Bài viết mới nhất từ các builder tại xào.lab

[Week 1] Ý TƯỞNG TRÊN XE BUS

Mỗi ngày, mình dành 1h15 phút để đi bộ và xe bus từ nhà đến chỗ làm. Thời gian đó, mình không để phí. Với niềm đam mê đọc sách và nghiên cứu các thể loại siêu hình, bí ẩn, tâm linh huyền bí, mình coi đây là cơ hội quý giá.

Gần đây, mình nghe lại rất nhiều podcast về UFO, UAP và những hiện tượng kỳ lạ khác. Có quá nhiều thông tin cập nhật hay, thú vị, nhưng lại nằm rải rác. Mình muốn làm một điều gì đó để phân loại, tổng hợp chúng một cách khoa học, dễ hiểu, giúp mọi người có cái nhìn toàn diện hơn về thế giới kỳ diệu này.

Thế là, dự án xLib - Thư viện Dị thường ra đời!

xLib sẽ tập trung vào ba mảng trụ cột:

1. UFO/UAP: Cập nhật thông tin, hồ sơ, bằng chứng về các vật thể bay không xác định.

2. Siêu hình học: Khám phá thế giới linh hồn, tiền kiếp, tâm linh...

3. Vô vi: Tổng hợp tri thức về triết học phương Đông, thiền định, đạo gia...

Đặc biệt, dự án ưu tiên:

• Bảo toàn nguồn gốc nội dung, đảm bảo tính chân thực.

• Phân loại khoa học, giúp bạn dễ dàng tìm kiếm thông tin.

• "Đọc ngắn - Hiểu", tối ưu thời gian cho người đọc.

Với sự hỗ trợ của các công cụ tìm kiếm, lọc, bản đồ thời gian và đồ thị quan hệ, xLib hứa hẹn mang đến một trải nghiệm khám phá thế giới dị thường vô cùng thú vị và bổ ích.

Các phân loại tại xLib chỉ mô tả nguồn hoặc phương pháp tiếp cận, không khẳng định một tuyên bố là đúng hay sai. Mọi ý kiến đóng góp, chia sẻ đều được trân trọng!

Hãy cùng xLib khám phá những bí ẩn chưa được giải đáp của thế giới này!

[Week 4] almost done, 2 ngày cuối tuần test 2 tính năng quan trọng Audio và Sổ tay bẩy đề, tranh thủ làm design spec cho tính năng cuối cùng, Thư viện đề mẫu..

Mình nói tranh thủ vì đang bận triển khai 1 ý tưởng mới, PKD, sẽ post detail qua dự án mới

Còn 2 ý tưởng vẫn đang xếp hàng.. ôi.. ước gì cuối tuần dài hơn...

View từ office cty mình.

Chúc cả nhà tuần mới nhiều năng lượng

[Week 3] Đốt token và chiến thuật ưu tiên BA

Xong tuần 2, token cháy nhanh hơn mình tưởng, kiểu đang máu, cho nó code khí thế... nhưng sau đó thì rework khá nhiều.

Week 3 mình start sáng nay, T.7, mình đã bình tâm chậm lại, ko cắm cúi code code test test nữa, mình đọc lại hết tất cả user story sắp làm thật chậm, nghiền ngẫm, đặt mình vào ngữ cảnh của cb hs sinh viên, nếu dùng tính năng này sẽ gặp nhưng khó khăn gì, rồi mình gạch đầu dòng ra đưa lên 2 con AI cho nó đọc và phản biện qua lại, cho 2 tính năng: Audio mode study và Trap-handbook.

Mình cũng đang suy nghĩ có nên lên kệ ở version 2 luôn ko, chỉ có offline, còn AI assist feature mình sẽ thăm dò user từ từ sau

Token usage:

- implement v2.2 language: 2%

- phân tích v2.5: 4%

- phân tích v2.3 trap-handbook: 2%

- phân tích v2.4 audio-mode: 1%

[Week 2] Vibe code thì rất nhanh, nhưng bug thì cả rỗ, fix đã luôn :D
Và thêm một kinh nghiệm làm tài liệu BRD, biz requirment doc, mình đã không viết rõ ra tất cả user story cần thiết trong scope, nên lúc dev xong feature thì thiếu use case này hụt case kia, scope cứ phình ra..

Lesson learn: BRD là phải có user story

Vừa mới áp dụng vào feature xử lý dạng câu hỏi Đúng Sai của bài thi đánh giá năng lực, đã thấy cuộc sống nhẹ nhàng trở lại..

