17 thg 11, 2025·8 phút
Dùng AI để Xác Thực Ý Tưởng Sản Phẩm Trước Khi Bạn Viết Mã
Workflow thực dụng cho developer dùng AI để nghiên cứu, soạn spec, nháp UX, prototype và kiểm tra rủi ro — nhằm xác thực ý tưởng trước khi bắt tay viết mã thủ công.
Workflow thực dụng cho developer dùng AI để nghiên cứu, soạn spec, nháp UX, prototype và kiểm tra rủi ro — nhằm xác thực ý tưởng trước khi bắt tay viết mã thủ công.
Khai thác ý tưởng “AI-first” không có nghĩa là bỏ qua suy nghĩ—hay bỏ qua xác thực. Nó có nghĩa là dùng AI như đối tác nghiên cứu và soạn thảo được đưa lên trước để bạn có thể kiểm tra giả định sớm, thu hẹp phạm vi và quyết định xem ý tưởng có xứng đáng với thời gian kỹ thuật hay không.
Bạn vẫn làm việc thực: làm rõ vấn đề, xác định người dùng, và xác nhận rằng nỗi đau đáng để giải quyết. Khác biệt là bạn trì hoãn việc triển khai tùy chỉnh cho đến khi đã giảm bớt độ không chắc chắn.
Trong thực tế, bạn có thể vẫn tạo ra các hiện vật—tài liệu, user story, kế hoạch test, prototype có thể click, thậm chí các script nhỏ dùng một lần—nhưng bạn tránh cam kết vào codebase sản xuất cho tới khi có bằng chứng mạnh hơn.
AI mạnh nhất ở việc tăng tốc giai đoạn bừa bộn ban đầu:
Đây không phải là chấp nhận đầu ra y nguyên; mà là chuyển từ trang trắng sang tài liệu có thể chỉnh sửa nhanh chóng.
AI có thể tạo ra sự chắc chắn giả—những khẳng định nghe có vẻ tự tin về thị trường, đối thủ, hoặc nhu cầu người dùng mà không có bằng chứng. Nó cũng có xu hướng đưa ra câu trả lời chung chung trừ khi bạn cung cấp ràng buộc, bối cảnh và ví dụ cụ thể. Hãy coi các đầu ra như các giả thuyết, không phải sự thật.
Làm tốt, cách tiếp cận AI-first đem lại:
Trước khi yêu cầu AI tạo khái niệm, màn hình, hay kế hoạch nghiên cứu, hãy xác định bạn đang giải quyết gì và những điều bạn tin là đúng là gì. Câu mô tả vấn đề rõ ràng giữ cho phần khám phá có trợ giúp AI khỏi trôi vào các “tính năng hay ho” không quan trọng.
Xác định người dùng mục tiêu và công việc cần làm trong một câu. Giữ đủ cụ thể để ai đó có thể nói “đúng, đó là tôi” hoặc “không phải.”
Ví dụ định dạng:
For [target user], who [situation/constraint], help them [job-to-be-done] so they can [desired outcome].
Nếu bạn không thể viết câu này, bạn chưa có ý tưởng sản phẩm—bạn chỉ có một chủ đề.
Chọn một tập nhỏ chỉ số cho biết liệu vấn đề có đáng để giải quyết:
Gắn mỗi chỉ số với baseline (quy trình hiện tại) và mục tiêu cải thiện.
Giả định là con đường nhanh nhất để xác thực. Viết chúng dưới dạng các tuyên bố có thể kiểm tra:
Ràng buộc ngăn AI đề xuất những giải pháp bạn không thể đưa ra:
Khi đã viết xong, các prompt AI tiếp theo có thể tham chiếu trực tiếp đến chúng, giúp đầu ra phù hợp, có thể kiểm tra và thực tế.
Khám phá khách hàng chủ yếu là nghe—AI giúp bạn nhanh chóng có những cuộc trò chuyện tốt hơn và biến ghi chú thành tài liệu dễ dùng hơn.
Bắt đầu bằng việc yêu cầu AI đề xuất vài persona thực tế cho không gian vấn đề của bạn (không phải “avatar marketing,” mà là người có bối cảnh). Yêu cầu liệt kê:
Rồi chỉnh sửa nghiêm khắc để thực tế. Loại bỏ bất cứ điều gì nghe như khuôn mẫu hoặc “khách hàng hoàn hảo”. Mục tiêu là một khởi điểm có lý để tuyển người phỏng vấn và đặt câu hỏi thông minh hơn.
