khung giao việc: Goal, Context, Output, Review

G-C-O-R cho agent

G-C-O-R cho code (buổi 6) thêm 4 khối của automation, điểm duyệt (nháp "CẦN NGƯỜI DUYỆT"), dry-run mặc định / live có key từ biến môi trường, bọc dữ liệu bằng llm_safe, log, và số kỳ vọng (dòng log, file nháp)

G-C-O-R cho code

G-C-O-R buổi 2 thêm nơi chạy ở Goal và ràng buộc + cách kiểm có số kỳ vọng ở Review (không xóa/sửa file gốc, kế hoạch trước code, báo lỗi rõ, chú thích tiếng Việt)

Gemini Notebook (trước 16/07/2026 tên là NotebookLM)

Công cụ của Google (notebook.google.com) chỉ trả lời từ các nguồn bạn nạp vào notebook, mỗi câu có citation trỏ đúng đoạn; không biết gì ngoài nguồn, nguồn sai thì nó sai theo; trang trợ giúp 09/2026 gọi là "Gemini Notebook"

Hallucination (bịa)

Câu trả lời tự tin nhưng sai

Human review point

Bước trong workflow bắt buộc có người xem trước khi đi tiếp: thông tin nhạy cảm, số liệu quan trọng, email gửi khách, quyết định nhân sự/tài chính, cam kết pháp lý/kinh doanh

Human-in-the-loop

Có người duyệt trước bước quan trọng (tên đầy đủ của human review point buổi 3)

Insight

Kết luận rút từ dữ liệu, 1-2 câu có số và mức chắc chắn ("Cần Thơ Q2 giảm 19,7 %, nhưng cả 4 vùng đều giảm — thấp cho kết luận 'vấn đề riêng Cần Thơ'"); khác số liệu thô (chỉ là con số) và khác recommendation (đề xuất hành động)

Kế hoạch 90 ngày

3 khối × 4 tuần (dùng toolkit + cải tiến 1 prompt/tuần + đo capstone thật; thêm 1 automation; thử agent/no-code + chia sẻ 1 use case), mỗi khối 1 mốc đo được bằng số hoặc file, mỗi tuần ≤ 60', gửi giảng viên 1 dòng số cuối tuần 4, 8, 12

Kiểm chứng chéo

Đưa câu trả lời của AI này cho AI khác/nguồn khác soi lỗi

Life AI Playbook

Bảng 5 dòng (4 thẻ trên lớp + 1 thẻ ở nhà): việc, tool/chế độ, prompt, lưu ý an toàn, kết quả; sổ tay dùng AI cho đời sống của bạn

Life Lab (8 thẻ)

8 thẻ việc đời sống (du lịch, thực đơn, hóa đơn, luyện nói, hợp đồng, xét nghiệm, thiệp, ngân sách), mỗi thẻ có prompt, bước và lưu ý an toàn; chọn 4 làm trên lớp; thẻ hợp đồng và xét nghiệm chỉ chạy trên file giả lập

LLM (mô hình ngôn ngữ lớn)

Mô hình đoán mảnh chữ tiếp theo, huấn luyện trên lượng chữ khổng lồ

Log (nhật ký chạy)

1 dòng mỗi lần automation chạy (giờ, file, chế độ, trạng thái, token, chi phí), ví dụ `log.csv`; bằng chứng automation đã làm gì lúc bạn vắng và là condition "chưa xử lý" cho lần sau; không có log = không biết nó chạy hay không

Ma trận chọn công cụ

Bảng việc → tool → chế độ → vì sao → lưu ý riêng tư, rút từ lab "1 prompt, 4 model"

Machine Learning (học máy)

Máy tự rút ra luật từ hàng triệu ví dụ thay vì người viết luật

Management Data Report

Sản phẩm buổi 5: 4 câu hỏi kinh doanh + 3 chart tiêu đề insight + 5 insight có mức chắc chắn + 3 recommendation + executive summary 150 từ, đã qua Data quality checklist

Median (trung vị)

Giá trị đứng giữa khi xếp thứ tự; ít bị outlier kéo hơn trung bình nên dùng làm mốc phát hiện outlier

