Định hướng đội ngũ · Product

Đội sản phẩm FLYER trong thời kỳ AI

Đội sản phẩm cần làm gì để sản phẩm và công ty tiếp tục lớn khi việc viết mã, soạn nội dung và dựng giao diện đã trở nên rẻ. Kế hoạch ba tầng thời gian và hướng dẫn cho từng vị trí, dựa trên số liệu thật của FLYER.

Phạm vi
Đội Product ~12 người + cộng tác viên
Thời gian
30 ngày · 3–12 tháng · 1–3 năm
Căn cứ
Read-replica, Gitea, Allure, các PRD đã công bố
Ngày
11/09/2026
Bản đề xuất — để thảo luận, chưa phải quyết định
Xuất xứ và giới hạn của tài liệu này Tài liệu được viết để trả lời câu hỏi đặt ra ngày 11/09/2026, nguyên văn: “Theo em thì product team của FLYER cần làm gì để có thể phát triển được product và công ty trong thời kỳ AI này — hướng dẫn, đề xuất kế hoạch ngắn, trung và dài hạn, guideline cho từng vị trí”. Nội dung do trợ lý AI soạn trong một phiên làm việc, dựa trên dữ liệu và tài liệu FLYER mà trợ lý đã truy cập được; các con số đều có nguồn dẫn kèm. Đây là bản đề xuất để đội thảo luận và sửa, không phải kết luận đã thống nhất.
Các câu hỏi đã đặt cho trợ lý AI, nguyên văn

Toàn bộ nội dung bên dưới được sinh ra từ năm câu hỏi sau. Phần in nghiêng là câu hỏi gốc, giữ nguyên cách viết, không sửa chính tả.

  1. 09/09/2026UI/UX của https://teacher.flyer.us hiện tại, em chấm được bao nhiêu điểm trên thang điểm 10Kết quả: trang /rating — 6/10. Toàn bộ phần "Điểm yếu đã đo được" của tài liệu này lấy số từ đó.
  2. 11/09/2026what do our team need to improve if our goal is teacher.flyer.us need to be 10/10 product qualityKết quả: bản phân tích khoảng cách từ 6/10 lên 10/10, trả lời trong phiên làm việc và được dùng lại khi soạn Phần A của tài liệu này.
  3. 11/09/20262. Theo em thì product team của FLYER cần làm gì để có thể phát triển được product và công ty trong thời kỳ AI này hướng dẫn, đề xuất kế hoạch ngắn, trung và dài hạn guidline cho từng vị trí build vào link roadmap.flyer.vn/team nhaKết quả: chính trang này — Phần A 30 ngày, Phần B 3–12 tháng, Phần C 1–3 năm, kèm hướng dẫn cho bảy vị trí.
  4. 12/09/2026give me more bart chart, animation https://roadmap.flyer.vn/team/Kết quả: bảy biểu đồ trong tài liệu, mỗi biểu đồ đều có bảng số song song để đối chiếu.
  5. 12/09/20261. thêm cả phần nội dung anh prompt vào, để anh gửi team cho dễ hiểu nhé … 2. mục này thì Ngân + Minh Ngọc ở phía academic team đã audit hết lỗi rồi nhé … Có thể check lại dbKết quả: khối này, và bản cập nhật dòng "Nợ chất lượng nội dung" sau khi đối chiếu lại với dữ liệu chạy thật ngày 12/09/2026.

Cách đọc: mỗi con số trong tài liệu đều có nguồn ghi kèm. Chỗ nào đội thấy số sai hoặc kết luận sai, xin sửa thẳng vào tài liệu — đây là bản nháp để làm việc, không phải bản chốt.

1Luận điểm chính

Trong sáu năm qua, lợi thế của một đội sản phẩm nằm ở năng lực sản xuất: viết được mã, soạn được đề, dựng được màn hình nhanh hơn đối thủ. AI đã làm ba việc đó rẻ đi rất nhiều, cho cả FLYER lẫn bất kỳ ai khác. Lợi thế vì thế dịch chuyển sang bốn thứ AI không tự có:

  1. Phán đoán nên làm gì — dựa trên dữ liệu hành vi thật, không phải trên cảm giác hay trên yêu cầu của khách hàng lớn tiếng nhất.
  2. Kiểm định chất lượng — càng sinh ra nhiều, càng cần người biết cái gì sai. Một đề sai do AI sinh ra làm hỏng niềm tin nhanh hơn một đề thiếu.
  3. Dữ liệu độc quyền — FLYER có 1,15 triệu giờ học năm 2025, hơn 20.000 giáo viên đăng ký, sáu năm lịch sử làm bài. Đối thủ có thể sao chép tính năng trong một tuần; không sao chép được dữ liệu này.
  4. Quan hệ và phân phối — trung tâm, trường học, giáo viên gắn bó. FLYER chi khoảng 10% doanh thu cho tiếp thị, nghĩa là sản phẩm phải tự lớn qua người dùng hiện có.