Dùng AI để tạo kế hoạch phỏng vấn gọn: mở đầu, 6–8 câu cốt lõi, và kết thúc. Giữ tập trung vào hành vi hiện tại:
Yêu cầu AI thêm các câu hỏi phụ nhằm dò tần suất, chi phí, giải pháp thay thế và tiêu chí quyết định. Tránh chào hàng ý tưởng trong cuộc gọi—nhiệm vụ của bạn là học, không phải bán.
Sau mỗi cuộc gọi, dán ghi chú của bạn (hoặc bản transcript nếu bạn ghi âm có sự đồng ý rõ ràng) vào AI và yêu cầu:
Luôn xóa thông tin nhận dạng cá nhân trước khi xử lý, và lưu trữ ghi chú gốc an toàn.
Cuối cùng, yêu cầu AI chuyển các chủ đề thành danh sách vấn đề ngắn, có xếp hạng. Xếp theo:
Bạn sẽ có 2–4 câu mô tả vấn đề cụ thể đủ để kiểm tra tiếp—không phải viết code hay đoán người dùng quan tâm gì.
Quét đối thủ nhanh không phải để sao chép tính năng—mà để hiểu người dùng đang có gì, họ phàn nàn điều gì, và nơi nào một sản phẩm mới có thể thắng.
Yêu cầu AI liệt kê các phương án thay thế theo ba nhóm:
Cách đặt này ngăn tư duy hẹp. Thường đối thủ mạnh nhất không phải SaaS mà là một workflow.
Yêu cầu AI soạn một bảng, rồi xác minh bằng cách kiểm tra 2–3 nguồn cho mỗi sản phẩm (trang giá, docs, review). Giữ nhẹ:
| Option | Target user | Pricing model | Notable features | Common gaps/opportunities |
|---|---|---|---|---|
| Công cụ trực tiếp A | Người sáng tạo đơn lẻ | Mô hình đăng ký | Template, chia sẻ | Hợp tác kém, onboarding tệ |
| Công cụ trực tiếp B | Đội SMB | Tính theo người dùng | Quyền, tích hợp | Đắt khi scale |
| Công cụ gián tiếp C | Doanh nghiệp | Hợp đồng hàng năm | Tuân thủ, báo cáo | Cài đặt chậm, UX cứng |
| Phương án thủ công | Bất kỳ | Chi phí thời gian | Linh hoạt, quen thuộc | Dễ sai, khó theo dõi |
Dùng cột “gaps” để tìm góc khác biệt (tốc độ, đơn giản, ngách hẹp hơn, mặc định tốt hơn, tích hợp mạnh hơn).
Yêu cầu AI làm nổi bật “table stakes” so với “nice-to-have.” Sau đó tạo danh sách tránh ngắn (ví dụ: “đừng xây analytics nâng cao trong v1,” “bỏ multi-workspace cho đến khi retention được chứng minh”). Điều này bảo vệ bạn khỏi việc phát hành một MVP cồng kềnh.
Sinh 3–5 câu định vị (một câu mỗi cái), ví dụ:
Đưa những câu này cho người dùng qua cuộc gọi ngắn hoặc landing page đơn giản. Mục tiêu không phải là đồng ý—mà là rõ ràng: câu nào khiến họ nói “Đúng, đó chính là vấn đề của tôi.”
Khi câu mô tả vấn đề đã chặt, bước tiếp theo là sinh nhiều cách giải quyết cùng một vấn đề—rồi chọn khái niệm nhỏ nhất chứng minh được giá trị.
Dùng AI đề xuất 5–10 concept giải quyết cùng nỗi đau từ các góc khác nhau. Đừng giới hạn prompt vào app và tính năng. Bao gồm các phương án phi phần mềm như:
Điều này quan trọng vì xác thực tốt nhất thường xảy ra trước khi bạn xây dựng gì cả.
Với mỗi concept, yêu cầu AI liệt kê:
Rồi yêu cầu nó đề xuất biện pháp giảm thiểu và những gì bạn cần học để giảm độ không chắc chắn.
Xếp hạng concept theo: tốc độ để thử, rõ ràng của chỉ số thành công, và nỗ lực yêu cầu từ người dùng. Ưu tiên phiên bản mà người dùng trải nghiệm lợi ích trong vài phút, không phải vài ngày.
