Bạn từng ngồi nghe đồng nghiệp nói “cứ chạy npm install trong terminal là được” rồi gật đầu cho qua chuyện, dù trong đầu chẳng hiểu gì? Hay đọc một bài hướng dẫn dùng AI mà cứ vài dòng lại vấp phải một thuật ngữ lạ hoắc? Nếu bạn đang làm việc với các công cụ AI nhưng xuất thân không phải dân kỹ thuật, bài này dịch sẵn cho bạn những từ hay gặp nhất — theo kiểu dễ hình dung, không cần học thuộc.
Nhóm nền tảng — hiểu 80% là nhờ mấy từ này
CLI và Terminal
CLI (Command Line Interface) đơn giản là cách điều khiển máy tính bằng gõ lệnh thay vì bấm chuột. Còn Terminal chính là cái ứng dụng để bạn gõ những lệnh đó — trên Mac gọi là Terminal, trên Windows là Command Prompt hoặc PowerShell.
Cứ hình dung nó giống bảng lệnh nhanh trong Figma (phím tắt mở command palette), nhưng áp dụng cho toàn bộ máy tính của bạn. Đây chính là nơi Claude Code và các MCP server hoạt động. Không cần giỏi Terminal, chỉ cần hết sợ nó thôi là công cụ AI đã mở ra thêm cả một thế giới mới.
API và MCP — chuyện AI “nói chuyện” với công cụ khác
API là cách hai phần mềm giao tiếp với nhau: một bên hỏi, bên kia trả lời. Ví dụ app thời tiết hỏi “hôm nay Hà Nội thế nào?” rồi nhận dữ liệu về — bạn chỉ thấy kết quả cuối, không thấy cuộc “trò chuyện” phía sau.
MCP (Model Context Protocol) là cách Claude kết nối với các công cụ bên ngoài như Figma, Notion, hay hệ thống file của bạn — để nó thực sự “nhìn thấy” và tương tác được với công việc của bạn, thay vì chỉ nghe bạn mô tả bằng lời. Đây là thứ khiến AI thật sự hữu dụng: thay vì bạn phải copy-paste ngữ cảnh liên tục, Claude tự lấy dữ liệu trực tiếp.
Prompt engineering — kỹ năng “ra đề” cho AI
Đây là kỹ năng viết yêu cầu sao cho Claude làm đúng ý bạn. So sánh dễ hiểu nhất: giống như viết brief thiết kế vậy. Brief mơ hồ thì ra kết quả mơ hồ. Brief cụ thể, có ví dụ, có ràng buộc rõ ràng thì kết quả tốt hơn hẳn.
Mẹo nhỏ: Thay vì viết “làm cho hay hơn”, hãy thử “viết lại thông báo lỗi này thân thiện hơn, dưới 15 từ, kèm gợi ý hành động tiếp theo”. Chỉ cần cụ thể hóa yêu cầu là chất lượng câu trả lời tăng rõ rệt.
Context window — bộ nhớ tạm của cuộc trò chuyện
Đây là lượng thông tin mà Claude có thể “nhìn thấy” cùng lúc — gồm cả nội dung trò chuyện, file bạn đính kèm, và các chỉ dẫn hệ thống. Nếu Claude bỗng “quên” chi tiết bạn nói trước đó trong một đoạn hội thoại dài, khả năng cao là context window đã đầy.
Hãy tưởng tượng Figma chỉ hiển thị được 100 khung hình cùng lúc — khung thứ 101 xuất hiện thì khung đầu tiên biến mất. Context window hoạt động y như vậy: không gian có hạn.
Hallucination — khi AI “bịa” mà vẫn tự tin
Là khi AI khẳng định điều gì đó hoàn toàn sai nhưng nghe rất chắc chắn. Claude có thể trích dẫn một nghiên cứu không tồn tại, hoặc mô tả tính năng mà công cụ đó không hề có.
Giống hệt cảnh khách hàng bảo “chị nghĩ Figma làm được cái này” nhưng thực ra sai hoàn toàn — mà vẫn nói với thái độ rất tự tin. Vì vậy, luôn kiểm chứng lại những thông tin quan trọng, đặc biệt khi liên quan đến tài liệu kỹ thuật.