Hệ quả cho cách làm việc: đội sản phẩm phải chuyển từ "xây tính năng" sang "vận hành vòng lặp" — đo, quyết định, đưa ra bản nhỏ, kiểm chứng, lặp lại — với AI làm phần sản xuất và con người giữ phần phán đoán và kiểm định.

Một câu để nhớAI làm cho việc làm ra trở nên rẻ. Việc biết nên làm gìbiết cái gì sai trở nên đắt. Đội sản phẩm FLYER nên dồn người vào hai việc đắt đó.

2FLYER đang đứng ở đâu

Phần này chỉ dùng số đã đo được, có trang dẫn nguồn. Mục đích không phải phê bình mà là xác định điểm xuất phát để đo tiến độ về sau.

Điểm mạnh thật

Giờ học năm 2025

0triệu giờ
+36% so với 2024

Giữ chân giáo viên sau tháng đầu

0
Toàn bộ giáo viên đăng ký 2025

Ca kiểm thử đang bỏ qua

0ca
Nên "0 lỗi" là số giả

Lỗi nội dung còn nguyên trên bản chạy thật

0chuỗi
Đã sửa 1.064 trong 2.821
Giờ học trên nền tảng theo nămCột 2026 đang là nửa đầu năm; cột viền là mục tiêu cả năm 2026 do ban lãnh đạo đặt
1,5 tr
1,0 tr
0,5 tr
≈ 0,84 tr
1,15 tr
0,56 tr
1,5 tr
2024ước tính20252026nửa đầu2026mục tiêu
Đã ghi nhậnNửa nămMục tiêu

Nguồn: data.flyer.vn/study-time. Giá trị 2024 suy ngược từ mức tăng 36% của 2025 nên là ước tính.

Xem dạng bảng
NămGiờ họcGhi chú
2024≈ 843.000Ước tính từ +36%
20251.147.096+36% so với 2024
2026 · nửa đầu555.000Tháng 1–6
2026 · mục tiêu1.500.000+31% so với 2025
Giữ chân giáo viên: vách đá tháng đầu, và nhóm nào ở lạiNhóm đăng ký năm 2025 · tỷ lệ còn hoạt động theo tháng kể từ khi đăng ký

Toàn bộ giáo viên đăng ký (n = 2.465)

100%
50%
97%
3,4%
0,8%
Tháng 0Tháng 1Tháng 12

Giáo viên có trên 5 học sinh (n = 97)

100%
50%
81%
56%
19%
20%
Tháng 0Tháng 1Tháng 6Tháng 12
Sau 12 tháng · tất cả0
Sau 12 tháng · trên 5 học sinh0
Sau 12 tháng · trên 50 học sinh n = 16, mẫu nhỏ0

Nguồn: marketing.flyer.vn, tab GV Retention (read-replica, chốt 25/06/2026). Chênh lệch 0,8% và 19,6% là lý do chọn "giáo viên trên 5 học sinh" làm chỉ số chung của đội.

Xem dạng bảng
NhómTháng 0Tháng 1Tháng 6Tháng 12
Tất cả (n = 2.465)97,2%3,4%0,8%
Trên 5 học sinh (n = 97)81%56%19%19,6%
Trên 50 học sinh (n = 16)43,8%