AI nó vẫn đang code feature tiếp theo xử lý công thức STEM và hình ảnh/biểu đồ của đề thị Địa lý và Sinh học, nhìn progress nó tự test lâu hơn, vì mình đã yêu nó phải auto test lại pass hết tất user story mới gọi là done, nãy giờ nó code chưa xong luôn, hơn 20 min rồi,.. mình tranh thủ lên xaolab đăng bài

ảnh chụp một số bug ui nho nhỏ đã fix xong, bug bự fix hết gòi kkk :D

[Week 2] Dịp nghỉ lễ vừa rồi, mình quyết định làm một bản POC (Proof of Concept) để giải quyết nghi vấn lớn nhất trước khi code sâu: Liệu thư viện OCR on-device miễn phí của Google có nhận diện tiếng Việt đủ nhanh và chính xác trên điện thoại thật?

Kết quả thực tế vượt ngoài mong đợi:

• Tốc độ: Mất khoảng 1.3 giây để bóc tách trọn vẹn một trang A4.

• Độ chính xác: Nhận diện dấu thanh tiếng Việt rất chuẩn, ít bị lỗi vỡ ký tự.

• Độ tương thích: Chạy mượt mà ngay trên chiếc Samsung S10e (mua từ năm 2020) với camera đã cũ, xử lý hoàn toàn tài nguyên của đt, ko cần server.

Sau khi giải phóng được nút thắt kỹ thuật này, mình dành trọn 2 ngày tiếp theo để phân tích kiến trúc và bắt tay vào giai đoạn 1. Lần này, mình áp dụng một nguyên tắc kỷ luật khi vibe code với AI: Cấm AI nhảy vào viết code ngay lập tức. Mình bắt AI đóng vai trò vừa là PO phản biện các tính năng mình nhóm theo giai đoạn đề xuất, vừa Tech Lead để thiết kế project structure, lên chi tiết kế hoạch triển khai (Implementation Plan) cho từng module.

Lộ trình 3 giai đoạn của Byte Quiz:

📌 Giai đoạn 1 (Tuần 1 - 2): Core Engine 100% Offline

• Quét và bóc tách đề thi layout 1 cột và 2 cột qua camera bằng Google ML Kit on-device.

• Trình làm bài trắc nghiệm tối giản, hỗ trợ linh hoạt cả câu hỏi đơn lẫn nhiều đáp án đúng (multi-choice).

• Tính năng "Cày đề": Tự động thống kê, gom tất cả các câu làm sai vào một danh sách riêng để người học luyện đi luyện lại cho đến khi thuộc lòng.

• Hỗ trợ xuất/nhập file đề nhẹ để bạn bè cùng lớp chia sẻ ôn tập chéo.

📌 Giai đoạn 2 (Tuần 3): Trợ lý AI

• Bóc tách các câu hỏi và đáp án có kèm hình ảnh, sơ đồ minh họa.

• AI Auto-Solve: Chụp bộ đề chưa có lời giải, AI phân tích, tìm đáp án và kèm lời giải thích ngắn gọn.

• AI tự động tạo bộ trắc nghiệm từ tài liệu/slide đưa vào (giới hạn 5 trang/lần).

📌 Giai đoạn 3 (Tuần 4): Kiểm thử & Lên kệ CH Play

• Test thực tế trên nhiều dòng máy Android cấu hình yếu, sửa lỗi vặt và tinh chỉnh UI/UX.

• Tối ưu hiệu năng bộ nhớ đệm, đóng gói bản production và phát hành chính thức lên Google Play Store.

AI khuyên dùng Flutter để chạy trên cả Android và iOS đều đc. Cuối tuần này mình bước qua tuần 2.
- một số hình ảnh POC

[Week 1] Mổ xẻ SnapQuiz & iQuiz: Thị trường ngập tràn app tạo đề thi, vì sao học sinh viên vẫn chưa thỏa mãn? Nỗi đau thực sự là gì?

Dạo một vòng CH Play, không khó để tìm thấy các app biến tài liệu thành trắc nghiệm bằng AI như SnapQuiz hay iQuiz. Trải nghiệm thực tế cho thấy họ làm rất tốt: giao diện hoạt họa bắt mắt, nhận diện tài liệu nhanh và tạo đề khá mượt mà.

Nhưng tôi thử đặt mình vào vị trí một sinh viên chỉ còn 48 tiếng trước giờ thi, mình nhận ra 3 rào cản lớn khiến tệp người dùng này nhanh chóng gỡ app:

1. Bức tường thu phí (Hard Paywall) ngay trước kỳ thi

Đa số các ứng dụng hiện nay chọn mô hình thu phí thuê bao theo tuần (khoảng 30.000đ – 100.000đ/tuần) hoặc bắt xem quảng cáo video ngắt quãng liên tục để tích điểm. Với sinh viên mùa thi, việc đang tập trung giải đề mà bị gián đoạn hoặc bị đòi thẻ tín dụng là lý do lớn nhất khiến họ bỏ cuộc.

