WDEV·LAB

Hands-on notebook · 2026 editionSổ tay thực hành · Ấn bản 2026

Learn AI by
tinkering with itHọc AI bằng
cách nghịch nó

No lecture videos. No Python install. Every lesson is a split screen: a short explanation on the left, and on the right something you can edit and run right in your browser.Không video giảng bài. Không cài Python. Mỗi bài chia đôi màn hình: bên trái giải thích ngắn, bên phải là thứ bạn sửa được và chạy được ngay trong trình duyệt.

Start lesson 01Bắt đầu bài 01→See all lessonsXem mục lục
LanguagesNgôn ngữ
English · Tiếng ViệtTiếng Việt · English
InstallCài đặt
NothingKhông có gì
Lessons 1–2Bài 1–2
Run on your machineChạy trong máy bạn
API lessonsBài cần API
Your own keyKey của chính bạn
Platform costChi phí nền tảng
$00 đồng

Lessons that call a real API use your own key, kept in your browser. It never touches a server of ours.Bài nào cần gọi API thật thì dùng key riêng của bạn, lưu trong trình duyệt bạn. Nó không đi qua máy chủ nào của chúng tôi.

LessonsMục lục

3 openbài đang mở / 8

  1. 01

    Models don't read words. They read tokensModel không đọc chữ, nó đọc token

    Watch a sentence get sliced into tokens live — and see why the same idea costs more in Vietnamese than in English.Thấy tận mắt câu tiếng Việt của bạn bị cắt thế nào — và vì sao nó đắt hơn tiếng Anh.

    tokentokencontext windowcontext windowthe Vietnamese taxthuế tiếng Việt
    12 minphútNO KEY NEEDEDKHÔNG CẦN KEY
  2. 02

    What will this chatbot cost per month?Con chatbot này tốn bao nhiêu tiền một tháng

    Turn a few dials, get the bill. Then see how much prompt caching saves.Kéo vài cái núm, ra luôn hoá đơn. Và thấy prompt caching tiết kiệm bao nhiêu.

    token pricinggiá tokenprompt cachingprompt cachingmodel choicechọn model
    15 minphútNO KEY NEEDEDKHÔNG CẦN KEY
  3. 03

    Which prompt is better? Run both and find outPrompt nào tốt hơn? Chạy cả hai rồi biết

    Two prompts run side by side, compared on output, tokens, latency and cost.Hai prompt chạy song song, so kết quả cạnh nhau kèm token, thời gian và tiền.

    output formatđịnh dạng đầu rafew-shotfew-shotefforteffort
    18 minphútNEEDS KEYCẦN KEY
  4. 04

    Force the model to return valid JSONÉp model trả về JSON đúng khuôn

    Define a schema and watch the model return exactly that shape — no more parsing strings with regex.Định nghĩa schema, xem model buộc phải trả đúng cấu trúc — hết cảnh parse chuỗi bằng regex.

    structured outputstructured outputJSON schemaJSON schemastrictstrict
    Coming soonSắp mở
  5. 05

    How machines understand “similar meaning”Máy hiểu 'gần nghĩa' bằng cách nào

    Type a few sentences and see how close or far apart they land on a semantic map.Nhập vài câu tiếng Việt, thấy chúng nằm gần hay xa nhau trên bản đồ ngữ nghĩa.

    embeddingembeddingcosine similaritycosine similarityvectorvector
    Coming soonSắp mở
  6. 06

    RAG: let the model read your documentsRAG: cho model đọc tài liệu của bạn

    Paste a document, ask a question, and see exactly which passage gets retrieved — and why.Dán tài liệu, đặt câu hỏi, xem đúng đoạn nào được lấy ra và vì sao lại là đoạn đó.

    chunkingchunkingretrievalretrievalgroundinggrounding
    Coming soonSắp mở
  7. 07

    The agent loop, one step at a timeVòng lặp agent, xem từng bước một

    The model calls a tool, reads the result, decides the next step — slowed down so you can watch.Model gọi công cụ, đọc kết quả, quyết định bước tiếp theo — chạy chậm lại để nhìn rõ.

    tool usetool useagent loopagent looptool resulttool result
    Coming soonSắp mở
  8. 08

    How do you know your change made it better?Làm sao biết bản sửa của bạn tốt hơn

    Build a small eval set, score two prompt versions, and decide with numbers instead of gut feeling.Dựng bộ eval nhỏ, chấm điểm hai phiên bản prompt, quyết định bằng số thay vì bằng cảm giác.

    evalevalregressionregressionhill climbinghill climbing
    Coming soonSắp mở

Built byNgười làm

Vo Van Viet

Mobile & Full-Stack Developer · React Native · Laravel · Next.js

I build and ship apps end to end — five React Native apps so far, two of them live on the stores today. WDEV Lab is where I turn what I learn about LLMs into something you can poke at.Mình dựng và phát hành ứng dụng từ đầu tới cuối — năm app React Native, hai trong số đó đang có trên store. WDEV Lab là nơi mình biến những gì học được về LLM thành thứ bạn có thể chạm vào.

Portfolio →CVGitHub

How it's builtDựng bằng gì

FrameworkFramework
Next.js 16 · React 19 · Tailwind CSS v4Next.js 16 · React 19 · Tailwind CSS v4
BackendBackend
None. Fully static — the browser calls Anthropic directly with the learner's own key (BYOK)Không có. Trang tĩnh hoàn toàn — trình duyệt gọi thẳng Anthropic bằng key của người học (BYOK)
TokenizerTokenizer
o200k_base, lazy-loaded (~2.5 MB) only when lesson 1 openso200k_base, chỉ tải (~2,5 MB) khi mở bài 1
i18nSong ngữ
Static bilingual pages; an inline <head> script picks the language before first paintTrang tĩnh song ngữ; script trong <head> chọn ngôn ngữ trước khi vẽ
WorkflowCách làm
Built with Claude Code, reviewed by handLàm cùng Claude Code, tự review từng phần