Nguyễn Tiến Lộc

10/06/2026

Video giới thiệu Về Solar System 3D - Mô phỏng hệ mặt trời 3D tương tác chạy hoàn toàn trên trình duyệt
--> Không cần cài đặt, không cần build
--> Chỉ cần mở file HTML là có thể khám phá Mặt Trời
--> 8 hành tinh
--> 11 vệ tinh lớn và vành đai tiểu hành tinh với ảnh bề mặt thật có nguồn gốc từ dữ liệu NASA.

Audio:
NASA : Discovery – Nice to be in orbit, Discovery – STS-26 Liftoff
Scott Buckley: 'Song Of The Forge' by Scott Buckley - released under CC-BY 4.0. www.scottbuckley.com.au

Call now to connect with business.

10/06/2026

🪐 KHI BA LÀM "VŨ TRỤ" CHO HAI CON 🚀

Hai đứa nhỏ nhà mình mê không gian vũ trụ từ bé. Tụi nó hay nói lớn lên muốn làm Flight Controller ở NASA — ngồi trong phòng điều khiển, theo dõi tàu vũ trụ bay giữa các hành tinh.

Trước giờ hai chị em chỉ được ngắm các hành tinh qua tấm bản đồ giấy dán trên tường. Đẹp thì đẹp, nhưng bản đồ giấy thì đứng yên — không thấy được Sao Thủy lao vun vút quanh Mặt Trời, không thấy 4 vệ tinh của Sao Mộc quay quanh nó như thế nào.

Nhân sự kiện ra mắt model mới 5 mới của Anthropic mình làm luôn cho hai con một hệ mặt trời 3D chạy ngay trên web

Giờ tụi nhỏ thích lắm,
🔭 Bay tới từng hành tinh chỉ click vào là vù tới liền
🌕 Zoom sát vào Europa, Titan, Io... với ảnh bề mặt thật từ dữ liệu
- Ngắm vành đai tiểu hành tinh với hàng trăm khối đá trôi giữa Sao Hỏa và Sao Mộc
- Tua nhanh thời gian để xem cả năm trên Trái Đất trôi qua trong vài giây
- Đọc thông tin từng hành tinh ngay trong bảng giới thiệu

Điều làm mình bất ngờ nhất: mình không gõ một dòng code nào. Chỉ mô tả bằng tiếng Việt thứ mình muốn — "cho camera bay tới hành tinh khi click", "thiên thạch phải là đá 3D gồ ghề chứ không phải chấm sáng" — và Claude dựng từng phần, sửa từng lỗi, đến cả README để đưa lên GitHub cũng viết luôn hai thứ tiếng.

Hai chị em tranh nhau con chuột, đứa đòi xem Sao Thổ, đứa đòi bay ra Sao Hải Vương 😄 Nhìn tụi nó tự khám phá, tự đọc xem vì sao Sao Kim quay ngược --> ước trước đây mình có cái này thì việc học cũng sẽ thú vị biết bao

Mình nghĩ: ước mơ NASA có thành hiện thực hay không chưa biết, nhưng sự tò mò trong mắt tụi nhỏ là thật.

Mình để dự án này mã nguồn mở, bố mẹ nào có con mê vũ trụ thì cho các bé vào chơi thử nhé

Biết đâu một ngày nào đó, trong phòng điều khiển ở Houston, có một Flight Controller người Việt từng bắt đầu từ một trang web nho nhỏ của ba làm cho 😊

07/06/2026

Hermes Skills Hub giúp AI có khả năng “học được quy trình làm việc của doanh nghiệp”.

AI biết rất nhiều thứ.

Nhưng có một vấn đề.

Nó quên rất nhanh.

Bạn hướng dẫn cách viết content. —> Ngày mai phải hướng dẫn lại.

Bạn chỉ cách phân tích khách hàng —> Tuần sau lại giải thích từ đầu.

Mỗi cuộc trò chuyện giống như đang đào tạo một nhân viên mới.

Và Skill Hub nơi tập trung kho skill khổng lồ từ của Nous Research khắc phục được điều đó.

Họ không xem “prompt” là trí nhớ.

Họ tạo ra thứ gọi là Skills.

Hiểu đơn giản:

Sau khi AI hoàn thành một công việc phức tạp, nó tự viết lại quy trình thành một tài liệu hướng dẫn cho chính nó.

Lần sau gặp việc tương tự:

Không cần học lại.
Không cần prompt lại.
Không cần giải thích lại.

Nó mở đó ra và làm tiếp.

Ví dụ:

* Viết content Facebook
* Phân tích lead CRM
* Review code
* Chăm sóc khách hàng
* Tạo proposal

Mỗi lần làm xong.

