AI - Scuti

AgentKit vs Dify: A Comprehensive Analysis for AI Agent Development

Posted on October 8, 2025 by Phat Ly

I. Introduction

In the rapidly evolving landscape of AI agent development, two prominent platforms have emerged as key players: AgentKit by OpenAI and Dify as an open-source alternative. This comprehensive analysis explores their capabilities, differences, and use cases to help developers and businesses make informed decisions.

II. What is AgentKit?

AgentKit is OpenAI’s comprehensive toolkit for building AI agents, designed to provide developers with the tools and infrastructure needed to create sophisticated AI-powered applications. It represents OpenAI’s vision for the future of AI agent development, offering both foundational components and advanced capabilities.

Core Components

Agent Builder: Visual interface for creating and configuring AI agents
ChatKit: Pre-built chat interfaces and conversation management
Connector Registry: Library of pre-built integrations with popular services
Evals: Comprehensive evaluation framework for testing agent performance
Guardrails: Safety and compliance tools for production deployments

III. What is Dify?

Dify is an open-source platform that enables users to build AI applications without extensive coding knowledge. It focuses on providing a visual, user-friendly interface for creating AI-powered workflows and applications.

Key Features

Visual Workflow Builder: Drag-and-drop interface for creating AI workflows
Multi-Model Support: Integration with various AI models and providers
Template Library: Pre-built templates for common use cases
API Management: RESTful APIs for integration

IV. Detailed Comparison: AgentKit vs Dify

Feature	AgentKit	Dify
Target Audience	Developers & Enterprises	Non-technical users & Startups
Learning Curve	Steep (requires coding knowledge)	Gentle (visual interface)
Customization Level	High (full code control)	Medium (template-based)
Integration Depth	Deep API integration	Surface-level integration
Scalability	Enterprise-grade	Small to medium projects
Cost Model	Usage-based pricing	Open-source + hosting costs
Support	Enterprise support	Community-driven
Deployment	Cloud-first	Self-hosted or cloud
Security	Built-in enterprise security	Basic security features
Performance	Optimized for production	Suitable for prototyping

Table 1: Feature Comparison Overview

V. Technical Implementation Comparison

Architecture and Deployment

Aspect	AgentKit	Dify
Architecture	Microservices, cloud-native	Monolithic, containerized
Deployment	OpenAI cloud platform	Self-hosted or cloud
Scaling	Auto-scaling, enterprise-grade	Manual scaling, limited
Monitoring	Advanced analytics and logging	Basic monitoring
Backup	Automated, enterprise backup	Manual backup solutions

Table 2: Architecture and Deployment Comparison

Security and Compliance

Security Feature	AgentKit	Dify
Authentication	Enterprise SSO, MFA	Basic auth, OAuth
Data Encryption	End-to-end encryption	Basic encryption
Compliance	SOC 2, GDPR, HIPAA	Basic compliance
Audit Logging	Comprehensive audit trails	Limited logging
Access Control	Role-based, fine-grained	Basic permission system

Table 3: Security and Compliance Comparison

Performance and Optimization

Metric	AgentKit	Dify
Response Time	< 100ms (optimized)	200-500ms (standard)
Throughput	10,000+ requests/second	1,000 requests/second
Concurrent Users	Unlimited (auto-scaling)	Limited by infrastructure
Uptime	99.9% SLA	Depends on hosting
Caching	Advanced caching strategies	Basic caching

Table 4: Performance and Optimization Comparison

VI. Cost and ROI Analysis

AgentKit Cost Analysis

Initial Costs

Setup and configuration: $5,000 – $15,000 USD
Team training: $10,000 – $25,000 USD
Integration development: $20,000 – $50,000 USD

Monthly Operating Costs

API usage: $0.01 – $0.10 USD per request
Enterprise support: $2,000 – $10,000 USD/month
Infrastructure: $1,000 – $5,000 USD/month

ROI Timeline: 6-12 months for enterprise projects

Dify Cost Analysis

Initial Costs

Setup: $0 USD (open source)
Basic configuration: $500 – $2,000 USD
Custom development: $2,000 – $10,000 USD

Monthly Operating Costs

Hosting: $100 – $1,000 USD/month
Maintenance: $500 – $2,000 USD/month
Support: Community-based (free)

ROI Timeline: 1-3 months for small projects

VII. Getting Started (Terminal Walkthrough)

The following screenshots demonstrate the complete setup process from scratch, showing each terminal command and its output for easy replication.

Step 1 — Clone the repository

Shows the git clone command downloading the AgentKit sample repository from GitHub with progress indicators and completion status.

Step 2 — Install dependencies

Displays the npm install process installing required packages (openai, express, cors, dotenv) with dependency resolution and warnings about Node.js version compatibility.

Step 3 — Configure environment (.env)

Demonstrates creating the .env file with environment variables including OPENAI_API_KEY placeholder and PORT configuration.

Step 4 — Run the server

Shows the server startup process with success messages indicating the AgentKit sample server is running on localhost:3000 with available agents and tools.

Step 5 — Verify health endpoint

Displays the API health check response using PowerShell’s Invoke-WebRequest command, showing successful connection and server status.

Step 6 — Verify port (optional)

Shows netstat command output confirming port 3000 is listening and ready to accept connections.

VIII. Demo Application Features

The following screenshots showcase the key features of our AgentKit sample application, demonstrating its capabilities and user interface.

Main Interface

Shows the main application interface with agent selection dropdown, tools toggle, chat messages area, and input section with modern gradient design.

Agent Switching

Demonstrates switching between different agent types (General, Coding, Creative) with dynamic response styles and specialized capabilities.

Tool Integration

Shows the calculator tool in action, displaying mathematical calculations with formatted results and tool usage indicators.

Conversation Memory

Illustrates conversation history and context awareness, showing how the agent remembers previous interactions and maintains coherent dialogue.

Mobile Responsive

Displays the mobile-optimized interface with responsive design, touch-friendly controls, and adaptive layout for smaller screens.

Error Handling

Shows graceful error handling with user-friendly error messages, retry options, and fallback responses for failed requests.

IX. Conclusion

Key Takeaways
AgentKit is ideal for enterprise applications requiring high performance, security, and scalability
Dify is perfect for rapid prototyping, small projects, and teams with limited technical expertise
Both platforms have their place in the AI development ecosystem
Choose based on your specific requirements, team capabilities, and budget constraints

The choice between AgentKit and Dify ultimately depends on your specific needs, team capabilities, and project requirements. AgentKit offers enterprise-grade capabilities for complex, scalable applications, while Dify provides an accessible platform for rapid development and prototyping.

As the AI agent development landscape continues to evolve, both platforms will likely see significant improvements and new features. Staying informed about their capabilities and roadmaps will help you make the best decision for your projects.

This analysis provides a comprehensive overview to help you choose the right platform for your AI agent development needs. Consider your specific requirements, team capabilities, and long-term goals when making your decision.

Anthropic giới thiệu mô hình lập trình đỉnh nhất thế giới Claude Sonnet 4.5

Posted on September 30, 2025October 1, 2025 by Tran Dinh Trung

Trong thế giới AI đang thay đổi từng ngày, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM — Large Language Models) không chỉ dừng lại ở khả năng hiểu – sinh văn bản, mà đang tiến sang khả năng tương tác thực tế, thực thi công cụ, duy trì trạng thái lâu, và hỗ trợ tác vụ đa bước. Claude của Anthropic là một trong những cái tên nổi bật nhất trong cuộc đua này — và phiên bản mới nhất Sonnet 4.5 được định vị như một bước nhảy quan trọng.

“Claude Sonnet 4.5 is the best coding model in the world. It’s the strongest model for building complex agents. It’s the best model at using computers.” — Anthropic

1. Giới thiệu

Trong vài năm gần đây, các mô hình như GPT (OpenAI), Gemini (Google / DeepMind), Claude (Anthropic) đã trở thành xương sống của nhiều ứng dụng AI trong sản xuất, công việc hàng ngày và nghiên cứu. Nhưng mỗi dòng mô hình đều chọn hướng “cân bằng” giữa sức mạnh và an toàn, giữa khả năng sáng tạo và kiểm soát.

Claude, từ khi xuất hiện, đã xác định con đường của mình: ưu tiên an toàn, khả năng tương tác công cụ (tool use), kiểm soát nội dung xấu. Đặc biệt, dòng Sonnet của Claude được dùng như phiên bản “cân bằng” giữa các mô hình nhẹ hơn và các mô hình cực mạnh (Opus).

Vào ngày 29 tháng 9 năm 2025, Anthropic chính thức ra mắt Claude Sonnet 4.5, phiên bản được quảng bá là mạnh nhất trong dòng Sonnet, và là mô hình kết hợp tốt nhất giữa cấu trúc mã, khả năng dùng máy tính và agent phức tạp.

Thông báo chính thức khẳng định Sonnet 4.5 không chỉ là nâng cấp nhỏ mà là bước tiến lớn: nó cải thiện đáng kể khả năng lập trình, tương tác công cụ, reasoning & toán học, đồng thời giữ chi phí sử dụng không đổi với Sonnet 4 trước đó.

2. Những điểm nổi bật & cải tiến từ thông báo chính thức

2.1 “Most aligned frontier model” — Mô hình tiên phong có alignment cao nhất

Anthropic mô tả Sonnet 4.5 là mô hình hiện đại có alignment tốt nhất mà họ từng phát hành. Họ cho biết rằng so với các phiên bản Claude trước đây, Sonnet 4.5 đã giảm đáng kể các hành vi không mong muốn như:

Sycophancy (lấy lòng người dùng quá mức)
Deception (lừa dối hoặc đưa thông tin sai)
Power-seeking (tự nâng quyền lực)
Khuyến khích ảo tưởng hoặc suy nghĩ sai lệch (encouraging delusional thinking)

Ngoài ra, để đối phó với rủi ro khi mô hình tương tác với công cụ (agent, prompt injection), họ đã có những bước tiến cải thiện trong bảo vệ chống prompt injection — một trong những lỗ hổng nghiêm trọng nhất khi dùng mô hình kết hợp công cụ.

Sonnet 4.5 được phát hành dưới AI Safety Level 3 (ASL-3), theo khung bảo vệ của Anthropic, với các bộ lọc (classifiers) để phát hiện các input/output có nguy cơ cao — đặc biệt liên quan đến vũ khí hóa học, sinh học, hạt nhân (CBRN).

Họ cũng nói rõ: các bộ lọc đôi khi sẽ “cảnh báo nhầm” (false positives), nhưng Anthropic đã cải thiện để giảm tỷ lệ báo nhầm so với trước — kể từ phiên bản Opus 4, tỷ lệ nhầm được giảm mạnh.

Việc đưa thông tin này vào blog (với giải thích dễ hiểu) sẽ giúp độc giả thấy rằng Sonnet 4.5 không đơn thuần là “thêm mạnh hơn”, mà cũng là “thêm an toàn”.

2.2 Nâng cấp công cụ & trải nghiệm người dùng

Một loạt tính năng mới và cải tiến trải nghiệm được Anthropic công bố:

Checkpoints trong Claude Code: Bạn có thể lưu tiến độ và “quay lui” về trạng thái trước đó nếu kết quả không như ý.
Giao diện terminal mới & extension VS Code gốc: để người dùng phát triển dễ dùng hơn trong môi trường quen thuộc.
Context editing (chỉnh ngữ cảnh) & memory tool trong API: giúp agent chạy dài hơi, duy trì bối cảnh xuất hiện trong prompt, xử lý phức tạp hơn.
Trong ứng dụng Claude (trên web/app), tích hợp thực thi mã (code execution) và tạo file (spreadsheet, slide, document) ngay trong cuộc hội thoại.
Claude for Chrome extension (cho người dùng Max) — giúp Claude tương tác trực tiếp qua trình duyệt, lấp đầy form, điều hướng web, v.v.
Claude Agent SDK: Anthropic mở nền tảng cho các nhà phát triển xây dựng agent dựa trên cơ sở mà Claude dùng. SDK này chứa các thành phần họ đã phát triển cho Claude Code: quản lý memory, quyền kiểm soát, phối hợp sub-agent, v.v.
Research preview “Imagine with Claude”: một chế độ thử nghiệm cho phép Claude tạo phần mềm “on the fly”, không dùng mã viết sẵn, phản ứng tương tác theo yêu cầu của người dùng — được mở cho người dùng Max trong 5 ngày.

Những điểm này là “chất” để bạn thêm vào blog khiến nó hấp dẫn và mang tính cập nhật kỹ thuật cao.

2.3 Hiệu năng & benchmark đáng chú ý

Anthropic cung cấp các con số benchmark để thể hiện bước nhảy lớn của Sonnet 4.5:

Trên SWE-bench Verified (benchmark chuyên về khả năng lập trình thực tế), Sonnet 4.5 được cho là state-of-the-art.
Họ dùng phép thử: 77,2 %, tính trung bình 10 lần thử nghiệm, không dùng thêm compute khi test, và budget “thinking” 200K tokens.
Với cấu hình 1M context, có thể đạt 82,0 %.
Trên OSWorld (benchmark thử AI sử dụng máy tính thực: tương tác máy tính, trang web, file, lệnh), Sonnet 4.5 đạt 61,4 %, vượt Sonnet 4 trước đó (42,2 %).
Trong các lĩnh vực chuyên môn như tài chính, y tế, luật, STEM, Sonnet 4.5 thể hiện kiến thức và reasoning tốt hơn so với các mô hình cũ (bao gồm Opus 4.1).
Anthropic cũng nói rằng người dùng đã thấy mô hình giữ “focus” trong hơn 30 giờ khi thực hiện tác vụ phức tạp đa bước.

Khi bạn đưa vào blog, bạn nên giải thích những con số này (ví dụ: SWE-bench là gì, OSWorld là gì), để độc giả không chuyên cũng hiểu giá trị của việc tăng từ 42 % lên 61 %, hay “giữ 30 giờ” là gì trong bối cảnh AI.

2.5 Ưu điểm về chi phí & khả năng chuyển đổi

Một điểm rất hấp dẫn mà Anthropic nhấn mạnh: giá sử dụng Sonnet 4.5 giữ nguyên như Sonnet 4 — không tăng phí, vẫn là $3 / $15 per million tokens (theo gói)

Họ cũng nhấn rằng Sonnet 4.5 là bản “drop-in replacement” cho Sonnet 4 — tức là nếu bạn đang dùng Sonnet 4 qua API hay ứng dụng Claude, bạn có thể chuyển sang Sonnet 4.5 mà không cần thay đổi nhiều.

Điều này làm tăng sức hấp dẫn của việc nâng cấp từ các phiên bản cũ lên Sonnet 4.5 — vì bạn được lợi nhiều hơn mà không phải trả thêm.

2.6 Thông tin kỹ thuật & lưu ý từ hệ thống (system card)

Trong thông báo, Anthropic cũng nhắc đến system card đi kèm Sonnet 4.5 — nơi họ công bố chi tiết hơn về các đánh giá an toàn, mitigations, phương pháp thử nghiệm, các chỉ số misaligned behaviors, cách họ đo lường prompt injection, v.v.

Ví dụ, trong system card có:

Biểu đồ “misaligned behavior scores” (hành vi lệch chuẩn) — càng thấp càng tốt — được đo qua hệ thống auditor tự động.
Phương pháp thử nghiệm và footnotes cho các benchmark: cách họ test SWE-bench, OSWorld, Terminal-Bench, τ2-bench, AIME, MMMLU, Finance Agent.
Ghi chú rằng các khách hàng trong ngành an ninh mạng, nghiên cứu sinh học, v.v. có thể được vào allowlist nếu cần vượt hạn chế CBRN.

3. Những cải tiến chính trong phiên bản 4.5

3.1 Hiệu năng lập trình & agent

Một trong những điểm mạnh lớn mà Sonnet 4.5 hướng tới là năng lực lập trình thực tế. Trên benchmark SWE-bench Verified, nó đạt ~ 77,2 % (khi test với scaffold, không dùng thêm compute), và ở cấu hình 1M context có thể lên đến ~ 82,0 %. Trong các thử nghiệm nội bộ, nó có thể giữ trạng thái làm việc liên tục hơn 30 giờ cho các tác vụ phức tạp.