2. Tập trung vào "Chơi" hơn là "Thực chiến phòng thi"

Các app làm rất tốt việc game hóa (XP, Streak theo ngày). Nhưng sinh viên ôn thi cấp tốc (cramming) không cần cày cấp; họ cần áp lực phòng thi: bấm giờ chính xác từng giây và đặc biệt là tự động gom tất cả câu làm sai lại thành một vòng lặp để nhồi kiến thức cho đến khi đạt 100%.

3. Thiếu tính cơ động ngoại tuyến (Offline-first)

Hầu hết ứng dụng phụ thuộc hoàn toàn vào server đám mây. Mất kết nối, mạng ký túc xá chập chờn hay ngồi ôn bài trên xe buýt là ứng dụng ngừng hoạt động.

Khoảng trống của Byte Quiz nằm ở đâu?

Byte Quiz không cố gắng trở thành một mạng xã hội học tập hào nhoáng. Mình định vị app là một công cụ thực chiến tối giản, chạy 100% Offline:

• Quét tài liệu và làm đề trực tiếp trên bộ nhớ máy (Local Database), không cần Internet.

• Không ép mua gói tuần; tập trung vào chế độ luyện phản xạ câu hỏi sai.

• Cho phép xuất gói đề nhẹ dạng mã chia sẻ để gửi cả lớp cùng ôn.

Mọi người nghĩ rào cản lớn nhất khi các bạn sinh viên tự ôn thi trắc nghiệm hiện nay là gì: Thiếu đề thi chuẩn, hay lười làm đi làm lại các câu bị sai?

Rất mong nhận được góp ý của anh em cộng đồng Xào Lab!

Đã xây dựng xong khung.

Thêm bước API với AI và kết nối với domain nữa là sẵn sàng ra lò.

[Week 1] Khai tử 1 ý tưởng để cứu 1 ý tưởng: Hành trình thoát khỏi bẫy "overthinking"

Thú thật với anh em, suýt chút nữa là mình đã bỏ cuộc ngay từ vạch xuất phát.

Tuần trước, mình bắt đầu với ý tưởng byteCast (dùng AI tóm tắt podcast tiếng Anh để làm kho tri thức cá nhân). Sau khi làm phân tích thị trường, nghiên cứu đối thủ kỹ càng thì mình bắt đầu rơi vào bẫy Analysis Paralysis (tê liệt vì phân tích): thấy thị trường đã có tool làm rồi, AI cũng chỉ ra đủ rào cản... Thế là mình ngâm, ngẫm nghĩ 2-3 ngày, 5-7 ngày rồi động lực tụt dần về 0. Ý tưởng đầu tiên chính thức bị "đắp chiếu".

Nhưng thay vì ngồi tiếc, tối qua mình quyết định làm lại bài tập tuần 1 cho ý tưởng số 2: ByteQuiz.

Lần này, mình bám chặt vào một bài toán thực tế của học sinh sinh viên: Giúp cb sv ôn thi cấp tốc bằng cách chụp ảnh tài liệu thành đề luyện thi trắc nghiệm. Luyện phản xạ 100% Offline mọi lúc mọi nơi. Nếu phase 1 tốt đẹp, sẽ tiến lên phase 2: dùng AI chuyển từ kiến thức trong giáo trình thành bộ đề, khi giáo viên không chia sẽ bộ đề.

Lần này, nỗi sợ "ý tưởng lại bị trôi" vẫn xuất hiện. Nhưng mình nhận ra: Nếu cứ âm thầm làm một mình, sự trì hoãn sẽ lại thắng.

Đó là lý do hôm nay mình quyết định tạo dự án Byte Quiz chính thức trên Xaolab. Mình công khai hành trình này để tự khóa đường lùi, cam kết bắt tay vào dựng bản MVP đầu tiên cùng VSCode và Flutter trong tuần này.

Có anh em maker nào vẫn bị kẹt trong cái bẫy "overthinking này hem?" Nào mạnh dạn lên nha.

Success is a journey, not a destination.

Cheers

Tranh thủ nghỉ lễ, mình muốn bắt tay làm các bước tiếp theo.

• Sau khi nghiên cứu, mình đã làm xong được PRD. Ngoài các bước như chị Xào hướng dẫn, mình có kêu Claude check sự nhất quán giữa phân tích Job-to-be-done và thiết kế trong PRD -> nhờ thế mình bổ sung và điều chỉnh vài định hướng quan trọng.

• Mình chuyển sang dựng khung với Claude code mà thấy nó đề xuất màu, chức năng, chữ hơi bất ổn nên mình chuyển bước thiết kế qua Claude Design.

• Đảo ngược thứ tự chút, mình làm Design system trước, dựng khung sau. Chắc tại mình bias cao, không chịu được UI xấu. :v

• Mình định sẽ dựng xong UI ở Claude design, sau đó chuyển code cho Claude code làm phần backend tiếp.

