Từ Ý Tưởng Đến Tư Duy Sản Phẩm Vibe Coding

Trong hai bài viết trước, chúng ta đã cùng tìm hiểu Vibe Coding là gì và cách bắt đầu Vibe Coding. Giờ đây, hãy cùng đi sâu vào phần quan trọng nhất: Tư duy sản phẩm - những hiểu biết nền tảng giúp bạn biến ý tưởng thành hiện thực.

Bao giờ cũng vậy, khi nảy ra một ý tưởng hay ho, não bộ chúng ta sẽ tự động vẽ ra một bức tranh tuyệt đẹp: sản phẩm hoàn thiện, người dùng hào hứng, mọi thứ chạy mượt mà. Rồi khi bắt tay vào làm, chạm mặt với thực tế, ta nhanh chóng nản lòng vì khoảng cách giữa tưởng tượng và hiện thực quá lớn. Nhiều "builder" từng hứng khởi đã bỏ cuộc ngay tại đây.

Bài viết này không phải về kỹ thuật hay công nghệ lập trình cao siêu. Đây là những chia sẻ của mình về tư duy sản phẩm phù hợp cho vibe coder như bạn - những người không qua đào tạo bài bản về làm sản phẩm, nhưng vẫn muốn nỗ lực biến ý tưởng thành sản phẩm thực tế, từng bước một tiến gần hơn tới đích.

Bốn Khung Tư Duy Bạn Sẽ Học

Trong bài viết này, tôi sẽ chia sẻ 4 khung tư duy (framework) đã giúp tôi xây dựng vnstock từ những dòng code rời rạc thành một thư viện có cấu trúc:

1. Top-Down/Bottom-Up: Khi nào dùng cái nào? Làm sao kết hợp?
2. Kim Tự Tháp Minto: Cách tổ chức ý tưởng lung tung thành cấu trúc rõ ràng
3. MECE: Chia module sao cho không trùng lặp, không thiếu sót
4. LEGO Thinking: Xây dựng sản phẩm dễ bảo trì và mở rộng

Sau đó, chúng ta sẽ đi qua 5 giai đoạn phát triển sản phẩm với Vibe Coding - từ ý tưởng đến sản phẩm hoàn chỉnh.

---

Framework 1: Top-Down & Bottom-Up - Hai Chiều Tư Duy

Hãy tưởng tượng bạn muốn xây một ngôi nhà.

Cách 1 - Từ tổng quát đến chi tiết (Top-Down):
Bạn bắt đầu với bức tranh tổng thể: "Tôi cần một ngôi nhà 2 tầng". Rồi chia nhỏ dần: tầng 1 có gì, tầng 2 có gì, từng phòng cần những vật liệu gì, v.v.

Đây là cách tư duy diễn dịch - bạn có một tầm nhìn rõ ràng ngay từ đầu, sau đó phân tích logic để xác định từng chi tiết cần thiết. Giống như khi bạn nói: "Tôi muốn một công cụ phân tích cổ phiếu" → rồi mới nghĩ đến cần những tính năng gì: lấy giá, vẽ biểu đồ, tính chỉ số...

Cách 2 - Từ chi tiết đến tổng thể (Bottom-Up):
Bạn bắt đầu từ những viên gạch nhỏ: xây từng bức tường, lắp từng cánh cửa, dần dần ghép thành phòng, rồi thành tầng, cuối cùng thành ngôi nhà hoàn chỉnh.

Đây là cách tư duy quy nạp - bạn làm từng phần nhỏ trước, rồi từ kinh nghiệm thực tế mới nhận ra cấu trúc tổng thể. Giống như khi bạn viết một đoạn code lấy giá cổ phiếu → rồi thêm code vẽ biểu đồ → cuối cùng mới nhận ra "À, mình đang xây một công cụ phân tích đấy!"

Trong thực tế, người làm sản phẩm giỏi sẽ kết hợp cả hai:

• Dùng cách tiếp cận "Top-Down" khi lên kế hoạch: Tôi muốn làm cái gì? Cần những phần nào?
• Dùng cách tiếp cận "Bottom-Up" khi thực hiện: Làm từng phần nhỏ, test thử, rồi ghép lại thành cái lớn hơn.