Khi so sánh với Sonnet 4 trước đó, Sonnet 4.5 đạt 61,4 % trên benchmark OSWorld (AI thực thi máy tính thực tế), trong khi Sonnet 4 chỉ có ~ 42,2 %. Đây là bước nhảy lớn trong khả năng AI “dùng máy tính như người dùng thật”.

Ngoài ra, Sonnet 4.5 được thiết kế để thực thi nhiều lệnh song song (“parallel tool execution”) — ví dụ chạy nhiều lệnh bash trong một ngữ cảnh — giúp tận dụng tối đa “actions per context window” (số hành động trên khung ngữ cảnh) hiệu quả hơn.

3.4 Trải nghiệm người dùng & công cụ hỗ trợ

Sonnet 4.5 không chỉ mạnh mà còn dễ dùng:

Checkpoints trong Claude Code: cho phép người dùng lưu trạng thái, quay trở lại nếu cần.
Giao diện terminal mới, extension VS Code tích hợp gốc — giúp developer làm việc trong môi trường quen thuộc.
Context editing (chỉnh ngữ cảnh) và memory tool trong API: giúp agent theo dõi ngữ cảnh, nhớ các bước trước và hoạt động trong tác vụ dài hơn.
Trong ứng dụng Claude (app/web): hỗ trợ thực thi mã và tạo file (spreadsheet, slide, document) ngay trong cuộc hội thoại — không cần chuyển sang công cụ ngoài.
Claude for Chrome: tiện ích mở rộng cho người dùng Max — giúp Claude tương tác trực tiếp với trang web: điều hướng, điền form, xử lý các tương tác web.
Claude Agent SDK: Anthropic mở mã để người dùng / developer xây agent dựa trên nền tảng mà Claude sử dụng — từ memory management đến phối hợp sub-agent, quyền kiểm soát, v.v.
Imagine with Claude: bản thử nghiệm (research preview) cho phép Claude “sáng tạo phần mềm on the fly” — nghĩa là không có phần mã viết sẵn, mà mô hình tự sinh & điều chỉnh theo yêu cầu người dùng. Được cung cấp cho người dùng Max trong 5 ngày.

3.3 An toàn và alignment

Sonnet 4.5 không chỉ mạnh mà còn chú trọng an toàn:

Áp dụng các bộ lọc (classifiers) để phát hiện các input/output nguy hiểm, đặc biệt trong các lĩnh vực CBRN — nhằm hạn chế khả năng sử dụng mô hình cho vũ khí hóa học, sinh học, hạt nhân.
Các bộ lọc này đôi khi “cảnh báo nhầm” (false positives), nhưng Anthropic đã cải tiến để giảm tỷ lệ này: so với trước, giảm 10× từ bản gốc, và giảm 2× so với Opus 4.
Việc phát hành ở mức AI Safety Level 3 (ASL-3) cho thấy Anthropic đặt giới hạn truy cập và bảo vệ bổ sung theo khả năng mô hình.
Biểu đồ “misaligned behavior scores” (điểm hành vi lệch chuẩn) được công bố — thể hiện mức độ giảm các hành vi như deception, sycophancy, power-seeking, khuyến khích ảo tưởng.
Bảo vệ chống prompt injection được cải thiện đáng kể, đặc biệt quan trọng khi mô hình dùng công cụ/agent.

Những yếu tố này rất quan trọng để người dùng tin tưởng dùng Sonnet 4.5 trong môi trường sản xuất, doanh nghiệp, ứng dụng thực tế.

3.4 Chi phí & chuyển đổi dễ dàng

Một điểm hấp dẫn là giá vẫn giữ như Sonnet 4: không tăng phí, vẫn là $3/$15 per million tokens (tùy gói)

Anthropic cho biết Sonnet 4.5 là drop-in replacement — tức nếu bạn đang dùng Sonnet 4 qua API hoặc ứng dụng, bạn có thể chuyển sang Sonnet 4.5 mà không cần thay đổi nhiều code hoặc cấu hình.

Đây là chi tiết quan trọng để độc giả của blog thấy rằng “nâng cấp” không đồng nghĩa “tăng chi phí lớn”.

4. Ứng dụng thực tiễn & tiềm năng nổi bật

Với những cải tiến kể trên, Claude Sonnet 4.5 có thể được ứng dụng mạnh trong nhiều lĩnh vực — phần này bạn có thể minh họa thêm bằng ví dụ thực tế trong blog của bạn.

4.1 Lập trình & phát triển phần mềm

Tạo mã (code generation) từ module nhỏ đến hệ thống lớn
Tự động sửa lỗi, refactor code, test, deploy
Phối hợp agent để quản lý dự án lập trình — chia nhỏ tác vụ, kiểm soát tiến độ
Hỗ trợ developer trong IDE (nhờ extension VS Code)

Ví dụ từ Anthropic: Sonnet 4.5 có thể hiểu mẫu mã code của một codebase lớn, thực hiện debug và kiến trúc theo ngữ cảnh cụ thể của dự án.

4.2 Ứng dụng doanh nghiệp & phân tích

Tự động hóa quy trình nội bộ: trích xuất, tổng hợp báo cáo, phân tích dữ liệu
Hỗ trợ phân tích tài chính, mô hình rủi ro, dự báo
Trong lĩnh vực pháp lý: phân tích hồ sơ kiện tụng, tổng hợp bản ghi, soạn bản nháp luật, hỗ trợ CoCounsel (như trích dẫn trong bài)
Trong an ninh mạng: red teaming, phát hiện lỗ hổng, tạo kịch bản tấn công (Anthropic trích dẫn việc Sonnet 4.5 được dùng cho các công ty an ninh mạng để giảm “vulnerability intake time” 44 % và tăng độ chính xác 25 %)

4.3 Trợ lý ảo – công việc văn phòng

Trong ứng dụng Claude: tạo slide, bảng tính, file văn bản trực tiếp từ cuộc hội thoại
Hỗ trợ xử lý email, lập kế hoạch, tổng hợp nội dung, viết báo cáo
Tương tác với nhiều hệ thống qua API, làm các tác vụ đa bước

4.4 Agent thông minh & tác vụ liên tục

Nhờ khả năng duy trì ngữ cảnh, nhớ lâu và tương tác công cụ, Sonnet 4.5 rất phù hợp để xây agent đa bước, làm việc liên tục qua nhiều giờ:

Quản lý dự án (lập kế hoạch → giám sát → báo cáo)
Agent giám sát, tự động hóa pipeline (CI/CD, triển khai sản phẩm)
Agent tương tác đa hệ thống (hệ thống CRM, ERP, API bên ngoài)
Agent tự điều chỉnh dựa trên phản hồi mới

Anthropic nhắc rằng Sonnet 4.5 có thể “giữ 30+ giờ tự chủ trong mã” — tức là trong tác vụ lập trình liên tục, mô hình vẫn giữ mạch lạc và không “rơi rụng”.

5. So sánh Sonnet 4.5 với các mô hình khác & ưu nhược điểm

Phần này giúp độc giả định vị Sonnet 4.5 trong “bản đồ AI” hiện tại.

5.1 So với Claude phiên bản trước (Sonnet 4, Opus 4)

Ưu điểm của 4.5 so với Sonnet 4 / Opus 4:

Nâng cao khả năng sử dụng công cụ & tương tác thực tế (OSWorld từ ~42,2 % lên ~61,4 %)
Tăng độ ổn định / duy trì trạng thái lâu hơn (“30+ giờ”)
Checkpoints, context editing, memory tool — các tính năng mà Sonnet 4 không có
Giá giữ nguyên so với Sonnet 4
Kích hoạt SDK agent, mở đường cho người dùng xây agent tùy biến
Cải thiện an toàn và alignment

Hạn chế so với Opus / mô hình cao cấp:

Có thể Opus 4 vẫn có lợi thế trong một số bài toán reasoning cực lớn
Sonnet 4.5 là phiên bản “cân bằng” — nếu bạn cần năng lực cực hạn, Opus có thể vẫn vượt trội
Dù giảm lỗi, Sonnet 4.5 vẫn có thể có sai sót trong môi trường thực, đặc biệt trong các domain ngoài dữ liệu huấn luyện

5.2 So với GPT-4 / GPT-5 / Gemini / các LLM khác

Lợi thế của Sonnet 4.5:

Khả năng dùng máy tính & thực thi công cụ nội tại — điểm mà GPT truyền thống cần mô hình kết hợp môi trường để làm
Agent lâu dài, giữ trạng thái dài, xử lý tác vụ đa bước
Tích hợp tính năng code execution, file creation ngay trong mô hình
Chi phí “không tăng khi nâng cấp” — tạo động lực để chuyển
An toàn & alignment là một trong các ưu tiên thiết kế

Thách thức so với GPT / Gemini:

Ecosystem plugin / cộng đồng hỗ trợ GPT / Gemini lớn hơn — nhiều tài nguyên, thư viện, ứng dụng kèm
GPT / Gemini có thể mạnh hơn về “ngôn ngữ tự nhiên / creative writing” trong nhiều tình huống
Tốc độ inference, độ trễ, khả năng mở rộng thực tế có thể là điểm yếu nếu triển khai không tốt

5.3 Ưu điểm & hạn chế tổng quan

Ưu điểm:

Kết hợp tốt giữa sức mạnh và khả năng dùng trong thực tế
Được cải tiến nhiều tính năng hữu ích (checkpoints, memory, chỉnh ngữ cảnh)
An toàn hơn — giảm nhiều loại hành vi không mong muốn
Giá ổn định, chuyển đổi dễ
Được phản hồi tích cực từ người dùng thật sự

Hạn chế & rủi ro:

Không hoàn hảo — vẫn có thể “bịa”, sai logic, đặc biệt trong domain mới
Khi agent liên tục tự hành động, nếu prompt hoặc giám sát không chặt có thể gây lỗi nghiêm trọng
Việc triển khai thực tế (cơ sở hạ tầng, độ ổn định, tài nguyên) là thách thức lớn
Mô hình mới nhanh chóng — Sonnet 4.5 có thể bị vượt nếu Anthropic hoặc đối thủ không tiếp tục đổi mới

6. Kết luận & lời khuyên cho người dùng

Claude Sonnet 4.5 là một bước tiến ấn tượng trong dòng Claude: nó mang lại năng lực cao hơn trong lập trình, tương tác công cụ, agent lâu dài và các ứng dụng thực tế. Nếu được sử dụng đúng cách, nó có thể là trợ thủ đắc lực cho lập trình viên, nhà phân tích, đội phát triển sản phẩm, và nhiều lĩnh vực khác.

Tuy nhiên, không có mô hình AI nào hoàn hảo. Người dùng cần hiểu đúng điểm mạnh, điểm yếu, luôn giám sát kết quả, thiết lập kiểm soát và luôn cập nhật khi có phiên bản mới.

Nếu bạn là nhà phát triển, nhà phân tích hay người chủ doanh nghiệp, Claude Sonnet 4.5 có thể là lựa chọn đáng cân nhắc cho các nhiệm vụ có tính logic cao, cần tương tác công cụ, hoặc muốn xây agent thông minh.

GPT-5-Codex Prompting Guide: Hướng Dẫn Tối Ưu Hóa Prompt Cho Lập Trình

Posted on September 30, 2025September 30, 2025 by Phat Ly

Giới Thiệu

GPT-5-Codex là phiên bản nâng cao của GPT-5, được OpenAI tối ưu hóa đặc biệt cho các nhiệm vụ lập trình tương tác và tự động. Mô hình này được huấn luyện với trọng tâm vào công việc kỹ thuật phần mềm thực tế, mang lại hiệu suất vượt trội trong cả các phiên làm việc nhanh chóng và các nhiệm vụ phức tạp kéo dài.

⚠️ Lưu Ý Quan Trọng

Không phải thay thế trực tiếp: GPT-5-Codex không phải là thay thế trực tiếp cho GPT-5, vì nó yêu cầu cách prompting khác biệt đáng kể
Chỉ hỗ trợ Responses API: Mô hình này chỉ được hỗ trợ với Responses API và không hỗ trợ tham số verbosity
Dành cho người dùng API: Hướng dẫn này dành cho người dùng API của GPT-5-Codex và tạo developer prompts, không dành cho người dùng Codex

Những Cải Tiến Chính Của GPT-5-Codex

1. Khả Năng Điều Hướng Cao

GPT-5-Codex cung cấp mã chất lượng cao cho các nhiệm vụ kỹ thuật phức tạp như:

Phát triển tính năng mới
Kiểm thử và gỡ lỗi
Tái cấu trúc mã nguồn
Đánh giá và review code

Tất cả những nhiệm vụ này được thực hiện mà không cần hướng dẫn dài dòng hay chi tiết.

2. Mức Độ Suy Luận Thích Ứng

Mô hình có khả năng điều chỉnh thời gian suy luận theo độ phức tạp của nhiệm vụ:

Phản hồi nhanh trong các phiên tương tác ngắn
Có thể làm việc độc lập trong nhiều giờ cho các nhiệm vụ phức tạp
Tự động phân bổ tài nguyên tính toán phù hợp

3. Xuất Sắc Trong Đánh Giá Mã

GPT-5-Codex được huấn luyện đặc biệt để:

Thực hiện đánh giá mã chuyên sâu
Điều hướng trong các cơ sở mã lớn
Chạy mã và kiểm thử để xác nhận tính đúng đắn
Phát hiện lỗi và đề xuất cải tiến

Môi Trường Hỗ Trợ

GPT-5-Codex được thiết kế đặc biệt cho:

Codex CLI: Giao diện dòng lệnh cho lập trình
Phần mở rộng Codex IDE: Phần mở rộng cho các IDE phổ biến
Môi trường đám mây Codex: Môi trường đám mây chuyên dụng
Tích hợp GitHub: Tích hợp sâu với GitHub
Đa dạng công cụ: Hỗ trợ nhiều loại công cụ lập trình

Nguyên Tắc Cốt Lõi: “Ít Hơn Là Tốt Hơn”

Đây là nguyên tắc quan trọng nhất khi tạo prompt cho GPT-5-Codex. Do mô hình được huấn luyện đặc biệt cho lập trình, nhiều thực hành tốt đã được tích hợp sẵn, và việc quá tải hướng dẫn có thể làm giảm chất lượng.

1. Bắt Đầu Với Prompt Tối Giản

Sử dụng prompt ngắn gọn, lấy cảm hứng từ prompt hệ thống của Codex CLI
Chỉ thêm những hướng dẫn thực sự cần thiết
Tránh các mô tả dài dòng không cần thiết

2. Loại Bỏ Phần Mở Đầu

GPT-5-Codex không hỗ trợ phần mở đầu
Yêu cầu phần mở đầu sẽ khiến mô hình dừng sớm trước khi hoàn thành nhiệm vụ
Tập trung vào nhiệm vụ chính ngay từ đầu

3. Giảm Số Lượng Công Cụ

Chỉ sử dụng các công cụ cần thiết:
- Terminal: Để thực thi lệnh
- apply_patch: Để áp dụng thay đổi mã
Loại bỏ các công cụ không cần thiết

4. Mô Tả Công Cụ Ngắn Gọn

Làm cho mô tả công cụ ngắn gọn nhất có thể
Loại bỏ các chi tiết không cần thiết
Tập trung vào chức năng cốt lõi

So Sánh Với GPT-5

Prompt của GPT-5-Codex ngắn hơn khoảng 40% so với GPT-5, điều này nhấn mạnh rằng:

Prompt tối giản là lý tưởng cho mô hình này
Ít token hơn = hiệu suất tốt hơn
Tập trung vào chất lượng thay vì số lượng

Ví Dụ Thực Tế

Prompt Không Tối Ưu:

Bạn là một lập trình viên chuyên nghiệp với nhiều năm kinh nghiệm. Hãy bắt đầu bằng cách phân tích yêu cầu, sau đó tạo kế hoạch chi tiết, và cuối cùng implement code với nhiều comment giải thích. Đảm bảo code có error handling, unit tests, và documentation đầy đủ...

Prompt Tối Ưu:

Tạo một function để tính tổng hai số nguyên.

Ví Dụ Thực Tế: Gọi API GPT-5-Codex

Bước 1: Cài đặt và cấu hình

Lưu ý: Thay sk-your-api-key-here bằng API key thực tế của bạn từ OpenAI.