Điểm yếu đã đo được

Vấn đềSố liệuNguồn
Giáo viên đăng ký rồi bỏ đi trong tháng đầuTính trên toàn bộ giáo viên đăng ký năm 2025: tháng 0 còn 97,2%, tháng 1 còn 3,4%, tháng 12 còn 0,8%. Vách đá nằm ở tháng đầu tiên.marketing.flyer.vn, tab GV Retention
Kiểm thử báo "0 lỗi" nhưng không phải vì hết lỗi20 ca đang được bỏ qua thay vì sửa (4 IELTS, 16 duyệt bài giao). Độ phủ IELTS bằng 0. 10/20 tính năng giáo viên chưa có ca kiểm thử nào. Kiểm thử chạy sau khi lên môi trường thật, chỉ trên Chrome máy tính./autotest, /autotest-gaps
Xét duyệt mã gần như không tồn tạiThời gian từ mở đến hợp nhất yêu cầu kéo mã xấp xỉ 0 giờ ở nhiều kho. Một người hợp nhất 1.297 trong 1.913 lần — toàn đội đi qua một cửa.data.flyer.vn/dev-performance
Nợ chất lượng nội dungPhần soát lỗi đã xong: 2.821 chuỗi lỗi được xác nhận qua ba vòng phản biện và trọng tài. Phần sửa đang đi được hơn một phần ba. Đối chiếu với dữ liệu chạy thật ngày 12/09/2026: 1.064 chuỗi đã sửa, 991 chuỗi còn nguyên văn (626 ở mức nghiêm trọng), 766 chuỗi chưa đối chiếu được. Cấp B2 gần như trống; C1/C2 chỉ có đề thi thử IELTS. 5.890 bài từ vựng A1 đã dựng nhưng 99% chưa nối vào lộ trình.Grammar audit, IELTS audit (đội học thuật), đối chiếu read-replica
Dữ liệu chưa đủ để cá nhân hoáTrong 2.491 bài đã nộp của 32 học sinh, chỉ 5 học sinh ước lượng được kỹ năng Nghe, 2 học sinh ở kỹ năng Viết, 0 học sinh ở Ngữ pháp và Từ vựng — vì đề tổng hợp chỉ có một điểm chung cho ba kỹ năng.Kiểm chứng SIS
Ứng dụng giáo viên chưa xoay quanh việc hằng ngày28 mục menu, không có hộp thư chấm bài, bản điện thoại là bản máy tính thu nhỏ. Điểm UI/UX 6/10./rating
Bao nhiêu học sinh ước lượng được từng kỹ năng97 học sinh · 9 lớp · EMILY ACADEMY · 6.491 bài đã nộp trong 120 ngày
Nghe0 / 97
Đọc0 / 97
Viết0 / 97
Nói0 / 97
Ngữ pháp0 / 97
Từ vựng0 / 97

Chỉ tính bài gắn đúng một kỹ năng, tối thiểu 3 bài. Đề tổng hợp chỉ có một điểm chung cho ba kỹ năng nên không tách được. Nguồn: Kiểm chứng dữ liệu SIS.

Xem dạng bảng
Kỹ năngƯớc lượng đượcTỷ lệ
Nghe18 / 9718,6%
Đọc18 / 9718,6%
Viết6 / 976,2%
Nói2 / 972,1%
Ngữ pháp0 / 970%
Từ vựng0 / 970%
Điểm UI/UX theo từng mặtThang 10 · mục tiêu 12 tháng là 8
Nhất quán thị giác0
Hướng dẫn người mới0
Tốc độ cảm nhận0
Điều hướng0
Bảng dữ liệu0
Trạng thái rỗng0
Luồng việc chính0
Điện thoại0
Điểm hiện tạiMục tiêu 8

Nguồn: Đánh giá UI/UX, 09/09/2026. Điểm tổng 6 vì hai mặt Luồng việc và Điều hướng được nhân đôi trọng số.

Kiểm thử và xét duyệt mãMức hiện tại so với mức một sản phẩm 8/10 cần có
Tính năng GV có test0 / 20
Ca test exam0 / 380
Ca test teacher0 / 420
Tính năng AI có bộ chuẩn0 / 4
Hợp nhất qua 1 người0
Ca đang bỏ qua0 ca
Hiện tạiĐủ (100%)

Nguồn: /autotest, /autotest-gaps, data.flyer.vn/dev-performance. Hai thanh cuối càng dài càng xấu.

Nợ nội dung: đã soát xong, đang trả2.821 chuỗi lỗi đã xác nhận · đối chiếu nguyên văn với dữ liệu chạy thật ngày 12/09/2026
Kho bài học Study còn 64 chuỗi0 / 601
Ngân hàng đề thi còn 205 chuỗi0 / 753
Kho IELTS còn 722 chuỗi0 / 1.467
Đã sửa, đối chiếu được trên bản chạy thật

Phương pháp: tải toàn bộ chuỗi lỗi từ hai bảng audit của đội học thuật, chuẩn hoá văn bản (bỏ thẻ HTML, gộp khoảng trắng, thống nhất dấu nháy) rồi tìm nguyên văn trong nội dung đang chạy. Một chuỗi tính là đã sửa khi thấy bản sửa, hoặc khi nguyên văn lỗi không còn. 766 chuỗi chưa đối chiếu được vì thiếu mã câu hỏi, hoặc vì nội dung câu hỏi IELTS không nằm trong bản sao dữ liệu này; do đó con số "còn lỗi" là mức tối thiểu.

