Merge pull request #46 from duyphuongn/vi/improvements

docs(vi): improve Vietnamese lecture content

Author: sanbuphy

docs/vi/index.md

@@ -1,35 +1,36 @@
 # Chào mừng đến với Learn Harness Engineering
 
-Learn Harness Engineering là khóa học chuyên về kỹ thuật của các AI coding agent. Chúng tôi đã nghiên cứu sâu sắc và tổng hợp các lý thuyết cũng như thực tiễn về Harness Engineering tiên tiến nhất trong ngành. Các tài liệu tham khảo cốt lõi của chúng tôi bao gồm:
+Learn Harness Engineering là khóa học chuyên sâu về kỹ thuật dành cho các AI coding agent. Chúng tôi đã dày công nghiên cứu và tổng hợp những lý thuyết cùng thực tiễn tốt nhất về Harness Engineering hiện nay. Bốn tài liệu tham khảo cốt lõi của khóa học bao gồm:
+
 - [OpenAI: Harness engineering: leveraging Codex in an agent-first world](https://openai.com/index/harness-engineering/)
 - [Anthropic: Effective harnesses for long-running agents](https://www.anthropic.com/engineering/effective-harnesses-for-long-running-agents)
 - [Anthropic: Harness design for long-running application development](https://www.anthropic.com/engineering/harness-design-long-running-apps)
 - [Awesome Harness Engineering](https://github.com/walkinglabs/awesome-harness-engineering)
 
-Thông qua thiết kế môi trường có hệ thống, quản lý trạng thái, xác minh và hệ thống kiểm soát, khóa học này dạy bạn cách làm cho các công cụ lập trình agent như Codex và Claude Code thực sự đáng tin cậy. Nó giúp bạn xây dựng tính năng, sửa lỗi và tự động hóa các tác vụ phát triển bằng cách ràng buộc trợ lý AI của bạn bằng các quy tắc và ranh giới rõ ràng.
+Qua cách thiết kế môi trường có hệ thống, quản lý trạng thái, xác minh kết quả và kiểm soát chặt chẽ, khóa học giúp bạn biến các công cụ lập trình agent như Codex và Claude Code thành những trợ thủ thực sự đáng tin cậy. Bạn sẽ được hướng dẫn để xây dựng tính năng, sửa lỗi và tự động hóa các tác vụ phát triển, bằng cách ràng buộc trợ lý lập trình AI của bạn trong một bộ quy tắc và ranh giới rõ ràng.
 
 ## Bắt đầu
 
-Chọn lộ trình học của bạn để bắt đầu. Khóa học được chia thành các bài giảng lý thuyết, các dự án thực hành và thư viện tài nguyên sẵn sàng sao chép.
+Hãy chọn lộ trình phù hợp để bắt đầu hành trình của bạn. Khóa học gồm ba phần chính: các bài giảng lý thuyết, các dự án thực hành và thư viện tài nguyên có thể sao chép ngay.
 
 <div class="card-grid">
   <a href="./lectures/lecture-01-why-capable-agents-still-fail/" class="card">
     <h3>Bài giảng</h3>
-    <p>Hiểu lý do tại sao các mô hình mạnh mẽ vẫn thất bại và tìm hiểu lý thuyết đằng sau các harness hiệu quả.</p>
+    <p>Hiểu vì sao những mô hình mạnh vẫn thất bại, đồng thời nắm lý thuyết đằng sau các harness hiệu quả.</p>
   </a>
   <a href="./projects/" class="card">
     <h3>Dự án</h3>
-    <p>Thực hành xây dựng một môi trường agent đáng tin cậy từ đầu.</p>
+    <p>Thực hành xây dựng một môi trường đáng tin cậy dành cho AI agent từ số 0.</p>
   </a>
   <a href="./resources/" class="card">
     <h3>Thư viện Tài nguyên</h3>
-    <p>Các mẫu sao chép ngay (AGENTS.md, feature_list.json) để sử dụng trong kho lưu trữ của riêng bạn.</p>
+    <p>Các mẫu sẵn sàng sao chép (AGENTS.md, feature_list.json) để bạn đưa vào kho lưu trữ của riêng mình.</p>
   </a>
 </div>
 