Một prompt hữu ích: “Concept nào có đường ngắn nhất tới kết quả trước/sau đáng tin?”
Trước khi prototype, viết danh sách rõ ràng các thứ không nằm trong phạm vi. Ví dụ: “Không tích hợp, không tài khoản nhóm, không dashboard analytics, không app di động.” Bước đơn giản này ngăn bài test của bạn biến thành một MVP.
Nếu bạn cần mẫu để chấm điểm concept, giữ nó đơn giản và tái sử dụng cho các ý tưởng khác.
Xác thực tốt không chỉ là “ý tưởng có hay không”—mà là “ai đó có thể hoàn thành công việc mà không bị vướng không?” AI hữu ích vì nó có thể nhanh tạo nhiều phương án UX, cho phép bạn kiểm tra sự rõ ràng trước khi xây.
Bắt đầu bằng việc yêu cầu vài luồng, không chỉ một. Bạn cần happy path, onboarding và các hành động chính chứng minh giá trị.
Một mẫu prompt đơn giản:
You are a product designer. For an app that helps [target user] do [job], propose:
1) Onboarding flow (3–6 steps)
2) Happy path flow for the core task
3) 5 common failure points + how the UI should respond
Keep each step as: Screen name → user action → system response.
Quét xem có bước nào thiếu (quyền, xác nhận, “bắt đầu từ đâu?”) và yêu cầu các biến thể (ví dụ, “create-first” vs “import-first”).
Bạn không cần pixel để kiểm tra cấu trúc. Yêu cầu wireframe dạng mô tả văn bản với các phần rõ ràng.
Với mỗi màn hình, yêu cầu:
Rồi dán miêu tả vào công cụ thiết kế hoặc builder no-code để làm blueprint cho prototype có thể click được.
Microcopy thường là điểm khác biệt giữa “tôi hiểu” và “tôi bỏ.” Hãy để AI soạn:
Bảo mô hình biết tông mong muốn (bình tĩnh, trực tiếp, thân thiện) và mức đọc mong muốn.
Tạo prototype click được và chạy 5 phiên ngắn. Giao nhiệm vụ cho người tham gia (không hướng dẫn), ví dụ “Đăng ký và tạo báo cáo đầu tiên.” Theo dõi nơi họ do dự, hiểu sai, và mong đợi tiếp theo.
Sau mỗi vòng, yêu cầu AI tóm tắt chủ đề và đề xuất sửa copy hoặc bố cục—rồi cập nhật prototype và test lại. Vòng lặp này thường lộ ra các blocker UX trước khi có kỹ sư tham gia.
Một PRD đầy đủ có thể tốn tuần—và bạn không cần thế để xác thực ý tưởng. Bạn cần một PRD nhẹ ghi rõ “tại sao”, “ai”, và “cái gì” đủ để kiểm tra giả định và đưa ra tradeoff.
Yêu cầu AI tạo dàn ý có cấu trúc để bạn chỉnh sửa, không phải một cuốn tiểu thuyết. Một bản nháp tốt gồm:
Một prompt thực dụng: “Draft a one-page PRD for [idea] with goals, personas, scope, requirements, and non-goals. Keep it under 500 words and include 5 measurable success metrics.”
Thay vì checklist kỹ thuật, hãy để AI diễn đạt tiêu chí chấp nhận như kịch bản tập trung vào người dùng:
Những kịch bản này vừa là test scripts cho prototype vừa cho phỏng vấn sớm.
Tiếp theo, yêu cầu AI chuyển PRD thành epic và user story, với ưu tiên đơn giản (Must/Should/Could). Rồi đào sâu hơn một bước: dịch yêu cầu thành API cần thiết, ghi chú mô hình dữ liệu, và ràng buộc (bảo mật, quyền riêng tư, độ trễ, tích hợp).
Ví dụ đầu ra mong muốn: “Epic: Account setup → Stories: email sign-up, OAuth, password reset → API: POST /users, POST /sessions → Data: User, Session → Constraints: rate limiting, PII handling, audit logs.”
Trước khi prototype, làm một lượt kiểm tra khả thi nhanh để tránh xây demo sai. AI giúp bạn lộ ra những điều chưa biết nhanh—nhưng coi nó là cộng sự brainstorming, không phải nguồn sự thật.