Bước 2: Tạo file Python gọi GPT-5-Codex

Mở Notepad và paste code sau:

import os
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv

# Load API key từ file .env
load_dotenv()

# Khởi tạo client
client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))

def call_gpt5_codex(prompt):
    """
    Gọi API GPT-5-Codex với prompt tối giản
    """
    try:
        response = client.chat.completions.create(
            model="gpt-5-codex",  # Model name cho GPT-5-Codex
            messages=[
                {
                    "role": "user", 
                    "content": prompt
                }
            ],
            temperature=0.1,  # Thấp để code chính xác
            max_tokens=4000
        )
        
        return response.choices[0].message.content
        
    except Exception as e:
        return f"Lỗi: {str(e)}"

# Ví dụ sử dụng
if __name__ == "__main__":
    # Prompt tối giản - không cần hướng dẫn dài dòng
    prompt = "Tạo function Python để tính fibonacci số thứ n"
    
    print("Đang gọi GPT-5-Codex...")
    result = call_gpt5_codex(prompt)
    print("\nKết quả từ GPT-5-Codex:")
    print("=" * 50)
    print(result)

Bước 3: Chạy demo

Bước 4: Ví dụ Request/Response thực tế

Request JSON:

{
  "model": "gpt-5-codex",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Tạo REST API với FastAPI để quản lý users"
    }
  ],
  "temperature": 0.1,
  "max_tokens": 2000
}

Response từ GPT-5-Codex:

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
from typing import List

app = FastAPI()

# In-memory storage (thay bằng database thực tế)
users = []

class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    email: str

class UserCreate(BaseModel):
    name: str
    email: str

@app.get("/users")
def get_users():
    return users

@app.post("/users")
def create_user(user: UserCreate):
    new_user = User(
        id=len(users) + 1,
        name=user.name,
        email=user.email
    )
    users.append(new_user)
    return new_user

@app.delete("/users/{user_id}")
def delete_user(user_id: int):
    global users
    users = [u for u in users if u.id != user_id]
    return {"message": "User deleted"}

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

Bước 5: So sánh Prompt hiệu quả

❌ Prompt không tối ưu:

Bạn là một lập trình viên chuyên nghiệp với 10 năm kinh nghiệm. Hãy tạo một REST API hoàn chỉnh với FastAPI để quản lý users. API phải có đầy đủ CRUD operations, validation, error handling, logging, và documentation. Đảm bảo code clean, có comment đầy đủ, và tuân thủ best practices...

✅ Prompt tối ưu cho GPT-5-Codex:

Tạo REST API với FastAPI để quản lý users

Kết quả: GPT-5-Codex tự động tạo ra code đầy đủ chức năng mà không cần hướng dẫn chi tiết.

Anti-Prompting: Những Điều Không Cần Thiết

Do GPT-5-Codex được huấn luyện đặc biệt cho lập trình agentic, việc điều chỉnh prompt thường có nghĩa là loại bỏ hướng dẫn thay vì thêm vào. Dưới đây là những khía cạnh bạn có thể không cần điều chỉnh:

1. Suy Luận Thích Ứng (Adaptive Reasoning)

Suy luận thích ứng giờ đây là mặc định trong GPT-5-Codex. Trước đây, bạn có thể đã prompt các mô hình để “suy nghĩ kỹ hơn” hoặc “phản hồi nhanh” dựa trên độ khó của nhiệm vụ. GPT-5-Codex tự động điều chỉnh:

Câu hỏi đơn giản: “Làm thế nào để undo commit cuối nhưng giữ lại các thay đổi staged?” → Phản hồi nhanh không cần điều chỉnh thêm
Nhiệm vụ phức tạp: Tự động dành thời gian cần thiết và sử dụng công cụ phù hợp

2. Lập Kế Hoạch (Planning)

GPT-5-Codex được huấn luyện cho nhiều loại nhiệm vụ lập trình từ các tác vụ tự động dài hạn đến các tác vụ lập trình tương tác ngắn hạn. Mô hình có tính cách hợp tác theo mặc định:

Khi bắt đầu một tác vụ tự động, mô hình sẽ xây dựng kế hoạch chi tiết
Cập nhật tiến độ trong quá trình thực hiện
Codex CLI bao gồm công cụ lập kế hoạch và mô hình được huấn luyện để sử dụng nó

3. Phần Mở Đầu (Preambles)

GPT-5-Codex KHÔNG tạo ra phần mở đầu! Việc prompt và yêu cầu phần mở đầu có thể dẫn đến việc mô hình dừng sớm. Thay vào đó, có một trình tóm tắt tùy chỉnh tạo ra các tóm tắt chi tiết chỉ khi phù hợp.

4. Giao Diện Người Dùng

GPT-5-Codex mặc định có thẩm mỹ mạnh mẽ và các thực hành giao diện người dùng hiện đại tốt nhất. Nếu bạn có thư viện hoặc framework ưa thích, hãy điều chỉnh mô hình bằng cách thêm các phần ngắn:

Hướng Dẫn Giao Diện Người Dùng
Sử dụng các thư viện sau trừ khi người dùng hoặc repo chỉ định khác:
Framework: React + TypeScript
Styling: Tailwind CSS
Components: shadcn/ui
Icons: lucide-react
Animation: Framer Motion
Charts: Recharts
Fonts: San Serif, Inter, Geist, Mona Sans, IBM Plex Sans, Manrope

Prompt Tham Chiếu: Codex CLI

Dưới đây là prompt đầy đủ của Codex CLI mà bạn có thể sử dụng làm tham chiếu khi tạo prompt cho GPT-5-Codex:

Các Điểm Chính Trong Prompt Codex CLI:

1. Cấu hình chung:

Các đối số của shell sẽ được truyền cho execvp()
Hầu hết các lệnh terminal nên được prefix với ["bash", "-lc"]
Luôn đặt tham số workdir khi sử dụng hàm shell
Ưu tiên sử dụng rg thay vì grep vì nhanh hơn

2. Ràng buộc chỉnh sửa:

Mặc định sử dụng ASCII khi chỉnh sửa hoặc tạo file
Thêm comment code ngắn gọn giải thích những gì đang diễn ra
Có thể ở trong git worktree bẩn – KHÔNG BAO GIỜ revert các thay đổi hiện có

3. Công cụ lập kế hoạch:

Bỏ qua công cụ planning cho các tác vụ đơn giản (khoảng 25% dễ nhất)
Không tạo kế hoạch một bước
Cập nhật kế hoạch sau khi hoàn thành một trong các subtask

4. Sandboxing và approvals:

Sandboxing hệ thống file: chỉ đọc, ghi workspace, truy cập đầy đủ nguy hiểm
Sandboxing mạng: hạn chế, bật
Chính sách phê duyệt: không tin tưởng, khi thất bại, theo yêu cầu, không bao giờ

5. Cấu trúc và phong cách:

Văn bản thuần túy; CLI xử lý định dạng
Tiêu đề: tùy chọn; Title Case ngắn (1-3 từ) trong …
Dấu đầu dòng: sử dụng -; hợp nhất các điểm liên quan
Monospace: backticks cho lệnh/đường dẫn/biến môi trường/id code

Apply Patch

Như đã chia sẻ trước đó trong hướng dẫn GPT-5, đây là triển khai apply_patch cập nhật nhất mà chúng tôi khuyến nghị sử dụng cho việc chỉnh sửa file để khớp với phân phối huấn luyện.

Lợi Ích Của Việc Sử Dụng Đúng Cách

Hiệu Suất Cao Hơn: Phản hồi nhanh và chính xác
Tiết Kiệm Token: Giảm chi phí sử dụng (40% ít token hơn GPT-5)
Kết Quả Tốt Hơn: Mô hình tập trung vào nhiệm vụ chính
Dễ Bảo Trì: Prompt ngắn gọn dễ hiểu và chỉnh sửa
Tự Động Hóa: Suy luận thích ứng và lập kế hoạch tự động
Tích Hợp Sẵn: Nhiều best practices đã được tích hợp sẵn

Kết Luận

GPT-5-Codex đại diện cho một bước tiến lớn trong việc ứng dụng AI cho lập trình. Việc áp dụng đúng các nguyên tắc prompting sẽ giúp bạn tận dụng tối đa sức mạnh của mô hình này. Hãy nhớ rằng “ít hơn là tốt hơn” – đây không chỉ là nguyên tắc của GPT-5-Codex mà còn là triết lý trong việc tạo ra các hệ thống AI hiệu quả.

7 Chiến Lược Tối Ưu Hóa Quy Trình Tuyển Dụng Thành Công Và Cách Tận Dụng KPI

Posted on August 19, 2025 by hello@scuti

Xin chào, tôi là Kakeya, đại diện của công ty Scuti.

Công ty chúng tôi chuyên cung cấp các dịch vụ như Phát triển phần mềm offshore và phát triển theo hình thức Labo tại Việt Nam, cũng như Cung cấp giải pháp AI tạo sinh. Gần đây, chúng tôi rất vinh dự khi nhận được nhiều yêu cầu phát triển hệ thống kết hợp với AI tạo sinh.

Đối với những ai đang làm việc trong việc tối ưu hóa quy trình tuyển dụng. Việc tìm kiếm nhân tài xuất sắc đòi hỏi thời gian và công sức, nhưng bằng cách cải tiến quy trình, bạn không chỉ có thể giảm chi phí mà còn nhanh chóng tuyển dụng ứng viên chất lượng cao. Tối ưu hóa quy trình tuyển dụng là yếu tố quan trọng giúp hỗ trợ sự phát triển của doanh nghiệp.

Bài viết này sẽ giải thích chi tiết 7 chiến lược hiệu quả để tối ưu hóa quy trình tuyển dụng, các KPI chính và các công cụ cần sử dụng. Bằng cách thực hiện những phương pháp này, bạn sẽ có thể tiến hành hoạt động tuyển dụng một cách hiệu quả và hiệu suất hơn.

Kiến thức cơ bản về tối ưu hóa quy trình tuyển dụng

Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về AI tạo sinh, hãy xem trước bài viết này.
Bài viết liên quan: Hướng Dẫn Toàn Diện Về Triển Khai AI Tạo Sinh: Từ Kiến Thức Cơ Bản Đến Ứng Dụng Thực Tiễn Và Triển Vọng Tương Lai

Tối ưu hóa quy trình tuyển dụng là gì?

Tối ưu hóa quy trình tuyển dụng là việc cải thiện các quy trình nhằm thu hút, sàng lọc và tuyển dụng ứng viên chất lượng cao trong điều kiện thời gian và nguồn lực hạn chế. Cụ thể, điều này bao gồm tối ưu hóa toàn bộ hoạt động tuyển dụng và loại bỏ các lãng phí, với mục tiêu thu hút nhân tài một cách hiệu quả hơn.

Việc tối ưu hóa này cho phép các nhân viên tuyển dụng tập trung vào những nhiệm vụ quan trọng và giúp tuyển dụng nhân tài cần thiết cho công ty một cách nhanh chóng.

Tại sao tối ưu hóa quy trình tuyển dụng lại quan trọng?

Tối ưu hóa quy trình tuyển dụng mang lại nhiều lợi ích cho công ty. Các lý do chính như sau:

Giảm thời gian và chi phí: Một quy trình tuyển dụng hiệu quả giúp giảm thiểu thời gian dành cho việc sàng lọc ứng viên, lên lịch phỏng vấn và các công việc hành chính khác. Việc sử dụng các công cụ như Hệ thống Theo dõi Ứng viên (ATS) giúp đội ngũ tuyển dụng tập trung vào việc tương tác với ứng viên và cải thiện hiệu quả tuyển dụng tổng thể. Điều này cho phép các nhân viên tuyển dụng dành nhiều thời gian hơn cho các nhiệm vụ chiến lược và góp phần nâng cao năng suất chung của công ty. Hơn nữa, quy trình tối ưu hóa giúp đẩy nhanh quá trình tuyển dụng, qua đó giúp công ty có lợi thế cạnh tranh trên thị trường khốc liệt.
Cải thiện chất lượng tuyển dụng: Một quy trình hiệu quả dẫn đến các quyết định tuyển dụng tốt hơn. Bằng cách theo dõi các chỉ số tuyển dụng và tập trung vào các lĩnh vực quan trọng như giao tiếp với ứng viên và sàng lọc hồ sơ, công ty có thể tuyển dụng nhân tài phù hợp với các kỹ năng kỹ thuật yêu cầu và văn hóa công ty. Điều này giúp nâng cao hiệu suất công việc sau khi tuyển dụng và hỗ trợ sự phát triển lâu dài của tổ chức. Việc tuyển dụng chất lượng cao giúp tăng tỷ lệ giữ chân nhân viên và củng cố sự ổn định của tổ chức.
Củng cố thương hiệu nhà tuyển dụng: Một chiến lược tuyển dụng liền mạch sẽ tạo ấn tượng tốt với ứng viên. Các ứng viên trải qua một quy trình nộp đơn suôn sẻ có khả năng đánh giá tổ chức của bạn là một nơi làm việc chuyên nghiệp và hấp dẫn, từ đó củng cố thương hiệu nhà tuyển dụng. Điều này giúp thu hút nhân tài xuất sắc trong các đợt tuyển dụng sau. Một thương hiệu nhà tuyển dụng mạnh mẽ nâng cao năng lực cạnh tranh của công ty và cải thiện vị thế của công ty trong ngành

Các Kpi Chính Để Đo Lường Tối Ưu Hóa Quy Trình Tuyển Dụng

Thời gian tuyển dụng (Time to Hire)

Định nghĩa: Thời gian tuyển dụng là khoảng thời gian từ khi bắt đầu đăng tuyển cho đến khi ứng viên chấp nhận lời mời làm việc.
Tầm quan trọng: Rút ngắn thời gian tuyển dụng giúp nhân sự mới có thể bắt đầu đóng góp nhanh chóng, thúc đẩy sự phát triển của công ty. Nó cũng giảm thiểu nguy cơ mất đi những ứng viên xuất sắc.
Phương pháp đo lường: Sử dụng Hệ thống Theo dõi Ứng viên (ATS) để ghi lại các dữ liệu như ngày đăng tuyển, ngày nộp hồ sơ, ngày phỏng vấn và ngày chấp nhận lời mời, từ đó tính toán thời gian cho mỗi giai đoạn.

Chi phí tuyển dụng (Cost per Hire)

Định nghĩa: Chi phí tuyển dụng là tổng chi phí bỏ ra để tuyển dụng một ứng viên.
Tầm quan trọng: Hiểu được chi phí tuyển dụng giúp làm rõ các chi phí liên quan đến quá trình tuyển dụng và tìm kiếm các phương pháp tuyển dụng hiệu quả về chi phí.
Phương pháp tính toán: Cộng tất cả các chi phí liên quan đến hoạt động tuyển dụng, bao gồm chi phí quảng cáo tuyển dụng, phí dịch vụ của các công ty tuyển dụng, chi phí lương của nhân viên tuyển dụng, chi phí phỏng vấn và phí sử dụng hệ thống quản lý tuyển dụng, sau đó chia cho số lượng nhân sự đã tuyển dụng.

Chi phí mỗi ứng viên (Cost per Applicant)

Định nghĩa: Chi phí mỗi ứng viên là chi phí bỏ ra cho mỗi ứng viên.
Tầm quan trọng: Hiểu được chi phí mỗi ứng viên giúp bạn phân tích hiệu quả chi phí của các hoạt động tuyển dụng một cách chi tiết hơn.
Phương pháp tính toán: Cộng tất cả các chi phí liên quan đến quá trình tuyển dụng, bao gồm chi phí quảng cáo tuyển dụng, phí dịch vụ công ty tuyển dụng và chi phí lương của nhân viên tuyển dụng, sau đó chia cho số lượng ứng viên.

Chất lượng tuyển dụng (Quality of Hire)

Định nghĩa: Chất lượng tuyển dụng là một chỉ số đánh giá mức độ hiệu quả của nhân sự được tuyển dụng.
Tầm quan trọng: Đo lường chất lượng tuyển dụng giúp đánh giá hiệu quả của hoạt động tuyển dụng và cải thiện quy trình tuyển dụng.
Phương pháp đo lường: Đánh giá hiệu suất của nhân viên mới tuyển qua kết quả đánh giá hiệu suất, tỷ lệ hoàn thành mục tiêu, đánh giá từ cấp trên và phản hồi từ đồng nghiệp.