Hành Trình Vnstock: Từ Bottom-Up Đến Top-Down

Để bạn thấy rõ hai cách tư duy này hoạt động thực tế như thế nào, tôi xin chia sẻ hành trình xây dựng vnstock:

Giai đoạn 1 - Bottom-Up (2021-2023): Học bằng cách làm

Năm 2021, tôi bắt đầu với một Colab Notebook đơn giản - chỉ là vài hàm rời rạc để lấy dữ liệu cổ phiếu phục vụ phân tích cá nhân. Không có kế hoạch lớn lao, chỉ đơn giản là "cần lấy được giá GMD hôm nay".

Khi quyết định chia sẻ công cụ này, tôi bắt đầu nhóm các hàm thành module. Nhưng vẫn còn thiếu tính hệ thống - bạn có thể thấy trong module fundamental có hai hàm financial_report và financial_flow đặt cạnh nhau, nhưng lại lấy dữ liệu từ hai nguồn khác nhau (SSI và TCBS).

Tại sao lại như vậy? Đơn giản là tôi chưa có tầm nhìn tổng thể. Mỗi hàm được viết khi có nhu cầu cụ thể, rồi "ghép" vào thư viện. Đây chính là Bottom-Up thuần túy.

Bài học rút ra: Cách tiếp cận này giúp tôi hiểu sâu về thị trường, về nhu cầu thực tế của người dùng, và về những "cạm bẫy" khi làm việc với dữ liệu tài chính Việt Nam. Những kinh nghiệm này vô giá cho giai đoạn sau.

Giai đoạn 2 - Top-Down (2024-nay): Thiết kế có chủ đích

Đầu năm 2024, với kinh nghiệm tích lũy được, tôi khởi động dự án "vnstock-next" - lần này với tư duy hoàn toàn khác. Tôi bắt đầu bằng việc thiết kế kiến trúc tổng thể trước khi viết code:

Nhận diện nhu cầu

- Cấu trúc hàm phân cấp, dễ nhớ và áp dụng cho nhiều lớp tài sản khác nhau. Ví dụ: stock.price.some_function() | commodity.price.some_function() thay vì các hàm đơn lẻ thiếu trật tự và cần phải tra cứu mỗi khi dùng.
- Mô hình dữ liệu đầu ra cố định & chặt chẽ giúp dễ dàng lưu trữ vào cơ sở dữ liệu hoặc chuyển làm nguồn cấp cho các ứng dụng được liên kết để mở rộng tính năng. Ví dụ kết hợp các ứng dụng TA, Backtest, phân tích portfolio hiện có. Cân nhắc naming convention sử dụng `snake_case`
- Hỗ trợ automation testing giúp giảm thời gian kiểm tra, dễ phát hiện lỗi để đẩy nhanh thời gian phát hành khi quy mô của thư viện được mở rộng.
- Tối ưu cho performance. Cân nhắc sử dụng kết hợp với Polar cho các thành phần tính toán ưu tiên tốc độ xử lý và đa luồng.
- Cung cấp giải thích ý nghĩa của dữ liệu trả về (optional)

Lần này, tôi không viết code ngay. Thay vào đó, tôi dành thời gian:

• Phân tích những vấn đề của phiên bản cũ
• Nghiên cứu các thư viện tài chính quốc tế (yfinance, pandas-ta...)
• Thiết kế cấu trúc module có thể mở rộng
• Định nghĩa chuẩn dữ liệu đầu ra

Kết quả? Phiên bản mới có kiến trúc chặt chẽ hơn, dễ bảo trì hơn, và quan trọng nhất - dễ mở rộng khi cần thêm tính năng mới.

---

Framework 2: Kim Tự Tháp Minto - Từ Ý Tưởng Đến Cấu Trúc

Vấn Đề: Làm Sao Chuyển Từ Bottom-Up Sang Top-Down?

Bạn có thể thắc mắc: "Vậy làm sao để chuyển từ Bottom-Up sang Top-Down? Làm sao để thiết kế kiến trúc tổng thể khi đầu óc đang lung tung với hàng trăm ý tưởng?"

Giải Pháp: Kim Tự Tháp 4 Tầng

Câu trả lời của tôi chính là Kim tự tháp Minto - một framework tư duy đơn giản nhưng cực kỳ hiệu quả mà tôi đã áp dụng khi thiết kế lại vnstock.

Nguyên Lý Cơ Bản

Thực Hành: Phân Tích Bot Đặt Lệnh

Để bạn thấy rõ hơn, hãy cùng phân tích một ví dụ cụ thể - Bot đặt lệnh tự động:

Tầng 1 - CHƯƠNG TRÌNH (Đỉnh kim tự tháp):
Mục tiêu tổng thể: Bot Đặt Lệnh - một chương trình hoàn chỉnh tự động hóa việc giao dịch chứng khoán.