LLM và GPT — đừng nhầm hai khái niệm này
LLM (Large Language Model) là loại AI đứng sau Claude, ChatGPT và các công cụ tương tự — được huấn luyện trên lượng văn bản khổng lồ để hiểu và tạo ra ngôn ngữ. Chúng không phải cơ sở dữ liệu hay công cụ tìm kiếm, mà là “cỗ máy đoán chữ” — dự đoán từ tiếp theo nên là gì.
Còn GPT là tên riêng của dòng mô hình do OpenAI tạo ra, không phải từ chung cho mọi loại AI. Gọi Claude là “GPT” cũng giống như gọi điện thoại Samsung là “iPhone” vậy — sai nhưng nhiều người vẫn quen miệng dùng.
Markdown và JSON — hai định dạng bạn sẽ gặp hoài
Markdown là cách định dạng văn bản đơn giản bằng ký hiệu: dấu thăng (#) cho tiêu đề, hai dấu sao (**chữ**) cho chữ đậm, gạch ngang cho danh sách. Claude “nói” Markdown rất thạo, nên biết cú pháp này giúp bạn yêu cầu định dạng chính xác hơn.
JSON là định dạng tổ chức dữ liệu mà cả người lẫn máy đều đọc được — dạng văn bản có cặp dấu ngoặc nhọn và các cặp “nhãn: giá trị”. Nếu bạn từng xuất design token hay xem file cấu hình, khả năng cao đó là JSON. Cứ nghĩ nó như một bảng tính được viết dưới dạng chữ.
Artifacts và System prompt
Artifacts là những sản phẩm tương tác mà Claude tạo ra — bản xem trước code, website, tài liệu — hiện ra ngay trong khung chat. Giống prototype trong Figma nhưng dành cho code: bạn không chỉ đọc mô tả, mà thấy phiên bản chạy thật.
System prompt là những chỉ dẫn ẩn định hình cách Claude phản hồi trước cả khi bạn bắt đầu trò chuyện — giống một bản brief luôn “bật sẵn”. Trong Claude Projects, bạn có thể tự đặt system prompt riêng; còn trong file SKILL.md, đó gần như là một system prompt thu nhỏ.
Nhóm nâng cao — gặp nhiều khi đọc tài liệu, làm việc với dev
IDE — “Figma của dân code”
IDE (Integrated Development Environment) là trình soạn thảo chuyên dụng để viết code — như VS Code, Cursor, WebStorm. Nhìn màn hình dev chia sẻ thấy rối mắt với cả đống panel, chữ đủ màu? Đó chính là IDE.
Nếu Figma không chỉ là canvas trắng mà có layer, component, plugin, thuộc tính, thì IDE cũng là môi trường tương tự dành cho lập trình viên. Cursor — một IDE tích hợp AI — chính là nơi nhiều designer bắt đầu “vọc” AI để tự dựng sản phẩm.
npm và Node.js
npm (Node Package Manager) là công cụ tải và cài các gói code có sẵn do người khác viết, để bạn không phải làm lại từ đầu. Lệnh quen thuộc nhất là:
npm install ten-goi-can-caiHiểu đơn giản: giống cài plugin trong Figma vậy — ai đó làm sẵn, bạn chỉ việc cài và dùng. Còn Node.js là môi trường để chạy JavaScript ngoài trình duyệt — hầu hết MCP server và công cụ AI viết bằng JavaScript đều cần cài Node trước.
Git, GitHub, Repo, Clone
Git là hệ thống theo dõi mọi thay đổi trong code, giúp bạn quay lại phiên bản cũ, hoặc nhiều người cùng chỉnh sửa mà không giẫm chân nhau. Nó giống lịch sử phiên bản (version history) trong Figma nhưng mạnh hơn nhiều — bạn có thể tách nhánh làm việc riêng rồi gộp lại sau.
GitHub là nơi lưu trữ và chia sẻ các dự án Git — như Google Drive dành cho code. Repository (hay repo) là thư mục dự án được theo dõi toàn bộ thay đổi, thường được lưu trên GitHub. Còn Clone đơn giản là tải một bản sao repo đó về máy — giống việc nhân bản một file Figma Community về tài khoản riêng của mình.