Trải nghiệm ứng viên (Candidate Experience)

Định nghĩa: Trải nghiệm ứng viên là một chỉ số đánh giá mức độ hài lòng của ứng viên trong suốt quy trình tuyển dụng.
Tầm quan trọng: Mức độ hài lòng của ứng viên càng cao, hình ảnh thương hiệu của công ty càng được cải thiện, và công ty sẽ dễ dàng thu hút được nhân tài xuất sắc hơn.
Phương pháp đo lường: Đo lường sự hài lòng của ứng viên bằng cách thực hiện khảo sát hoặc thu thập phản hồi sau khi phỏng vấn.

Tỷ lệ giữ chân nhân viên (Employee Retention Rate)

Định nghĩa: Tỷ lệ giữ chân nhân viên là tỷ lệ phần trăm nhân viên vẫn ở lại công ty trong một khoảng thời gian nhất định.
Tầm quan trọng: Tỷ lệ giữ chân nhân viên cao giúp giảm chi phí tuyển dụng và duy trì sự ổn định của tổ chức.
Phương pháp tính toán: Lấy số lượng nhân viên bắt đầu tại thời điểm đầu kỳ trừ đi số lượng nhân viên nghỉ việc trong kỳ, sau đó chia cho số lượng nhân viên ban đầu.

7 Chiến lược để đạt được tối ưu hóa quy trình tuyển dụng

1. Triển khai Hệ thống Theo dõi Ứng viên (ATS)

Hệ thống Theo dõi Ứng viên (ATS) là công cụ thiết yếu để tối ưu hóa toàn bộ quy trình tuyển dụng. Nó cung cấp nhiều tính năng như quản lý ứng viên, theo dõi quá trình tuyển chọn và tự động hóa giao tiếp, giúp giảm bớt gánh nặng cho nhân viên tuyển dụng và tăng tốc quy trình tuyển dụng.

Điều này giúp nhân viên tuyển dụng dành nhiều thời gian hơn cho các nhiệm vụ chiến lược và góp phần nâng cao năng suất chung của công ty.

2. Tạo thông tin tuyển dụng hấp dẫn

Thông tin tuyển dụng hấp dẫn là yếu tố quan trọng để thu hút nhiều ứng viên hơn. Việc truyền tải hiệu quả sự hấp dẫn của công ty, công việc và các phúc lợi sẽ thu hút sự chú ý của ứng viên.

Cụ thể về công việc và trách nhiệm: Bằng cách tránh các diễn đạt mơ hồ và mô tả rõ ràng các nhiệm vụ cụ thể, phạm vi trách nhiệm và kết quả kỳ vọng, ứng viên sẽ dễ dàng đánh giá xem họ có phù hợp với vai trò đó hay không.
Văn hóa và giá trị công ty: Tạo thông tin tuyển dụng phản ánh văn hóa và giá trị của công ty sẽ thu hút những ứng viên đồng cảm và nâng cao ý thức thuộc về công ty.
Cơ hội phát triển: Nhấn mạnh các sáng kiến hỗ trợ sự phát triển của nhân viên, như hệ thống đào tạo và con đường sự nghiệp, sẽ cho thấy công ty bạn là một nơi làm việc hấp dẫn đối với những ứng viên có động lực cao.

3. Triển khai các chiến lược tìm kiếm hiệu quả

Để thu hút nhân tài phù hợp, các chiến lược tìm kiếm hiệu quả là điều không thể thiếu. Bằng cách kết hợp các kênh khác nhau như quảng cáo tuyển dụng, công ty giới thiệu nhân sự và tuyển dụng trực tiếp, bạn có thể tìm kiếm ứng viên từ một phạm vi rộng hơn.

Quảng cáo tuyển dụng: Quảng cáo tuyển dụng là cách hiệu quả để tiếp cận nhiều ứng viên. Tuy nhiên, việc xác định đúng phương tiện đăng tải và đối tượng mục tiêu là rất quan trọng.
Công ty giới thiệu nhân sự: Các công ty giới thiệu nhân sự giúp thúc đẩy nhanh chóng quá trình tuyển dụng bằng cách giới thiệu những ứng viên có chuyên môn và kinh nghiệm cao.
Tuyển dụng trực tiếp: Tuyển dụng trực tiếp là khi công ty tiếp cận ứng viên trực tiếp. Bằng cách sử dụng các mạng xã hội như LinkedIn hoặc trang web của công ty, bạn có thể tìm kiếm và tiếp cận ứng viên trực tiếp.

4. Tối ưu hóa quy trình phỏng vấn

Quy trình phỏng vấn là một phần tốn nhiều thời gian và công sức trong hoạt động tuyển dụng. Bằng cách đào tạo người phỏng vấn, làm rõ tiêu chí đánh giá và cải tiến phương pháp phỏng vấn, quy trình phỏng vấn có thể được tối ưu hóa.

Đào tạo người phỏng vấn: Người phỏng vấn cần phát triển kỹ năng để đánh giá ứng viên một cách chính xác. Việc chia sẻ mục tiêu phỏng vấn, cách đặt câu hỏi và các tiêu chí đánh giá qua các buổi đào tạo giúp nâng cao chất lượng phỏng vấn.
Làm rõ tiêu chí đánh giá: Nếu các người phỏng vấn có tiêu chí đánh giá khác nhau, việc đánh giá công bằng sẽ trở nên khó khăn. Bằng cách làm rõ và chia sẻ tiêu chí đánh giá trước, việc đánh giá khách quan sẽ trở nên khả thi.
Cải tiến phương pháp phỏng vấn: Bằng cách cải tiến phương pháp phỏng vấn, bạn có thể thu thập thêm thông tin và đánh giá chính xác hơn năng lực của ứng viên. Ví dụ, phỏng vấn nhóm, nghiên cứu tình huống và thuyết trình có thể được áp dụng để đánh giá khả năng giao tiếp và giải quyết vấn đề của ứng viên.

5. Tăng cường giao tiếp với ứng viên

Giao tiếp với ứng viên là yếu tố quan trọng trong suốt quá trình tuyển dụng. Việc phản hồi nhanh chóng, giải thích rõ ràng và đưa ra phản hồi phù hợp sẽ giúp nâng cao hình ảnh công ty và dễ dàng thu hút nhân tài.

Phản hồi nhanh chóng: Trả lời các câu hỏi của ứng viên càng sớm càng tốt. Phản hồi chậm có thể ảnh hưởng xấu đến hình ảnh công ty.
Giải thích rõ ràng: Giải thích rõ ràng quy trình tuyển dụng và công việc cho ứng viên. Việc giải tỏa các thắc mắc và lo lắng của ứng viên sẽ giúp họ cảm thấy yên tâm hơn.
Phản hồi phù hợp: Sau phỏng vấn, cung cấp phản hồi mang tính xây dựng cho ứng viên. Chia sẻ kết quả tuyển chọn cũng như những điểm cần cải thiện sẽ giúp hỗ trợ sự phát triển của ứng viên.

6. Xây dựng thương hiệu nhà tuyển dụng

Thương hiệu nhà tuyển dụng là hình ảnh mà công ty xây dựng trong mắt các ứng viên. Bằng cách xây dựng một thương hiệu nhà tuyển dụng hấp dẫn, công ty có thể thu hút nhiều nhân tài xuất sắc hơn.

Truyền thông về triết lý và tầm nhìn công ty: Truyền đạt rõ ràng triết lý và tầm nhìn của công ty sẽ thu hút những ứng viên đồng cảm với chúng.
Chia sẻ tiếng nói của nhân viên: Việc chia sẻ tiếng nói của nhân viên giúp truyền tải cụ thể hơn văn hóa và môi trường làm việc của công ty.
Đảm bảo tính minh bạch trong tuyển dụng: Công khai quy trình tuyển dụng và các tiêu chí đánh giá giúp công ty xây dựng được niềm tin từ ứng viên.

7. Cải tiến liên tục qua phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu tuyển dụng giúp phát hiện vấn đề và các điểm cần cải thiện, qua đó nâng cao hiệu quả hoạt động tuyển dụng.

Phân tích các chỉ số tuyển dụng: Phân tích các chỉ số như thời gian tuyển dụng, chi phí tuyển dụng, chi phí mỗi ứng viên, hiệu suất sau tuyển dụng và sự hài lòng của ứng viên giúp đánh giá hiệu quả và năng suất của các hoạt động tuyển dụng.
Phân tích dữ liệu ứng viên: Phân tích các đặc điểm, kỹ năng và kinh nghiệm của ứng viên giúp thực hiện các hoạt động tuyển dụng phù hợp với đối tượng mục tiêu.
Phân tích dữ liệu phỏng vấn: Phân tích các đánh giá của người phỏng vấn, câu hỏi và câu trả lời của ứng viên giúp cải tiến quy trình phỏng vấn.

Các công cụ được khuyến nghị để hỗ trợ tối ưu hóa quy trình tuyển dụng

1. Hệ thống Theo dõi Ứng viên (ATS)

Tính năng: Quản lý ứng viên, theo dõi tình trạng tuyển chọn, tự động hóa giao tiếp, v.v.
Lợi ích: Tối ưu hóa toàn bộ quy trình tuyển dụng, giảm gánh nặng cho nhân viên tuyển dụng, trực quan hóa dữ liệu tuyển dụng.

2. Công cụ phỏng vấn video

Tính năng: Tiến hành phỏng vấn trực tuyến.
Lợi ích: Giảm thiểu thời gian và chi phí, loại bỏ các giới hạn về địa lý, cải thiện sự tiện lợi cho ứng viên.

3. Công cụ tuyển dụng qua mạng xã hội

Tính năng: Sử dụng mạng xã hội để tuyển dụng nhân tài.
Lợi ích: Mở rộng phạm vi tiếp cận đối tượng mục tiêu, nâng cao thương hiệu nhà tuyển dụng, tăng cường sự tương tác với ứng viên.

4. Công cụ tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI)

Tính năng: Tự động sàng lọc hồ sơ, kết nối ứng viên, tự động hóa phỏng vấn, v.v.
Lợi ích: Tối ưu hóa toàn bộ quy trình tuyển dụng, nâng cao chất lượng nhân sự, giảm chi phí tuyển dụng.

Kết Luận

Tối ưu hóa quy trình tuyển dụng là một nỗ lực thiết yếu để thúc đẩy sự phát triển của doanh nghiệp. Bằng cách thiết lập các KPI phù hợp và theo dõi chúng một cách liên tục, bạn có thể xác định các vấn đề và điểm cần cải thiện trong hoạt động tuyển dụng, từ đó triển khai các chiến lược hiệu quả hơn. Hơn nữa, việc sử dụng các công cụ như Hệ thống Theo dõi Ứng viên (ATS) giúp tối ưu hóa toàn bộ quy trình tuyển dụng và giảm bớt gánh nặng cho nhân viên tuyển dụng.

7 Strategies For Successful Recruitment Process Optimization And How To Leverage KPIs

Posted on August 19, 2025 by hello@scuti

Hello, I am Kakeya, the representative of Scuti.

Our company specializes in services such as Offshore Development And Lab-type Development in Vietnam, as well as Generative AI Consulting. Recently, we have been fortunate to receive numerous requests for system development in collaboration with generative AI.

To those working on recruitment process optimization. Finding top talent requires time and effort, but by streamlining the process, you can not only reduce costs but also quickly hire high-quality candidates. Optimizing the recruitment process is a key element in supporting the growth of your business.

This article provides a detailed explanation of 7 effective strategies for recruitment process optimization, key KPIs, and tools that should be utilized. By implementing these methods, you will be able to conduct your recruitment activities more efficiently and effectively.

Basic Knowledge of Recruitment Process Optimization

If you want to learn more about Generative AI, be sure to check out this article first.
Related article: Comprehensive Guide To Implementing Generative AI: From Basic Knowledge To Practical Applications And Future Prospects

What is Recruitment Process Optimization?

Recruitment process optimization refers to the improvement of processes aimed at attracting, screening, and onboarding high-quality candidates with limited time and resources. Specifically, it involves optimizing the entire recruitment activity and eliminating waste, with the goal of acquiring talent more effectively.

This optimization allows recruiters to focus on crucial tasks and enables the rapid acquisition of necessary talent for the company.

Why Recruitment Process Optimization is Important

Recruitment process optimization brings many benefits to a company. The main reasons are as follows:

Time and Cost Reduction: An efficient recruitment process minimizes the time spent on applicant screening, scheduling interviews, and other administrative tasks. By utilizing tools like Applicant Tracking Systems (ATS), recruitment teams can focus on candidate engagement and overall recruitment efficiency. This allows recruiters to allocate more time to strategic tasks and contributes to the overall productivity improvement of the company. Furthermore, an optimized process enables faster recruitment, which helps secure a competitive edge in a highly competitive market.
Improved Recruitment Quality: An efficient process leads to better hiring decisions. By tracking recruitment metrics and focusing on key areas like candidate communication and resume screening, companies can hire talent that matches the required technical skills and fits with the corporate culture. This leads to improved post-hire performance and supports long-term organizational growth. High-quality hiring increases employee retention rates and strengthens organizational stability.
Strengthened Employer Brand: A seamless recruitment strategy leaves a positive impression on job seekers. Candidates who experience a smooth application process are more likely to view your organization as a professional and attractive workplace, strengthening the employer brand. This makes it easier to attract top talent in future recruitment efforts. A strong employer brand enhances the company’s competitiveness and improves its position within the industry.

Key KPIs for Measuring Recruitment Process Optimization

Time to Hire

Definition: Time to hire refers to the period from the start of the job posting until the candidate accepts the job offer.
Importance: Shortening the time to hire allows new talent to start contributing quickly, accelerating the company’s growth. It also reduces the risk of losing top candidates.
Measurement Method: By utilizing an Applicant Tracking System (ATS), record data such as the job posting date, application date, interview date, and offer acceptance date, and calculate the duration for each stage.

Cost per Hire

Definition: Cost per hire refers to the total cost incurred to hire one candidate.
Importance: Understanding the cost per hire helps visualize the costs involved in recruitment and consider more cost-effective hiring methods.
Calculation Method: Add up all costs associated with the recruitment process, such as job advertising fees, recruitment agency fees, recruiter salaries, interview expenses, and recruitment management system usage fees, and then divide by the number of hires.

Cost per Applicant

Definition: Cost per applicant refers to the cost incurred for each applicant.
Importance: By understanding the cost per applicant, you can analyze the cost-effectiveness of your recruitment activities in greater detail.
Calculation Method: Add up all costs associated with the recruitment process, such as job advertising fees, recruitment agency fees, and recruiter salaries, and then divide by the number of applicants.

Quality of Hire

Definition: Quality of hire is a metric used to evaluate how well the hired talent is performing.
Importance: Measuring the quality of hire allows you to assess the effectiveness of your recruitment activities and make improvements.
Measurement Method: Evaluate the performance of hires based on performance review results, goal achievement rates, evaluations from managers, and feedback from colleagues.

Candidate Experience

Definition: Candidate experience is a metric that evaluates how satisfied applicants are with the entire recruitment process.
Importance: The higher the candidate experience score, the better the company’s brand image, and the easier it becomes to attract top talent.
Measurement Method: Measure candidate satisfaction by conducting surveys or collecting feedback after interviews.

Employee Retention Rate

Definition: Employee retention rate refers to the percentage of employees who remain with the company over a certain period.
Importance: A high employee retention rate helps reduce recruitment costs and maintain organizational stability.
Calculation Method: Subtract the number of employees who left during the period from the number of employees at the start of the period, and then divide by the number of employees at the start of the period.

7 Strategies for Achieving Recruitment Process Optimization

1. Implementing an Applicant Tracking System (ATS)

An Applicant Tracking System (ATS) is an essential tool for streamlining the entire recruitment process. It provides various features such as managing applicants, tracking the selection process, and automating communication, which reduces the burden on recruiters and speeds up the recruitment process.

This allows recruiters to dedicate more time to strategic tasks and contributes to the overall productivity of the company.

2. Creating Attractive Job Listings

Attractive job listings are crucial for attracting more applicants. Effectively conveying the company’s appeal, the attractiveness of the job, and the benefits will capture the attention of candidates.

