Sổ tay vận hành · v1.4

Quy trình R&D “Thực vọc”

Hướng dẫn cách vận hành các task Nghiên cứu & Phát triển tại AIDo — giúp thành viên làm chủ công nghệ mới có định hướng, không rơi vào “hố thỏ”, và xây dựng kho tri thức chung của vườn ươm.

“Nghiên cứu ở AIDo không phải là đọc lý thuyết. Nghiên cứu là phải ra được Sản phẩm thử nghiệm (Mini PoC) chạy được thực tế.”
Giai đoạn 1

Khởi tạo task — Top-down & Bottom-up

Task R&D tại AIDo đến từ 2 nguồn, thể hiện tính mở của vườn ươm:

Top-down

Mentor giao xuống

Để giải quyết bài toán cụ thể của đối tác. Mentor phải cung cấp Research Brief rõ ràng.

Bottom-up

Thành viên đề xuất

Bất kỳ ai cũng tự tạo được task R&D từ ý tưởng cá nhân, miễn là dùng AI và mang lại kiến thức mới. Biết đâu ý tưởng của bạn lại đổi hướng cả team.

Cấu trúc Research Brief (bắt buộc)

  1. Bối cảnh (The “Why”) — giải quyết khâu nào cho dự án, hoặc tính ứng dụng của ý tưởng cá nhân này là gì?
  2. Ràng buộc cốt lõi (Constraints) — giới hạn chi phí API, giới hạn dữ liệu, yêu cầu Local hay Cloud. Riêng với dữ liệu đối tác, ràng buộc bảo mật là tuyệt đối.
  3. Định nghĩa kết quả (Deliverables) — ghi rõ thứ cần trình bày: script chạy được, bản so sánh kết quả mô hình…
Giai đoạn 2

Thực thi “Time-box” & Luật Cờ Đỏ

  1. Quy tắc Time-box — mỗi task R&D nên đóng hộp trong 1 đến 3 ngày làm việc, tránh đi lạc quá sâu mà không ra kết quả.
  2. Luật Cờ Đỏ (Red Flag) — hết 50% thời gian mà code chưa chạy được thì bắt buộc báo lên group để mọi người nhảy vào gỡ rối. Không tự ôm lỗi một mình.
  3. “Hỏi Prompt, không hỏi Code” — Mentor chỉ gợi ý cách tư duy và cách viết prompt để AI sửa code, không viết code hộ, để bạn rèn kỹ năng tự giải quyết vấn đề.
Giai đoạn 3

Nghiệm thu — Show, don’t tell

Báo cáo R&D không phải là nộp file Word. Nó phải là một show diễn nhỏ 15–20 phút, qua video call hoặc offline:

  1. Demo live — chạy code, show kết quả thật ngay trên màn hình. Kể lại hành trình bạn đã vật lộn với prompt thế nào (những “vết xước”) để ra được kết quả này.
  2. Mổ xẻ giới hạn (Limit Discovery) — trả lời: công cụ hoặc mô hình này chạy sai, bộc lộ điểm yếu trong trường hợp nào? Tìm ra điểm yếu của AI quan trọng hơn việc khoe nó chạy đúng.
  3. Phản biện kiến trúc — cả nhóm cùng đặt câu hỏi mở rộng: scale, bảo mật, tối ưu cost — để đẩy tư duy lên level cao hơn.
Giai đoạn 4

Đóng gói & lan toả lửa đam mê

Kết quả R&D dù thành công hay thất bại (chứng minh công nghệ đó không khả thi) đều phải qua 2 bước bắt buộc:

Bước 1 — Chuẩn hoá lên Knowledge Base

Bắt buộc, để lưu lại logic: The “Golden” Prompt, code snippet lõi, và cảnh báo các lỗi ngớ ngẩn đã gặp.

Bước 2 — Lan toả & truyền lửa trực tiếp

Tri thức cất trên Notion là tri thức tĩnh. Sau khi đóng gói, hãy mang câu chuyện đó ra quán cafe cùng team, hoặc lên lịch một buổi Live Audio chớp nhoáng trên Discord. Dùng giọng điệu nhiệt huyết và ánh mắt tự hào của bạn để kích thích người khác — nhiệt huyết chỉ lây lan qua con người, không phải qua trang giấy.

Phiên bản 1.4 Cập nhật 05/08/2026 Thay đổi: Giai đoạn 3 & 4 chuyển sang “Live Demo trực tiếp” để tối đa hoá cảm xúc thật và khả năng truyền lửa.