Ghi ra những câu hỏi có thể giết ý tưởng hoặc thay đổi phạm vi:
Yêu cầu AI đề xuất 2–4 kiến trúc kèm đánh đổi. Ví dụ:
Cho AI ước lượng nơi rủi ro tập trung (rate limits, chất lượng dữ liệu, prompt injection), rồi xác nhận thủ công với docs nhà cung cấp và spike nhanh.
Gán băng nỗ lực—S/M/L—cho từng thành phần chính (auth, ingestion, search, model calls, analytics). Hỏi: “Giả định rủi ro nhất là gì?” Làm điều đó thành việc đầu tiên bạn test.
Chọn prototype nhẹ nhất trả lời rủi ro chính:
Điều này giữ prototype tập trung vào khả thi, không phải độ bóng bề ngoài.
Prototype không phải là phiên bản nhỏ hơn của sản phẩm cuối—mà là cách nhanh hơn để học người dùng thực sự làm gì. Với công cụ no-code cộng AI, bạn có thể xác thực luồng cốt lõi trong vài ngày thay vì vài tuần, và giữ cuộc tranh luận tập trung vào kết quả thay vì chi tiết triển khai.
Bắt đầu bằng việc xác định luồng duy nhất chứng minh ý tưởng (ví dụ: “upload X → nhận Y → chia sẻ/xuất”). Dùng công cụ no-code hoặc low-code để ghép các màn hình và trạng thái vừa đủ để mô phỏng hành trình đó.
Giữ scope chặt:
AI hỗ trợ bằng cách soạn copy màn hình, empty state, nhãn nút và các biến thể onboarding bạn có thể A/B sau.
Một prototype đáng tin khi được điền dữ liệu phù hợp với thực tế người dùng. Yêu cầu AI tạo:
Dùng kịch bản này trong phiên người dùng để phản hồi tập trung vào tính hữu dụng, không phải chỗ giữ chỗ.
Nếu “phép thuật AI” là sản phẩm, bạn vẫn có thể test mà không xây. Tạo luồng concierge nơi người dùng gửi input, và bạn (hoặc đội) thủ công tạo kết quả ở hậu trường. Đối với người dùng, cảm giác là end-to-end.
Điều này hữu ích để kiểm tra:
Trước khi chia sẻ prototype, định nghĩa 3–5 chỉ số chỉ ra giá trị:
Ngay cả một event log đơn giản hay bảng tính cũng biến các phiên định tính thành quyết định có thể bảo vệ.
Nếu mục tiêu là “xác thực trước khi viết mã thủ công,” con đường nhanh nhất thường là: prototype luồng, rồi chỉ phát triển thành app thực nếu tín hiệu mạnh. Đây là chỗ một nền tảng vibe-coding như Koder.ai phù hợp trong quy trình.
Thay vì từ doc chuyển thẳng vào codebase viết tay, bạn có thể dùng giao diện chat để nhanh tạo một ứng dụng làm việc ban đầu (web, backend, mobile) phù hợp với ràng buộc và tiêu chí chấp nhận. Ví dụ:
Vì Koder.ai hỗ trợ xuất mã nguồn, công việc xác thực không thành đường cụt: nếu bạn có tín hiệu product-market, bạn có thể lấy code và tiếp tục với pipeline kỹ thuật ưa thích.
Khi có vài concept hứa hẹn, mục tiêu là thay opinions bằng bằng chứng—nhanh. Bạn chưa “ra mắt” thật; bạn thu tín hiệu rằng ý tưởng tạo ra giá trị, được hiểu và đáng để xây.
Bắt đầu bằng viết trước điều “thành công” nghĩa là gì. Các tiêu chí phổ biến:
Yêu cầu AI biến những thứ này thành event có thể đo và kế hoạch tracking nhẹ (điều gì để log, đặt câu hỏi ở đâu, cái gì tính là thành công).
Chọn test nhỏ nhất có thể bác bỏ giả định:
Dùng AI soạn copy, headline và câu hỏi khảo sát phù hợp target. Yêu cầu nó tạo 3–5 biến thể A/B với góc tiếp cận khác biệt (tốc độ, chi phí, tuân thủ, dễ dùng), không chỉ thay vài chữ.
Nếu dùng Koder.ai dựng prototype, bạn có thể phản chiếu cấu trúc thí nghiệm trong app: tạo snapshots riêng cho từng biến thể, deploy và so sánh activation/time-to-value mà không phải giữ nhiều branch.