Xem dạng bảng
Kho nội dungChuỗi lỗi xác nhậnĐã sửaCòn nguyên vănChưa đối chiếu đượcTrong đó nghiêm trọng
Kho bài học Study60153764020
Ngân hàng đề thi7534562059236
Kho IELTS1.46771722674570
Tổng2.8211.064991766626
Mẫu số chung của các điểm yếuKhông điểm nào là do thiếu người viết mã. Tất cả đều là vấn đề của vòng lặp kiểm chứng: không đo (retention theo phân khúc), không kiểm (test bị bỏ qua, mã không ai xét), không đóng nợ (lỗi nội dung đã biết nhưng để đó). Đây chính là phần AI không làm thay được và đội phải tự sửa.

3Sáu nguyên tắc vận hành

  1. Mỗi việc bắt đầu bằng một con số. Không có PRD nào được nhận nếu chưa ghi rõ chỉ số sẽ thay đổi và mức hiện tại của chỉ số đó. Không đo được thì không làm, hoặc làm việc đo trước.
  2. AI viết bản nháp, người chịu trách nhiệm. Mã, đề thi, giao diện, PRD — mặc định do AI sinh bản đầu. Người ký tên vào bản cuối và chịu trách nhiệm về lỗi, nên người phải hiểu và kiểm được.
  3. Phần A trước Phần B. Mọi đề xuất phải có một bản chạy tay được trong tháng, trước khi xây hệ thống. Chạy tay cho biết có nên xây không.
  4. Kiểm chứng trên người dùng thật, đều đặn. Mỗi tuần đội ngồi với ít nhất ba giáo viên. Không phải để hỏi họ muốn gì, mà để xem họ làm gì và kẹt ở đâu.
  5. Nợ đã biết thì phải có ngày trả. Lỗi nội dung đã liệt kê, ca kiểm thử đang bỏ qua, cảnh báo thư viện lỗi thời — mỗi khoản nợ có người chịu và có mốc.
  6. Nhỏ, thật, thường xuyên. Bản nhỏ ra mỗi tuần trên môi trường thật với một nhóm nhỏ, hơn bản lớn ra mỗi quý. AI làm cho việc này rẻ; quy trình phải cho phép.

4Phần A — 30 ngày, không cần dự án mới

Sáu việc dưới đây không cần tuyển thêm, không cần công cụ mới, không cần kinh phí. Chúng đổi cách làm, không đổi việc đang làm.

#ViệcĐo bằngAi chịu
1Quy ước "AI viết nháp trước" cho toàn đội. Mã, ca kiểm thử, PRD, đề, bản mô phỏng — bản đầu do AI sinh, người sửa và ký. Mỗi người tự chọn công cụ; đội thống nhất một chỗ lưu prompt dùng lại.Tỷ lệ yêu cầu kéo mã và PRD có ghi chú "AI-assist"; thời gian từ PRD đến bản chạy đượcTừng người · PM theo dõi
2Bật xét duyệt mã thật. Mỗi yêu cầu kéo mã cần một người khác tác giả duyệt; không tự hợp nhất; phân tán quyền hợp nhất khỏi một người. AI dùng để xét duyệt vòng đầu (lỗi hiển nhiên, thiếu kiểm thử), người xét vòng hai (đúng bài toán chưa).Thời gian xét duyệt trung vị trên 10 phút; tỷ lệ hợp nhất có người duyệt khác tác giả trên 90%Trưởng kỹ thuật
3Sửa 20 ca kiểm thử đang bỏ qua thay vì để "0 lỗi" giả. Thêm lệnh gọi lưu kết quả vào cuối pipeline để lịch sử tự ghi.Số ca skip về 0; lịch sử kiểm thử có điểm dữ liệu mỗi lần chạyKiểm thử + kỹ sư
4Một chỉ số duy nhất cho cả đội mỗi tuần: số giáo viên có trên 5 học sinh và hoạt động trong 30 ngày. Chọn chỉ số này vì giữ chân ở nhóm đó cao gấp 20 lần nhóm chung — tăng nhóm này là tăng công ty.Dòng số công bố sáng thứ Hai; đội biết số tuần trướcDữ liệu · PM
5Ba giáo viên mỗi tuần. Lịch xoay vòng cho cả đội, kể cả kỹ sư và học thuật. 20 phút xem họ dùng sản phẩm, ghi lại từng lần họ hỏi "cái này ở đâu". Không hỏi họ muốn gì.Số buổi đã ngồi; danh sách điểm kẹt được xếp hạng theo tần suấtCả đội · Thiết kế tổng hợp
6Bắt đầu trả nợ dữ liệu. Kiểm đếm bao nhiêu phần trăm câu hỏi trong kho đề có nhãn kỹ năng. Đây là điều kiện sống còn của mọi tính năng cá nhân hoá, và hiện chưa ai biết con số.Một bảng: tỷ lệ câu có nhãn theo cấp độ và loại đềDữ liệu + học thuật
Vì sao không có "chọn công cụ AI" trong danh sáchCông cụ đổi mỗi quý. Điều không đổi là thói quen: nháp bằng máy, kiểm bằng người, đo bằng số. Đội nên thống nhất thói quen trước, công cụ để từng người chọn theo việc.