Kết thúc hôm nay, dựng được design system với tone màu, chữ khá ưng bụng + 1 khung UI tàm tạm, còn sửa nhiều. :D

Good work, hẹn mọi người cập nhật tiếp.

Cảm ơn bạn đã đã đọc đến đây ;)

Đã thêm /llms.txt để cho các AI Models dễ dàng route trong site.

https://luatbanquyen.com/llms.txt

Mình làm được đến đây rồi, nhưng chưa làm được bước thiết kế giao diện, không biết có nhầm lẫn hay thiếu chỗ nào hong, lần đầu tiên làm sản phẩm số, mong được các bạn góp ý và hướng dẫn !

XIN CHÀO, CẢM ƠN BẠN ĐÃ GHÉ THĂM DỰ ÁN CÁ NHÂN CỦA MÌNH 🤍

Nếu đây là lần đầu tiên bạn biết đến Cộng đồng MẸ IVF CHỮA LÀNH, cho mình gửi một cái ôm thật ấm thay lời chào.

Mình là một người mẹ đã đi qua trọn vẹn những thăng trầm thiêng liêng nhất của tình mẫu tử.

Mình từng trải qua nỗi đau buông tay con đầu lòng ở tuần thai thứ 38w. Sau biến cố ấy, là chuỗi 2 năm mòn mỏi mong con tự nhiên trong vô vọng, 2 lần bước vào quy trình IVF đầy rẫy mũi tiêm, xét nghiệm và 3 lần nín thở chờ kết quả chuyển phôi. Sau tất cả những vết bầm tím trên da thịt và những đêm thắt lòng rơi nước mắt, phép màu đã mỉm cười khi em bé cầu vồng bình an đến bên đời.

Trong khoảng thời gian thăng trầm của cảm xúc, mình nhận thấy các mẹ không có nơi để trút cảm xúc, không có người thực sự am hiểu và biết lắng nghe đủ để mẹ xoa dịu cảm xúc. Và sẽ không ai chia sẻ thấu hiểu được những nỗi đau như chính người trong cuộc. Vì vâỵ mình muốn lập ra app này, một nơi để kết nối 1-1 các mẹ đã đi qua, có kinh nghiệm có thể chia sẻ cùng các mẹ chưa thể tìm thấy hạnh phúc.

Lắng nghe, kết nối và ôm lấy những người mẹ hiếm muộn, mẹ từng mất con hay đang kiên cường bước từng bước trên hành trình tìm con.

Lan tỏa thông điệp: Dù bóng đêm có dài đến đâu, ánh bình minh luôn chờ đón những người mẹ không từ bỏ.

Cuộc vượt cạn trong thinh lặng năm ấy đã thay đổi hoàn toàn cách mình nhìn nhận thế giới. Mình học cách chấp nhận sự mất mát, học cách lắng nghe giọng nói bên trong, và hiểu rằng: Nỗi đau lớn đến đâu cũng có thể hóa thành tình yêu thương nếu ta biết cách ôm lấy chính mình.

Dù bạn đang mang trong mình nỗi trăn trở nào, mong bạn luôn nhớ rằng: Sau cơn mưa, bầu trời sẽ luôn có cách.

Mình hiểu cảm giác cô đơn của mẹ, và hiểu cả sự kiên cường phi thường của người mẹ đang trên hành trình tìm con. Vì vậy, mình tạo nên những không gian này để chúng ta không còn phải bước đi một mình:

CÙNG KẾT NỐI VÀ ĐỒNG HÀNH VỚI MÌNH NHÉ!

Cũng trăn trở thấy mình chưa có ý tưởng gì đủ hào hứng. Trao đổi với vợ nhớ ra painpoint lúc vay mua nhà.

Bắt tay vào làm theo bài chị Xào hướng dẫn, thấy kết quả trả về mình bất ngờ lắm.

Search AI - Tóm tắt AI - Đúc kết, gom nhóm AI - Các gợi ý, insight chất lượng nha.

Mình bất ngờ với Reddit nhất vì nó public, mọi người nói chuyện chia sẻ nó đời thường, và dễ tiếp cận ghê.

Tiếp theo là con Gemini trên Chrome, ngon bổ rẻ. Đọc hết comment, tổng hợp, gợi ý.

Sau cùng mình có một file tổng hợp nhiều chắt lọc, mình dành thời gian đọc chi tiết để thấm chứ k nhờ AI hết.

Xong giai đoạn khởi đầu thấy khá thuận lợi và hào hứng. ;)

Dự án này mình vẫn đang theo dõi thôi, cũng chưa có thời gian để làm tiếp các tính năng mình dự định làm trong dự án này.

Chắc thứ 7 mình sẽ quay lại và tập trung hơn cho nó.