Định trước ngưỡng (ví dụ: “≥8% visitor-to-waitlist,” “≥30% chọn hạng trả phí,” “median time-to-value < 2 phút,” “giảm abandonment 20% sau fix điểm rơi”).
Rồi yêu cầu AI tóm tắt kết quả một cách thận trọng: nêu rõ chỗ dữ liệu ủng hộ, chỗ mơ hồ, và điều nên test tiếp theo. Ghi lại quyết định ngắn gọn: giả thuyết → thí nghiệm → kết quả → go/no-go → bước tiếp theo. Đây là dấu vết quyết định cho sản phẩm, không chỉ test một lần rồi quên.
Công việc sản phẩm cần các “chế độ tư duy” khác nhau. Nếu bạn hỏi ideation, critique và synthesis cùng lúc trong một prompt, thường sẽ nhận được một đáp án nhạt không phục vụ gì cả. Hãy coi prompt như facilitation: tách vòng, mỗi vòng có mục đích rõ.
Ideation prompts thiên về độ phủ và mới lạ. Yêu cầu nhiều lựa chọn, không chỉ một “tốt nhất.”
Critique prompts mang thái độ hoài nghi: tìm lỗ hổng, edge case, rủi ro. Bảo mô hình thách thức giả định và liệt kê điều khiến ý tưởng thất bại.
Synthesis prompts hòa giải hai phần trên: chọn hướng đi, ghi tradeoff, và tạo hiện vật hành động được (kế hoạch test, PRD một trang, bộ câu hỏi phỏng vấn).
Một template tin cậy khiến đầu ra nhất quán trong đội. Bao gồm:
Đây là mẫu ngắn bạn có thể lưu vào tài liệu chia sẻ:
Role: You are a product researcher for [product/domain].
Context: [what we’re building, for whom, current assumptions].
Goal: [the decision/output needed].
Constraints: [non-negotiables, timelines, tech, legal, tone].
Inputs: [any notes, links, transcripts].
Output format: [exact headings/tables], include “Assumptions” and “Open questions”.
Quality bar: If uncertain, ask up to 5 clarifying questions first.
Lưu prompt như lưu tài sản thiết kế: đặt tên, tag, dễ tái sử dụng. Cách nhẹ là một folder trong repo hoặc wiki với:
Điều này giảm prompt one-off và làm chất lượng lặp lại trên nhiều dự án.
Khi mô hình tham chiếu dữ kiện, yêu cầu Sources và ghi chú Confidence. Khi không thể trích dẫn, nó nên gắn nhãn mục là giả định. Kỷ luật đơn giản này ngăn team coi text sinh ra là nghiên cứu đã được kiểm chứng—và giúp rà soát nhanh sau này.
AI tăng tốc công việc sản phẩm sớm, nhưng cũng tạo rủi ro nếu bạn coi nó như sổ ghi cá nhân trung lập. Một vài rào nhẹ giữ khám phá an toàn và hữu dụng—đặc biệt khi nháp bắt đầu lưu hành ngoài nhóm.
Giả định mọi thứ bạn dán vào công cụ AI có thể bị lưu, xem, hoặc dùng để huấn luyện tùy chính sách nhà cung cấp. Nếu bạn làm discovery khách hàng hoặc phân tích ticket hỗ trợ, đừng dán transcript/gốc có định danh mà không có phê duyệt rõ ràng. Ưu tiên tóm tắt ẩn danh (“Khách hàng A”, “Ngành: bán lẻ”) và mẫu các pattern. Khi cần dữ liệu thật, dùng môi trường được phê duyệt và ghi lại lý do.
AI sẵn sàng tổng quát từ bối cảnh thiếu—đôi khi loại trừ người dùng hoặc đưa vào khuôn mẫu có hại. Xây thói quen rà nhanh: kiểm tra persona, yêu cầu, và copy UX tìm ngôn ngữ thiên lệch, khoảng trống truy cập và các edge case không an toàn. Yêu cầu mô hình liệt kê ai có thể bị tổn hại hoặc bỏ lại, rồi kiểm nghiệm với con người. Nếu bạn ở lĩnh vực quy định (sức khỏe, tài chính, tuyển dụng), thêm bước rà soát trước khi công bố.