5Phần B — 3 đến 12 tháng

Sáu hướng, mỗi hướng có một chủ sở hữu và một chỉ số. Thứ tự dưới đây là thứ tự ưu tiên khi phải chọn.

B1 · Ứng dụng giáo viên xoay quanh việc hằng ngày

Chuyển teacher.flyer.us từ danh mục tính năng sang ba việc giáo viên làm mỗi ngày: biết hôm nay cần làm gì, chấm bài liên tục không rời màn, biết học sinh nào đang tụt. Bingo AI Co-Teacher là bước đầu; màn "Hôm nay" và hộp thư chấm bài là hai bước kế tiếp. Bản điện thoại dựng riêng cho bốn việc: xem, giao, chấm, nhắc.

Đo bằng: điểm UI/UX từ 6 lên 8 theo cùng phương pháp; giữ chân tháng 1 của nhóm giáo viên trên 5 học sinh từ 56% lên trên 65%.

B2 · Nền đánh giá cho mọi tính năng AI

Mỗi tính năng AI (chấm Nói, chấm Viết, trợ giảng, chọn bài) phải có một bộ đề chuẩn do học thuật soạn — vài trăm mẫu đã có đáp án người — và điểm số chạy tự động mỗi khi đổi mô hình hay đổi prompt. Không có bộ chuẩn thì không biết bản mới tốt hơn hay tệ hơn. Song song, đo độ lệch giữa điểm AI và điểm giáo viên trên bài thật.

Đo bằng: 100% tính năng AI có bộ chuẩn; độ lệch AI–giáo viên công bố hằng tháng.

B3 · Dây chuyền nội dung hai lớp

AI sinh và sửa nội dung theo mẫu, học thuật kiểm định theo bảng kiểm. Dùng dây chuyền này để trả nốt phần nợ còn lại: 991 chuỗi lỗi còn nguyên văn, trong đó 626 ở mức nghiêm trọng, cộng 5.890 bài A1 chưa nối vào lộ trình. Sau đó lấp cấp B2 — chỗ trống lớn nhất trong lộ trình học.

Đo bằng: lỗi đã biết về 0 trong hai quý; B2 có đủ bài cho một lộ trình 12 tuần; tỷ lệ nội dung AI sinh bị học thuật trả lại (mục tiêu dưới 15%).

B4 · Dữ liệu là sản phẩm

Gắn nhãn kỹ năng ở tầng câu hỏi cho toàn bộ kho đề đang dùng. Chuẩn hoá bảng sự kiện học tập để mọi tính năng đọc cùng một nguồn. Khi đó hồ sơ năng lực học sinh (SIS) mới dựng được thật, và đó là thứ đối thủ không sao chép được.

Đo bằng: tỷ lệ câu hỏi có nhãn kỹ năng trên 90% ở Pre-A1 đến A2; SIS ước lượng được ít nhất bốn kỹ năng cho trên 70% học sinh đang học.

B5 · Kiểm thử chạy trước, không chạy sau

Theo lộ trình đã có ở /autotest-gaps: exam từ 212 lên khoảng 380 ca, teacher từ 200 lên khoảng 420 ca. Kiểm thử chạy trên môi trường thử trước khi lên thật, thêm điện thoại. Mỗi lỗi lặp lại (như kéo thả ở sprint 108–109) phải có ca hồi quy trước khi đóng.

Đo bằng: số lỗi lọt lên môi trường thật mỗi tháng; tỷ lệ tính năng có ca kiểm thử.

B6 · Tổ chức theo chỉ số, không theo chức năng

Chia đội thành 2–3 nhóm nhỏ, mỗi nhóm có người quản lý sản phẩm, kỹ sư, học thuật, và một chỉ số duy nhất nhóm chịu trách nhiệm (ví dụ: giáo viên chủ lực hoạt động; giờ học tự học; độ chính xác chấm AI). Nhóm tự quyết làm gì để đẩy số, báo cáo theo số.

Đo bằng: mỗi nhóm có chỉ số công bố và đồ thị theo tuần.

6Phần C — 1 đến 3 năm

Năm hướng dài hạn. Chúng chỉ có nghĩa nếu Phần A và B đã chạy; ngược lại chúng là khẩu hiệu.