Specific Job Responsibilities: By avoiding vague expressions and clearly describing the specific duties, responsibilities, and expected outcomes, candidates can more easily determine if they are suitable for the role.
Company Culture and Values: Creating job listings that reflect the company’s culture and values will attract candidates who resonate with them and enhance their sense of belonging to the company.
Growth Opportunities: Highlighting initiatives that support employee growth, such as training systems and career paths, will show that your company is an attractive workplace for highly motivated candidates.

3. Implementing Effective Sourcing Strategies

To acquire the right talent, effective sourcing strategies are essential. By combining various channels such as job postings, recruitment agencies, and direct recruiting, a broader range of candidates can be found.

Job Postings: Job advertisements are an effective way to approach many candidates. However, it is important to properly set the media and target audience for the postings.
Recruitment Agencies: Recruitment agencies help efficiently advance the hiring process by introducing specialized and experienced candidates.
Direct Recruiting: Direct recruiting is when companies approach candidates directly. By utilizing social media like LinkedIn or the company’s website, companies can find and approach candidates directly.

4. Streamlining the Interview Process

The interview process is one of the most time- and labor-intensive parts of recruitment. By training interviewers, clarifying evaluation criteria, and improving interview methods, the interview process can be streamlined.

Interviewer Training: Interviewers need to develop skills to appropriately assess candidates. Sharing the purpose of interviews, how to ask questions, and evaluation criteria through training improves the quality of interviews.
Clarification of Evaluation Criteria: If interviewers have different evaluation standards, it can be difficult to conduct fair assessments. By clarifying and sharing evaluation criteria in advance, objective evaluations become possible.
Improving Interview Methods: By enhancing the interview methods, more information can be gathered and candidates’ abilities can be assessed more accurately. For example, group interviews, case studies, and presentations can be used to evaluate candidates’ communication and problem-solving skills.

5. Strengthening Communication with Candidates

Communication with candidates is crucial throughout the recruitment process. By providing prompt responses, clear explanations, and appropriate feedback, companies can improve their image and attract top talent.

Prompt Responses: Respond to applicants’ inquiries as quickly as possible. Delayed responses can harm the company’s image.
Clear Explanations: Clearly explain the recruitment process and job duties to applicants. By resolving any uncertainties or concerns, applicants will feel more comfortable.
Appropriate Feedback: After interviews, provide constructive feedback to applicants. Sharing not only the selection results but also areas for improvement helps support the applicants’ growth.

6. Building an Employer Brand

An employer brand is the image a company has among job seekers. By building an attractive employer brand, more top talent can be attracted.

Communicating the Company’s Philosophy and Vision: Clearly communicating the company’s philosophy and vision attracts candidates who resonate with them.
Sharing Employee Voices: Sharing employees’ voices allows companies to convey their culture and working environment more concretely.
Ensuring Transparency in Recruitment: By making the recruitment process and evaluation criteria transparent, companies can gain trust from applicants.

7. Continuous Improvement through Data Analysis

Analyzing recruitment data can uncover issues and areas for improvement, leading to more effective recruitment efforts.

Analyzing Recruitment Metrics: Analyzing metrics such as time to hire, cost per hire, cost per applicant, post-hire performance, and candidate satisfaction helps evaluate the efficiency and effectiveness of recruitment activities.
Analyzing Applicant Data: By analyzing applicant attributes, skills, and experience, recruitment activities can be tailored to the target audience.
Analyzing Interview Data: Analyzing interviewers’ evaluations, questions asked, and candidates’ responses helps improve the interview process.

Recommended Tools to Support Recruitment Process Optimization

1. Applicant Tracking System (ATS)

Features: Management of applicants, tracking of selection status, automation of communication, etc.
Benefits: Streamlining the entire recruitment process, reducing the burden on recruiters, visualizing recruitment data.

2. Video Interview Tools

Features: Conducting interviews online.
Benefits: Reducing time and costs, eliminating geographical limitations, improving convenience for candidates.

3. Social Recruiting Tools

Features: Recruiting talent using social media.
Benefits: Expanding reach to target audiences, enhancing employer brand, strengthening engagement with candidates.

4. AI-powered Tools

Features: Automated resume screening, candidate matching, automation of interviews, etc.
Benefits: Streamlining the entire recruitment process, improving the quality of hires, reducing recruitment costs.

Conlusion

Recruitment process optimization is an essential effort to accelerate business growth. By setting appropriate KPIs and continuously tracking them, you can identify the issues and areas for improvement in your recruitment activities, allowing you to implement more effective strategies. Additionally, utilizing tools such as an Applicant Tracking System (ATS) helps streamline the entire recruitment process and reduces the burden on recruiters.

Utilizing Generative AI In HR Operations To Improve Efficiency By Up To 30%! Concrete Examples And Implementation Methods

Posted on August 15, 2025 by hello@scuti

Hello, I am Kakeya, the representative of Scuti.

Generative AI is gaining attention in human resources! The HR department involves a wide range of tasks, and employees are often overwhelmed with daily responsibilities. However, by utilizing generative AI, these tasks can be streamlined, allowing for a more people-oriented way of working.

In fact, companies that have implemented generative AI have seen a reduction in recruitment costs by 20-25%, a 50% reduction in onboarding time, and an improvement in offer acceptance rates by 10-15%. While generative AI in HR may seem complex, there is no need to worry.

This article will clearly explain what generative AI in HR is, its benefits, and how to implement it. From basic knowledge to specific use cases and implementation steps, this article will cover everything, making you an expert in generative AI in HR!

Basic Knowledge of Generative AI in HR

If you want to learn more about AI, be sure to check out this article first.
Related article: Comprehensive Guide To Implementing Generative AI: From Basic Knowledge To Practical Applications And Future Prospects

What is Generative AI?

Generative AI refers to artificial intelligence that can generate new content such as text, images, videos, and audio. It learns patterns from large amounts of data and creates new content based on these patterns. For example, a generative AI that has learned from a large number of images can create new images similar to the original ones.

Role of Generative AI in HR

Generative AI in HR can be applied to various tasks such as recruitment, employee development, and HR management. Specifically, it can be applied to the following tasks:

Content Creation: Creating job postings, drafting emails to candidates, drafting HR policies, creating training content, etc.
Data Analysis: Aggregating and analyzing performance evaluations, analyzing salary data, etc.
Communication: Improving employee engagement through AI chatbots, enhancing access to HR knowledge bases, recommending personalized learning based on skill gaps, etc.
Coding: Supporting HR analysis and planning through data collection and analysis, identifying patterns and correlations, etc.

Mechanism of Generative AI

Generative AI functions by using neural networks that mimic the structure of the human brain. These neural networks learn from large datasets and recognize patterns. Based on the patterns they recognize, they generate new content.

Impact on the HR Department

Generative AI has the potential to significantly transform HR operations.

Increased Productivity: Generative AI can automate many tasks, potentially improving productivity by up to 30%.
Enhanced Employee Services: By providing tools like AI chatbots, employee experience can be enhanced. These chatbots have advanced language capabilities compared to traditional ones, enabling more intuitive and personalized responses.
Strengthened Strategic Role: As everyday tasks are automated by generative AI, HR professionals can focus on more complex and strategic responsibilities.
Shaping the Future of the Organization: HR departments can strengthen their role as strategic partners within organizations and take on a key role in shaping the future of the organization.

Specific Use Cases of Generative AI in HR

Recruitment and Employment

Generative AI tools such as ChatGPT are useful for creating accurate and engaging job postings and generating screening questions tailored to specific roles or candidate profiles. This allows for a more targeted and effective interview process. Additionally, by leveraging generative AI, various emails involved in the hiring process can be automatically generated.

For example, outreach emails and rejection notifications can be automatically drafted. Some talent intelligence platforms have generative AI features that allow searching databases through question formats instead of complex Boolean search strings, enabling the comparison and analysis of candidates’ job responsibilities and profiles. This allows recruiters to efficiently select candidates and quickly find the right talent.

Furthermore, generative AI can personalize communication with candidates throughout the recruitment process, providing a better candidate experience. This helps companies attract and retain top talent.

Onboarding

During onboarding, AI chatbots function as virtual onboarding assistants, providing real-time support to new hires. They can answer questions related to company policies, compensation and benefits, and vacation requests, improving the onboarding experience. This allows new employees to quickly adapt to the workplace and focus on their tasks.

Additionally, generative AI can automate the onboarding process, providing timely information and reducing new hires’ anxiety, facilitating a smooth transition. This helps companies prevent early turnover and foster long-term success.

Training and Skill Development

The combination of generative AI and HR supports employee growth and development. It analyzes employees’ skills, performance data, and career aspirations to suggest customized learning plans. AI-based coaching tools provide real-time feedback, aiding employees in improving their skills.

Moreover, generative AI updates training materials based on industry requirements, delivering the latest content and enabling employees to maintain up-to-date knowledge. This helps companies stay competitive and maximize employee potential. Training programs using generative AI can enhance employee engagement and improve overall organizational performance.

Employee Engagement

Generative AI can be used to brainstorm questions for employee engagement surveys and gather actionable insights to improve workplace satisfaction. AI chatbots handle routine inquiries from employees, allowing HR professionals to spend more time on higher-value face-to-face interactions.

Policy and Document Generation

Generative AI for HR is highly beneficial for creating and updating policies and documents. It speeds up the drafting of contracts and agreements, accurately generating documents based on company policies, significantly reducing administrative work for HR professionals.

HR Data Analysis

Generative AI analyzes large datasets to discover critical patterns and trends. It is useful for analyzing anonymized salary data, detecting anomalies in employee attendance data, and identifying potential issues early on, allowing for proactive solutions.

Internal Communication

Generative AI can quickly generate content tailored to organizational needs. It personalizes messages aligned with company values and fosters empathetic communication with employees.

Task Acceleration

When used effectively, generative AI allows HR professionals to complete many tasks quickly, enabling them to focus on more strategic activities such as employee development, talent management, and organizational planning.

HR Tips

If you want to deepen your knowledge of AI, consider investing in courses or training workshops that teach how to enhance HR productivity and business impact using generative AI tools such as ChatGPT.
The ChatGPT for HR online course from AIHR is a great example of a practical course that can be taken at your own pace.

Recommended Generative AI HR Tools

AI tools for HR are evolving daily. Here are 5 generative AI tools that are gaining attention.

AI Tools	Applicable Areas	How They Help
Benify	Total Rewards	Benify’s generative AI assistant “Beni” provides 24/7 personalized employee support, offering immediate responses to inquiries.
Diversio	DEIB	Diversio’s generative AI identifies patterns in HR data and provides actionable recommendations to assess and improve a company’s diversity, equity, inclusion, and belonging (DEIB) efforts.
ChatGPT	HR Efficiency and Productivity	As an advanced AI language model, it generates and streamlines communication, content creation, and problem-solving within the organization.
Findem	Talent Acquisition and Recruitment	Findem’s AI assistant helps talent acquisition teams gain data-driven insights, supporting effective candidate search and email creation.
Leena	Employee Experience	Leena is a virtual HR assistant that provides support throughout the employee lifecycle, automatically resolving inquiries related to onboarding, payroll, vacation, and more.

Case Studies of Generative AI in HR Implementation

How Companies Are Using Generative AI in HR: Specific Implementation Examples

Case 1: Large Transportation and Logistics Company
A large logistics and service company struggled with the vast complexity of its HR policy documents. By implementing generative AI, they developed an HR policy document query assistant. This reduced HR-related inquiries by 30% and decreased compliance-related incidents by 20%.

Case 2: RingCentral
RingCentral, a cloud communication company, felt that traditional talent sourcing methods were insufficient for achieving recruitment goals. They implemented Findem’s generative AI solution, which resulted in a 40% increase in their talent pipeline and a 22% improvement in the quality of candidates.

Case 3: Manipal Health Enterprises
Manipal Health Enterprises, which needed to handle HR inquiries 24/7, implemented Leena AI. This reduced the HR team’s workload by over 60,000 hours and decreased new employee attrition by 5%.

Case 4: Straits Interactive
Straits Interactive, a data governance solutions company, used generative AI to develop an AI-driven data protection officer assistant. This allowed them to provide 24/7 responses to legal inquiries related to data protection and compliance.

Case 5: Heluna Health
Heluna Health implemented CloudApper’s hrGPT, improving communication with their dispersed workforce. This enhanced employee engagement and improved consistency of information through the automation of HR tasks.

How to Implement Generative AI in HR

Best Practices for Implementing Generative AI in HR

Step 1: Start Small and Experiment
Begin by testing free tools like ChatGPT to get familiar with the basic functionalities of generative AI. For example, use it for creating employee survey questions or brainstorming interview questions.

Step 2: Learn How to Create Effective Prompts
To use generative AI effectively, it’s important to create high-quality prompts. Be clear about the purpose, context, and format of your request. Through trial and error, refine your prompts to find the best results.

Step 3: Evaluate and Improve Based on AI Output
Always review the outputs generated by AI and evaluate the effectiveness of the queries. Check the accuracy and relevance of the content, and improve the prompts as needed.

Step 4: Gradually Integrate AI
Instead of introducing AI into everything at once, gradually incorporate it into your workflow. For example, start by using AI for policy document creation, and later extend it to data analysis.

Step 5: Always Mind Data Privacy
When using generative AI, make sure to prioritize data privacy. Be particularly cautious with confidential information and comply with data protection regulations.

Step 6: Collaborate with IT
Work with your IT team to understand the technical aspects of generative AI tools. This will ensure smooth integration with existing HR software and help minimize technical issues.

Summary

Generative AI continues to evolve and plays a significant role in improving HR efficiency and enhancing employee experience. By implementing generative AI tools in HR processes, teams can reduce their workload and focus on more strategic tasks. Properly leveraging generative AI will help future-proof HR departments.

The Future of Generative AI in HR

Generative AI in HR enhances the efficiency of HR operations and improves the employee experience, strengthening its role as a strategic partner within the organization. By implementing generative AI, HR departments can focus more on human-centered and strategic tasks, thereby increasing the overall value of the organization.

Ứng Dụng AI Tạo Sinh Trong Các Hoạt Động Nhân Sự Để Nâng Cao Hiệu Quả Lên Đến 30%! Các Ví Dụ Cụ Thể Và Phương Pháp Triển Khai

Posted on August 15, 2025 by hello@scuti

Xin chào, tôi là Kakeya, đại diện của công ty Scuti.

AI tạo sinh đang thu hút sự chú ý trong lĩnh vực nhân sự! Bộ phận nhân sự có rất nhiều công việc khác nhau, và nhân viên thường xuyên bị áp lực với các nhiệm vụ hàng ngày. Tuy nhiên, việc sử dụng AI tạo sinh có thể giúp tối ưu hóa các công việc này, tạo ra một cách làm việc gần gũi với con người hơn.

Thực tế, các công ty đã áp dụng AI tạo sinh đã giảm được chi phí tuyển dụng từ 20-25%, rút ngắn thời gian đào tạo lên đến 50% và tăng tỷ lệ chấp nhận lời mời tuyển dụng từ 10-15%. Dù AI tạo sinh trong nhân sự có thể có vẻ phức tạp, nhưng bạn không cần phải lo lắng.

Bài viết này sẽ giải thích rõ ràng AI tạo sinh trong nhân sự là gì, lợi ích của nó và cách triển khai. Từ kiến thức cơ bản đến các trường hợp sử dụng cụ thể và các bước triển khai, bài viết này sẽ cung cấp tất cả thông tin, giúp bạn trở thành chuyên gia về AI tạo sinh trong nhân sự!

Kiến Thức Cơ Bản Về AI Tạo Sinh Trong Nhân Sự

Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về AI, hãy xem trước bài viết này.
Bài viết liên quan: Hướng Dẫn Toàn Diện Về Triển Khai AI Tạo Sinh: Từ Kiến Thức Cơ Bản Đến Ứng Dụng Thực Tiễn Và Triển Vọng Tương Lai

AI tạo sinh là gì?

AI tạo sinh là trí tuệ nhân tạo có khả năng tạo ra các nội dung mới như văn bản, hình ảnh, video, âm thanh, v.v. Nó học các mô hình từ lượng dữ liệu lớn và tạo ra nội dung mới dựa trên những mô hình này. Ví dụ, một AI tạo sinh đã học từ một lượng hình ảnh lớn có thể tạo ra những hình ảnh mới tương tự với hình ảnh gốc.