AI không chỉ hoàn thành nhiệm vụ.

Nó còn tích lũy thêm kinh nghiệm.

Mình nghĩ tương lai của AI có thể không phải là AI thông minh hơn.

Mà là AI nhớ được cách công ty bạn vận hành.

Nếu điều đó xảy ra…

Mỗi doanh nghiệp sẽ có một “nhân viên AI” được đào tạo bằng chính kinh nghiệm của doanh nghiệp đó.

Càng làm lâu —> Càng khó thay thế.

Và đó cũng là hướng mà minh sẽ tích hợp AI vào :

Không chỉ trả lời khách.

Mà học được cách bán hàng của doanh nghiệp.

Hermes Skill hub Kết hợp với Hermes Agent của cũng là tạo rất nhiều điều thú vị đáng để vọc và áp dụng

Nó có thể là một trong những repo AI quan trọng nhất năm 2026.

trong Hermes bao gồm các tài liệu kiến thức được nạp theo nhu cầu (on-demand), dùng cơ chế “progressive disclosure” để giảm token và cho phép agent tự tạo, tự chỉnh sửa, tự cải thiện kỹ năng qua thời gian.

Đây là một phần cốt lõi trong triết lý “self-improving agent” của dự án.

Điểm khiến Hermes Agent khác nhiều agent framework khác là agent có thể tạo kỹ năng mới từ kinh nghiệm thực tế, sau đó tiếp tục cải tiến kỹ năng đó trong các lần sử dụng sau.

—> Thật thú vị! , repo và skills hub mình để dưới comment👇

06/06/2026

Đây có thể là cách xin việc mới trong thời đại AI

Một nhà khoa học địa vật lý ở Đan Mạch vừa làm một việc rất đáng suy nghĩ:

Anh ấy tự “cắm” AI vào toàn bộ quy trình xin việc.

Tên anh ấy là Mads Lorentzen.

Là một tiến sĩ địa vật lý, Mads phát ngán với việc mỗi lần thấy một job phù hợp lại phải:

* Đọc JD
* So lại với kinh nghiệm cá nhân
* Sửa CV
* Viết cover letter
* Kiểm tra lỗi
* Xuất PDF
* Rồi lặp lại từ đầu với job tiếp theo

Thế là anh ấy làm luôn một repo mã nguồn mở trên GitHub, dùng Claude Code để biến AI thành một trợ lý ứng tuyển cá nhân.

Không phải chatbot hỏi gì đáp nấy.

Mà là một quy trình gần như hoàn chỉnh:

—> Đọc job → đánh giá độ phù hợp → viết CV → viết cover letter → tự review → sửa lại → xuất PDF

Điểm thú vị là repo này đến từ một nỗi đau rất thật:

—> Xin việc quá mất thời gian (bạn có công nhận điều này khi xin việc không!)

Và thay vì chịu đựng, anh ấy tự động hóa nó.

Mình thật sự thích 5 phần dưới:

1. Đọc và phân tích job

AI đọc JD, sau đó đánh giá mức độ phù hợp với hồ sơ của bạn dựa trên kỹ năng, kinh nghiệm, ngữ cảnh công việc, văn hóa công ty và nhiều yếu tố khác.

Không chỉ đọc keyword.
Nó cố hiểu xem bạn có thật sự hợp với vị trí đó không.

2. Viết CV theo từng job

Không dùng một CV gửi cho 50 công ty.

AI sẽ chọn lại những kinh nghiệm liên quan nhất, cắt bớt phần thừa và viết lại CV sao cho khớp với vị trí đang ứng tuyển.

Điểm đáng nói: CV được xuất bằng LaTeX, tức là hướng tới bản PDF chỉn chu, gọn và chuyên nghiệp.

3. Viết cover letter

Thay vì viết kiểu:

“Tôi nhận thấy rất thích hợp với vị trí này…”

AI tập trung vào câu hỏi quan trọng hơn:

Bạn đem lại giá trị gì cho công ty này?

Đây là khác biệt lớn giữa cover letter đọc cho có và cover letter khiến người tuyển dụng dừng lại.

4. Có AI thứ hai review lại

Đây cũng là phần mình thích nhất —> mình thường áp dụng trong phần lập trình sản phẩm

Một agent viết hồ sơ.
Một agent khác đóng vai reviewer.

Reviewer sẽ đọc lại, nghiên cứu công ty, tìm điểm yếu, phát hiện chỗ chung chung, thiếu thuyết phục hoặc chưa khớp với job.

Sau đó bắt agent đầu tiên sửa lại.

