Xây dựng ứng dụng Chuẩn bị Phỏng vấn tích hợp AI dưới dạng trang web đơn (single-page website) bằng Streamlit (Python) hoặc Next.js (JavaScript) trong VS Code hoặc Cursor. Tích hợp OpenAI API, tạo system prompt và thiết kế các prompt phục vụ luyện phỏng vấn. Ứng dụng có thể tạo câu hỏi phỏng vấn, bài tập thực hành, phân tích mô tả công việc hoặc mô phỏng buổi phỏng vấn. Hãy tự do thử nghiệm và sử dụng các nguồn hỗ trợ như ChatGPT hoặc StackOverflow nếu cần.
Bạn sẽ tự xây dựng ứng dụng Chuẩn bị Phỏng vấn của riêng mình. Tôi hình dung rằng hẳn bạn đã từng tham gia một vài buổi phỏng vấn vào thời điểm nào đó. Bạn đã từng được hỏi những câu hỏi hóc búa. Bạn từng được giao các bài tập thực hành hoặc một số bài trắc nghiệm tính cách để hoàn thành. May mắn thay, sự trợ giúp của AI đã xuất hiện kịp thời. Với AI, bạn hầu như có thể làm được mọi thứ, bao gồm cả việc chuẩn bị cho vị trí công việc mơ ước tiếp theo của mình. Nhiệm vụ của bạn sẽ là triển khai một trang web đơn (single-page website) sử dụng trình soạn thảo mã nguồn VS Code (hoặc Cursor), cùng với thư viện Python có tên là Streamlit hoặc một framework JavaScript có tên là Next.js. Bạn sẽ cần gọi API của OpenAI, viết một system prompt đóng vai trò là chỉ dẫn hệ thống cho mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), và tự viết prompt của riêng bạn chứa các hướng dẫn luyện tập phỏng vấn. Bạn sẽ có rất nhiều sự tự do trong việc lựa chọn những nội dung mình muốn rèn luyện cho buổi phỏng vấn. Chúng tôi không muốn đóng khung sự sáng tạo của bạn. Câu hỏi phỏng vấn thông thường? Câu hỏi về một ngôn ngữ lập trình cụ thể? Cách đặt câu hỏi ngược lại cho nhà tuyển dụng vào cuối buổi phỏng vấn? Hay phân tích bản mô tả công việc (JD) để vạch ra chiến lược chuẩn bị phỏng vấn? Hãy cứ thoải mái thử nghiệm! Hãy nhớ rằng, bạn có toàn bộ các công cụ hỗ trợ trong tầm tay nếu vì lý do nào đó bạn gặp bế tắc hoặc cần thêm nguồn cảm hứng: ChatGPT, StackOverflow, hoặc chính những người bạn của mình!
Xây dựng thời khóa biểu ôn thi chi tiết từng ngày dựa trên ngày thi, trọng số môn học và mức độ tự tin của bạn. Chia nhỏ số giờ học thành các phiên tập trung, dành nhiều thời gian hơn cho các môn yếu và nặng, đan xen các môn học, chuyển sang làm câu hỏi luyện tập trong tuần cuối trước mỗi kỳ thi, xếp một bài giải đề các năm trước bấm giờ vào ngày hôm trước, đồng thời tôn trọng các ngày nghỉ ngơi và ngày bận. Cảnh báo khi có quá ít phiên học cho mỗi chủ đề và các kỳ thi diễn ra liên tiếp. Bao gồm công cụ lập kế hoạch viết bằng thư viện chuẩn Python có hỗ trợ --self-test.
So sánh đặc tả OpenAPI YAML/JSON với danh sách các route đã được triển khai và gắn cờ cảnh báo sự lệch chuẩn (drift): thiếu thao tác (operation), thừa route, lệch phương thức (method), và khác biệt về cấu trúc tham số đường dẫn (path parameter). Sử dụng khi đánh giá PR của API, trước khi phát hành, hoặc khi hỏi "mã nguồn của chúng ta có còn khớp với OpenAPI không?". Bao gồm công cụ kiểm tra bằng thư viện chuẩn Python có hỗ trợ --self-test.