 ## Cơ chế cốt lõi của một Harness
 
-Một harness không "làm cho mô hình thông minh hơn"; thay vào đó, nó thiết lập một **hệ thống làm việc** vòng kín cho mô hình. Bạn có thể hiểu quy trình làm việc cốt lõi của nó qua sơ đồ đơn giản này:
+Harness không "làm cho mô hình thông minh hơn"; thay vào đó, nó tạo ra một hệ thống làm việc khép kín cho mô hình. Bạn có thể hình dung quy trình cốt lõi qua sơ đồ đơn giản dưới đây:
 
 ```mermaid
 graph TD
@@ -52,22 +53,22 @@ graph TD
 
 ## Những gì bạn sẽ học
 
-Dưới đây là một số khái niệm chính mà bạn sẽ nắm vững:
+Dưới đây là những khái niệm trọng tâm mà bạn sẽ nắm vững sau khóa học:
 
 <ul class="index-list">
   <li><strong>Ràng buộc hành vi của agent</strong> bằng các quy tắc và ranh giới rõ ràng.</li>
-  <li><strong>Duy trì ngữ cảnh</strong> qua các tác vụ dài hạn, đa phiên.</li>
-  <li><strong>Ngăn chặn agent</strong> khỏi việc tuyên bố thành công quá sớm.</li>
-  <li><strong>Xác minh công việc</strong> bằng các bài kiểm thử toàn bộ quy trình và tự phản ánh.</li>
-  <li><strong>Làm cho runtime có thể quan sát được</strong> và có thể gỡ lỗi.</li>
+  <li><strong>Duy trì ngữ cảnh</strong> xuyên suốt các tác vụ dài hạn, đa phiên.</li>
+  <li><strong>Ngăn agent tuyên bố thành công</strong> khi công việc chưa thực sự hoàn tất.</li>
+  <li><strong>Xác minh kết quả</strong> bằng bộ kiểm thử end-to-end và cơ chế tự phản ánh.</li>
+  <li><strong>Giúp runtime có thể quan sát</strong> và dễ dàng gỡ lỗi.</li>
 </ul>
 
 ## Các bước tiếp theo
 
-Khi bạn đã hiểu các khái niệm cốt lõi, các hướng dẫn này sẽ giúp bạn đi sâu hơn:
+Khi đã nắm được các khái niệm cốt lõi, bạn có thể đi sâu hơn theo những hướng sau:
 
 <ul class="index-list">
-  <li><a href="./lectures/lecture-01-why-capable-agents-still-fail/">Bài giảng 01: Tại sao các Agent mạnh vẫn thất bại</a>: Bắt đầu với lý thuyết đằng sau harness engineering.</li>
-  <li><a href="./projects/project-01-baseline-vs-minimal-harness/">Dự án 01: Baseline vs Minimal Harness</a>: Đi qua tác vụ thực tế đầu tiên của bạn.</li>
-  <li><a href="./resources/templates/">Các mẫu</a>: Lấy gói minimal harness (AGENTS.md, feature_list.json, claude-progress.md) cho các dự án của riêng bạn.</li>
+  <li><a href="./lectures/lecture-01-why-capable-agents-still-fail/">Bài giảng 01: Tại sao các agent mạnh vẫn thất bại</a>: Khởi đầu với lý thuyết nền tảng của harness engineering.</li>
+  <li><a href="./projects/project-01-baseline-vs-minimal-harness/">Dự án 01: Baseline vs Minimal Harness</a>: Trải nghiệm tác vụ thực tế đầu tiên của bạn.</li>
+  <li><a href="./resources/templates/">Các mẫu</a>: Lấy ngay gói minimal harness (AGENTS.md, feature_list.json, claude-progress.md) cho dự án của bạn.</li>
 </ul>

docs/vi/lectures/lecture-01-why-capable-agents-still-fail/code/failure-signals-checklist.md