Update sơ sơ về sự phát triển của nó nè. (dưới ảnh nhó)

Không phải ai cũng là người nổi tiếng
Không phải ai cũng có thể nói ra và ghi lại được những câu chuyện về họ

Nhưng bất kỳ ai cũng điều là nhân vật chính trong câu chuyện của cuộc đời mình

Trong mỗi gia đình, đều có những người quan trọng với mình
Không phải ai cũng có đủ khả năng nói và trình bày trôi chảy

Nhu cầu
Ghi lại được những câu truyện cuộc đời của những người thân trong gia đình, những điều chia sẻ, lời khuyên, lời nhắn nhủ, những phút trải lòng, những điều suy tư băn khoăn, những gì mà họ đã trải qua mà chúng ta không thể nào biết được

Thực tiễn
1 - Lập 1 team, xây dựng scripts để hỏi đáp/khơi gợi, nhưng phải tạo không khí dễ chịu, không gò bó để cho người kể truyện có được tâm lý thoải mái hơn và dễ dàng chia sẻ những câu truyện trong cuộc đời họ
Con cháu có thể lưu trữ được những câu chuyện và ký ức về những người lớn tuổi, người thân trong gia đình
Cam kết lưu trữ (có phí duy trì hàng tháng, cho tới khi tìm ra phương thức để có thể lưu trữ vĩnh viễn), sao lưu nhiều chỗ và phải đảm bảo an toàn thông tin
2 - nhân rộng mô hình ra nhiều team

Nguồn thu nhập
Chi phí thực hiện
Chi phí duy trì các bản ghi không phải là nguồn thu nhập

Toàn cảnh
Ai cũng quan trọng, ai cũng trải qua điều gì đó trong cuộc đời mình, ai cũng xứng đáng được ghi lại câu truyện của cuộc đời mình
Và khi họ mất đi, những người đã trải qua những sự kiện lịch sử trong cuộc đời họ mất đi, những ký ức ấy khó không thể nào tìm lại được, hiểu được và tạo được sự đồng cảm lâu dài cho thế hệ mai sau

trong bài này mình không sử dụng dấu chấm câu - vì cuộc đời của mỗi người không dừng lại bởi sự kết thúc, họ sẽ luôn ở mãi trong trí nhớ của những người yêu quý họ

cảm giác đang đọc 1 đoạn văn mà không có 1 dấu chấm câu nào thật sự khó chịu đúng không nào - và với bất kỳ sự kết thúc của bất kỳ ai, sẽ tạo ra sự khó chịu và đau khổ gấp hàng vạn lần sự khó chịu này của chúng ta hiện tại

Hãy đồng cảm

(mình khó mà có thể thực hiện được dự án này 1 mình, đây chỉ là ý tưởng)

GUD Place.
Mình viết về việc ra mắt trước. Vì đây là dự án mình cảm thấy khá tự hào (một chút bình yên nữa). Đơn giản là vì, đối với dự án này, mình không đặt vấn đề lợi nhuận nên hàng đầu.

Ừm thì...
Nó là. Có thể đọc GUD là Good mà. Đúng không, good place. 1 nơi đẹp, tốt đẹp. Trái Đất đã mặc định như thế. Cho dù có loài người tồn tại hay không.

Phải tích cực lắm thì mới có loài người. Nhỉ? Tỉ lệ hình thành nên sự sống là cực thấp cơ mà. Còn đa dạng như hiện tại nữa chứ.

Chúng ta đã có và đang có rất nhiều điều tốt đẹp tại nơi đây rồi. Đơn giản là hãy gìn giữ lấy nó.

GUD. Mình, cơ bản là. Chưa nghĩ ra đúng từ viết tắt cho G-U-D để làm sao thể hiện được đúng tinh thần này.

Vì vậy, mình nghĩ. Trước khi ra mắt. Chúng ta phải chọn ra được nó. Một cuộc thi chọn tên hay chẳng hạn. Kiểu kiểu vậy đó.

Chúc ngày mai bình yên và tốt lành. Cảm ơn bạn vì đã dành thời gian đọc những dòng này của mình.

Với dự án k10s này.

Mình đã nghiên cứu rất kĩ! Cụ thể: 2 người dùng ... T.T
Nhưng mà không sao. Mình cũng thích dùng nữa.

Vẫn trong quá trình hoàn thiện thôi. Nói chung là sơ sơ những tính năng cơ bản rồi.

Mai mình sẽ nhờ các bạn mình đi vòng vòng quảng cáo ở những nơi mà dev hay tụ tập thử. hẹ hẹ!!!

Hi vọng có thêm được nhiều feedback! (nếu có được contributes thì quá tuyệt vời luôn T.T)

Apologize vì note này hơi hơi kĩ thuật 1 chút xíu.

Và, những người hay gặp những vấn đề nhất lại chính là những người đang đi giải quyết các vấn đề cho người khác. Đó chính là các deveopers/engineer. :D

Òa, dự án này mình với vibe được 2 ngày thôi.
Cơ bản thì mình vẫn hay dùng k8s client. kiểu là, type type cli ra đó.

