// FINAL.ASSESSMENT 1 / 12

AIDD Foundation · Module FN

Final Assessment · Bài đánh giá tổng hợp

Kiểm tra toàn diện 8 module — từ Context Engineering đến AIDD methodology.

Câu hỏi16 câu

Phạm vi8 Modules

Dạng bàiTrắc nghiệm

// FINAL.ASSESSMENT 2 / 12

Tổng quan bài đánh giá

Bài kiểm tra bao gồm những gì?

Tổng câu hỏi 16

Câu trắc nghiệm 4 lựa chọn, 1 đáp án đúng

Phạm vi kiến thức 8

Module — từ nền tảng đến AIDD methodology

Hình thức 4

lựa chọn / câu — chọn 1 đáp án đúng

Phạm vi nội dung Bao phủ toàn bộ chương trình: Module 1–7 và tổng hợp. Tập trung vào hiểu khái niệm cốt lõi & ứng dụng thực tế — không yêu cầu học thuộc lòng.

// FINAL.ASSESSMENT 3 / 12

Nhóm chủ đề 1

Nền tảng LLM & Context Engineering

Các câu hỏi về cách LLM hoạt động, phân biệt các khái niệm cốt lõi, và hiện tượng liên quan đến context.

Module 1 — Nền tảng

Kiến trúc AI Agent

3 thành phần cốt lõi của AI Agent
Brain · Tool Use · Memory
LLM là gì và vai trò trong Agent

Module 2–3 — Context

Context Rot & quản lý Context

Hiện tượng Context Rot là gì
Vì sao context dài gây suy giảm chất lượng
Attention budget và giới hạn thực tế

Module 3 — Recitation

Học hỏi trong chuỗi dài

Recitation — tự nhắc mục tiêu
Giữ lỗi trong context để tự điều chỉnh

Context Engineering

Spec-Driven Development

Spec là "source of truth" cho ai?
Vai trò của spec trong quy trình AIDD

// FINAL.ASSESSMENT 4 / 12

Nhóm chủ đề 2

Agent Skills — Tiêu chuẩn mới

Phân biệt Skills với MCP/Tools và nắm rõ định nghĩa chuẩn của Agent Skill.

Module 4 · Định nghĩa

Agent Skill là gì?

Đơn vị capability đóng gói dưới dạng filesystem — folder + SKILL.md. Lazy-load vào context khi cần. Tiêu chuẩn mở từ Anthropic.

Module 4 · So sánh

Skills vs MCP / Tools

Điểm khác biệt cốt lõi sau khi cả 2 đều hỗ trợ lazy-load từ đầu 2026: mức độ trừu tượng — high-level capability (cách làm) vs low-level action (1 function call).

Chú ý khi làm bài Câu hỏi về Skills kiểm tra định nghĩa chính xác và điểm khác biệt cốt lõi — không phải chi tiết implementation.

// FINAL.ASSESSMENT 5 / 12

Nhóm chủ đề 3

Harness Engineering — 7 components

Kiến trúc Harness, vai trò của Guardrails, Hooks, và lý do thực sự khiến Agent kém hiệu quả.

7 Components

Cấu trúc Harness

Prompt & Context Loading
Tool Registry · Guardrails · Hooks
Skills System · Memory · Observability

Guardrails

Layered safety system

Permissions · Sandbox · Content Filters
Approval Gates · Behavior Boundaries
Reviews / Validators / Linters

Hooks · Lifecycle

Can thiệp đúng điểm then chốt

SessionStart — load memory phiên trước
PreToolUse · PostToolUse · Stop
Glue code kết nối các components

Root Cause

Vì sao Agent kém hiệu quả?

Context yếu → hallucinate
Tools sai/thiếu, Skills missing
Harness chưa được thiết kế đủ tốt

// FINAL.ASSESSMENT 6 / 12

Nhóm chủ đề 4

Agentic Coding & Spec-Driven Development

Vai trò của Spec trong AIDD workflow và cách tiếp cận phát triển dựa trên đặc tả.

Module 6 · Source of Truth

Spec là gì?

Mô tả mục tiêu, yêu cầu và kết quả kỳ vọng — là "source of truth" chung cho Dev, QA, PM, PO và AI. Nền tảng để cả team có cùng hiểu biết.

Module 6 · Process

Quy trình Spec-Driven

Spec trước, code sau — không đảo ngược
AI sinh code từ spec đã được validate
Human validate output ở mỗi bước
Test case đến từ spec, không từ code

Key insight Spec-Driven = đầu tư vào upstream clarity để giảm cost ở downstream — không phải thêm paperwork.

// FINAL.ASSESSMENT 7 / 12

Nhóm chủ đề 5

AIDD — Phương pháp & Vai trò con người

Định nghĩa AIDD, sự thay đổi của SDLC, Human-in-the-loop và 3 cấp độ skill mới.