Mini Research Report

Báo cáo 2 trang cho 1 câu hỏi research: câu hỏi, cách tìm, 5 nguồn đã qua 4 câu kiểm chứng, bảng so sánh, recommendation (ghi rõ suy luận), Risks & Unknowns, Sources, kiểm chứng chéo; bắt đầu trên lớp, hoàn thiện ở nhà

Model card

Trang mô tả chính hãng của 1 model: cutoff, kích thước, giới hạn

Model local (LM Studio)

Model mở tải về chạy trên máy mình, không cần internet; chậm và kém hơn model lớn

Multimodal

AI xử lý nhiều loại: chữ, ảnh, âm thanh, video

Mức chắc chắn (insight)

Nhãn cao / vừa / thấp kèm 1 câu vì sao cho mỗi insight: cao = cộng trực tiếp từ dữ liệu; vừa = số đúng nhưng nguyên nhân chưa rõ hoặc chỉ 1 kỳ; thấp = chênh lệch nhỏ, mẫu ít, hoặc kết luận vượt dữ liệu

My First AI Automation

Sản phẩm buổi 7: script do Claude Code viết (theo dõi thư mục → PDF mới → tóm tắt 5 ý → `log.csv` → nháp CẦN NGƯỜI DUYỆT), chạy 3 lần dry-run trên dữ liệu mẫu, nhận ra PDF độc, kèm Automation test log

Next-token prediction (đoán chữ tiếp theo)

Việc duy nhất LLM làm: đoán mảnh chữ kế tiếp cho hợp lý, lặp lại thành cả đoạn

Ngẫu nhiên (sampling / temperature)

Xúc xắc nhỏ mỗi lần chọn chữ → cùng prompt ra khác nhau

OAuth / cấp quyền

Màn hình Google hỏi bạn có cho script dùng dữ liệu (đọc Sheet, gửi mail) không; script tự dán chưa gửi Google xác minh nên hiện cảnh báo "chưa xác minh"; đi qua bằng Advanced → Go to (tên dự án) → Allow chỉ với script bạn đọc hiểu, script/add-on lạ thì dừng

OCR (đọc chữ trong ảnh)

AI đọc chữ và số từ ảnh chụp hoặc PDF scan (hóa đơn, menu, giấy tờ) rồi đưa thành bảng; kiểm bằng cách đếm dòng và tự cộng lại tổng

Offboarding / dọn dẹp

Gỡ trigger, key, dữ liệu upload và tài khoản thử sau khi kết thúc; làm theo Checklist dọn dẹp có cột "còn dùng? giữ" (điền trước, xóa sau), không xóa Project/script/key đang dùng thật

Office AI Toolkit

5 template văn phòng (email trả lời, tài liệu → tóm tắt + checklist, họp → action items, brief tổng hợp, slide outline); mỗi template = prompt khung + chỗ dán input + checklist kiểm

Office Scripts

Code TypeScript chạy trong Excel trên web, tương đương Apps Script bên Microsoft

Outlier

Giá trị bất thường xa hẳn phần còn lại (ví dụ Revenue > 10 lần median); bỏ hay giữ là quyết định của bạn ghi trong chính sách, không để AI tự chọn ngưỡng

pandas

Thư viện Python AI hay dùng để đọc bảng, lọc và cộng; thấy `pandas`, `df`, `read_excel`, `groupby` trong code AI là nó đang phân tích bảng

pdfplumber

Thư viện Python đọc chữ và bảng từ PDF có lớp chữ; PDF scan từ ảnh trả về rỗng nên script phải báo "trang không có chữ" và cần OCR (buổi 4) thay vì im lặng

Perplexity (search-first)

Trợ lý tìm web trước rồi trả lời kèm nguồn; dùng cho tin mới, so sánh, kiểm chứng

Personal AI Workspace

Hệ thống AI cá nhân 3 lớp: Prompt Library → Project/Gem (instruction + file) → workflow map; đặt 1 lần, dùng mãi

Power Automate

Công cụ nối app và tự động hóa của Microsoft 365 (tương đương Make/n8n)

