Tổng hợp prompt ChatGPT cho kỹ sư – Công cụ mạnh mẽ giúp tăng năng suất lập tức

Trong thời đại công nghệ 4.0, prompt ChatGPT cho kỹ sư đang được tận dụng tối ưu để tiết kiệm thời gian tìm kiếm tài liệu, debug code và viết báo cáo. Trong bài viết này, Siêu Thị Điện Máy - Nội Thất Chợ Lớn sẽ tổng hợp prompt ChatGPT cho kỹ sư để bạn sẵn sàng áp dụng và nâng cao hiệu quả công việc.

Tổng hợp prompt ChatGPT cho kỹ sư nâng cao hiệu quả công việc

• “Bạn là chuyên gia công nghệ với 15 năm kinh nghiệm. Hãy nghiên cứu và so sánh chi tiết 5 giải pháp [chủ đề, ví dụ: message queue] phổ biến nhất năm 2025 (RabbitMQ, Kafka, Pulsar, NATS, Amazon SQS). Đưa ra bảng so sánh về performance, scalability, độ trễ, độ phức tạp vận hành, chi phí và trường hợp sử dụng phù hợp nhất.”
• “Tóm tắt các paper mới nhất (2024 - 2025) về [chủ đề cụ thể, ví dụ: LLM compression/distillation]. Chỉ ra ưu nhược điểm thực tế khi triển khai trong production và những bài học kinh nghiệm từ các công ty lớn.”
• “Tôi là kiến trúc sư giải pháp đang đánh giá chiến lược triển khai đa đám mây. Trong bối cảnh công ty đang vận hành một nền tảng thương mại điện tử xử lý lưu lượng lớn theo mùa và muốn giảm rủi ro phụ thuộc vào một nhà cung cấp đám mây duy nhất. Hãy so sánh AWS, Azure và GCP về các dịch vụ cân bằng tải đa vùng, mô hình bảo mật, chi phí băng thông và khả năng phục hồi. Vui lòng cung cấp bảng tổng hợp và trích dẫn tài liệu chính thức.”
• “Tôi đang đánh giá kiến trúc truyền dữ liệu thời gian thực cho ứng dụng livestream tương tác. Trong bối cảnh chúng tôi cần xử lý đồng thời hàng chục nghìn kết nối, truyền tải video + chat với độ trễ ở mức mili-giây. Hãy so sánh WebRTC, LiveKit, Janus và Socket.io theo khả năng mở rộng, QoS, hỗ trợ NAT traversal, và mức độ được các công ty streaming sử dụng. Bao gồm ưu/nhược điểm và nguồn tham khảo.”
• “Tôi đang đánh giá việc ứng dụng AI để tối ưu hoá vận hành kho. Trong bối cảnh công ty muốn triển khai dự đoán tồn kho theo thời gian thực và phát hiện bất thường trong chuỗi cung ứng. Hãy viết bài phân tích 5 đoạn về xu hướng AI/ML trong quản lý kho, nền tảng cung cấp, loại mô hình đang được dùng (forecasting, anomaly detection) và các case study thực tế. Bao gồm trích dẫn và liên kết nguồn.”

Prompt ChatGPT nghiên cứu và đánh giá dành cho kỹ sư

• “Tôi là senior solution architect. Hãy review toàn bộ tài liệu thiết kế hệ thống này [dán link hoặc nội dung]. Chỉ ra các lỗ hổng về scalability, security, maintainability và đề xuất cải tiến cụ thể kèm lý do.”
• “Viết bản tóm tắt kỹ thuật (technical summary) 1 trang A4 cho dự án [tên dự án], bao gồm: Mục tiêu, kiến trúc tổng quan, công nghệ chính, thách thức đã giải quyết và kết quả đạt được. Phong cách chuyên nghiệp, phù hợp để gửi cho CTO.”
• “Tôi đã soạn thảo bản mô tả kiến trúc cho [chèn tính năng hoặc service]. Hãy xem xét toàn diện để đánh giá độ rõ ràng, tính hợp lý của quyết định thiết kế, các điểm rủi ro kỹ thuật và những phần có thể gây hiểu lầm. Đồng thời liệt kê những lỗ hổng tiềm ẩn, câu hỏi mà nhóm kiến trúc có thể đặt ra và đề xuất phần cần mở rộng thêm.”
• “Tôi đang xây dựng tài liệu onboarding cho kỹ sư mới tham gia vào dự án [chèn dự án]. Hãy tạo một hướng dẫn dễ hiểu bao gồm kiến trúc tổng quan, quy trình deploy, conventions code, cách dùng các công cụ nội bộ và danh sách các tài liệu liên quan cần đọc.”\
• “Tôi cần viết tài liệu thiết lập môi trường phát triển cho dự án [chèn dự án]. Hãy tạo một tài liệu gồm yêu cầu hệ thống, cách cài dependency, tạo file cấu hình, chạy service cục bộ, tools để debug và các lỗi thường gặp khi setup.”