Module 7 · Định nghĩa

AI Driven Development

AI là nhân tố thực thi chính trong toàn bộ quy trình
Toàn bộ quy trình thiết kế xung quanh năng lực AI
Con người: định hướng · đánh giá · ra quyết định cuối

SDLC trong AIDD

4 giai đoạn vẫn giữ nguyên

Khám phá → Lên kế hoạch → Giải pháp → Triển khai
AI sinh output, con người validate
Effort dịch chuyển: coding ↓, spec/validation ↑

Human-in-the-loop

3 nhóm điểm phải can thiệp

Định hướng & cung cấp context
Quyết định khi AI không tự quyết được
Đảm bảo chất lượng & release decision

3 Cấp độ Skill mới

Leverage tăng dần

Prompt Engineering — cho từng task
Skill Design — tái sử dụng cho cả team
Harness Engineering — cho cả tổ chức

// FINAL.ASSESSMENT 8 / 12

Nhóm chủ đề 6

Vai trò BrSE · PM · Con người trong AIDD

Lý do con người — đặc biệt BrSE/Comtor và PM/PL — không thể bị thay thế trong vòng lặp AIDD.

Business Context Gap

AI không tự hiểu được

Ý đồ khách hàng chưa có trong codebase
Sắc thái văn hóa & ngôn ngữ đặc thù
Business term & ràng buộc nghiệp vụ ngầm
Lịch sử dự án & quyết định nội bộ

Giá trị 2 lớp

PM/PL + BrSE/Comtor

PM/PL: goal · scope · priority (mức cao)
BrSE/Comtor: nuance · term · ngôn ngữ (chi tiết)
Kết hợp: AI đi đúng intent, không chỉ đúng "chữ"

Câu hỏi liên quan (Câu 16) Tại sao BrSE/Comtor cùng PM/PL là những người có business context để guide AI? Tập trung vào những gì AI không tự có được.

// FINAL.ASSESSMENT 9 / 12

Bản đồ kiến thức

16 câu hỏi — phân bổ theo module

M1 Kiến trúc AI Agent — Brain, Tool Use, Memory (Câu 3)
M2–3 Context Rot, Recitation, giữ lỗi trong context để học (Câu 5, 8)
M4 Agent Skill — định nghĩa, Skills vs MCP/Tools (Câu 1, 6)
M5 Harness — 7 components, Guardrails, Hooks, lý do Agent kém (Câu 2, 4, 7, 9, 11)
M6 Spec-Driven Development — source of truth (Câu 10)
M7 AIDD — định nghĩa, SDLC, Human-in-the-loop, 3 cấp độ skill, BrSE/PM role (Câu 12, 13, 14, 15, 16)

// FINAL.ASSESSMENT 10 / 12

Chiến lược làm bài

Tips để làm bài hiệu quả

01 Hiểu định nghĩa, không học thuộc. Câu hỏi kiểm tra khả năng áp dụng và phân biệt — không phải thuộc từng chữ trong slide.
02 Loại trừ câu trả lời cực đoan. Các đáp án sai thường dùng từ "chỉ là", "duy nhất", "hoàn toàn" — AIDD hiếm khi là tuyệt đối.
03 Tập trung vào điểm "cốt lõi". Nhiều câu hỏi hỏi về khác biệt chính yếu — hãy chọn câu mô tả đầy đủ nhất, không phải đúng một phần.
04 Phân biệt vai trò AI vs Human. AIDD không thay thế con người — AI thực thi, con người định hướng và validate. Đây là thread xuyên suốt toàn khóa.
05 Đọc kỹ phần giải thích sau khi trả lời. Quiz có feedback chi tiết — dùng để ôn lại những điểm chưa rõ trước khi nộp bài chính thức.

// FINAL.ASSESSMENT 11 / 12

Checklist trước khi làm bài

Bạn đã sẵn sàng chưa?

Kiến thức nền

Đã ôn qua 7 Modules?

LLM, Token, Context Window (M1)
Context Engineering — Prompt vs Context (M2–3)
Agent Skills & Harness (M4–5)
Spec-Driven Development (M6)
AIDD — phương pháp & vai trò (M7)

Mindset

Câu hỏi kiểm tra gì?

Phân biệt khái niệm tương tự nhau
Chọn mô tả đầy đủ nhất và chính xác nhất
Hiểu lý do đằng sau thiết kế của AIDD
Không cần nhớ ngày tháng hay số liệu chi tiết

Lưu ý Quiz có thể làm nhiều lần. Đọc giải thích sau mỗi câu để hiểu sâu hơn — đây là phần học quan trọng, không chỉ là kiểm tra.

// FINAL.ASSESSMENT 12 / 12

Hoàn thành khóa học

Bắt đầu bài đánh giá tổng hợp

Đây là cột mốc cuối của chương trình AIDD Foundation. 16 câu hỏi — 8 modules — toàn bộ hành trình từ LLM đến AIDD methodology.

▶ Bắt đầu làm bài — final.q (Markdown Quiz) ← Quay lại tổng quan khóa học

// AIDD Foundation · Sun* Internal Training · 8 Modules · 33 Lessons · 8 Quizzes