Tầng 2 - CHỨC NĂNG (Tầng giữa):
Để thực hiện được mục tiêu trên, bot cần 3 chức năng chính:

• Lấy Dữ Liệu: Thu thập thông tin thị trường, giá cổ phiếu, khối lượng giao dịch
• Phân Tích Tín Hiệu: Xử lý dữ liệu, tính toán các chỉ báo kỹ thuật, đưa ra quyết định mua/bán
• Đặt Lệnh: Thực thi lệnh giao dịch thông qua API của công ty chứng khoán

Tầng 3 - KHỐI LỆNH (Các module cụ thể):
Mỗi chức năng được chia nhỏ thành các module:

• Lấy Dữ Liệu: request (gửi yêu cầu), read (đọc dữ liệu), transform (chuyển đổi format)
• Phân Tích Tín Hiệu: indicator (tính chỉ báo kỹ thuật như RSI, MACD...)
• Đặt Lệnh: authen (xác thực tài khoản), capital (kiểm tra vốn), order (đặt lệnh)

Tầng 4 - DÒNG LỆNH:
Mỗi module lại chứa các hàm cụ thể - đây là nơi code thực sự được viết.

Áp Dụng Vào Vnstock

Khi áp dụng cách tư duy này vào vnstock-next, tôi đã:

1. Đỉnh: Xác định mục tiêu - "Thư viện dữ liệu tài chính có cấu trúc, dễ mở rộng"
2. Tầng giữa: Chia thành các module theo chức năng - Listing, Company, Quote, Finance, Trade, ...
3. Đáy: Thiết kế các class và hàm cụ thể cho từng module

Lợi Ích Của Cách Tư Duy Này

• Không bị lạc trong chi tiết: Luôn nhìn thấy bức tranh tổng thể từ trên xuống
• Dễ giải thích cho người khác: Cấu trúc rõ ràng, logic chặt chẽ theo tầng
• Biết ưu tiên: Việc nào quan trọng làm trước (top-down), việc nào có thể để sau
• Dễ mở rộng: Thêm tính năng mới chỉ cần "cắm" vào đúng tầng mà không ảnh hưởng các tầng khác

---

Framework 3: MECE - Chia Module Không Trùng, Không Thiếu

Vấn Đề: Làm Sao Chia Module Đúng Cách?

Giờ bạn đã biết cách dùng Kim Tự Tháp để tổ chức ý tưởng thành các tầng. Nhưng khi áp dụng vào vnstock, tôi gặp phải một thách thức: Làm sao để chia module sao cho không trùng lặp và không thiếu sót?

Giải Pháp: Không Trùng Lặp, Không Bỏ Sót

Câu trả lời là nguyên tắc MECE (Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive, phát âm là "mi-si") - một khái niệm từ tư vấn chiến lược nhưng cực kỳ hữu ích cho việc thiết kế sản phẩm:

Thực Hành: Vnstock Cũ vs Mới

Cách chia KÉM HIỆU QUẢ (phiên bản cũ):

Thư viện vnstock có module `fundamental` chứa:
- Hàm `financial_flow` lấy dữ liệu BCTC từ SSI
- Hàm `financial_report` lấy dữ liệu BCTC từ TCBS

→ Vấn đề: Cả 2 hàm trên đều dùng để lấy dữ liệu BCTC nhưng tên khác nhau và đặt cùng module" → Chồng chéo!

Cách chia HIỆU QUẢ (hiện tại):

Thư viện vnstock có:
- Listing: Danh sách mã chứng khoán niêm yết
- Company: Thông tin công ty (giới thiệu, lãnh đạo, công ty con, vv)
- Quote: Dữ liệu giá (lịch sử, khớp lệnh)
- Fundamental: Dữ liệu cơ bản (báo cáo tài chính, chỉ số tài chính, thuyết minh BCTC)
- Trading: Thông tin sổ lệnh trên bảng giá và giao dịch
- Macro: Dữ liệu kinh tế vĩ mô
- Commodity: Dữ liệu hàng hóa

→ Tốt: Mỗi module có trách nhiệm riêng, không trùng, gộp lại đủ, nhưng vẫn còn có thể tối ưu hơn theo thời gian

Hãy thử áp dụng tư duy logic này vào dự án của bạn nhé!

---

Framework 4: LEGO - Xây Dựng Sản Phẩm Có Thể Mở Rộng

Vấn Đề: Làm Sao Để Dễ Bảo Trì Và Mở Rộng?