Pre-training / Fine-tuning (huấn luyện)

Đọc cả thư viện để đoán chữ, rồi được huấn luyện viên chấm để trả lời hữu ích (RLHF)

Project / Gem / GPT

Không gian làm việc có instruction và tài liệu cố định cho 1 việc lặp lại

Prompt

Yêu cầu bạn gửi AI

Prompt injection

Nội dung trong tài liệu/email "ra lệnh" cho AI làm việc khác; phòng bằng bọc dữ liệu + điểm duyệt

Prompt Library

Bộ prompt cá nhân viết theo G-C-O-R, ghi tool/chế độ và kết quả test; đầu vào cho Project ở buổi 3

Quota (Apps Script)

Giới hạn Google đặt cho script mỗi ngày: MailApp 100 người nhận/ngày với Gmail cá nhân, 1.500 với Workspace; đọc Gmail cũng có giới hạn; xem số còn lại bằng `MailApp.getRemainingDailyQuota()`

Quy tắc "1 lần hỏi chat, lặp lại viết script"

Việc làm 1 lần → upload và hỏi chat; việc lặp lại trên file mới cùng cấu trúc (dấu hiệu: lần thứ 3) → xin AI xuất script, lưu, chạy lại trên Colab hoặc máy

Quy tắc "AI để hiểu, không thay chuyên gia"

Với sức khỏe, pháp lý, tài chính: AI giải thích và soạn câu hỏi cho bác sĩ/luật sư/tư vấn; không chẩn đoán, kê đơn, ký hợp đồng hay quyết định đầu tư thay bạn; prompt luôn có "đừng chẩn đoán" / "không thay luật sư"

Quy tắc vàng

5 việc phải làm khi dùng AI: đưa ngữ cảnh, đưa tài liệu vào, bật search khi hỏi việc mới, kiểm số/tên/ngày/link, coi AI là bản nháp và người quyết định; vòng lặp mỗi lần dùng: Tạo → Kiểm → Sửa → Duyệt (Generate → Verify → Edit → Approve)

RAG

Đưa tài liệu vào để AI "mở sách" trước khi trả lời

RLHF

Học tăng cường từ phản hồi của người (Reinforcement Learning from Human Feedback): người xếp hạng các câu trả lời, model học kiểu trả lời được chấm cao; lý do AI lịch sự, biết từ chối, đôi khi nịnh và nói chắc kể cả khi sai

Rubric v2

Bảng chấm capstone 6 tiêu chí = 100 điểm: output dùng được thật 20, hiệu quả đo được 20, hiểu nền tảng 15, workflow rõ và tái sử dụng 15, biết kiểm chứng 15, automation chạy được 15; mỗi điểm cần bằng chứng (số, file, log); kế hoạch automation rõ = 7,5/15; Before ước tính tối đa 14/20

Sandbox

Máy ảo tách biệt nơi AI chạy code trên bản sao file bạn upload; không chạm máy bạn, không (hoặc rất hạn chế) internet

Script

Đoạn code nhỏ làm 1 việc cụ thể

SDK (thư viện gọi API, ví dụ `google-genai`)

Bộ hàm có sẵn để code gọi API mà không phải tự viết request: cài 1 lần (`python -m pip install google-genai`), rồi tạo client với key từ biến môi trường, gọi hàm sinh nội dung, đọc `.text` và `usage_metadata` (token); SDK cũ `google-generativeai` có cách gọi khác nên Claude Code dùng nhầm thì yêu cầu đổi

Search-grounded

Chế độ AI tìm web rồi trả lời kèm nguồn

Số kỳ vọng

Con số bạn tính trước khi chạy (5 file × 40 dòng = 200; 4 việc đến hạn) để biết script đúng hay "sai im lặng"; vòng lặp vibe coding chỉ dừng khi kết quả khớp số này

STT / TTS

Giọng nói → chữ (Speech-to-Text) và chữ → giọng nói (Text-to-Speech)

