Bản tin cộng đồng ngày 27/10/2026

Có bạn kể đi phỏng vấn BA, bị hỏi đi hỏi lại đúng một câu: "em áp dụng UI/UX như thế nào?". Trả lời chung chung thì họ không cho qua.

Nghe xong mình thấy quen quen.

👉 Một anh trong nhóm nhận xét thẳng: đó là red flag. Không phải flag về ứng viên, mà về team.

💡 Ba khả năng phía sau câu hỏi đó: công ty không có designer, designer đang quá tải hoặc yếu, hoặc sếp đánh giá UI/UX quan trọng hơn kỹ năng BA cốt lõi.

📍 Cùng ngày, một ca khác: phỏng vấn PO mà bị hỏi Bayesian là gì, có bao nhiêu phương pháp thống kê trong A/B test.

Một bác trong nhóm bóc ra ba kiểu người phỏng vấn:

✅ Hỏi đúng pain point họ đang gặp

✅ Hỏi đúng thứ họ giỏi

✅ Hỏi theo lý thuyết sách vở

Rơi vào kiểu thứ ba thì đen, vì người hỏi nhiều khi cũng chẳng có đáp án chuẩn.

Còn chuyện BA thì nên biết gì về UI/UX? Một anh nói gọn: BA biết cái button nên đặt đâu, ảnh nên hiện ra sao. Còn hỏi sâu hơn thì đã sang nghề khác rồi.

Mình thì nghĩ khác một chút. Nếu chỉ học kéo thả Figma thì nhanh lắm, nhưng cái đáng học là đi từ persona, information architecture rồi mới đổ xuống màn hình.

Học kiểu đó thì trả lời được, mà làm thật cũng được.

Còn không thì cứ đàng hoàng: em mạnh phần này, phần kia em phối hợp với designer. Giấu dốt xong vào làm mới là chỗ chết.

"Đi uống cốc nước cái thấy xoá cmn luôn" — một bác kể lại chuyện con AI agent đang chạy thì tự xoá mất thứ không nên xoá.

May là luồng chạy thử. Không thì toang.

👉 Điểm mấu chốt được chỉ ra: hệ thống không hỏi lại trước khi xoá. Nhấp phát đi luôn.

Thiếu phân quyền. Thiếu node review trước khi ra quyết định.

Cách một anh trong nhóm đang làm, nghe hợp lý:

✅ Bắt agent đưa bằng chứng trước khi chốt

✅ Gọi một con khác lên review độc lập, ok mới cho đi tiếp

✅ Có QA/QC alignment và eval, không thì lần nào nó cũng chạy cả nghìn test case trong 5 giây

Một cao nhân khác bổ sung phương án nhẹ hơn: spawn một session song song ra review độc lập, nếu không đủ điều kiện gọi model khác.

Đoạn chi phí mới đáng lưu. Một anh đang chạy harness với model mở, kể con số: khoảng 10 đô một tháng, đốt được cỡ 1,4 tỷ token trong 3 ngày, prompt thông thường gần như vô hạn.

Cách làm là xoay vòng giữa knowledge base và orchestrator.

Ý tưởng mình thấy đáng thử nhất: dựng một wrapper chứa nhiều model, rồi dạy con orchestrator task nào thì gọi model rẻ, task nào mới gọi model đắt.

Cái này mình chưa kiểm chứng hết, nhưng logic đúng.

Còn chuyện AI vẽ UI thay designer thì mình không tin. Đẹp trong mắt coder khác đẹp trong mắt user. Một anh trong nhóm còn dí thêm: cá nhân hoá và sáng tạo là thứ AI chưa có.

Có anh kể cả tháng nay làm việc ở bệnh viện, khu vui chơi trẻ em, đủ chỗ.

Tưởng là chuyện than vãn. Ai ngờ thành bài học nghề.

👉 Một bạn trong nhóm chốt luôn: thế là học được quy trình khám bệnh, cấp thuốc, cấp cứu.

Nắm được process, hiểu business healthcare thì mạnh dạn cung cấp giải pháp cho bệnh viện.

Còn một mảng nữa ít ai nghĩ tới: quy trình khám có bảo hiểm. Cái này rắc rối hơn khám thường nhiều.

Mình thấy đây là kiểu học nghề bị đánh giá thấp nhất.

Ngồi trong môi trường thật, nhìn người ta làm thật, vật lộn với giấy tờ thật — cái đó không tài liệu nào thay được.

Một anh còn đùa: ở bệnh viện một tháng là vibe ra được hệ thống quản lý bệnh nhân.

Đùa thôi, nhưng không sai. Requirement tốt nhất thường đến từ chỗ mình từng chịu đựng quy trình đó.

Có điều, đừng vội. Hiểu process bệnh viện không có nghĩa là làm được sản phẩm y tế. Bài toán tuân thủ, dữ liệu, tích hợp thiết bị còn dài.

Nhưng ít nhất là có cái nền để hỏi đúng câu.

Ai trong nhóm từng học nghề bằng cách ngồi lì trong môi trường thật thay vì đọc tài liệu, kể mình nghe với.