MECE giúp bạn chia module đúng cách. Nhưng làm sao để các module này hoạt động cùng nhau một cách linh hoạt? Làm sao để khi cần thay đổi một module, các module khác không bị ảnh hưởng?

Giải Pháp: 3 Nguyên Tắc LEGO

Hãy nghĩ về LEGO. Mỗi mảnh LEGO là một khối độc lập, nhưng bạn có thể ghép chúng lại thành vô vàn thứ khác nhau: nhà, xe, tàu... và thậm chí là cả một thành phố.

Làm sản phẩm cũng vậy. Thay vì xây một khối to kềnh khó sửa đổi, bạn nên:

1. Mỗi khối làm một việc duy nhất
   Ví dụ trong vnstock: Module Quote chỉ lo lấy dữ liệu giá, không lo tính toán chỉ báo kỹ thuật

2. Các khối dễ dàng kết nối
   Output của Quote là DataFrame chuẩn → Input của chương trình tính toán chỉ báo kỹ thuật Technical cũng là DataFrame → Ghép nối mượt mà

3. Thay thế một khối không ảnh hưởng khối khác
   Muốn đổi nguồn dữ liệu từ VCI sang TCBS? Chỉ cần thay logic bên trong Quote, các module khác không cần sửa

Lợi Ích Thực Tế

Nhờ tư duy LEGO, khi phát triển vnstock:

• Dễ gỡ lỗi: Lỗi ở đâu? Chỉ cần kiểm tra logic của module đó, không phải đọc lại toàn bộ code
• Dễ kiểm thử: Kiểm thử từng module riêng, không cần thử toàn bộ hệ thống
• Dễ mở rộng: Thêm nguồn dữ liệu mới? Chỉ cần bổ sung thư mục và các module bên trong vnstock.explorer.
• Tái sử dụng: Cấu trúc các module như Quote có thể áp dụng cho các loại tài sản khác nhau (crypto, forex, vv.) và nguồn dữ liệu khác nhau, không chỉ cổ phiếu.

---

Khi Nào Dùng Framework Nào?

Bạn có thể thắc mắc: "Vậy trong 4 frameworks này, tôi nên bắt đầu với cái nào?" Câu trả lời phụ thuộc vào vấn đề bạn đang gặp:

🤔 "Tôi không biết bắt đầu từ đâu"
→ Dùng Bottom-Up: Làm từng phần nhỏ trước, rồi từ kinh nghiệm sẽ nhận ra cấu trúc tổng thể

📊 "Tôi có ý tưởng nhưng lộn xộn, không biết tổ chức như thế nào"
→ Dùng Kim Tự Tháp: Viết đỉnh (mục tiêu), tầng giữa (chức năng), đáy (chi tiết)

🔀 "Module của tôi bị trùng lặp chức năng"
→ Áp dụng MECE: Kiểm tra xem có module nào làm việc giống nhau không, gộp hoặc tách chúng

🔧 "Code của tôi khó bảo trì, thay đổi một chỗ ảnh hưởng nhiều chỗ khác"
→ Tư duy LEGO: Tách thành các module độc lập, mỗi module một trách nhiệm

💡 Lời khuyên: Thường thì bạn sẽ dùng cả 4 theo thứ tự:

1. Bottom-Up để bắt đầu
2. Kim Tự Tháp để tổ chức lại
3. MECE để chia module đúng
4. LEGO để dễ bảo trì

---

Áp Dụng Vào Thực Tế: 5 Giai Đoạn Phát Triển Sản Phẩm

📍 Bạn đang ở đây: Học cách áp dụng 4 frameworks vào từng giai đoạn phát triển
🎯 Sau phần này bạn sẽ: Biết mình đang ở giai đoạn nào và nên kỳ vọng gì

Đây là phần quan trọng nhất: biết bạn đang ở đâu, và nên kỳ vọng gì ở mỗi giai đoạn.

Giai Đoạn 1: Ý Tưởng (một - vài giờ)

Bạn đang làm gì: Viết ra ý tưởng, vẽ vài nét sơ bộ
Kỳ vọng thực tế: Một tờ giấy A4, hoặc vài dòng ghi chú trên điện thoại
Sản phẩm ra sao: Chưa có gì cả, chỉ có mô tả bằng lời

Ví dụ:

"Tôi muốn làm một trang web đơn giản để xem giá cổ phiếu Việt Nam. Gõ mã chứng khoán vào, hiện ra giá và biểu đồ."

Lưu ý: Đừng mơ tưởng quá nhiều. Chỉ cần viết đủ để bạn nhớ được ý tưởng là đủ.

