Tra cứu Thần số học: Hành trình tạo ứng dụng từ ChatGPT, Python và Docusaurus

Chào các bạn,

Trong bản tin đầu tiên của năm 2025, mình muốn chia sẻ lại câu chuyện về hành trình xây dựng Ứng dụng Tra cứu thần số học – một dự án được triển khai hoàn toàn miễn phí trên website Learn Anything. Qua đó, mình hi vọng sẽ mang đến cho các bạn nguồn cảm hứng để tự tay tạo ra những sản phẩm công nghệ, dựa trên hiểu biết cơ bản về lập trình, như sử dụng Python để xây dựng thư viện tính toán và Docusaurus (dựa trên framework React trong JavaScript) để phát triển giao diện web tương tác.

---

1. Vì sao mình viết ứng dụng Tra cứu thần số học?

Nhân duyên, ứng dụng này ra đời sau khi mình chia sẻ câu chuyện trên bài viết Facebook. Đầu năm, vợ mình sắp xếp một cuộc hẹn cafe với một chị trong cộng đồng giáo dục Steiner để tìm hiểu về Thần số học. Mình nhớ rằng, cách đây hai năm, mình đã đọc qua cả cuốn sách và một vài tài liệu liên quan đến chủ đề này – nhưng rồi mọi ký ức vụt qua mau. Tuy nhiên, khi soi chiếu lại các luận giải, mình bất ngờ phát hiện có rất nhiều điểm trùng khớp thú vị. Có lẽ nếu được biết sớm hơn, những kiến thức này đã giúp mình tự tin hơn trong những giai đoạn chuyển giao của cuộc sống.

Một điều mình rút ra là: dù có sách vở hay tài liệu chi tiết đến đâu, nếu không có phương tiện giúp duy trì thói quen sử dụng kiến thức thì tất cả sẽ trở nên vô nghĩa. Hiện tượng này được mô tả rất hay trong cuốn Atomic Habits qua khái niệm “vòng lặp thói quen”.

Phân tích quy trình tra cứu và luận giải Thần số học

Ví dụ như, theo các nguyên tắc trong cuốn The Complete Book of Numerology của Tiến sĩ David A. Philips (hoặc bản dịch Thay đổi cuộc sống với Nhân số học do cô Lê Đỗ Quỳnh Hương giới thiệu), bạn có thể tự tra cứu ý nghĩa của con số dựa trên ngày sinh, tên gọi và nhiều phân tích khác nhau.

• Tìm số cá nhân từ ngày sinh:
  Bạn có thể tính ra con số chủ đạo của mình bằng cách cộng dồn các số xuất hiện trong ngày sinh và rút gọn về một số duy nhất từ 1 đến 9 (ngoại trừ các tổng bằng 10, 11, 22, … – những con số master không được rút gọn thêm). Ngoài ra, còn có cả việc phân tích Biểu đồ ngày sinh và các yếu tố khác để tra cứu ý nghĩa.

• Phân tích tên gọi:
  Quá trình này đòi hỏi bạn phải chuyển đổi các chữ cái trong tên ra thành số, sau đó áp dụng quy tắc tính toán tương tự như ở ngày sinh.

Mặc dù từng bước nhỏ trong quy trình này không quá phức tạp, nhưng khi bạn tự mình thực hiện, việc đọc hướng dẫn, ghi nhớ quy trình và áp dụng vào từng trường hợp (đặc biệt khi thực hiện cho vợ/chồng, con cái hay bạn bè) sẽ mất rất nhiều thời gian và công sức.

Các lựa chọn khi cần tra cứu luận giải Thần số học:

1. Tìm kiếm trên Google:

   • Bạn sẽ gặp rất nhiều website hỗ trợ tra cứu Thần số học, nhưng thường không rõ nguồn tham chiếu luận giải.
   • Mỗi tác giả có cách tính toán và luận giải khác nhau (ví dụ như trong cuốn The Complete Book of Numerology của Tiến sĩ David A. Philips so với Numerology and the Divine Triangle của Dusty Bunker & Faith Javane), điều này có thể gây ảnh hưởng đến cách bạn hiểu và áp dụng kiến thức.

2. Sử dụng AI để phân tích và luận giải:

   • Ví dụ như ChatGPT, Claude, Copilot hoặc DeepSeek. Tuy nhiên, bạn khó xác định được nguồn dữ liệu mà AI sử dụng để đưa ra phân tích.

3. Tìm đến chuyên gia:

   • Bạn có thể phải chi trả vài triệu đồng cho một bản luận giải chi tiết. Dù có chi phí cao nhưng thường được đảm bảo uy tín – mặc dù mình cũng chẳng biết rõ chuyên gia nào là hoàn toàn đáng tin cậy.