Tức là không chỉ “AI viết”.
Mà là AI viết, AI phản biện, rồi AI chỉnh tiếp.

5. Xuất file PDF hoàn chỉnh

Cuối cùng, hệ thống compile ra CV và cover letter dạng PDF.

Không dừng ở nội dung nháp.
Không bắt bạn copy qua Word rồi chỉnh tay từng dòng.

Điều đáng suy nghĩ không nằm ở cái CV

Điều đáng suy nghĩ là cách anh ấy nhìn việc xin việc như một hệ thống.

Trước đây, mỗi lần ứng tuyển là một việc thủ công:

Mở JD.
Sửa CV.
Viết.
Kiểm tra lại.
Gửi đi.
Lặp lại.

Bây giờ, anh ấy biến nó thành một workflow:

hồ sơ cá nhân → job cụ thể → tài liệu ứng tuyển cá nhân hóa

Bạn chỉ cần setup hồ sơ một lần.

Sau đó, mỗi job mới chỉ cần chạy lệnh /apply.

AI sẽ dựa trên dữ liệu thật của bạn để tạo bộ hồ sơ mới.

—> Còn một chi tiết rất hay

Repo này hiện có phần tìm job chủ yếu dành cho thị trường Đan Mạch, vì tác giả sống ở đó.

Nhưng phần quan trọng nhất không nằm ở job board.

Phần quan trọng là framework:

* Cách lưu hồ sơ cá nhân
* Cách phân tích job
* Cách viết lại CV
* Cách review chéo
* Cách xuất tài liệu
* Cách biến AI thành một quy trình có kiểm soát

Nghĩa là nếu dùng ở Việt Nam, bạn hoàn toàn có thể giữ workflow này và thay nguồn job bằng VietnamWorks, TopCV, ITviec, LinkedIn, CareerViet hoặc bất kỳ nền tảng nào khác.

—> Xu hướng mới rất rõ ở đây

AI không chỉ giúp bạn viết vài dòng cover letter.

AI đang dần trở thành một “hệ điều hành cá nhân” cho công việc.

Với xin việc, điều này nghĩa là:

Bạn không còn phải phụ thuộc hoàn toàn vào template CV, hay những mẹo tối ưu hồ sơ chung chung.

Bạn có thể tự xây một hệ thống riêng:

* Hiểu hồ sơ của bạn
* Biết điểm mạnh của bạn
* Đọc từng job
* Tùy biến từng hồ sơ
* Tự phản biện
* Tự xuất tài liệu hoàn chỉnh

Miễn phí.
Mã nguồn mở.
Có thể tùy biến.

Tất nhiên, bạn vẫn cần kiểm tra lại.
AI không thay bạn chịu trách nhiệm với nội dung ứng tuyển.

Nhưng nếu trước đây bạn mất vài tiếng để chuẩn bị một bộ hồ sơ, thì workflow kiểu này có thể rút xuống còn vài phút.

Đây là điều khiến tôi phải nhìn lại cách mình nghĩ về AI.

Không phải:

“AI có viết CV được không?”

Mà là:

“Mình có thể thiết kế cả quy trình làm việc nào để AI tham gia như một cộng sự thật sự?”

Repo GitHub mình để dưới comment nhé anh em 👇

01/06/2026

Understand-Anything - Đồ thị để DẠY bạn hiểu, không phải để khoe độ phức tạp.

Là một PLUGIN cho Claude Code (và nhiều nền tảng khác): biến BẤT KỲ codebase / knowledge base / docs nào thành GRAPH tương tác để khám phá, tìm kiếm và hỏi đáp.

Tình huống kinh điển: "Bạn mới vào team. Codebase 200.000 dòng. Bạn nên bắt đầu từ đâu?" → Tool này quét dự án bằng multi-agent pipeline, dựng graph mọi file/hàm/class/dependency, rồi mở dashboard trực quan để bạn THẤY bức tranh tổng thể.

- Tính năng chính của em nó:

• Structural graph — mỗi file/hàm/class là 1 node, click/search/khám phá
• Domain view — map code sang nghiệp vụ thật (domains, flows, steps)
• Knowledge base — phân tích wiki kiểu Karpathy LLM, gom cụm cộng đồng
• Guided tours — lộ trình học codebase theo đúng thứ tự dependency
• Fuzzy + semantic search — hỏi "phần nào xử lý auth?" ra kết quả đúng
• Diff impact analysis — đổi code này ảnh hưởng đâu, trước khi commit
• Persona-adaptive UI — điều chỉnh độ chi tiết theo vai (junior/PM/power user)
• Layer visualization — nhóm theo tầng kiến trúc (API/Service/Data/UI)

- Graph chỉ là file JSON → commit 1 lần, cả team dùng chung (khỏi chạy lại pipeline). Rất hợp onboarding & PR review.