  1. Từ hệ thống quản lý học tập sang đồng nghiệp AI của giáo viên. Mục tiêu đo được: một giáo viên trung tâm nhỏ quản 50 học sinh với thời gian hiện đang quản 10. Bingo AI Co-Teacher là phiên bản đầu; phiên bản sau tự đề xuất, tự nhắc, tự báo phụ huynh, giáo viên chỉ duyệt và can thiệp.
  2. Hồ sơ năng lực học sinh thành tài sản cốt lõi. Khi SIS đủ tin cậy, mở nó cho trường và phụ huynh dưới dạng báo cáo và giao diện lập trình. Đây là lý do để trường ở lại FLYER dù đối thủ rẻ hơn.
  3. Nội dung sinh theo yêu cầu, có kiểm định. Kho đề tĩnh chuyển dần sang sinh bài theo hồ sơ từng học sinh, với học thuật giữ vai trò kiểm định mẫu và bộ chuẩn thay vì soạn từng bài. Chi phí biên của một bài mới tiến về không.
  4. Đội nhỏ, đầu ra lớn. Giữ quy mô khoảng 12 người nhưng nhân ba đầu ra, đo bằng giờ học trên mỗi thành viên đội sản phẩm. Tuyển thêm chỉ khi một chỉ số cụ thể bị nghẽn vì thiếu người, không phải vì có nhiều việc.
  5. Mở thị trường bằng chi phí gần không. Khi nội dung và giao diện sinh được theo ngôn ngữ, việc vào thị trường mới còn lại là phân phối. Nhánh tiếng Tây Ban Nha đã có; thử một thị trường với ngân sách nội dung bằng không trước khi đầu tư.
Điều kiện tiên quyết cho cả năm hướngDữ liệu sạch và bộ chuẩn đánh giá. Không có hai thứ này, mọi tính năng AI đều là trình diễn. Vì thế B2 và B4 quan trọng hơn bất kỳ tính năng mới nào.

7Hướng dẫn theo từng vị trí

Mỗi vị trí có cùng năm mục: việc AI làm thay được, việc con người phải giữ, kỹ năng cần học trong 90 ngày, tiêu chí đánh giá mới, và một việc làm được ngay tuần này.

Quản lý sản phẩm

Người quyết định làm gì, không làm gì, và chứng minh bằng số.

AI làm thayBản nháp PRD, tóm tắt phỏng vấn, phân tích dữ liệu thô, bản mô phỏng đầu tiên, viết ca kiểm thử chấp nhận.
Người phải giữChọn vấn đề nào đáng giải; nói "không" với yêu cầu không có số; ngồi với người dùng; chịu trách nhiệm về chỉ số của nhóm.
Học trong 90 ngàyTự truy vấn dữ liệu (SQL cơ bản trên read-replica); thiết kế thí nghiệm A/B nhỏ; viết prompt sinh PRD theo mẫu đội và biết chỗ nào máy hay bịa.
Đánh giá mớiKhông đếm số PRD viết ra. Đếm: số chỉ số đã dịch chuyển, số quyết định "không làm" có căn cứ, số buổi ngồi với người dùng.
Làm tuần nàyThêm dòng "Chỉ số sẽ đổi và mức hiện tại" vào đầu mọi PRD đang mở. PRD nào không điền được thì tạm dừng.

Kỹ sư phần mềm

Giao diện, dịch vụ, ứng dụng di động.

AI làm thayViết mã lần đầu, viết kiểm thử đơn vị, di chuyển thư viện, đọc lỗi, viết tài liệu kỹ thuật, xét duyệt vòng đầu.
Người phải giữKiến trúc và ranh giới dữ liệu; hiểu mã do chính họ ký; xét duyệt mã người khác; quyết định đánh đổi hiệu năng, bảo mật, chi phí; phát hiện khi AI sinh mã đúng cú pháp nhưng sai bài toán.
Học trong 90 ngàyLàm việc với trợ lý mã ở mức dự án, không phải mức dòng; viết đặc tả đủ chặt để máy làm đúng; đọc nhanh mã do máy sinh; dùng AI để viết kiểm thử hồi quy cho mọi lỗi đã sửa.
Đánh giá mớiKhông đếm số dòng hay số lần đẩy mã. Đếm: số lỗi lọt ra môi trường thật, thời gian từ yêu cầu đến bản chạy được, chất lượng xét duyệt cho người khác, tỷ lệ tính năng có kiểm thử.
Làm tuần nàyVới mỗi yêu cầu kéo mã, tự chạy một vòng xét duyệt bằng AI trước khi gửi người khác, và đính kèm kết quả. Không tự hợp nhất.

Kiểm thử và chất lượng

Người nói sự thật về sản phẩm bằng số.