• “Đây là đoạn code [dán code] và lỗi hiện tại: [mô tả lỗi hoặc log]. Hãy phân tích nguyên nhân gốc rễ (root cause), giải thích từng bước và đưa ra 3 cách sửa khác nhau kèm ưu nhược điểm.”
• “Tối ưu hóa đoạn code sau về mặt performance và memory usage mà vẫn giữ nguyên chức năng [dán code]. Giải thích từng thay đổi bạn thực hiện và ước lượng cải thiện được bao nhiêu %.”
• “Hệ thống của chúng tôi đang xuất hiện các lỗi không ổn định và không thể tái tạo một cách nhất quán. Dưới đây là log, metric và các thay đổi cấu hình gần đây: [chèn ngữ cảnh]. Hãy phân tích để xác định các giả thuyết hợp lý về nguyên nhân, vẽ lại timeline sự cố và đề xuất các bước xác minh cần thực hiện tiếp theo.”
• “Chúng tôi nghi ngờ hệ thống đang gặp rò rỉ bộ nhớ hoặc kết nối. Dưới đây là snapshot heap, log GC, metric CPU/RAM và dữ liệu profiling gần nhất: [chèn ngữ cảnh]. Hãy phân tích để xác định nguồn rò rỉ tiềm năng và đề xuất các bước giám sát, thử nghiệm và tối ưu mã.”
• “Sau một số lần deploy gần đây, dịch vụ hoạt động bất ổn. Đây là thay đổi trong pipeline, artifact, dependency và cấu hình runtime: [chèn ngữ cảnh]. Hãy phân tích để xác định các thay đổi có thể gây lỗi và đề xuất bước rollback hoặc điều chỉnh pipeline.”

Prompt ChatGPT gỡ lỗi và tối ưu hóa dành cho kỹ sư

• “Bạn là data engineer kiêm data analyst. Dựa vào dataset này [dán dữ liệu hoặc mô tả], hãy: (1) phát hiện xu hướng chính, (2) tìm anomaly, (3) đề xuất 3 insight có giá trị kinh doanh, (4) vẽ biểu đồ gợi ý (mô tả bằng lời hoặc tạo code Chart.js/Plotly).”
• “Viết báo cáo phân tích hiệu suất hệ thống tuần này [dán metrics], so sánh với tuần trước, chỉ ra nguyên nhân gốc rễ các chỉ số giảm và đề xuất hành động khắc phục ngay lập tức.”
• “Từ tập dữ liệu log này, hãy vẽ biểu đồ số lượng request theo thời gian. Trong bối cảnh đây là log truy cập API trong 24 giờ qua và chúng tôi muốn phát hiện các giai đoạn tải bất thường. Hãy vẽ biểu đồ chuỗi thời gian + chú thích ở các điểm có tải tăng/giảm đột ngột, kèm đoạn phân tích ngắn về xu hướng.”
• “Hãy phân tích dữ liệu latency của tuần này. Trong bối cảnh: Hệ thống thỉnh thoảng có độ trễ tăng vọt nhưng không rõ nguyên nhân. Hãy vẽ biểu đồ thời gian + đánh dấu outlier + diễn giải ngắn gọn về mô hình bất thường.”

• “Thiết kế kiến trúc microservices cho hệ thống [mô tả yêu cầu ngắn gọn]. Vẽ sơ đồ C4 model (Context → Container → Component) bằng mermaid syntax, kèm giải thích từng thành phần và lý do chọn công nghệ.”
• “Chuyển đổi đoạn mô tả yêu cầu này thành sequence diagram, component diagram và ERD đầy đủ bằng PlantUML hoặc Mermaid code.”
• “Tôi cần trực quan hóa kiến trúc của [chèn nền tảng hoặc module]. Trong bối cảnh hệ thống này bao gồm nhiều dịch vụ giao tiếp qua API nội bộ. Hãy cung cấp sơ đồ thành phần hiển thị các service chính, cơ sở dữ liệu liên quan, hàng đợi sự kiện và các tích hợp ngoài. Hãy nhóm các thành phần theo lớp (frontend, backend, infrastructure).”
• “Vui lòng tạo sơ đồ kiến trúc cho hệ thống microservices của chúng tôi. Trong bối cảnh chúng tôi có các dịch vụ phục vụ dữ liệu, xác thực, tìm kiếm và báo cáo”.

• Luôn đóng vai (role) cụ thể: “Bạn là senior backend engineer tại FAANG…” → kết quả chất lượng hơn rất nhiều.
• Đưa đủ context: dán code, log, tài liệu, yêu cầu càng chi tiết càng tốt.
• Yêu cầu output có cấu trúc: Bảng, bước 1 - 2 - 3, mermaid, code block…
• Chỉ định phiên bản công nghệ và năm: “dùng Python 3.12”, “tính đến 2025” để tránh thông tin cũ.
• Dùng kỹ thuật Chain-of-Thought: thêm câu “Hãy suy nghĩ từng bước trước khi trả lời” để tăng độ chính xác.
• Kiểm tra lại kết quả: ChatGPT vẫn có thể sai → luôn verify với tài liệu chính thức hoặc test thực tế.

Hy vọng với bài viết tổng hợp prompt ChatGPT cho kỹ sư mà Siêu Thị Điện Máy - Nội Thất Chợ Lớn vừa mang đến, bạn sẽ tiết kiệm được đáng kể thời gian và nâng cao chất lượng công việc. Tận dụng AI ngay hôm nay để làm việc hiệu quả hơn.

Bạn đang cần một chiếc laptop cấu hình mạnh hoặc điện thoại cao cấp để làm việc và trải nghiệm AI hiệu quả hơn? Đừng bỏ lỡ ưu đãi cực lớn đang có tại Siêu Thị Điện Máy - Nội Thất Chợ Lớn: Điện thoại giảm giá sâu kèm các phần quà giá trị.