Nhưng với những bạn thuần dev thì việc này rất là mất thì giờ và cũng cảm thấy khá mệt khi gõ lệnh cũng như nhớ lệnh.

UI thì mất công deploy và đó giờ mình cũng chưa có sưu tập được bộ UI k8s client nào được được nữa. (btw, for security reasons, ai lại để cluster certs trên 1 service mà someone can access đúng không nào?, btw2, mình biết là có thể phân quyền và dùng tbot, etc...)

Và rồi, mình có gợi ý cho các đồng nghiệp sử dụng k9s. Nhưng, sử dụng nó rất là mệt mỏi nếu không quen. Cơ mà sao dev lại phải quen với k8s TUI phức tạpppppp chứ?

Đương nhiên, với triết lý này, mình nghĩ nên làm ra 1 bộ TUI dễ dùng hơn. Ngoài việc dễ dùng thì cũng ứng dụng tí tí AI vào. Nhưng cái option này mình vẫn đang cân nhắc có nên thêm vào hay bỏ luôn và nó (AI) cũng chưa hoàn thiện trong bản hiện tại (v0.1.0).

Các bạn có thể dùng thử tại đây: https://github.com/p10node/k10s (mục releases).

Bản này thì hơi phiền chút. vì phải down về và tự cài đặt.
Bản sau mình sẽ publish thêm link nhanh kiểu sh. Giống như các tools khác vậy đó. Lấy Tailscale làm ví dụ: curl -fsSL https://tailscale.com/install.sh | sh

Bye bye~. Có gì mai mình update tiếp. Chúc cả nhà ngủ ngon.

MlemStick bắt đầu từ một điều rất nhỏ: đôi khi chúng ta muốn trả lời một tin nhắn bằng đúng khuôn mặt và cảm xúc của mình, nhưng lại không tìm được chiếc sticker nào thật sự phù hợp. Những bộ sticker có sẵn tuy đẹp và vui, nhưng vẫn là hình ảnh của một nhân vật xa lạ.

Từ nỗi bất tiện đó, MlemStick ra đời với một ý tưởng đơn giản: biến một bức ảnh chân dung thành cả một bộ sticker mang dấu ấn cá nhân. Người dùng chỉ cần chọn ảnh, lựa chọn phong cách và ngôn ngữ mong muốn; AI sẽ tạo ra 16 sticker với nhiều biểu cảm, tư thế và câu nói khác nhau. Sau đó, người dùng có thể giữ lại những mẫu mình thích, lưu về thiết bị, thêm vào WhatsApp hoặc chia sẻ trên các ứng dụng trò chuyện.Mình nghĩ dự án này sẽ mang lại trải nghiệm cá nhân hóa khá là mới mẻ.

Điều MlemStick mang lại không chỉ là sự tiện lợi. Mình biết rất nhiều bạn cũng sẽ biết sử dụng ChatGPT rồi upload ảnh lên và cũng sẽ ra được các stikcker tương tự. Well, đúng vậy. Nhưng bạn sẽ phải tự kiếm prompt, tự sử dụng các phần mềm để cắt ghép các sticker lại. Vậy nên mình nghĩ ứng dụng này vẫn sẽ có đất diễn. Ứng dụng biến những cuộc hội thoại vốn quen thuộc trở nên gần gũi, hài hước và giàu cảm xúc hơn. Thay vì mượn một nhân vật để nói thay mình, giờ đây người dùng có thể trở thành chính chiếc sticker trong câu chuyện của họ.

MlemStick không cố gắng thay đổi cách con người trò chuyện. Ứng dụng chỉ khiến mỗi cuộc trò chuyện trở nên “đúng chất mình” hơn — bắt đầu từ một bức ảnh, kết thúc bằng những cảm xúc rất riêng.

Dự án này đã có trên app store, mời các bạn cho ý kiến góp ý. Mình cảm ơn.

https://apps.apple.com/app/id6798524325

Vừa cập nhật thêm phần hiển thị tên ngắn cho đội nhằm tối ưu diện tích hiển thị trên UI.
Thêm vài cập nhật nhỏ về font size và vị trí để tối ưu hiển thị trên mobile UI
Ngoài ra cập nhật thêm phần dịch song ngữ Anh Việt cho dự án.
Đã deploy

3 giai đoạn triển khai:

Giai đoạn 1: Triển khai MVP (Minimum Viable Product) Cốt lõi (Tập trung vào Nỗi đau 1 & 2)

- Thời gian: Tuần 2 ~ 4: 24/8 ~ 13/9/2026

- Mục tiêu: Giúp người dùng mở miệng nói 1 phút và nhận được feedback.

- Tính năng:

• Step 1: Chọn chủ đề đơn giản (đời sống, công việc, giải trí) + Random.

• Step 3: Đếm ngược 1 phút + Thu âm.