AI làm thaySinh ca kiểm thử từ PRD và tiêu chí chấp nhận, viết kịch bản tự động, phân loại lỗi theo nguyên nhân gốc, viết báo cáo.
Người phải giữQuyết định cái gì đáng kiểm; từ chối "bỏ qua" khi chưa sửa; kiểm thử khám phá trên luồng thật với dữ liệu thật; nhìn ra lỗi hệ thống từ nhiều lỗi lẻ.
Học trong 90 ngàySinh và bảo trì kiểm thử tự động bằng AI ở tốc độ theo kịp phát triển; đọc dữ liệu sản xuất để biết luồng nào người dùng đi nhiều nhất và ưu tiên phủ luồng đó.
Đánh giá mớiKhông đếm số ca. Đếm: lỗi lọt ra môi trường thật, thời gian phát hiện lỗi sau khi lên, số ca bỏ qua (mục tiêu 0), độ phủ theo luồng người dùng thật.
Làm tuần nàyLiệt kê 20 ca đang bỏ qua kèm lý do và người sửa. Đưa danh sách lên board với hạn.

Thiết kế

Giao diện và trải nghiệm, trên máy tính và điện thoại.

AI làm thayBản mô phỏng đầu tiên từ mô tả, biến thể để so sánh, chuyển thiết kế sang mã giao diện, kiểm tra tương phản và kích thước nút.
Người phải giữHiểu giáo viên và học sinh dùng sản phẩm trong hoàn cảnh nào; quyết định bỏ gì; giữ hệ thống nhất quán khi máy sinh nhanh; tổ chức và tổng hợp các buổi quan sát người dùng.
Học trong 90 ngàySinh giao diện bằng mô tả và tinh chỉnh trong mã thay vì chỉ trong công cụ vẽ; thiết kế bằng dữ liệu thật thay vì dữ liệu mẫu đẹp; đo trải nghiệm bằng số (nút dưới 44px, số lần cuộn, số bước).
Đánh giá mớiKhông đếm số màn vẽ. Đếm: số việc người dùng hoàn thành được không cần hỏi, điểm UI/UX theo phương pháp cố định, số điểm kẹt được loại bỏ mỗi quý.
Làm tuần nàyChọn một luồng giáo viên làm mỗi ngày (giao bài hoặc chấm bài), đếm số bước và số lần chuyển màn hiện tại, đặt mục tiêu giảm một nửa.

Học thuật và nội dung

Đề, bài học, lộ trình, và tính đúng của mọi thứ AI sinh ra.

AI làm thaySoạn đề theo mẫu, biến thể theo cấp độ, sửa lỗi hàng loạt theo quy tắc, gắn nhãn kỹ năng cho câu hỏi cũ, dịch và bản địa hoá.
Người phải giữChuẩn sư phạm; bảng kiểm để kiểm định nội dung máy sinh; bộ đề chuẩn có đáp án người cho mọi tính năng AI; quyết định lộ trình học; phát hiện lỗi tinh vi máy không thấy.
Học trong 90 ngàyViết mẫu và quy tắc đủ chặt để AI sinh đúng ngay lần đầu; xây và duy trì bộ đề chuẩn; đọc số liệu làm bài để biết đề nào quá dễ, quá khó, hay sai.
Đánh giá mớiKhông đếm số đề soạn. Đếm: lỗi nội dung còn tồn, tỷ lệ nội dung AI bị trả lại, độ phủ nhãn kỹ năng, chất lượng bộ chuẩn (bao nhiêu tính năng AI có bộ chuẩn do học thuật ký).
Làm tuần nàyChọn 200 câu hỏi Movers đang được dùng nhiều nhất, gắn nhãn kỹ năng bằng tay, dùng làm bộ chuẩn để đo AI gắn nhãn phần còn lại.

Dữ liệu và phân tích

Người bảo đảm cả đội nhìn cùng một con số và con số đó đúng.

AI làm thayViết truy vấn, dựng bảng điều khiển, phát hiện bất thường, viết phần diễn giải ban đầu.
Người phải giữĐịnh nghĩa chỉ số (cái gì là "hoạt động", cái gì là "giữ chân"); biết bẫy trong dữ liệu (bài mẫu, tài khoản thử, trùng lặp); từ chối con số đẹp nhưng sai; giữ một nguồn sự thật.
Học trong 90 ngàyThiết kế bảng sự kiện chuẩn cho học tập; kiểm định số liệu do AI sinh; dựng bộ chuẩn đánh giá cùng học thuật cho tính năng AI.
Đánh giá mớiKhông đếm số bảng điều khiển. Đếm: số quyết định của đội có dẫn số; số chỉ số có định nghĩa viết thành văn; thời gian từ câu hỏi đến câu trả lời có số.
Làm tuần nàyCông bố định nghĩa và con số tuần này của "giáo viên trên 5 học sinh, hoạt động 30 ngày". Đây là chỉ số chung của đội từ nay.