--> Hình bên dưới là mình quét cho dự án

Nếu so với GitNexus mình đăng hôm trước: cùng ý tưởng "knowledge graph cho codebase".

-Anything thiên về DASHBOARD trực quan + dạy người mới hiểu kiến trúc.

thiên về cấp ngữ cảnh sâu cho AI agent qua MCP. Có thể bổ trợ nhau.

Ứng dụng vào thực tế và Link repo mình để dưới comment 👇

31/05/2026

GITNEXUS một "code intelligence engine" — biến BẤT KỲ codebase nào thành một knowledge graph (đồ thị tri thức): map toàn bộ dependency, lời gọi hàm (call chain), kế thừa class, và luồng thực thi (ex*****on flow).

Nếu so sánh với DeepWiki thì: "Giống DeepWiki nhưng sâu hơn" — DeepWiki giúp HIỂU code, GitNexus giúp PHÂN TÍCH code (vì graph lưu mọi quan hệ thật, không chỉ mô tả).

—> Hình bên dưới là Graph GITNEXUS của mà team đang triển khai

Điều mà em nó giải quyết được là: AI agent (Cursor, Claude Code, Copilot...) hay "mù ngữ cảnh" -> sửa code mà bỏ sót dependency → làm gãy call chain → ship lỗi.

sẽ tính trước (precompute) mọi quan hệ thành graph truy vấn được → agent trả lời đầy đủ trong 1 query thay vì dò mò nhiều lần. Kể cả model nhỏ cũng có "tầm nhìn kiến trúc" như model lớn

—> Còn đây là các tool em nó sở hữu:

- analysis — "đổi hàm X thì gãy cái gì?" (blast radius + mức độ rủi ro)

- 360° view — mọi tham chiếu vào/ra của 1 ký hiệu

- *****on flow tracing — truy vết luồng chạy

- -file rename — đổi tên đồng bộ nhiều file an toàn

- -diff impact — map dòng code thay đổi → process bị ảnh hưởng (kiểm tra trước commit)

- search (BM25 + semantic + RRF)

- Code Wiki — sinh tài liệu kiến trúc tự động

- query — truy vấn graph thô

—> Một số ứng dụng vào thực tế và link repo 👇

29/05/2026

Người đàn ông từ chối trở thành người giàu nhất lịch sử

Hãy thử tưởng tượng một điều.

Bạn tạo ra một công nghệ mà sau này hàng tỷ người sử dụng mỗi ngày.

Mỗi cú nhấp chuột, mỗi trang web, mỗi giao dịch trực tuyến, mỗi bài đăng mạng xã hội đều đi qua nền tảng do bạn tạo ra.

Bạn hoàn toàn có thể thu tiền từ nó.

Chỉ cần một khoản phí rất nhỏ thôi.

Và rồi bạn sẽ trở thành người giàu nhất trong lịch sử nhân loại.

Nhưng bạn đã chọn không làm vậy.

Đó chính xác là câu chuyện của Tim Berners-Lee – cha đẻ của World Wide Web.

Không phải Internet.

Internet đã tồn tại từ trước như một hệ thống kết nối các máy tính với nhau.

Điều Tim Berners-Lee tạo ra là thứ khiến Internet trở nên hữu ích với mọi người: World Wide Web.

Ông xây dựng những viên gạch đầu tiên của thế giới số mà chúng ta đang sống hôm nay: HTML, HTTP và URL.

Nói cách khác, ông đã tạo ra ngôn ngữ, giao thức và địa chỉ của web hiện đại.

Trình duyệt web đầu tiên được ông viết trên một chiếc máy tính NeXT tại CERN, Thụy Sĩ.

Trên chiếc máy đó có dán một tờ giấy nhỏ:

“DO NOT POWER DOWN” – ĐỪNG TẮT NGUỒN.

Vì thời điểm ấy, nếu ai đó vô tình rút điện…

…cả World Wide Web sẽ biến mất.

Nhưng điều đáng kinh ngạc nhất không phải là việc ông tạo ra web.

Mà là những gì ông đã làm ngay sau đó.

CERN khi ấy sở hữu toàn bộ phát minh này.

Theo mọi logic kinh doanh thông thường, họ hoàn toàn có thể đăng ký bằng sáng chế.

Thu phí bản quyền.

Bắt các công ty trả tiền để xây dựng website.

Tính phí cho trình duyệt.