Mô hình có thể sinh nội dung giống trang marketing hoặc câu chữ đối thủ. Bắt buộc kiểm duyệt con người, và không dùng output AI làm nội dung đối thủ cuối cùng. Khi tạo voice thương hiệu, tuyên bố hoặc microcopy UI, viết lại bằng lời của bạn và xác minh mọi phát biểu thực tế. Nếu tham chiếu nội dung bên thứ ba, theo dõi nguồn và cấp phép như mọi nghiên cứu khác.
Trước khi chia sẻ đầu ra ra bên ngoài (nhà đầu tư, người dùng, app store), xác nhận:
Nếu muốn mẫu tái sử dụng cho bước này, để trong tài liệu nội bộ (ví dụ /security-and-privacy) và yêu cầu áp dụng cho mọi hiện vật có trợ giúp AI.
Nếu bạn cần một chuỗi đơn giản dùng lại cho nhiều ý tưởng, đây là vòng:
Dù bạn prototype bằng công cụ no-code, build nhẹ, hay nền tảng vibe-coding như Koder.ai, nguyên tắc cốt lõi vẫn: kiếm quyền xây bằng cách giảm độ không chắc chắn trước—rồi chỉ đầu tư kỹ thuật khi bằng chứng mạnh nhất.
Nó có nghĩa là dùng AI như một cộng sự đặt lên trước để nghiên cứu, tổng hợp và soạn thảo nhằm giảm độ không chắc chắn trước khi cam kết vào một codebase sản xuất. Bạn vẫn thực hiện tư duy cốt lõi (làm rõ vấn đề, giả định, đánh đổi), nhưng dùng AI để nhanh chóng tạo ra các tư liệu có thể chỉnh sửa như kịch bản phỏng vấn, nháp PRD, luồng UX và kế hoạch thử nghiệm.
Một câu mô tả vấn đề rõ ràng ngăn cả bạn và mô hình trôi vào các “tính năng hay ho” chung chung. Một định dạng thực dụng là:
Nếu bạn không viết được câu này, có khả năng bạn đang có một chủ đề hơn là một ý tưởng sản phẩm có thể kiểm tra được.
Chọn một tập nhỏ các chỉ số bạn có thể đo trong prototype hoặc bài test sớm, ví dụ:
Gắn mỗi chỉ số với baseline (quy trình hiện tại) và mục tiêu cải thiện.
Viết 5–10 giả định “phải đúng” dưới dạng các tuyên bố có thể kiểm tra (không chỉ là niềm tin), ví dụ:
Sau đó thiết kế thử nghiệm nhỏ nhất có thể bác bỏ từng giả định.
Dùng AI để soạn:
Chỉnh sửa mạnh tay để hiện thực, rồi giữ phỏng vấn tập trung vào việc người ta đang làm bây giờ (không phải việc họ nói sẽ làm).
Xử lý bản tóm tắt như các giả thuyết và bảo vệ quyền riêng tư:
Nếu bạn ghi âm cuộc gọi, chỉ sử dụng transcript khi có sự đồng ý rõ ràng và lưu trữ bản gốc an toàn.
Bắt đầu bằng cách yêu cầu các loại phương án thay vì danh sách “đối thủ”:
Cho AI dựng bảng so sánh, nhưng xác minh thủ công các khẳng định chính bằng cách kiểm tra vài nguồn thực tế (trang giá, docs, review).
Yêu cầu 5–10 concept cho cùng một nỗi đau, bao gồm cả phương án phi phần mềm:
Sau đó stress-test từng concept với edge case, failure mode và phản đối từ người dùng; chọn phương án có đường ngắn nhất dẫn tới kết quả trước/sau thuyết phục.
Bạn có thể kiểm tra khả năng dùng và hiểu mà không cần xây dựng:
Chuyển những thứ này thành prototype click được, chạy ~5 phiên ngắn, rồi lặp dựa trên chỗ người dùng do dự hoặc hiểu sai.
Đặt ngưỡng trước khi chạy test và ghi lại quyết định. Một vài thí nghiệm phổ biến:
Định nghĩa tiêu chí go/no-go (ví dụ: chuyển đổi vào danh sách chờ ≥8%, thời gian đến giá trị ≤2 phút, mức độ tin cậy cao), rồi ghi: giả thuyết → thí nghiệm → kết quả → quyết định → bước tiếp theo.