Giai Đoạn 2: Bản Nháp Thô (một - vài ngày)

Bạn đang làm gì: Chứng minh ý tưởng có khả thi không
Kỳ vọng thực tế: Chạy được trên máy mình, code rối bời cũng không sao
Sản phẩm ra sao: Một đoạn code thô sơ, có thể rất lộn xộn

Giai đoạn này code của bạn có thể như thế này:

• Cách đặt tên hàm, biến thiếu cấu trúc, dài ngoằng
• Không có giải thích gì hoặc ghi chú quá nhiều cho một số logic
• Nhưng QUAN TRỌNG: nó chạy được và cho kết quả!

Ví dụ:

# Lấy giá cổ phiếu VNM
import pandas as pd
import requests
data = requests.get("https://trading.vietcap.com.vn/api/price/marketIndex/getList").json()
df = pd.DataFrame(data)
print(df) # In ra bảng dữ liệu các mã index

Lưu ý: Nhiều người sa đà hoàn thiện ở giai đoạn này → không cần thiết! Mục tiêu bây giờ chỉ là "chạy được", không phải "chạy mượt".

Giai Đoạn 3: Sản Phẩm Mẫu / MVP (một - vài tuần)

MVP là viết tắt của "Minimum Viable Product" - tạm dịch: sản phẩm tối giản nhưng dùng được.

Bạn đang làm gì: Làm cho người khác dùng thử được
Kỳ vọng thực tế: Chạy được những tình huống cơ bản, có thể còn lỗi
Sản phẩm ra sao: Một trang web đơn giản, hoặc một công cụ người khác cài được

Ví dụ: Trang web tra giá cổ phiếu

• Gõ mã VNM vào → Hiện giá ✅
• Gõ mã sai → Báo lỗi ✅
• Vẽ biểu đồ → Có, nhưng đơn hơi "xấu" ✅
• Thiết kế đẹp? → Chưa, để sau
• Chạy nhanh? → Chưa, để sau
• Có nhiều tính năng? → Chưa, chỉ làm cái chính thôi

Giai Đoạn 4: Phiên Bản Beta (một - vài tháng)

Beta nghĩa là "gần xong, nhưng chưa hoàn toàn ổn định".

Bạn đang làm gì: Cải thiện dựa trên phản hồi người dùng
Kỳ vọng thực tế: Ổn định hơn, xử lý được nhiều tình huống
Sản phẩm ra sao: Người lạ có thể dùng mà không cần bạn hướng dẫn

Ví dụ tiếp trang web tra cổ phiếu:

• Xử lý được khi mạng chập chờn ✅
• Có hướng dẫn sử dụng cơ bản ✅
• Ghi lại lỗi để fix sau ✅
• Giao diện khá hơn (nhưng chưa đẹp lắm) ✅
• Có thể tra nhiều mã cùng lúc ✅

Lưu ý: Nhiều sản phẩm thành công "mắc kẹt" ở giai đoạn Beta rất lâu. Đừng lo, điều này bình thường. Gmail của Google ở giai đoạn Beta tận 5 năm!

Giai Đoạn 5: Sản Phẩm Chính Thức (3 - 6 tháng)

Bạn đang làm gì: Trau chuốt, tối ưu, chuẩn bị cho quy mô lớn
Kỳ vọng thực tế: Chạy ổn định, ít lỗi, nhiều người dùng cũng không sập
Sản phẩm ra sao: Đầy đủ tính năng, tài liệu hướng dẫn chi tiết

Ví dụ:

• Chạy nhanh kể cả khi nhiều người dùng cùng lúc ✅
• Có video hướng dẫn sử dụng ✅
• Có đội ngũ hỗ trợ (có thể chỉ là bạn) ✅
• Thiết kế chuyên nghiệp ✅
• Tự động kiểm tra lỗi ✅

Lưu ý: Đừng nghĩ phải đến giai đoạn này mới "ra mắt" sản phẩm. Nhiều sản phẩm đã có người dùng từ giai đoạn MVP rồi!

Mức Độ Chi Tiết - Đừng Đi Quá Sâu Quá Sớm

Một sai lầm phổ biến: đào quá sâu vào chi tiết ngay từ đầu.