System prompt / instruction

Hướng dẫn nền cho cả cuộc trò chuyện hoặc Project

Task Scheduler

Trigger thời gian của Windows: Create Basic Task → Daily 08:00 → Start a program (`python.exe`, tham số `script --once`, Start in = thư mục test) → Run thử (Last Run Result `0x0`) → Disable/Delete khi không dùng; máy Mac dùng launchd/cron

Thinking / reasoning

Chế độ AI suy nghĩ nhiều bước trước khi trả lời

Thông báo lỗi (traceback)

Đoạn chữ máy in ra khi script dừng; đọc từ dưới lên: loại lỗi (`...Error`) → dòng gây lỗi (`line N`, mũi tên) → thông điệp; dán nguyên văn cho AI với prompt "Dán lỗi"

Thu hồi quyền (revoke OAuth)

Gỡ quyền đã cấp cho app/script (dự án Apps Script test, Make/n8n) trong trang quản lý tài khoản Google (app đã liên kết / quyền truy cập của bên thứ ba) khi không dùng nữa, cùng lúc xóa trigger của script

Thư mục test

Thư mục riêng chứa bản copy dữ liệu (`Desktop\test-buoi-6`, thư mục `input` trên Colab) nơi mọi script chạy lần đầu; không chạy trong Drive hay thư mục công việc

Tiêu đề dạng insight

Tiêu đề slide là 1 câu kết luận có số hoặc hành động ("Một đơn trễ 10 ngày lộ 3 lỗ hổng") thay vì tên chủ đề ("Tình hình đơn hàng")

Token

Mảnh chữ; đơn vị AI đọc/viết và tính tiền

Tokenizer / BPE

Bộ cắt chữ thành mảnh (token) theo cặp ký tự hay gặp trong kho huấn luyện (byte-pair encoding); kho ít tiếng Việt nên chữ Việt có dấu bị cắt vụn hơn và tốn token hơn tiếng Anh

Tổng hợp nhiều nguồn

Ghép thông tin từ nhiều tài liệu vào 1 bản, mỗi ý ghi nguồn ([Email], [Họp], [PDF tr.N]), chỗ các nguồn khớp hoặc mâu thuẫn ghi riêng

Trigger / Action / Condition / Output

4 khối của mọi automation: khi nào chạy, làm gì, điều kiện, kết quả

Trigger cài đặt (installable trigger)

"Nút hẹn giờ/sự kiện" của Apps Script do bạn tạo (menu Triggers hoặc `ScriptApp.newTrigger`), được phép gọi dịch vụ cần quyền như gửi mail; sự kiện Form submit chỉ đến hàm qua trigger này (hàm mẫu buổi 6: `xuLyDangKyMoi(e)`), còn trigger đơn giản tự có (`onOpen`, `onEdit`) không gọi được dịch vụ cần quyền

Vibe coding

Mô tả việc bằng lời, AI viết code, bạn chạy, dán lỗi, AI sửa, lặp tới khi chạy được

Voice mode

Nói chuyện với AI bằng giọng: giọng → chữ (STT) → LLM → chữ → giọng (TTS) nối liền; dùng để luyện nói, hỏi khi rảnh tay; ồn và tên riêng dễ nghe sai

Vòng lặp agent

Cách agent làm việc: đọc mục tiêu → chọn 1 công cụ (đọc/ghi file, chạy lệnh, tìm web) → xem kết quả → quyết bước tiếp → dừng khi xong hoặc khi cần người quyết; lan can là điểm dừng xin phép, thư mục test và quyền từ chối của bạn

Watch folder

Thư mục được script theo dõi; có file mới thì xử lý

Workflow map

Bản đồ các bước của 1 việc lặp lại, đánh dấu bước AI làm được

Workflow thinking

Nhìn 1 việc lặp lại thành chuỗi Trigger → Input → Steps → AI → Human Review → Output (+ Risk) để biết bước nào giao AI, bước nào người duyệt, bước nào tự động hóa được (script / no-code / agent)

Xoay key (rotate)

Tạo key mới → đổi trong biến môi trường/app → xóa key cũ trên trang chính hãng; làm khi nghi lộ key hoặc sau khóa với key còn dùng cho automation thật; key test thì xóa thẳng