Trưởng nhóm sản phẩm và lãnh đạo

Người quyết định đội đo cái gì, thưởng cái gì, và dừng cái gì.

AI làm thayTổng hợp báo cáo, theo dõi tiến độ, soạn tài liệu định hướng như tài liệu này.
Người phải giữChọn 1–3 chỉ số công ty và giữ nguyên đủ lâu để đội tối ưu được; bảo vệ thời gian đội ngồi với người dùng; gắn thưởng vào chỉ số thay vào sản lượng; dừng dự án không dịch chuyển số.
Học trong 90 ngàyĐọc số trực tiếp thay vì qua báo cáo; phân biệt đầu ra (tính năng) với kết quả (chỉ số); chấp nhận bản nhỏ xấu ra sớm thay bản lớn đẹp ra muộn.
Đánh giá mớiĐội có đúng một chỉ số chung được công bố mỗi tuần không; tỷ lệ dự án bị dừng vì không dịch chuyển số; thời gian đội dành cho người dùng thật.
Làm tuần nàyChốt chỉ số chung của đội và viết nó lên đầu board. Xem lại khung thưởng: thưởng theo chỉ số dịch chuyển, không theo số tính năng ra mắt.

8Những điều không nên làm

9Bảng đo tiến độ

Mức hiện tại lấy từ các nguồn ở mục 2. Mức mục tiêu là đề xuất để đội thảo luận, không phải cam kết.

Đã đi được bao xa so với mục tiêu 12 thángThanh = mức hiện tại tính theo % của mục tiêu 12 tháng · vạch mờ = mốc 90 ngày · vạch đậm = 12 tháng. Với chỉ số phải về 0, thanh là phần đã xử lý.
GV trên 5 HS, hoạt động 30 ngày51% → 65%
Giờ học cả năm1,15 → 1,5 tr
Điểm UI/UX ứng dụng giáo viên6 → 8
Tính năng GV có ca kiểm thử10 → 20
Giữ chân tháng 1, tất cả GV3,4% → 12%
Lỗi nội dung đã biết → 0991 → 0
PR có người duyệt khác tác giả≈0% → 100%
Ca kiểm thử đang bỏ qua → 020 → 0
Tính năng AI có bộ chuẩn0 → 4
Buổi quan sát người dùng / tuần0 → 3
Câu hỏi có nhãn kỹ năngchưa đo → 90%
Mức hiện tạiMốc 90 ngàyMục tiêu 12 tháng

Bốn thanh trống ở dưới là bốn việc chưa bắt đầu, không phải việc khó: đều nằm trong Phần A. Thanh "lỗi nội dung" đã nhích lên nhờ đội học thuật sửa được 1.064 chuỗi. Số chính xác ở bảng ngay dưới.

Chỉ sốHiện tại90 ngày12 thángNguồn đo
Giáo viên trên 5 học sinh, hoạt động 30 ngày (nhóm 2026)51%55%65%Read-replica, cohort
Giữ chân tháng 1, toàn bộ giáo viên đăng ký3,4%6%12%Read-replica, cohort
Ca kiểm thử đang bỏ qua2000/autotest
Tính năng giáo viên có ca kiểm thử10 / 2015 / 2020 / 20/autotest-gaps
Yêu cầu kéo mã có người duyệt khác tác giả≈ 0%90%100%Gitea
Lỗi nội dung còn nguyên văn trên bản chạy thật9914000Audit + đối chiếu read-replica
Câu hỏi có nhãn kỹ năng (Pre-A1 đến A2)chưa đođo xong90%Kho đề
Tính năng AI có bộ chuẩn đánh giá0 / 42 / 44 / 4Học thuật + dữ liệu
Điểm UI/UX ứng dụng giáo viên6 / 106,58/rating, cùng phương pháp
Buổi quan sát người dùng mỗi tuần033Lịch đội
Giờ học cả năm1,15 triệu (2025)1,5 triệudata.flyer.vn/study-time
Cách dùng bảng nàyĐội nên xem lại bảng vào đầu mỗi tháng, ghi số thật vào cột hiện tại, và chỉ đổi mục tiêu khi có lý do viết ra. Chỉ số nào ba tháng liền không nhúc nhích thì việc đang làm để đẩy nó cần dừng lại và xem xét.

Tài liệu liên quan: Builder Academy · Danh sách PRD · Đánh giá UI/UX · Khoảng trống kiểm thử · Bingo AI Co-Teacher · Kiểm chứng dữ liệu SIS