Localhost, Framework, Frontend vs Backend
Localhost là chính máy tính của bạn, tạm thời “đóng vai” máy chủ. Khi thấy địa chỉ dạng http://localhost:3000, nghĩa là trang web đó chỉ chạy riêng trên máy bạn, chưa công khai trên internet — giống trình bày prototype Figma ở chế độ riêng tư.
Framework (như React, Next.js, Vue) là bộ khung code dựng sẵn để lập trình viên không phải bắt đầu từ con số 0 — tương tự các template hệ thống thiết kế: bạn có thể tự vẽ từng component, hoặc bắt đầu từ một nền tảng đã có sẵn các mẫu phổ biến.
Frontend là phần người dùng nhìn thấy và tương tác trực tiếp (giao diện), còn Backend là phần “hậu trường” — máy chủ, cơ sở dữ liệu, logic xử lý phía sau. Trên Instagram, ứng dụng bạn lướt là frontend; máy chủ lưu ảnh và trả về dòng feed là backend.
Deployment và các nền tảng lưu trữ
Deployment là quá trình đưa code từ máy bạn lên internet để người khác truy cập được — giống việc bạn publish link prototype Figma thay vì để nó nằm im trong bản nháp.
Vercel và Netlify là hai nền tảng giúp việc này dễ dàng: bạn kết nối code, họ tự lo phần đưa lên mạng. Nghe hơi giống nút “Xuất bản” của Framer hay Webflow, chỉ khác là dành cho web tự code.
Environment variables và file .env
Environment variables là những cài đặt “bí mật” được lưu ngoài code — như API key, mật khẩu, cấu hình không nên hiển thị công khai trong file. Thay vì gõ thẳng API key vào code (rất nguy hiểm), bạn lưu nó dưới dạng biến môi trường.
File .env chính là nơi lưu các biến này — thường bị ẩn và không bao giờ được chia sẻ công khai hay đẩy lên GitHub.
Lưu ý: Nếu một hướng dẫn nào đó bảo bạn “thêm API key vào file .env”, đừng bao giờ commit file này lên GitHub công khai — coi nó như mật khẩu quản lý nhóm Figma vậy, chỉ nên cất trong trình quản lý mật khẩu.
Tokens và Agentic
Tokens là đơn vị Claude dùng để đo văn bản — khoảng 1 token tương đương 0,75 từ. Cuộc trò chuyện càng dài, càng tốn nhiều token. Nếu bạn dùng Claude.ai hằng ngày thì không cần bận tâm quá nhiều đến chuyện này; nó chỉ thực sự quan trọng khi dùng API hoặc công cụ có giới hạn sử dụng.
Agentic là khi AI có thể tự thực hiện hành động, không chỉ trả lời câu hỏi — nó có thể duyệt web, bấm nút, chạy code, hoàn thành cả chuỗi việc nhiều bước. Khác biệt giữa Claude “kể cách làm” và Claude “tự làm luôn” chính là ở chỗ này — và đây cũng là lúc AI trở nên mạnh mẽ thật sự với designer: Claude không chỉ tư vấn, mà trực tiếp dựng, chỉnh sửa, sáng tạo cùng bạn.
Dependencies, Build, và cặp đôi Claude Code – Claude Desktop
Dependencies là các gói code khác mà dự án của bạn cần để chạy được — giống component liên kết trong Figma, nếu bạn gỡ bỏ thư viện hệ thống thiết kế thì mọi thứ sẽ vỡ.
Build là bước chuyển code gốc thành dạng có thể chạy thật — như bước xuất file thiết kế Figma sang định dạng cho lập trình viên trước khi bàn giao.
Còn Claude Desktop và Claude Code là hai cách khác nhau để dùng Claude: Claude Desktop là ứng dụng chat quen thuộc với artifacts, upload file; Claude Code sống trong Terminal, có thể tự chạy lệnh, sửa file, và xây dựng dự án gần như độc lập.
Computer use và Multimodal
Computer use là khả năng Claude nhìn và điều khiển màn hình của bạn — bấm nút, điền form, thao tác trong ứng dụng như một trợ lý từ xa thật sự. Giống chia sẻ màn hình, nhưng Claude có thể tự bấm và gõ luôn.