Hãy nghĩ về việc lên kế hoạch du lịch:

Giai đoạn đầu (chi tiết thô):

• Đi Đà Lạt
• Nghỉ 3 ngày 2 đêm
• Đi tháng 3

Giai đoạn giữa (chi tiết trung bình):

• Bay chuyến 6h sáng ngày 15/3
• Khách sạn gần trung tâm
• Ngày 1: Check-in, cafe phố, chợ đêm
• Ngày 2: Thác Datanla, vườn hoa, thử món nướng
• Ngày 3: Mua đặc sản, bay về

Giai đoạn cuối (chi tiết rất rõ):

• Bay VJ141, 6:30, ghế 12A
• Khách sạn ABC, 123 đường XYZ
• 9h: Cafe tại quán DEF
• 10h30: Di chuyển đến chợ
• v.v.

Áp dụng vào làm sản phẩm:

Khi mới bắt đầu, chỉ cần:

1. Lấy được dữ liệu
2. Xử lý dữ liệu
3. Hiển thị kết quả

Đừng lo ngay từ đầu về:

• Dữ liệu phải lưu ở đâu
• Nếu máy chủ sập thì sao
• Nếu có 1 triệu người dùng cùng lúc thì sao

Những thứ đó để sau, khi bạn thực sự cần đến.

Tâm Lý Cần Có

1. Chấp nhận "xấu" ở giai đoạn đầu

Sản phẩm đầu tiên của bất kỳ công ty dù là "kỳ lân" hay "kỳ nhông" ở giai đoạn đầu cũng đều rất đơn sơ. Đừng so sánh sản phẩm giai đoạn 1 của bạn với sản phẩm giai đoạn 5 của người khác.

2. Làm xong rồi mới biết cần gì

Bạn không thể biết hết mọi thứ từ đầu. Nhiều tính năng bạn nghĩ "cực kỳ cần thiết" hóa ra không ai dùng. Nhiều thứ bạn không nghĩ đến lại là thứ người dùng thích nhất.

3. "Hoàn thiện" hơn "Hoàn hảo"

Một sản phẩm xong 80%, có người dùng, tốt hơn một sản phẩm hoàn hảo 100% nhưng chưa bao giờ ra mắt.

4. Phản hồi là vàng

Đừng ngại cho người khác dùng thử sớm. Mỗi phản hồi là một bài học giúp bạn làm tốt hơn.

Kết: Hành Trình Quan Trọng Hơn Đích Đến

Làm sản phẩm không phải một cuộc chạy nước rút 100m, mà là một cuộc đua marathon. Quan trọng không phải bạn xuất phát nhanh như thế nào, mà là bạn có chạy đến đích hay không.

Những điều cần nhớ:

• Nhìn tổng thể trước, chi tiết sau
• Chia nhỏ vấn đề, làm từng phần
• Mỗi giai đoạn có mục tiêu riêng
• Đừng cầu toàn quá sớm
• Phản hồi sớm, cải thiện liên tục

Và quan trọng nhất: Hãy bắt đầu hôm nay với một bước nhỏ, thay vì mơ về một bước nhảy vọt hoàn hảo mãi không thành hình.

Vì cuối cùng, sản phẩm tồi nhất là sản phẩm không bao giờ được làm ra.

---

Bước Tiếp Theo Của Bạn

Giờ bạn đã hiểu tư duy sản phẩm trong Vibe Coding, đây là những bước tiếp theo:

Nếu bạn chưa đọc các bài trước:

• 📖 Vibe Coding là gì? Lập trình cho lĩnh vực chứng khoán với AI - Hiểu rõ phương pháp Vibe Coding và tại sao nó là cuộc cách mạng
• 🚀 Bắt đầu Vibe Coding như thế nào? - Hướng dẫn chi tiết 2 giờ đầu tiên và lựa chọn công cụ

Nếu bạn muốn thực hành ngay:

• 💻 Xây dựng công cụ phân tích chứng khoán: Python Vibe Coding với AI: Phân tích Dữ Liệu & Đầu Tư Chứng Khoán
• 🌐 Tạo website chuyên nghiệp: Vibe Coding Website với Firebase Studio

Nếu bạn chưa sẵn sàng:
Đừng vội. Hãy bắt đầu với một ý tưởng nhỏ nhất - có thể chỉ là một script Python tự động tải dữ liệu giá cổ phiếu mỗi sáng. Áp dụng tư duy từ bài viết này: bắt đầu với bản nháp thô, không cần hoàn hảo, chỉ cần chạy được.

---

Series Vibe Coding chia sẻ những trải nghiệm thực tế từ hành trình xây dựng vnstock và các dự án khác. Không màu mè, không lý thuyết suông - chỉ có những bài học đúc kết từ việc thực sự làm sản phẩm.