Vai trò của AI tạo sinh trong nhân sự

AI tạo sinh trong nhân sự có thể được áp dụng vào nhiều công việc khác nhau như tuyển dụng, phát triển nhân viên và quản lý nhân sự. Cụ thể, nó có thể được áp dụng vào các công việc sau:

Tạo nội dung: Tạo tin tuyển dụng, soạn email cho ứng viên, soạn thảo chính sách nhân sự, tạo nội dung đào tạo, v.v.
Phân tích dữ liệu: Tổng hợp và phân tích đánh giá hiệu suất, phân tích dữ liệu lương, v.v.
Giao tiếp: Cải thiện sự gắn kết của nhân viên thông qua chatbot AI, nâng cao khả năng truy cập vào cơ sở kiến thức nhân sự, đề xuất học tập cá nhân hóa dựa trên khoảng cách kỹ năng, v.v.
Lập trình: Hỗ trợ phân tích và lập kế hoạch nhân sự thông qua việc thu thập và phân tích dữ liệu, xác định các mô hình và mối tương quan, v.v.

Cơ chế của AI tạo sinh

AI tạo sinh hoạt động bằng cách sử dụng mạng nơ-ron mô phỏng cấu trúc của bộ não con người. Các mạng nơ-ron này học từ các bộ dữ liệu lớn và nhận diện các mô hình. Dựa trên các mô hình mà chúng nhận diện được, chúng sẽ tạo ra nội dung mới.

Ảnh hưởng đối với bộ phận nhân sự

AI tạo sinh có khả năng biến đổi mạnh mẽ các hoạt động của bộ phận nhân sự.

Tăng năng suất: AI tạo sinh có thể tự động hóa nhiều công việc, giúp tăng năng suất lên đến 30%.
Cải thiện dịch vụ cho nhân viên: Bằng cách cung cấp các công cụ như chatbot AI, trải nghiệm của nhân viên có thể được nâng cao. Chatbot này có khả năng ngôn ngữ cao hơn so với các chatbot truyền thống, cho phép phản hồi trực quan và cá nhân hóa hơn.
Tăng cường vai trò chiến lược: Khi các công việc thường xuyên được tự động hóa nhờ AI tạo sinh, các chuyên gia nhân sự có thể tập trung vào các nhiệm vụ phức tạp và chiến lược hơn.
Hình thành tương lai tổ chức: Bộ phận nhân sự có thể tăng cường vai trò của mình như một đối tác chiến lược trong tổ chức và đảm nhận một vai trò quan trọng trong việc hình thành tương lai của tổ chức.

Các trường hợp cụ thể của AI tạo sinh trong nhân sự

Tuyển dụng và Việc làm

Các công cụ AI tạo sinh như Chat GPT rất hữu ích trong việc tạo ra các thông báo tuyển dụng chính xác và hấp dẫn, cũng như tạo ra các câu hỏi sàng lọc phù hợp với các vai trò hoặc hồ sơ ứng viên cụ thể. Điều này giúp thực hiện một quy trình phỏng vấn hiệu quả và nhắm mục tiêu hơn. Thêm vào đó, bằng cách tận dụng AI tạo sinh, các email trong quy trình tuyển dụng có thể được tự động tạo ra.

Ví dụ, các email tiếp cận và thông báo từ chối có thể được soạn thảo tự động. Một số nền tảng trí tuệ nhân sự có tính năng AI tạo sinh cho phép tìm kiếm cơ sở dữ liệu thông qua các câu hỏi thay vì các chuỗi tìm kiếm Boolean phức tạp, cho phép so sánh và phân tích các trách nhiệm công việc và hồ sơ của ứng viên. Điều này giúp các nhà tuyển dụng chọn lọc ứng viên hiệu quả và nhanh chóng tìm ra tài năng phù hợp.

Hơn nữa, AI tạo sinh có thể cá nhân hóa giao tiếp với ứng viên trong suốt quá trình tuyển dụng, mang lại một trải nghiệm ứng viên tốt hơn. Điều này giúp các công ty thu hút và giữ chân tài năng hàng đầu.

Đào tạo nhân viên mới

Trong quá trình đào tạo nhân viên mới, chatbot AI hoạt động như một trợ lý đào tạo ảo, cung cấp hỗ trợ theo thời gian thực cho nhân viên mới. Chúng có thể trả lời các câu hỏi liên quan đến chính sách công ty, thù lao và phúc lợi, yêu cầu nghỉ phép, nâng cao trải nghiệm đào tạo. Điều này giúp nhân viên mới nhanh chóng thích nghi với môi trường làm việc và tập trung vào công việc của mình.

Ngoài ra, AI tạo sinh có thể tự động hóa quy trình đào tạo nhân viên mới, cung cấp thông tin kịp thời và giảm bớt lo lắng của nhân viên mới, hỗ trợ quá trình chuyển giao suôn sẻ. Điều này giúp các công ty ngăn ngừa việc nhân viên rời đi sớm và thúc đẩy thành công lâu dài.

Đào tạo và Phát triển kỹ năng

Sự kết hợp giữa AI tạo sinh và nhân sự hỗ trợ sự phát triển và tăng trưởng của nhân viên. Nó phân tích các kỹ năng, dữ liệu hiệu suất và nguyện vọng nghề nghiệp của nhân viên để đề xuất các kế hoạch học tập được cá nhân hóa. Các công cụ huấn luyện dựa trên AI cung cấp phản hồi theo thời gian thực, hỗ trợ nhân viên nâng cao kỹ năng.

Hơn nữa, AI tạo sinh cập nhật tài liệu đào tạo dựa trên yêu cầu ngành nghề, cung cấp nội dung mới nhất và giúp nhân viên duy trì kiến thức cập nhật. Điều này giúp các công ty duy trì sự cạnh tranh và phát huy tối đa tiềm năng của nhân viên. Các chương trình đào tạo sử dụng AI tạo sinh có thể nâng cao sự tham gia của nhân viên và cải thiện hiệu suất tổ chức tổng thể.

Sự tham gia của nhân viên

AI tạo sinh có thể được sử dụng để tạo câu hỏi cho các cuộc khảo sát sự tham gia của nhân viên và thu thập thông tin có thể thực hiện được để cải thiện sự hài lòng tại nơi làm việc. Chatbot AI xử lý các yêu cầu hàng ngày từ nhân viên, giúp các chuyên gia nhân sự có thêm thời gian cho các cuộc trao đổi mặt đối mặt có giá trị hơn.

Tạo chính sách và tài liệu

AI tạo sinh cho nhân sự rất hữu ích trong việc tạo và cập nhật các chính sách và tài liệu. Nó tăng tốc việc soạn thảo hợp đồng và thỏa thuận, tạo tài liệu chính xác dựa trên các chính sách công ty, giảm thiểu công việc hành chính cho các chuyên gia nhân sự.

Phân tích dữ liệu nhân sự

AI tạo sinh phân tích các tập dữ liệu lớn để phát hiện các mẫu và xu hướng quan trọng. Nó có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu lương ẩn danh, phát hiện các bất thường trong dữ liệu tham gia của nhân viên và phát hiện các vấn đề tiềm ẩn, giúp giải quyết chúng một cách chủ động.

Giao tiếp nội bộ

AI tạo sinh có thể nhanh chóng tạo ra nội dung phù hợp với nhu cầu tổ chức. Nó cá nhân hóa các thông điệp phù hợp với giá trị công ty và tạo ra giao tiếp đồng cảm với nhân viên.

Tăng tốc công việc

Khi được sử dụng hiệu quả, AI tạo sinh giúp các chuyên gia nhân sự hoàn thành nhiều nhiệm vụ nhanh chóng, giúp họ tập trung vào các công việc chiến lược hơn như phát triển nhân viên, quản lý tài năng và lập kế hoạch tổ chức.

Lời khuyên cho nhân sự

Nếu bạn muốn tìm hiểu sâu hơn về AI, hãy cân nhắc đầu tư vào các khóa học hoặc buổi đào tạo để học cách nâng cao năng suất nhân sự và tác động đến kinh doanh bằng các công cụ AI tạo sinh như ChatGPT.
Khóa học trực tuyến ChatGPT for HR của AIHR là một ví dụ tuyệt vời về một khóa học thực tế mà bạn có thể học theo tiến độ của riêng mình.

Các công cụ AI tạo sinh trong nhân sự được khuyến nghị

Các công cụ AI dành cho nhân sự đang phát triển từng ngày. Dưới đây là 5 công cụ AI tạo sinh đáng chú ý.

Công cụ AI	Lĩnh vực áp dụng	Cách thức hỗ trợ
Benify	Phần thưởng tổng thể	Trợ lý AI tạo sinh “Beni” của Benify cung cấp hỗ trợ nhân viên cá nhân hóa 24/7, trả lời ngay lập tức các câu hỏi.
Diversio	DEIB	AI tạo sinh của Diversio xác định các mô hình trong dữ liệu nhân sự và cung cấp các đề xuất khả thi để đánh giá và cải thiện các nỗ lực về sự đa dạng, công bằng, hòa nhập và cảm giác thuộc về (DEIB) của công ty.
ChatGPT	Hiệu quả và năng suất nhân sự	Là một mô hình ngôn ngữ AI tiên tiến, nó tạo ra và hợp lý hóa giao tiếp, tạo nội dung và giải quyết vấn đề trong tổ chức.
Findem	Tuyển dụng và tìm kiếm tài năng	Trợ lý AI của Findem giúp các đội ngũ tuyển dụng có được những thông tin sâu sắc dựa trên dữ liệu, hỗ trợ tìm kiếm ứng viên hiệu quả và tạo email.
Leena	Trải nghiệm nhân viên	Leena là một trợ lý HR ảo cung cấp hỗ trợ trong suốt vòng đời của nhân viên, tự động giải quyết các câu hỏi liên quan đến đào tạo nhân viên mới, tiền lương, kỳ nghỉ và các vấn đề khác.

Các trường hợp thực tế về việc triển khai AI tạo sinh trong nhân sự

Các công ty đang sử dụng AI tạo sinh trong nhân sự như thế nào: Các trường hợp triển khai cụ thể

Trường hợp 1: Công ty vận chuyển và logistics lớn
Một công ty logistics và dịch vụ lớn gặp khó khăn với sự phức tạp và khối lượng lớn các tài liệu chính sách nhân sự. Bằng cách triển khai AI tạo sinh, họ đã phát triển trợ lý tìm kiếm tài liệu chính sách nhân sự. Điều này đã giảm 30% các yêu cầu liên quan đến nhân sự và giảm 20% các sự cố liên quan đến tuân thủ.

Trường hợp 2: RingCentral
RingCentral, một công ty truyền thông đám mây, cảm thấy rằng các phương pháp tìm kiếm nhân tài truyền thống không đủ để đạt được mục tiêu tuyển dụng. Họ đã triển khai giải pháp AI tạo sinh của Findem, dẫn đến việc tăng 40% số lượng ứng viên và cải thiện 22% chất lượng ứng viên.

Trường hợp 3: Manipal Health Enterprises
Manipal Health Enterprises, công ty phải xử lý các yêu cầu nhân sự 24/7, đã triển khai Leena AI. Điều này giúp giảm tải công việc cho đội ngũ nhân sự hơn 60,000 giờ và giảm tỷ lệ bỏ việc của nhân viên mới xuống 5%.

Trường hợp 4: Straits Interactive
Straits Interactive, một công ty cung cấp giải pháp quản lý dữ liệu, đã sử dụng AI tạo sinh để phát triển trợ lý giám sát viên bảo vệ dữ liệu điều khiển bởi AI. Điều này giúp họ có thể cung cấp phản hồi 24/7 cho các yêu cầu pháp lý liên quan đến bảo vệ dữ liệu và tuân thủ.

Trường hợp 5: Heluna Health
Heluna Health đã triển khai hrGPT của CloudApper để cải thiện giao tiếp với lực lượng lao động phân tán. Điều này nâng cao sự tham gia của nhân viên và cải thiện sự đồng nhất của thông tin thông qua tự động hóa các công việc nhân sự.

Cách triển khai AI tạo sinh trong nhân sự

Các phương pháp tốt nhất để triển khai AI tạo sinh trong nhân sự

Bước 1: Bắt đầu từ quy mô nhỏ và thử nghiệm
Hãy bắt đầu bằng cách thử các công cụ miễn phí như ChatGPT để làm quen với các chức năng cơ bản của AI tạo sinh. Ví dụ, bạn có thể sử dụng AI để tạo câu hỏi khảo sát nhân viên hoặc phác thảo câu hỏi phỏng vấn.

Bước 2: Học cách tạo các câu lệnh hiệu quả
Để sử dụng AI tạo sinh hiệu quả, việc tạo ra các câu lệnh chất lượng cao là rất quan trọng. Cần làm rõ mục đích, bối cảnh và định dạng yêu cầu của bạn. Qua thử nghiệm và điều chỉnh, hãy tinh chỉnh các câu lệnh để tìm ra kết quả tối ưu.

Bước 3: Đánh giá và cải thiện dựa trên đầu ra của AI
Luôn luôn kiểm tra các đầu ra do AI tạo ra và đánh giá hiệu quả của các truy vấn. Kiểm tra độ chính xác và sự liên quan của nội dung, và cải thiện các câu lệnh khi cần thiết.

Bước 4: Tích hợp AI một cách dần dần
Thay vì triển khai AI vào tất cả các quy trình cùng một lúc, hãy tích hợp nó dần dần vào quy trình làm việc của bạn. Ví dụ, bạn có thể bắt đầu sử dụng AI để tạo các tài liệu chính sách, sau đó mở rộng ứng dụng AI trong phân tích dữ liệu.

Bước 5: Luôn chú ý đến quyền riêng tư dữ liệu
Khi sử dụng AI tạo sinh, hãy ưu tiên bảo mật dữ liệu. Đặc biệt lưu ý khi xử lý thông tin mật và tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu.

Bước 6: Hợp tác với bộ phận IT
Hãy làm việc cùng với đội ngũ IT để hiểu các khía cạnh kỹ thuật của công cụ AI tạo sinh. Điều này sẽ giúp việc tích hợp với phần mềm nhân sự hiện có diễn ra suôn sẻ và giảm thiểu các vấn đề kỹ thuật.

Tóm tắt

AI tạo sinh tiếp tục phát triển và đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả nhân sự và cải thiện trải nghiệm nhân viên. Bằng cách triển khai các công cụ AI tạo sinh trong các quy trình nhân sự, các nhóm có thể giảm bớt khối lượng công việc và tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược hơn. Việc khai thác đúng cách AI tạo sinh sẽ giúp phòng ban nhân sự có thể phát triển và chuẩn bị cho tương lai.

Tương lai của AI tạo sinh trong nhân sự

AI tạo sinh trong nhân sự giúp tăng cường hiệu quả các hoạt động nhân sự và cải thiện trải nghiệm của nhân viên, củng cố vai trò của nó như một đối tác chiến lược trong tổ chức. Bằng cách triển khai AI tạo sinh, các phòng ban nhân sự có thể tập trung nhiều hơn vào các công việc mang tính con người và chiến lược, từ đó nâng cao giá trị tổng thể của tổ chức.

AI Tạo Sinh Có Thể Được Sử Dụng Cho Những Gì? 20 Trường Hợp Ứng Dụng Theo Ngành Và Cách Triển Khai Chúng

Posted on August 13, 2025 by Contents writer

Xin chào, tôi là Kakeya, đại diện của công ty Scuti.

Dành cho những người quan tâm đến AI tạo sinh, phương pháp ứng dụng của nó đang mở rộng nhanh chóng trên nhiều ngành công nghiệp. Để trả lời câu hỏi “AI tạo sinh có thể được sử dụng cho những gì?”, bài viết này cung cấp một giải thích chi tiết về các nguyên lý cơ bản của AI tạo sinh , các trường hợp ứng dụng cụ thể và cách triển khai. Thông qua những ví dụ sáng tạo từ các ngành như y tế, sản xuất, tài chính và giải trí, bài viết này giúp bạn hiểu sâu hơn về tiềm năng của AI tạo sinh và cung cấp những gợi ý về cách đưa nó vào doanh nghiệp của bạn.

