Hiểu sản phẩm.
Tự tin giới thiệu.

1. Giới thiệu trong khoảng 30 giây

“Tôi dùng AI để xây công cụ web, kết nối quy trình dữ liệu và xử lý lỗi phần mềm. Tôi xác định việc cần làm, điều phối AI triển khai, kiểm tra kết quả và sửa đến khi dùng được. Sản phẩm dễ thử nhất là Web Reference Design: giúp người đang làm website với coding agent viết yêu cầu rõ hơn, chọn phần hữu ích từ thiết kế tham khảo rồi kiểm tra trang đã làm. Tôi cũng có một case kiểm tra lỗi trùng bản ghi xe và một bản sửa Python được maintainer duyệt.”

2. Tự dùng Web Reference Design

1. Mở Create a design brief. Chọn một trang cụ thể, ví dụ trang đặt lịch của một tiệm sửa xe giả định.
2. Nêu ai dùng trang, họ cần hoàn thành việc gì, điều gì bắt buộc giữ nguyên và cách biết trang đã làm xong.
3. Tạo brief, đọc lại rồi sao chép hoặc tải về theo chức năng của công cụ. Không đưa thông tin khách hàng hay dữ liệu nội bộ vào bản mẫu công khai.
4. Mở trang sản phẩm để xem cách cài skill vào coding agent đang dùng. Brief có thể đọc và sửa như văn bản thường.
5. Yêu cầu agent áp dụng vào một trang đang có. Xem trang thật trên máy tính và điện thoại; thử nút chính, nhập thiếu thông tin, sửa lỗi và quay lại chỉnh sửa.

Điểm đáng dùng so với chỉ xem gallery: brief nối người dùng, việc cần làm, tham khảo thiết kế và tiêu chí kiểm tra thành một yêu cầu có thể thực hiện. Công cụ không tự bảo đảm mọi thiết kế đều đẹp.

3. Demo mẫu trước khi giới thiệu

Mở FIELDNOTE. Đây là studio giả định, có hình kiến trúc tạo bằng AI. Bấm mở form, thử để trống trường bắt buộc, rồi nhập một yêu cầu mẫu. Xem preview, quay lại sửa và xác nhận nội dung vẫn còn. Form chỉ tạo bản xem trước cục bộ, không gửi cho một studio thật.

Khi giới thiệu, hãy nói rõ “đây là ví dụ chạy được đi kèm công cụ”. Không gọi hình minh họa là công trình thực tế hay dự án khách hàng.

4. Giải thích hai case kỹ thuật bằng lời thường

Workflow xe: “Hai ảnh của cùng một xe đến cùng lúc có thể tạo hai bản ghi xe đang ở trong xưởng. Case giữ lại cả lỗi gốc và bài kiểm tra trên PostgreSQL thật, rồi cho thấy bản sửa giữ một bản ghi.” Con số trên trang là kết quả thử với dữ liệu giả định, không phải số người dùng hay kết quả vận hành thật.

Python: “Tên một kiểu định dạng trong Word có dấu nháy là dữ liệu hợp lệ, nhưng cách tìm cũ có thể lỗi. Tôi đóng góp bản sửa và kiểm tra hồi quy; maintainer đã review và merge. Chẩn đoán ban đầu đến từ upstream.”

5. Điều chỉnh portfolio

Website là các tệp tĩnh, không cần framework hay dịch vụ trả phí. index.html là trang chính. Ba trang trong work/ giải thích từng case. styles.css điều chỉnh chữ, khoảng cách, màu sắc và hiển thị trên điện thoại. script.js xử lý nút Before/After. Font, ảnh và giấy phép nằm trong assets/.

Yêu cầu sửa nên có phạm vi cụ thể, ví dụ: “Đổi phần giới thiệu Web Reference Design để người dùng không chuyên hiểu trong một câu. Giữ link, chức năng và thông tin nguồn. Xem lại ở 390px và desktop, kiểm tra nút chính.”

Sau mỗi thay đổi, mở trang chính và case liên quan, thử đường dẫn, nút Before/After và các mục mở rộng bằng bàn phím. Kiểm tra bản điện thoại riêng; ảnh desktop thu nhỏ không thay thế việc đó.

6. Thể hiện khả năng dùng AI qua một thay đổi thật

Chọn một thay đổi nhỏ trong sản phẩm, nêu lý do người dùng cần nó, giao yêu cầu rõ cho AI rồi kiểm tra bản sửa. Giải thích cách mình phát hiện đầu ra chưa đạt, phản hồi và xác nhận kết quả. Đó là cách cho thấy khả năng điều phối công cụ và đánh giá chất lượng bằng công việc cụ thể.

Bước tự luyện hữu ích: đổi một nội dung của brief, tự xem đầu ra có đổi đúng không, rồi giải thích vì sao kiểm tra đó liên quan đến nhu cầu người dùng. Với case kỹ thuật, đọc phần vấn đề và giới hạn trước khi đọc cách triển khai.