• Step 4: AI trả kết quả (Dịch âm thanh thành chữ -> Chấm điểm Pronunciation, ngữ pháp, Fluency -> Sửa lỗi sai chính).

Giai đoạn 2: Tối ưu Gợi ý & Từ vựng (Giải quyết Nỗi đau 3)

- Thời gian: Tuần 5 ~ 6: 14/9 ~ 27/9/2026

- Mục tiêu: Giúp người dùng nói "hay hơn" và "dễ dàng hơn".

- Tính năng:

• Step 2: Đưa vào hệ thống gợi ý 3 cấp độ (Still hard, Normal, Easy) kèm nút Fresh.

• Step 4 nâng cấp: AI phân tích Vocab Diversity (Đa dạng từ vựng) và đưa ra các cụm từ thay thế tự nhiên (Collocations/Idioms).

• Bổ sung nút "Nói lại chủ đề này" ở màn hình kết quả để tạo vòng lặp luyện tập.

Giai đoạn 3: Giữ chân người học (Gamification & Retention)

- Thời gian: Tuần 7 ~ 8: 28/9 ~ 11/10/2026

- Mục tiêu: Duy trì thói quen luyện tập hàng ngày (vì nỗi đau lớn nhất của tự học là thiếu kiên trì).

- Tính năng:

• Daily Streak: Đếm số ngày liên tiếp người dùng vào luyện nói 1 phút.

• Lịch sử bài nói: Lưu lại các bài thu âm cũ để người học nghe lại giọng mình sau 1 tháng và thấy sự khác biệt rõ rệt.

• Gửi Báo cáo qua Email: Gửi bản tóm tắt kết quả chấm điểm vào email để nhắc nhở họ quay lại học.

A. Định vị sản phẩm:

• Ứng dụng không phải là "App học tiếng Anh toàn diện", mà là "Phòng gym luyện phản xạ nói tiếng Anh 1 phút bằng AI".

• Nó biến việc nói tiếng Anh thành một thói quen nhẹ nhàng (chỉ 1 phút mỗi lần), không tốn tiền, không sợ người khác đánh giá, và có feedback ngay lập tức.

B. Các tính năng chính:

Step 1: chọn chủ đề (có lựa chọn random). Có ô tự nhập chủ đề.

Step 2: (optional) gợi ý, có 3 mức độ

• Still hard: chỉ gợi ý từ vựng, hướng nói.

• Normal: gợi ý các câu.

• Easy: viết bài hoàn chỉnh.

* Lưu ý: cả 3 lựa chọn đều có nút Fresh để tạo gợi ý khác.

Step 3: người dùng nói, web sẽ thu âm. Kết thúc cần nhập email để nhận kết quả phân tích.

Step 4: nhận kết quả phân tích, có chấm điểm từng phần (phát âm, ngữ pháp, độ lưu loát, đa dạng từ vựng...). Có nút “Luyện lại” cùng chủ đề để cải thiện dựa trên kết quả phân tích (nếu cần).

PHUC LAC CARE — Building a family care platform for elderly parents

Tôi đang nghiên cứu một ý tưởng về chăm sóc người cao tuổi tại Việt Nam.

Khi cha mẹ ngày càng lớn tuổi, nhiều người con lại sống và làm việc xa nhà. Chúng ta thường chỉ có thể gọi điện hỏi: “Hôm nay ba mẹ có khỏe không?”

Nhưng việc chăm sóc không chỉ là một cuộc gọi.

PHUC LAC CARE là ý tưởng về một nền tảng giúp cả gia đình cùng phối hợp chăm sóc cha mẹ.

Nền tảng có thể giúp:

• Theo dõi tình trạng hàng ngày

• Nhắc thuốc và lịch khám

• Chia sẻ thông tin giữa các thành viên trong gia đình

• Phân công các công việc chăm sóc

• Kết nối người chăm sóc khi cần

• AI tổng hợp các thay đổi và cảnh báo những điều gia đình cần chú ý

Mô hình tôi đang hướng đến:

Family coordinates — Elderly parents are at the center of care.

Tôi dự định phát triển theo hướng Web App/PWA + Zalo Mini App, để giảm rào cản công nghệ cho người lớn tuổi tại Việt Nam.

Hiện tại đây mới là giai đoạn nghiên cứu và xây dựng concept. Tôi rất muốn nhận ý kiến từ những người từng xây sản phẩm, làm trong lĩnh vực AI, healthcare hoặc từng có trải nghiệm chăm sóc cha mẹ/người thân lớn tuổi.