Bài viết này sẽ trình bày chi tiết về định nghĩa, cơ chế hoạt động, các trường hợp ứng dụng cụ thể và cách triển khai AI tạo sinh .

AI tạo sinh là gì?

Nếu bạn muốn tìm hiểu về việc triển khai AI tạo sinh trước tiên, hãy chắc chắn xem bài viết này.
Bài viết liên quan: Hướng Dẫn Toàn Diện Về Triển Khai AI Tạo Sinh: Từ Kiến Thức Cơ Bản Đến Ứng Dụng Thực Tiễn Và Triển Vọng Tương Lai

Định nghĩa cơ bản và cơ chế hoạt động của AI tạo sinh

AI tạo sinh là một loại trí tuệ nhân tạo tự động tạo ra nội dung mới như văn bản, hình ảnh và âm thanh dựa trên các chỉ dẫn hoặc yêu cầu của người dùng. Để đạt được điều này, các thuật toán học máy được huấn luyện trên các bộ dữ liệu lớn, cung cấp đầu ra tối ưu dựa trên đầu vào của người dùng.

Cụ thể, AI tạo sinh dự đoán các từ nào nên được sắp xếp theo thứ tự nào dựa trên thông tin được cung cấp, từ đó tạo ra các câu tự nhiên hoặc hình ảnh chân thực. Là một loại AI dự đoán, AI tạo sinh có thể cung cấp phản hồi tốt nhất dựa trên thông tin được cung cấp.

Điều này giúp AI tạo sinh được ứng dụng vào nhiều mục đích khác nhau như tạo văn bản mới, hình ảnh và nội dung âm thanh, tóm tắt dữ liệu phức tạp, tạo mã code, hỗ trợ các công việc lặp đi lặp lại, và cá nhân hóa dịch vụ khách hàng. Việc ứng dụng AI tạo sinh đóng góp vào hiệu quả và sự tạo ra giá trị mới trên khắp các ngành công nghiệp.

Các ví dụ điển hình của AI tạo sinh

AI tạo sinh có một số công cụ tiêu biểu, chẳng hạn như Google Bard, ChatGPT của OpenAI và DALL-E. Các công cụ này được phát triển để tối đa hóa tiềm năng của AI tạo sinh, và dự kiến sẽ được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

ChatGPT có khả năng tạo ra các cuộc trò chuyện tự nhiên, trong khi DALL-E có thể tạo ra hình ảnh từ văn bản. Google Bard được tích hợp với các sản phẩm như Google Lens và Gmail, và sử dụng mô hình ngôn ngữ PaLM-2, được huấn luyện trên bộ dữ liệu lớn nhất vào thời điểm ra mắt.

Các công cụ này có thể tạo ra các phản hồi bằng ngôn ngữ tự nhiên dựa trên yêu cầu của người dùng, và ứng dụng của chúng đang ngày càng mở rộng trong nhiều ngành công nghiệp. Với sự tiến hóa của AI tạo sinh, những công cụ này ngày càng có thể đáp ứng được nhiều nhu cầu đa dạng.

Các trường hợp ứng dụng của AI tạo sinh

AI tạo sinh đang được ứng dụng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau, bao gồm y tế, sản xuất, phát triển phần mềm, dịch vụ tài chính, truyền thông & giải trí, và quảng cáo & tiếp thị. Hãy cùng khám phá cách AI tạo sinh được áp dụng trong từng ngành.

Trường hợp ứng dụng AI tạo sinh trong ngành y tế và dược phẩm

Trong ngành y tế và dược phẩm, AI tạo sinh được sử dụng trong nhiều tình huống như khám phá và phát triển thuốc mới, tùy chỉnh kế hoạch điều trị phù hợp với bệnh nhân và dự đoán sự tiến triển của bệnh. AI tạo sinh đóng vai trò quan trọng trong việc tăng cường hình ảnh y tế, phát hiện thuốc mới, đơn giản hóa hồ sơ bệnh nhân và cung cấp các phương pháp điều trị cá nhân hóa.

Ví dụ, AI tạo sinh có thể tăng cường hình ảnh X-quang và MRI và tạo ra các dự đoán về sự tiến triển của bệnh. Ngoài ra, thiết kế tạo sinh có thể tăng tốc nghiên cứu và phát triển thuốc, và Gartner dự đoán rằng đến năm 2025, 30% các nhà nghiên cứu sẽ sử dụng phương pháp này.

Hơn nữa, các chuyên gia y tế có thể sử dụng AI tạo sinh để tóm tắt thông tin bệnh nhân một cách hiệu quả và rút ra các dữ liệu quan trọng, giúp tạo ra các kế hoạch điều trị cá nhân hóa cho từng bệnh nhân.

Việc ứng dụng AI tạo sinh trong ngành y tế dự kiến sẽ giúp chẩn đoán nhanh chóng và chính xác hơn, từ đó cải thiện kết quả điều trị cho bệnh nhân.

Trường hợp ứng dụng AI tạo sinh trong ngành quảng cáo và tiếp thị

Trong ngành quảng cáo và tiếp thị, AI tạo sinh đang giúp tự động tạo ra văn bản và hình ảnh, cũng như cải thiện sự tương tác với khách hàng. AI tạo sinh hỗ trợ các nhà tiếp thị tạo ra văn bản và hình ảnh đồng nhất, phù hợp với thương hiệu để sử dụng trong các chiến dịch tiếp thị.

Nó cũng cung cấp các công cụ dịch thuật để mở rộng thông điệp tiếp thị đến các khu vực mới. Gartner dự đoán rằng đến năm 2025, 30% các nhà tiếp thị sẽ sử dụng AI tạo sinh để tạo ra tài liệu tiếp thị hướng ra ngoài.

Tạo văn bản và hình ảnh tiếp thị: Tự động tạo ra văn bản và hình ảnh với thông điệp thương hiệu đồng nhất, được sử dụng trong các chiến dịch tiếp thị. AI tạo sinh giúp các nhà tiếp thị tạo ra văn bản và hình ảnh phù hợp với thương hiệu cho các chiến dịch tiếp thị. Nó cũng cung cấp các công cụ dịch thuật để mở rộng thông điệp tiếp thị đến các khu vực mới.
Tạo đề xuất cá nhân hóa: Tăng cường các đề xuất sản phẩm dựa trên sở thích của khách hàng, mang lại trải nghiệm mua sắm tương tác hơn. AI tạo sinh giúp tạo ra các công cụ đề xuất mạnh mẽ giúp khách hàng phát hiện sản phẩm mới mà họ có thể yêu thích. Với AI tạo sinh, quy trình này trở nên tương tác hơn đối với khách hàng.
Tạo mô tả sản phẩm: Tự động tạo ra các mô tả sản phẩm và nội dung quảng bá, nâng cao hiệu quả tạo nội dung. AI tạo sinh không chỉ hữu ích trong việc tạo các chiến dịch quảng cáo nổi bật mà còn trong việc tạo ra mô tả sản phẩm, một công việc tạo nội dung tẻ nhạt và tốn thời gian.
Cải thiện SEO: Là một phần trong chiến lược SEO, nó giúp tối ưu hóa thẻ hình ảnh và tiêu đề trang và hỗ trợ tạo dự thảo nội dung. Các chuyên gia SEO có thể sử dụng AI tạo sinh cho các công việc như tối ưu hóa thẻ hình ảnh và tiêu đề trang, cũng như tạo dự thảo nội dung. Các công cụ như ChatGPT và Bard cũng có thể được sử dụng để đề xuất các thay đổi nhằm cải thiện thứ hạng SEO.

Trường hợp ứng dụng AI tạo sinh trong ngành sản xuất

Trong ngành sản xuất, AI tạo sinh được sử dụng để tối ưu hóa quy trình thiết kế, bảo trì thông minh và củng cố chuỗi cung ứng. Bằng cách tận dụng AI tạo sinh, có thể đạt được cải tiến về hiệu quả, dự đoán nhu cầu bảo trì trước khi vấn đề phát sinh, tăng tốc thiết kế vượt trội của các kỹ sư và xây dựng chuỗi cung ứng vững mạnh hơn.

Tăng tốc quy trình thiết kế: Các kỹ sư và quản lý dự án sử dụng AI tạo sinh để tạo ra ý tưởng thiết kế và nhanh chóng đánh giá các thiết kế tối ưu dựa trên các giới hạn của dự án. Việc sử dụng AI tạo sinh giúp các kỹ sư và quản lý dự án tạo ra các ý tưởng thiết kế và để AI đánh giá chúng dựa trên các giới hạn của dự án, rút ngắn đáng kể quy trình thiết kế.
Cung cấp giải pháp bảo trì thông minh cho thiết bị: Dựa trên dữ liệu lịch sử, AI tạo sinh theo dõi hiệu suất của máy móc và dự đoán hoặc cảnh báo về các vấn đề tiềm ẩn trước khi thiết bị hỏng hóc. Nó cũng đưa ra các đề xuất về lịch bảo trì định kỳ. Nhân viên bảo trì có thể sử dụng AI tạo sinh để theo dõi hiệu suất của máy móc dựa trên dữ liệu trước đó và cảnh báo về các vấn đề tiềm ẩn trước khi thiết bị gặp sự cố. Ngoài ra, AI tạo sinh có thể đề xuất các lịch bảo trì định kỳ.
Cải thiện chuỗi cung ứng: AI tạo sinh xử lý lượng lớn dữ liệu giao dịch và dữ liệu sản phẩm dưới dạng hội thoại để xác định các vấn đề trong chuỗi cung ứng. Nó cũng được sử dụng để tối ưu hóa lịch trình giao hàng và đề xuất nhà cung cấp. Bằng cách sử dụng AI tạo sinh , lượng lớn dữ liệu giao dịch và sản phẩm có thể được xử lý dưới dạng hội thoại với công nghệ, phân loại dữ liệu để xác định nguyên nhân gốc rễ của các vấn đề trong chuỗi cung ứng. AI tạo sinh cũng hỗ trợ tạo ra lịch trình giao hàng và đề xuất nhà cung cấp.

Trường hợp ứng dụng AI tạo sinh trong phát triển phần mềm

Trong các nhóm phát triển phần mềm, AI tạo sinh được sử dụng để tạo mã và tối ưu hóa mã, dịch mã giữa các ngôn ngữ lập trình và tự động hóa kiểm thử. AI tạo sinh cung cấp các công cụ giúp tạo mã và tối ưu hóa nhanh chóng, ngay cả với những người có ít kinh nghiệm trong ngôn ngữ lập trình.

Tạo mã: Các nhà phát triển sử dụng AI tạo sinh để tạo mã, tối ưu hóa và tự động hoàn thiện mã, nâng cao quy trình phát triển. Các nhà phát triển phần mềm có thể sử dụng AI tạo sinh để tạo mã, tối ưu hóa và tự động hoàn thiện mã. Bằng cách so sánh với thư viện thông tin tương tự, AI tạo sinh có thể tạo ra các đoạn mã và dự đoán phần mã còn lại mà nhà phát triển bắt đầu nhập, giống như chức năng tự động hoàn thiện khi nhập tin nhắn trên điện thoại thông minh.
Dịch ngôn ngữ lập trình: AI tạo sinh hỗ trợ các nhà phát triển dịch mã giữa các ngôn ngữ lập trình khác nhau, giúp tương tác với phần mềm dễ dàng hơn. AI tạo sinh hoạt động như một công cụ dịch cho các nhà phát triển, giúp họ tương tác với phần mềm mà không cần hiểu ngôn ngữ lập trình.
Tự động hóa kiểm thử: AI tạo sinh học logic phần mềm và hành động của người dùng, tự động tạo ra các trường hợp kiểm thử dựa trên các kịch bản người dùng đa dạng. Các nhà phát triển có thể sử dụng AI tạo sinh để làm nổi bật các vấn đề tiềm ẩn và chạy các chuỗi kiểm thử nhanh hơn so với các phương pháp AI khác, cải thiện quy trình kiểm thử tự động. AI tạo sinh học logic phần mềm và hành động của người dùng, tạo ra các trường hợp kiểm thử để minh họa các kịch bản người dùng khác nhau.

Trường hợp ứng dụng AI tạo sinh trong ngành dịch vụ tài chính

Trong ngành dịch vụ tài chính, AI tạo sinh được sử dụng để xây dựng chiến lược đầu tư, giao tiếp với khách hàng, tạo tài liệu và giám sát quy định. Theo McKinsey, AI tạo sinh có thể thêm từ 200 tỷ đô la đến 340 tỷ đô la giá trị hàng năm cho ngành ngân hàng.

Cụ thể, AI tạo sinh khuyến nghị các khoản đầu tư tối ưu dựa trên mục tiêu của khách hàng, thực hiện các giao dịch nhanh chóng và chính xác. Thêm vào đó, nó cải thiện dịch vụ khách hàng bằng cách truyền đạt thông tin tài chính phức tạp một cách dễ hiểu cho khách hàng và nhà đầu tư thông qua giao tiếp và giáo dục.

Hơn nữa, trong việc tạo tài liệu và giám sát quy định, AI tạo sinh giúp theo dõi sự thay đổi của các quy định và tự động tạo tài liệu khi cần thiết, hỗ trợ việc tuân thủ pháp lý.

Xây dựng chiến lược đầu tư: AI tạo sinh có thể khuyến nghị các khoản đầu tư tối ưu dựa trên mục tiêu của bạn hoặc khách hàng của bạn. Công nghệ này có thể tìm và thực hiện giao dịch nhanh hơn nhiều so với các nhà đầu tư con người, và thực hiện trong phạm vi các tham số mà bạn đã thiết lập cho các loại giao dịch mà bạn muốn.
Giao tiếp và giáo dục với khách hàng và nhà đầu tư: Các chuyên gia dịch vụ tài chính thường cần phải truyền đạt thông tin phức tạp cho khách hàng và đồng nghiệp. AI tạo sinh có thể cung cấp dịch vụ khách hàng được cá nhân hóa mà không cần tăng số lượng chuyên gia dịch vụ khách hàng.
Tăng tốc tạo tài liệu và giám sát quy định: AI tạo sinh có thể theo dõi các hoạt động quy định, thông báo người dùng về các thay đổi và tạo dự thảo tài liệu như nghiên cứu đầu tư và chứng chỉ bảo hiểm.

Trường hợp ứng dụng AI tạo sinh trong ngành truyền thông và giải trí

Trong ngành truyền thông và giải trí, AI tạo sinh được sử dụng để tạo và chỉnh sửa nội dung âm thanh và video, tạo các đoạn video nổi bật cho sự kiện thể thao, và cải thiện quản lý nội dung. AI tạo sinh giúp tạo và chỉnh sửa nội dung hình ảnh, tạo các video nổi bật ngắn cho sự kiện thể thao và dễ dàng điều hành các hệ thống quản lý nội dung.

Tạo nội dung âm thanh và hình ảnh: AI tạo sinh có thể tạo ra nội dung video hoàn toàn mới từ đầu. Nó cũng giúp tăng tốc quá trình tạo nội dung hình ảnh bằng cách thêm hiệu ứng hình ảnh, đồ họa và tối ưu hóa việc chỉnh sửa.
Tạo các đoạn nổi bật cho thể thao và sự kiện: Trong các sự kiện thể thao và trực tiếp, AI tạo sinh ngay lập tức tạo ra các đoạn video nổi bật và cho phép người hâm mộ tạo các đoạn nổi bật tùy chỉnh của riêng họ. Ví dụ, người hâm mộ có thể tạo các đoạn nổi bật cho các pha chơi cụ thể hoặc các loạt giải đấu.
Quản lý thẻ để cải thiện quản lý nội dung: AI tạo sinh có thể gắn thẻ và lập chỉ mục cho các thư viện phương tiện khổng lồ, giúp dễ dàng tìm thấy các tệp cần thiết khi cần. Giống như ví dụ trong ngành sản xuất, AI tạo sinh có thể tìm kiếm thông tin hoặc phương tiện trong một thư viện phương tiện phức tạp bằng ngôn ngữ hội thoại. Bằng cách gắn thẻ và lập chỉ mục cho các thư viện phương tiện lớn, nó cải thiện quản lý nội dung bằng cách giúp các tệp dễ dàng tìm thấy khi cần.