Tính phí cho máy chủ.

Tính phí cho việc truy cập.

Nếu lựa chọn con đường đó, ngày nay có lẽ mỗi hoạt động trực tuyến của chúng ta đều đang tạo ra tiền cho một cá nhân hoặc một tổ chức nào đó.

Nhưng Tim Berners-Lee nhìn thấy một tương lai khác.

Ông hiểu rằng sức mạnh thật sự của web không nằm ở công nghệ.

Nó nằm ở số lượng người có thể tham gia.

Một mạng lưới chỉ trở nên giá trị khi mọi người đều có thể kết nối vào nó.

Miễn phí.

Không cần xin phép.

Không có rào cản.

Không có trạm thu phí.

Bởi ngay khi xuất hiện rào cản đầu tiên, thế giới sẽ không có một World Wide Web thống nhất.

Sẽ chỉ có hàng trăm mạng web nhỏ lẻ, chia cắt và không tương thích với nhau.

Và rồi một quyết định lịch sử được đưa ra.

Ngày 30/4/1993, CERN công bố World Wide Web cho toàn thế giới.

Không bằng sáng chế.

Không thu phí.

Không độc quyền.

Một văn bản chỉ dài nửa trang giấy đã từ bỏ toàn bộ quyền sở hữu trí tuệ đối với công nghệ có sức ảnh hưởng lớn nhất thời đại số.

Chỉ vài chữ ký.

Nhưng đã thay đổi lịch sử nhân loại.

Khoảnh khắc ấy, web không còn thuộc về bất kỳ cá nhân hay tổ chức nào.

Nó thuộc về tất cả mọi người.

Nhiều năm sau, Tim Berners-Lee từng nói:

“Nếu tôi yêu cầu thu phí, sẽ không có World Wide Web. Chỉ có rất nhiều mạng web nhỏ lẻ, và không mạng nào đủ quan trọng.”

Đó là một nghịch lý thú vị.

Chính quyết định từ bỏ quyền sở hữu đã tạo ra giá trị lớn nhất.

Chính việc không thu tiền đã tạo ra một hệ sinh thái trị giá hàng nghìn tỷ đô la.

Chính sự mở đã trở thành lợi thế cạnh tranh mạnh nhất.

Rất nhiều tỷ phú đã xuất hiện nhờ xây dựng doanh nghiệp trên nền web.

Nhưng người tạo ra nền móng của tất cả điều đó lại không trở thành một trong số họ.

Khi được hỏi vì sao không tìm cách kiếm tiền từ phát minh của mình, Tim Berners-Lee trả lời theo cách khiến nhiều người phải suy ngẫm.

Ông không tin rằng giá trị của một con người được đo bằng tài sản họ sở hữu.

Giá trị nằm ở những gì họ tạo ra cho thế giới.

Người đàn ông có thể đã sở hữu một phần của mọi cú nhấp chuột trên Internet…

…đã chọn không sở hữu bất kỳ phần nào trong số đó.

Bởi ông hiểu một điều rất đơn giản:

Có những thứ chỉ có thể trở nên vĩ đại khi chúng không thuộc về riêng ai.

World Wide Web là một trong số đó.

Và có lẽ, đó cũng là lý do nó đã thay đổi cả thế giới.

Đôi khi thứ tạo ra giá trị lớn nhất không phải là tìm cách “thu phí ở mọi điểm chạm”, mà là mở đủ rộng để cả hệ sinh thái cùng phát triển. Web, Linux, Kubernetes hay nhiều chuẩn mở khác đều chứng minh một điều: có những nền tảng chiến thắng không phải vì kiểm soát nhiều hơn, mà vì cho phép nhiều người tham gia hơn.

Mình để link repo OpenSource dưới comment nhé👇

29/05/2026

Đã lên 4.8 chưa anh em!

--> Vài điểm hay ho:

- Lập luận sâu: xử lý tốt các bài toán phức tạp, suy luận nhiều bước, phân tích kỹ trước khi trả lời.

- Lập trình mạnh: viết và sửa code, làm việc tốt qua công cụ như Claude Code.

- Làm việc với tài liệu: tạo file Word, Excel, PowerPoint, PDF, phân tích dữ liệu, tạo biểu đồ.

- Tra cứu thực tế: tìm kiếm web để cập nhật thông tin mới nhất.

Mình thích là em nó Trung thực hơn (honesty), điểm này là khác biệt lớn nhất so với 4.7.

4.8 chủ động báo cáo những điểm chưa chắc chắn về công việc của em nó và ít đưa ra các tuyên bố thiếu căn cứ.

26/05/2026