VIENJA
Báo giáTrao đổi miễn phí 30 phút
Về danh sách dự án
Dự án AISản phẩm AI do iPlus xây dựng

Hearth — Vận hành AI-DLC với Claude Code

Không gian làm việc giúp đội phần mềm đưa ý định kinh doanh thành sản phẩm chạy thật theo AI-DLC: AI lập kế hoạch và viết code, con người duyệt ở mọi điểm quan trọng.

Đặt lịch trao đổi 30 phútXem bên trong sản phẩm

Trên dữ liệu mẫu · đo lại trước và sau khi triển khai

từ yêu cầu đến production cho một Unit
9 ngày−79%
Trước: 6 tuần
độ phủ test
86%+25 điểm
Trước: 61%
tỷ lệ thay đổi gây lỗi
6%−16 điểm
Trước: 22%
Cách hoạt động

Hearth làm việc thế nào

Bài toán

  1. Đội phần mềm nhận yêu cầu: cho đại lý tự đặt hàng online, chiết khấu theo số lượng, vượt hạn mức nợ thì chặn. Chi tiết nằm rải rác trong chat và các cuộc họp.
  2. Mỗi kỹ sư dùng AI một kiểu, code ra nhanh nhưng chất lượng mỗi PR một khác, người review quá tải.
  3. Từ yêu cầu đến lúc chạy thật mất khoảng 6 tuần, mà lỗi vẫn lọt ra production.

Sản phẩm làm gì

  1. 01AI đọc yêu cầu và hỏi lại chỗ mơ hồ: “Đơn vượt hạn mức thì chặn hay chờ duyệt?”. Cả đội trả lời một lần, yêu cầu được chốt thành story và tiêu chí nghiệm thu.
  2. 02Nhiều agent Claude Code viết code và test song song theo từng đợt ngắn; PR chỉ được merge khi kỹ sư duyệt.
  3. 03Mỗi tính năng truy được từ yêu cầu đến story, PR, test và bản phát hành.
  4. 04Quyết định của đội và bài học từ sự cố được lưu lại, nên lần sau AI không lặp lại lỗi cũ.
  5. 05Cách làm theo phương pháp AI-DLC do AWS công bố (iPlus không liên kết với AWS).
Sản phẩm thật, dữ liệu mẫu

Bên trong Hearth

01/10

Vòng đời AI-DLC trên một màn hình: ba Unit ở ba giai đoạn, mỗi cổng duyệt ghi rõ ai quyết định và khi nào

Triển khai

Đưa vào vận hành

Lộ trình cùng iPlus

  • Tuần 1–2 · Đánh giáChọn repo thử nghiệm, nối kho mã và công cụ ticket, viết CLAUDE.md cùng đội.
  • Tuần 3–8 · Triển khaiWorkshop 2 ngày trên codebase thật, dựng cổng duyệt PR, cổng chất lượng và bảo mật, rồi chạy thật với một đội 6–8 người.
  • Hằng tháng · Cố vấn AISau 4 tuần hỗ trợ, tùy chọn, để cập nhật luật, skills và đo lại số liệu trước – sau.
  • Doanh nghiệp chuẩn bịQuyền vào repo thử nghiệm, một đầu mối kỹ thuật và một PO tham gia các buổi làm rõ yêu cầu.

Chi phí vận hành

  • Phí thiết lậpGiá cố định, gồm workshop Claude Code 2 ngày, chính sách dùng AI và cài đặt Hearth.
  • Suất ClaudeKhoảng 2,5–5 triệu đồng mỗi kỹ sư mỗi tháng (gói Team hoặc Max), doanh nghiệp trả thẳng cho Anthropic.
  • HostingCloud của doanh nghiệp hoặc một máy chủ nhỏ; có thể bắt đầu với vài kỹ sư.

AI lấy thông tin từ đâu

  • Chỉ đọc dự ánKho mã, ticket, CLAUDE.md, tài liệu thiết kế và nhật ký quyết định.
  • Không đưa vào AIKhóa API, dữ liệu cá nhân và bản sao database production.
  • Có nhật kýAi duyệt, lúc nào, thay đổi nào đi qua cổng nào.
  • Không huấn luyệnMã nguồn và dữ liệu không bị dùng để huấn luyện mô hình.
Công nghệClaude CodeClaude Agent SDKMCPGitLab APIGitHub APIJira APITerraformNode.jsPostgreSQL

Câu hỏi thường gặp

Câu trả lời ngắn cho những điều doanh nghiệp hay hỏi trước khi bắt đầu.

Hỏi điều khác trong 30 phút
AI viết sai thì sao?
Mọi thay đổi đều qua test và một reviewer là người trước khi merge. Nếu sai, PR bị trả lại và bài học được ghi thành luật cho lần sau.
Đội có cần được đào tạo không?
Có: workshop 2 ngày trên codebase thật, rồi 4 tuần hỗ trợ. Sau đó việc của kỹ sư là đọc diff và duyệt PR, quen thuộc như hiện nay.
Có chạy với công cụ chúng tôi đang dùng không?
Hearth kết nối GitLab hoặc GitHub, Jira hoặc Backlog, Slack hoặc Teams. Công cụ khác được khảo sát ở bước Đánh giá quy trình AI.
Mã nguồn của chúng tôi có an toàn không?
Mã nguồn nằm trong repo của bạn, iPlus không giữ bản sao. Mã nguồn không bị dùng để huấn luyện mô hình.
Chi phí mỗi tháng là bao nhiêu?
Gồm suất Claude cho mỗi kỹ sư (khoảng 2,5–5 triệu đồng/tháng, trả thẳng cho Anthropic), hosting nhỏ và Cố vấn AI nếu chọn.
Bao lâu thì chạy được?
Thường 4–6 tuần để có bản chạy thật với một đội 6–8 người. Lịch chính xác được chốt trong hợp đồng.
Nếu chúng tôi dừng thì sao?
Mã nguồn, CLAUDE.md, tài liệu yêu cầu và nhật ký quyết định đều nằm trong repo của khách, nên đội vẫn dùng được sau khi dừng.
Có thể bắt đầu nhỏ không?
Có. Bắt đầu với một repo và một đội, rồi mở rộng khi số liệu đo trước – sau cho thấy hiệu quả.

Dự án liên quan

Đơn gửi vào Zalo OA được đọc, khớp mã 3/3; giá lệch 12% so với báo giá cũ nên Orderly giữ lại cho người duyệt.
Dự án AI

Orderly — Trợ lý AI nhập đơn hàng tự động

Orderly đọc đơn đặt hàng từ Zalo OA, email và PDF, tự tìm đúng mã hàng rồi tạo đơn bán hàng trong MISA. Đơn bất thường được giữ lại cho người duyệt.

Sàn văn phòng: 7 AI agent làm việc cùng nhân viên, việc cần quyết định đều về Bàn duyệt để người chốt
Dự án AI

Atrium — Văn phòng AI Agent làm việc cùng nhân viên

Atrium là văn phòng AI Agent: 7 agent phân loại email và Zalo, soạn báo giá, nhập đơn, nhắc công nợ; mọi bước quan trọng đều chờ người duyệt.

Luma trả lời giá niềng răng từ Bảng giá 2026 và đặt lịch thứ 7 ngay trong chat, lễ tân không phải can thiệp.
Dự án AI

Luma Care — Chatbot chăm sóc bệnh nhân cho nha khoa

Chatbot trả lời bệnh nhân 24/7 trên Zalo, Messenger và website, đặt lịch trên lịch bác sĩ thật và chuyển ca y tế cho bác sĩ. Mọi câu trả lời đều có nguồn.