What Can Generative Ai Be Used For? 20 Use Cases Across Industries And How To Implement Them

Posted on August 13, 2025 by Contents writer

Hello, I am Kakeya, the representative of Scuti.

For those interested in generative AI, its applications are rapidly expanding across various industries. To answer the question, “What can generative AI be used for?”, this article provides a detailed explanation of the fundamentals of generative AI, specific use cases, and implementation methods. Through innovative examples from industries such as healthcare, manufacturing, finance, and entertainment, this article offers a deeper understanding of the potential of generative AI and provides tips on how to integrate it into your business.

What is generative AI?

If you would like to first learn about the introduction of generative AI, be sure to check out this article.
Related articles: Comprehensive Guide To Implementing Generative AI: From Basic Knowledge To Practical Applications And Future Prospects

Basic Definition and Mechanism of Generative AI

Generative AI is a type of artificial intelligence that automatically generates new content such as text, images, and audio based on user instructions or prompts. To achieve this, machine learning algorithms are trained on large datasets, providing the optimal output based on the user’s input.

Specifically, it predicts which words should be arranged in which order based on the provided information, generating natural sentences or realistic images. As a type of predictive AI, generative AI can provide the best response based on the given information.

This allows generative AI to be used for various purposes such as creating new text, images, and audio content, summarizing complex data, generating code, assisting with repetitive tasks, and personalizing customer service. The application of generative AI contributes to efficiency and the creation of new value across industries.

Representative Examples of Generative AI

There are several representative tools in generative AI, such as Google’s Bard, OpenAI’s ChatGPT, and DALL-E. These tools have been developed to maximize the potential of generative AI, and their applications are expected across various fields.

ChatGPT has the ability to generate natural conversations, while DALL-E can generate images from text. Google Bard is integrated with products such as Google Lens and Gmail, and it uses the PaLM-2 language model, which was trained on the largest dataset at the time of its release.

These tools can generate responses in natural language based on user prompts, and their applications are expanding across various industries. With the evolution of generative AI, these tools are becoming increasingly capable of meeting diverse needs.

Use Cases of Generative AI

Generative AI is being utilized across a wide range of industries, including healthcare, manufacturing, software development, financial services, media & entertainment, and advertising & marketing. Let’s explore how it is being applied in each industry.

Generative AI Use Cases in Healthcare & Pharmaceutical Industry

In the healthcare and pharmaceutical industry, generative AI is used in various scenarios such as discovering and developing new drugs, customizing treatment plans tailored to patients, and predicting the progression of diseases. Generative AI plays a key role in enhancing medical images, discovering new drugs, simplifying patient records, and providing personalized treatments.

For example, it can enhance X-ray and MRI images and generate predictions about the progression of diseases. Additionally, generative design can accelerate drug research and development, with Gartner predicting that 30% of researchers will use this method by 2025.

Moreover, healthcare professionals can use generative AI to efficiently summarize patient information and extract key data, enabling customized treatment plans for individual patients.

The application of generative AI in healthcare is expected to enable faster and more accurate diagnoses, thereby improving treatment outcomes for patients.

Generative AI Use Cases in Advertising & Marketing

In the advertising and marketing industry, generative AI is helping with automatic generation of text and images, as well as improving interactions with customers. Generative AI assists marketers in creating consistent, brand-aligned text and images for use in marketing campaigns.

It also provides translation tools to expand marketing messages to new regions. Gartner predicts that by 2025, 30% of marketers will use generative AI to create outbound marketing materials.

Generation of Marketing Text and Images: Automatically generates text and images with consistent brand messaging, which is utilized in marketing campaigns. Generative AI helps marketers create text and images in line with brand consistency for marketing campaigns. It also provides tools to translate marketing messages to reach new regions.
Generation of Personalized Recommendations: Enhances product recommendations based on customer preferences, providing a more interactive shopping experience. Generative AI helps create powerful recommendation engines that assist customers in discovering new products they might like. With generative AI, this process becomes more interactive for customers.
Creation of Product Descriptions: Automatically generates product descriptions and promotional content, improving the efficiency of content creation. Generative AI is useful for creating not only flashy ad campaigns but also for generating product descriptions, which is typically a tedious and time-consuming content creation task.
Enhancement of SEO: As part of SEO strategies, it helps with image tag and page title optimization and can assist in drafting content. SEO specialists can use generative AI for tasks such as image tag and page title optimization, as well as drafting content. Tools like ChatGPT and Bard can also be used to suggest changes to improve SEO rankings.

Generative AI Use Cases in the Manufacturing Industry

In the manufacturing industry, generative AI is utilized for optimizing design processes, smart maintenance, and strengthening the supply chain. By leveraging generative AI, improvements in efficiency, predicting maintenance needs before issues arise, accelerating superior design by engineers, and building more resilient supply chains can be achieved.

Acceleration of Design Process: Engineers and project managers use generative AI to generate design ideas and quickly evaluate the best designs based on project constraints. By using generative AI, engineers and project managers can generate design ideas and have the AI evaluate them according to project constraints, significantly shortening the design process.
Providing Smart Maintenance Solutions for Equipment: Based on historical data, generative AI tracks the performance of machinery and predicts or warns of potential problems before failure. It also suggests regular maintenance schedules. Maintenance personnel can leverage generative AI to track machinery performance based on past data, alerting them to potential issues before breakdowns occur. Additionally, generative AI can recommend regular maintenance schedules.
Improvement of the Supply Chain: Generative AI processes vast amounts of transaction and product data in a conversational format to identify supply chain issues. It is also used for optimizing delivery schedules and recommending suppliers. By leveraging generative AI, vast transaction and product data can be processed in a conversational format with technology, categorizing data to pinpoint the root causes of issues in the supply chain. Generative AI also helps in generating delivery schedules and recommending suppliers.

Generative AI Use Cases in Software Development

In software development teams, generative AI is used for code generation and optimization, programming language translation, and test automation. Generative AI provides tools that enable faster code creation and optimization, even for those with limited experience in programming languages.

Code Generation: Developers use generative AI to create, optimize, and auto-complete code, improving the development process. Software developers can use generative AI to generate, optimize, and auto-complete code. By comparing against libraries of similar information, generative AI can create code blocks and predict the remaining part of code that developers start to type, similar to the auto-completion function on smartphones when typing text messages.
Programming Language Translation: Generative AI assists developers in translating code between different programming languages, making it easier to interact with software. Generative AI functions as a translator for developers, enabling interaction with software without the need to understand programming languages.
Test Automation: Generative AI learns software logic and user actions, automatically generating test cases based on diverse user scenarios. Developers can use generative AI to highlight potential issues and run test sequences faster than other AI methods, improving the automated testing process. Generative AI learns software logic and user actions, creating test cases that demonstrate various user scenarios.

Generative AI Use Cases in the Financial Services Industry

In the financial services industry, generative AI is utilized for creating investment strategies, communication with customers, document creation, and regulatory monitoring. According to McKinsey, generative AI could add between $200 billion and $340 billion in value to the banking industry annually.

Specifically, generative AI recommends optimal investments based on customer goals, executing transactions quickly and accurately. Additionally, it improves customer service by making complex financial information more understandable for clients and investors through communication and education.

Furthermore, in document creation and regulatory monitoring, generative AI helps monitor regulatory changes and automatically create documents when needed, assisting with legal compliance.

Creating Investment Strategies: Generative AI can recommend optimal investments based on your or your clients’ goals. This technology can identify and execute transactions much faster than human investors, and execute within parameters you set for the type of transactions you want.
Communication and Education with Clients and Investors: Financial service professionals often need to communicate complex information to clients and colleagues. Generative AI can provide highly personalized customer service without increasing the number of customer service experts.
Accelerating Document Creation and Regulatory Monitoring: Generative AI can monitor regulatory activities, notify users of changes, and draft documents such as investment research and insurance certificates.

Generative AI Use Cases in the Media & Entertainment Industry

In the media and entertainment industry, generative AI is used to create and edit audio and video content, generate highlights for sports events, and streamline content management. Generative AI helps create and edit visual content, generate short highlight videos for sports events, and facilitate operations within content management systems.

Creating Audio and Visual Content: Generative AI can create entirely new video content from scratch. It also helps accelerate the creation of visual content by adding visual effects, graphics, and streamlining editing processes.
Generating Highlights for Sports and Events: During sports and live events, generative AI instantly creates highlight reels and allows fans to create their custom highlights. For instance, fans can generate highlights for specific plays or tournament series.
Tagging Management for Better Content Management: Generative AI can tag and index vast media libraries, making it easier to find the necessary files when needed. Similar to the example in manufacturing, generative AI can search for media or information in a complex media library using conversational language. By tagging and indexing large media libraries, it improves content management by making files easier to find when needed.

A Step-by-Step Guide to Integrating and Using Claude Code Action on GitHub

Posted on June 11, 2025 by hello@scuti

Investigate how Claude Code Action is great. Just create an issue and put a mention to Claude like @claude, Claude can write the code automatically

Introduction

In the current era of rapidly evolving technology, artificial intelligence (AI)

stands out as one of the most significant and transformative breakthroughs on a global scale. Among the various AI-driven tools, Claude — particularly the Claude Action Code — represents a powerful integration that can be embedded into user’s GitHub repositories to address raised issues with remarkable accuracy and efficiency. This paper aims to explore the capabilities and applications of Claude Action Code in modern software development workflows.

Body content

Claude Code Action is a extension categorized as a “Action” and made available on the GitHub Marketplace by Anthropic. Users can search for and utilize it by following the provided setup instructions outlined in the README documentation. Below is a summary of the basic setup steps for integrating Claude Code Action into user’s GitHub repository:

1.Create a workflow folder:

On GitHub: In user’s GitHub repository, click “Add file”:

insert the configuration into the path:“.git/workflows/[file_name].yml”. For instance:

Next, insert the appropriate workflow configuration for this extension, depending on your intended use:

For example:

name: Claude PR Assistant

on:

issue_comment:

types: [created]

pull_request_review_comment:

types: [created]

issues:

types: [opened, assigned]

pull_request_review:

types: [submitted]

jobs:

claude-code-action:

if: |

(github.event_name == ‘issue_comment’ &&

contains(github.event.comment.body, ‘@claude’)) ||

(github.event_name == ‘pull_request_review_comment’ && contains(github.event.comment.body, ‘@claude’)) ||

(github.event_name == ‘pull_request_review’ &&

contains(github.event.review.body, ‘@claude’)) ||

(github.event_name == ‘issues’ && contains(github.event.issue.body, ‘@claude’))

runs-on: ubuntu-latest

permissions:

contents: write

pull-requests: read

issues: read

id-token: write

steps:

– name: Checkout repository

uses: actions/checkout@v4

with:

fetch-depth: 1

– name: Run Claude PR Action

uses: anthropics/claude-code-action@beta

with:

anthropic_api_key: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }}

timeout_minutes: “60”

Then, click “Commit changes” to successfully add the configuration to your repository.

On the user’s local machine: If a folder in VScode has already been connected to the GitHub repository, the user can manually create a workflow directory and a .yml file to store the Claude configuration. Then, file can be pushed to the GitHub repository

2.API key:

Claude API is not free, and you need to visit https://console.anthropic.com/dashboard to add credit and obtain an API key for your personal Anthropic account.

After that, the API key should be added to the repository’s Secrets under the Setting tab, rather than being hard-coded directly into workflow file to prevent unauthorized access

Find Action in Secret and variables

Create a new repository secret

Add your API key to Secret’s description

Name secret as key’s name in the workflow file

✅Correct

❌Never do it

3. Using Claude Code Action:

User creates a new issue within repository where Claude is intended to be used:

The user describes the issue to be resolved – such as feature creation, bug fixing, code review, … – in the issue’s description. You can tag “@claude” directly in the description or in a comment after the issue is created, in order trigger Claude to process the request

Ex: Ask Claude to generate complete login and registration pages based on the initial files in the repo

Claude is invoked via API to address the issue described, with the response time depending on the complexity of the request. It uses the token associated with your API key to read the issue content as well as to create or modify code within the repository

Claude’s response will appear in the comments section of the issue.

Here, Claude generates additional files, for example register.html and dashboard.html, as part of the requested implementation and show what changes are made to each file — including which parts are added, modified, or deleted.

At this point, Claude has created a separate branch in the repository containing the proposed changes. The user can then review and consider merging these updates into the main branch via a pull request.

After successfully merging into the main branch

Following a successful merge, the issue may be closed. At this point, Claude has been effectively utilized to generate complete, functional demo pages for user login and registration.

4.Result:

Registration page

Login screen

Dashboard screen

In summary, Claude Code Action proves to be a highly effective tool for streamlining development tasks, making it easier for both individuals and teams to enhance productivity.

I. Introduction

II. What is AgentKit?

Core Components

III. What is Dify?

Key Features

IV. Detailed Comparison: AgentKit vs Dify

V. Technical Implementation Comparison

Architecture and Deployment

Security and Compliance

Performance and Optimization

VI. Cost and ROI Analysis

AgentKit Cost Analysis

Initial Costs

Monthly Operating Costs

Dify Cost Analysis

Initial Costs

Monthly Operating Costs

VII. Getting Started (Terminal Walkthrough)

Step 1 — Clone the repository

Step 2 — Install dependencies

Step 3 — Configure environment (.env)

Step 4 — Run the server

Step 5 — Verify health endpoint

Step 6 — Verify port (optional)

VIII. Demo Application Features

Main Interface

Agent Switching

Tool Integration

Conversation Memory

Mobile Responsive

Error Handling

IX. Conclusion

Key Takeaways

“Claude Sonnet 4.5 is the best coding model in the world. It’s the strongest model for building complex agents. It’s the best model at using computers.” — Anthropic

1. Giới thiệu

2. Những điểm nổi bật & cải tiến từ thông báo chính thức

2.1 “Most aligned frontier model” — Mô hình tiên phong có alignment cao nhất

2.2 Nâng cấp công cụ & trải nghiệm người dùng

2.3 Hiệu năng & benchmark đáng chú ý

2.5 Ưu điểm về chi phí & khả năng chuyển đổi

2.6 Thông tin kỹ thuật & lưu ý từ hệ thống (system card)

3. Những cải tiến chính trong phiên bản 4.5

3.1 Hiệu năng lập trình & agent

3.4 Trải nghiệm người dùng & công cụ hỗ trợ

3.3 An toàn và alignment

3.4 Chi phí & chuyển đổi dễ dàng

4. Ứng dụng thực tiễn & tiềm năng nổi bật

4.1 Lập trình & phát triển phần mềm

4.2 Ứng dụng doanh nghiệp & phân tích

4.3 Trợ lý ảo – công việc văn phòng

4.4 Agent thông minh & tác vụ liên tục

5. So sánh Sonnet 4.5 với các mô hình khác & ưu nhược điểm

5.1 So với Claude phiên bản trước (Sonnet 4, Opus 4)

5.2 So với GPT-4 / GPT-5 / Gemini / các LLM khác

5.3 Ưu điểm & hạn chế tổng quan

6. Kết luận & lời khuyên cho người dùng

Giới Thiệu

⚠️ Lưu Ý Quan Trọng

Những Cải Tiến Chính Của GPT-5-Codex

1. Khả Năng Điều Hướng Cao

2. Mức Độ Suy Luận Thích Ứng

3. Xuất Sắc Trong Đánh Giá Mã

Môi Trường Hỗ Trợ

Nguyên Tắc Cốt Lõi: “Ít Hơn Là Tốt Hơn”

1. Bắt Đầu Với Prompt Tối Giản

2. Loại Bỏ Phần Mở Đầu

3. Giảm Số Lượng Công Cụ

4. Mô Tả Công Cụ Ngắn Gọn

So Sánh Với GPT-5

Ví Dụ Thực Tế

Prompt Không Tối Ưu:

Prompt Tối Ưu:

Ví Dụ Thực Tế: Gọi API GPT-5-Codex

Bước 1: Cài đặt và cấu hình

Bước 2: Tạo file Python gọi GPT-5-Codex

Bước 3: Chạy demo

Bước 4: Ví dụ Request/Response thực tế

Bước 5: So sánh Prompt hiệu quả

Anti-Prompting: Những Điều Không Cần Thiết

1. Suy Luận Thích Ứng (Adaptive Reasoning)