@@ -1,9 +1,9 @@
-# Danh sách Kiểm tra Tín hiệu Lỗi
+# Danh sách kiểm tra tín hiệu lỗi
 
-Sử dụng danh sách kiểm tra này khi xem xét một lần chạy harness yếu.
+Dùng danh sách kiểm tra này khi xem xét một lần chạy có harness yếu.
 
-- Agent có hỏi hoặc suy ra không chính xác cách khởi động ứng dụng không?
-- Nó có tạo ra các thư mục hoặc trừu tượng không khớp với sản phẩm dự định không?
-- Nó có dừng lại sau khi tạo ra một UI shell có thể nhìn thấy nhưng không có workflow hoàn chỉnh không?
-- Nó có để lại các ghi chú hoặc artifact giúp lần chạy tiếp theo tiếp tục không?
-- Một phiên mới có thể hiểu chuyện gì đã xảy ra trong vòng dưới năm phút không?
+- Agent có hỏi, hoặc suy ra sai, cách khởi động ứng dụng không?
+- Nó có tạo ra các thư mục hoặc lớp trừu tượng không khớp với sản phẩm dự kiến không?
+- Nó có dừng lại sau khi dựng xong một UI shell nhìn có vẻ hoàn chỉnh nhưng workflow chưa đầy đủ không?
+- Nó có để lại ghi chú hay artifact giúp lần chạy sau tiếp tục được không?
+- Một phiên mới có hiểu được chuyện gì đã xảy ra trong vòng chưa đầy 5 phút không?

docs/vi/lectures/lecture-01-why-capable-agents-still-fail/code/index.md

@@ -1,7 +1,7 @@
-# Mã cho Bài 01
+# Code minh họa cho Bài 01
 
-Sử dụng thư mục này cho các ví dụ nhỏ minh họa:
+Dùng thư mục này cho các ví dụ nhỏ minh họa:
 
-- một mô hình mạnh thất bại trong môi trường yếu
-- thiết lập repo không được chỉ định rõ ràng
+- mô hình mạnh gặp thất bại trong môi trường yếu
+- thiết lập repo bị chỉ định thiếu rõ ràng
 - thiếu vòng phản hồi

docs/vi/lectures/lecture-01-why-capable-agents-still-fail/code/underspecified-task.md

@@ -1,18 +1,18 @@
-# Ví dụ Tác vụ Không được Chỉ định Rõ ràng
+# Ví dụ tác vụ không được chỉ định rõ ràng
 
-Xây dựng ứng dụng desktop cơ sở kiến thức với hỏi đáp AI.
+Xây dựng ứng dụng desktop cơ sở kiến thức với tính năng hỏi đáp bằng AI.
 
 Ràng buộc:
 
-- Không có ràng buộc nào được chỉ định
-- Không có lệnh khởi động được cung cấp
+- Không có ràng buộc nào
+- Không có lệnh khởi động
 - Không có hướng dẫn cấu trúc thư mục
-- Không có data model được định nghĩa
+- Không có data model nào được định nghĩa
 - Không có tiêu chí hoàn thành rõ ràng
 
-Kết quả điển hình từ loại prompt này:
+Các kết quả điển hình từ kiểu prompt này:
 
-- agent tự phát minh ra cấu trúc một cách tùy tiện
-- ứng dụng có thể biên dịch nhưng không khởi động nhất quán
-- UI có thể xuất hiện trước khi có bất kỳ đường dẫn ingest/query nào có thể sử dụng được
-- agent thường dừng lại sau thành công về mặt thẩm mỹ
+- agent tự nghĩ ra cấu trúc một cách tùy tiện
+- ứng dụng có thể biên dịch được nhưng không khởi động ổn định
+- UI có thể xuất hiện trước khi có bất kỳ đường dẫn ingest/query nào dùng được
+- agent thường dừng lại khi chỉ mới đạt thành công về mặt hình thức