Sau khi nghiên cứu thị trường “Người học tiếng Anh”, những nỗi đau chính của những người học tiếng Anh khi luyện nói là:

1. Thiếu Môi trường/Bạn đồng hành Luyện tập.

2. Phản xạ chậm, tâm lý e ngại, thiếu tự tin (do tính cách hướng nội), sợ mắc lỗi khi nói.

3. Thiếu từ vựng, không biết diễn đạt ý như thế nào.

Mình đang plan để tích hợp với telegram, để các bạn trong nhóm có thể đưa bot vào và kết nối giữa pool và nhóm chat telegram. Từ đó các bạn trong nhóm chat vừa có thể thảo luận vừa có thể tương tác trực tiếp với pool của mình đang chơi 1 cách dễ dàng.

Đây là bản MVP mình làm để user có thể nhanh chóng tạo nhóm (pool) và chọn giải đấu để mời bạn bè vào cùng dự đoán thử tài. Mọi người dùng thử và feedback nhé 😅

Chào mọi người của XaoLab

Cập nhật nhẹ: Em vừa làm lại landing page và giao diện người dùng

Mọi người ghé xem thử nhé

Link:
https://www.voiceternity.site

Xào Lab mới thêm tính năng RICH TEXT để các bạn có thể viết bài dễ đọc hơn nha. ✍️ 🦋

Chọn bảo hiểm có thực sự khó như mình nghĩ?

Mình bắt đầu bằng việc dùng AI để tổng hợp các chia sẻ trên Facebook, TikTok, VOZ trong khoảng 1 năm gần đây và thấy một vài vấn đề lặp lại:

1. Không biết nên mua gì Không biết mình thực sự cần loại bảo hiểm nào, quyền lợi bao nhiêu là đủ và nên chọn sản phẩm nào giữa rất nhiều lựa chọn.

2. Mua rồi nhưng vẫn không hiểu mình được bảo hiểm gì

Ví dụ:

• Bệnh này có được chi trả không?

• Có thời gian chờ không?

• Trường hợp nào bị loại trừ?

Có những trường hợp đã mua bảo hiểm vài tháng nhưng khi cần vẫn phải hỏi lại: “Hợp đồng của mình có cover cái này không?”

3. Rất khó so sánh các sản phẩm

Mỗi công ty lại có cách trình bày khác nhau.

Đọc xong một loạt vẫn khó trả lời: “Với nhu cầu và số tiền mình có, cái nào phù hợp hơn?”

Từ đó mình có một hypothesis: Có thể vấn đề không phải là thiếu thông tin, mà là có quá nhiều thông tin nhưng chưa được trình bày theo cách dễ hiểu và dễ so sánh.

Nếu bạn từng mua hoặc có ý định mua bảo hiểm, bạn thấy như thế nào:

A. Khá dễ

B. Hơi khó

C. Rất khó

D. Chưa bao giờ nghĩ đến việc mua

Nếu chọn B hoặc C, mình rất muốn biết: Bạn thấy khó nhất ở bước nào?

TẠI SAO MÌNH LẠI CHỌN Ý TƯỞNG NÀY?

Xin chào mọi người 👋

Lấy cảm hứng từ Nomad List và một pattern chị Xào từng chia sẻ:

Structured data → Compare → Explain → Decide

Mình bắt đầu tự hỏi: Liệu cách tiếp cận này có thể áp dụng vào một lĩnh vực phức tạp hơn như bảo hiểm?

Insurance data → Standardize → Compare → Explain → Decide

Mình khá quan tâm đến tài chính cá nhân, làm về công nghệ và cũng đã có nhiều năm làm việc trong ngành bảo hiểm.

Nhưng khi tự tìm hiểu để mua bảo hiểm, mình nhận ra một vấn đề khá thú vị: Ngay cả khi có kiến thức trong ngành, việc so sánh và hiểu một sản phẩm bảo hiểm vẫn không hề đơn giản.

• Có quá nhiều sản phẩm, thông tin nằm rải rác và mỗi bên trình bày một kiểu.

• Khó có thể chỉ dựa vào một công ty hoặc một tư vấn viên để đưa ra quyết định.

• Nhiều thuật ngữ và cấu trúc sản phẩm khá phức tạp.

Từ đó mình có một hypothesis: Liệu có cách nào giúp người dùng tự hiểu và so sánh các sản phẩm bảo hiểm một cách minh bạch, có cấu trúc hơn?

Nhưng ở thời điểm này, đây chỉ là hypothesis — chưa phải một solution đã được validate.

Vì vậy, thay vì bắt đầu bằng việc build sản phẩm ngay, mình muốn tìm hiểu trước:

1) Người dùng có thực sự gặp vấn đề này không?

2) Họ đang giải quyết vấn đề này như thế nào?

3) Một cách compare/explain độc lập có thực sự giúp họ ra quyết định dễ hơn không?

Đây sẽ là điểm bắt đầu cho hành trình mình tìm hiểu và xây dựng sản phẩm này.

Learn → Research → Experiment → Build → Share

Mình sẽ tiếp tục chia sẻ quá trình này trên đây. 🚀