Multimodal nghĩa là AI hiểu được nhiều dạng đầu vào — văn bản, hình ảnh, âm thanh, video — chứ không chỉ chữ. Với designer, đây là điểm cực kỳ giá trị: bạn có thể kéo thả ảnh chụp màn hình, mockup, tài liệu tham khảo trực tiếp vào Claude thay vì phải mô tả bằng lời.
SVG và CSS variables
SVG là định dạng ảnh vector dùng code thay vì pixel, nên phóng to cỡ nào cũng không bị vỡ nét. Claude có thể tạo SVG, nghĩa là nó tạo được icon, hình minh họa, đồ họa cho bạn.
CSS variables là các giá trị dùng lại được trong CSS — định nghĩa một lần, dùng khắp nơi, đổi một chỗ là cập nhật toàn bộ. Về bản chất giống hệt design token hay Figma variables mà bạn đã quen.
Nhóm chuyên sâu — không cần biết ngay, nhưng đi xa sẽ gặp
Nếu bạn đã quen với các khái niệm ở trên, đây là những từ sẽ xuất hiện khi bạn “đào” sâu hơn vào thế giới AI và code:
- Fork: tạo bản sao riêng của một repo người khác nhưng vẫn giữ liên kết với bản gốc — giống nhân bản file Community rồi tự chỉnh sửa độc lập.
- Branch: một nhánh code song song để bạn thử nghiệm mà không ảnh hưởng bản chính, tương tự tạo nhánh khám phá ý tưởng trong Figma.
- Commit / Push / Pull: lưu lại một mốc thay đổi (commit), đẩy thay đổi đó lên GitHub (push), và tải về thay đổi mới nhất từ GitHub (pull).
- Config / YAML: file chứa các thiết lập cho một công cụ hay dự án — giống bảng cài đặt của Figma nhưng được lưu thành file. YAML là một dạng định dạng file cấu hình dễ đọc hơn JSON.
- RAG (Retrieval Augmented Generation): kỹ thuật cho phép AI tra cứu thông tin từ một kho dữ liệu trước khi trả lời — giống có một thư viện tham khảo để AI tra cứu thay vì đoán mò.
- Fine-tuning: huấn luyện thêm cho một mô hình AI có sẵn để nó chuyên biệt hóa cho một nhiệm vụ cụ thể — như “học thêm” sau khi đã tốt nghiệp.
- Embeddings và Vector database: cách chuyển văn bản/hình ảnh thành những con số thể hiện ý nghĩa, để tìm kiếm theo mức độ liên quan chứ không chỉ khớp từ khóa chính xác.
- Inference: lúc mô hình AI thực sự chạy và tạo ra câu trả lời — khác với training là lúc mô hình được “học”.
- Server, Cloud, Docker, Hosting, Domain, DNS, SSL/HTTPS: đều là các mảnh ghép hạ tầng giúp một sản phẩm bạn xây cùng Claude thực sự “sống” được trên internet — từ máy chủ lưu trữ, đến địa chỉ website, đến lớp bảo mật mã hóa dữ liệu.
- Skills và Projects (trong Claude): Skills là những chỉ dẫn tùy chỉnh đóng gói trong file SKILL.md để định hình cách Claude phản hồi cho một tác vụ cụ thể — như bản brief sáng tạo luôn bật sẵn. Projects là không gian làm việc riêng trong Claude, nơi bạn lưu ngữ cảnh, tài liệu tham khảo, và chỉ dẫn cho từng dự án khác nhau.
- Compile: chuyển code gốc sang định dạng máy tính chạy được — ví dụ TypeScript được biên dịch thành JavaScript trước khi thực thi.
Đừng cố nhớ hết, cứ tra dần khi cần
Bạn không cần thuộc lòng tất cả những thuật ngữ này ngay lập tức. Hãy lưu bài viết lại, và mỗi lần gặp một từ lạ khi làm việc với AI, quay lại tra cứu. Dần dần, những khái niệm như “MCP” hay “context window” sẽ trở nên quen thuộc chẳng khác gì “component” hay “auto-layout” trong công việc thiết kế hằng ngày của bạn.
Để lại một bình luận