Kết hợp những yếu tố về sự tiện lợi, chi phí và độ tin cậy, mình quyết định ứng dụng kiến thức lập trình và sự hỗ trợ của ChatGPT để xây dựng một chương trình luận giải Thần số học đáp ứng các tiêu chí sau:

• Nhanh chóng: Chỉ mất chưa đầy 10 giây để tạo ra một bản báo cáo.
• Miễn phí: Ứng dụng được cung cấp cho các bạn truy cập và sử dụng qua website Learn Anything (trong giai đoạn đang phát triển & cải tiến sản phẩm).
• Tính xác thực: Luận giải được thực hiện dựa trên tham chiếu từ các tài liệu uy tín, có thể kiểm chứng.

---

2. Vì sao ứng dụng này được chia sẻ miễn phí?

Mục tiêu của ứng dụng không chỉ dừng lại ở việc giúp bạn tra cứu thông tin về Thần số học mà còn nhằm truyền cảm hứng cho cộng đồng. Thông qua dự án này, mình mong muốn:

• Giới thiệu tính ứng dụng của lập trình Python:

  • Việc phát triển ứng dụng từ những kiến thức cơ bản giúp bạn thấy được cách lập trình có thể giải quyết các vấn đề thực tiễn từ việc tra cứu Thần số học, phân tích chứng khoán, cho đến truy xuất dữ liệu (crawl) và nhiều ứng dụng khác.

• Chia sẻ hành trình phát triển sản phẩm:

  • Bạn sẽ được chứng kiến quá trình mình phát triển ứng dụng từ lúc còn sơ khai đến khi hoàn thiện, qua đó có thêm động lực tìm hiểu và học Python cũng như lập trình web nếu có duyên.

• Giải quyết vấn đề thực tế:

  • Mình tin rằng, không cần phải trở thành lập trình viên chuyên nghiệp, bất kỳ ai cũng có thể áp dụng lập trình để giải quyết các vấn đề đời sống. Hơn nữa, với sự trợ giúp của các mô hình AI, việc lập trình trở nên dễ dàng và tiếp cận hơn bao giờ hết.

---

3. Ứng dụng được thiết kế như thế nào?

Dự án sử dụng hai ngôn ngữ lập trình chính: Python và JavaScript. Điều đáng chú ý là, cả hai đều có thể được ChatGPT hỗ trợ viết code với độ chính xác cao, chỉ cần bạn mô tả đúng và đủ yêu cầu. Như vậy, việc còn lại bạn cần làm là copy/paste các đoạn code vào đúng chỗ để chúng hoạt động được với nhau.

Các thành phần chính của ứng dụng:

1. Thư viện Python:

Thư viện Python là tập hợp các đoạn mã và chức năng được xây dựng sẵn, giúp bạn thực hiện các tác vụ lập trình một cách nhanh chóng mà không phải tự viết lại code từ đầu. Vnstock là một thư viện Python như vậy.

• Chức năng: Thực hiện các bước tính toán và luận giải Thần số học.
• Quy trình: Khi nhận được thông tin đầu vào như ngày sinh, tên đầy đủ và tên thường dùng, hàm trong thư viện sẽ tính toán các con số từ các phân tích khác nhau, sau đó tra cứu luận giải tương ứng.
• Kết quả: Một file HTML được tạo ra bằng cách chèn thông tin chi tiết vào một mẫu (template) HTML dựng sẵn.

2. Ứng dụng (App) triển khai trên nền tảng đám mây:
   • Mô tả: Hãy tưởng tượng đây như một chiếc máy tính cài sẵn thư viện Python, luôn sẵn sàng trả về kết quả khi nhận được dữ liệu đầu vào.
   • Nền tảng: Mình chọn triển khai App qua nền tảng HuggingFace với tài nguyên miễn phí.
     

     

   • Cách thức hoạt động: Ứng dụng cung cấp API – khi gọi API, nó sẽ trả về kết quả đã được tính toán, tương tự như việc mở một trang web nhưng chỉ gửi và nhận dữ liệu (không có giao diện đồ họa). Hình dưới đây minh hoạ kết quả tính toán & luận giải trong phần mềm Postman khi truy cập API với các thông số người dùng cung cấp.

     

   • Ứng dụng thực tiễn: Đây cũng là kiến thức mình chia sẻ trong khoá học Python Chứng Khoán, giúp các anh chị em đầu tư tạo ra ứng dụng phân tích cá nhân hoặc nhóm nhỏ một cách tiện lợi và tối ưu chi phí.
3. Website sử dụng Docusaurus:

   • Công nghệ: Website được xây dựng trên nền tảng Docusaurus mà Learn Anything đang sử dụng, dựa trên framework React của JavaScript – một công cụ mạnh mẽ và miễn phí, giúp bạn dễ dàng viết các trang website hiện đại tập trung vào nội dung (như blog hay trang tài liệu).

   • Giao diện người dùng: Tại mục Phát triển bản thân > Tra cứu Thần số học trên learn-anything.vn, mình đã tạo ra một trang (landing page) cung cấp thông tin và giao diện nhập liệu cho người dùng.
     

     

   • Quy trình tương tác: Khi người dùng bấm nút “Tra cứu”, giao diện website sẽ gọi API từ ứng dụng, nhận về nội dung HTML chứa báo cáo luận giải. Nội dung này sau đó được nhúng vào giao diện web để hiển thị báo cáo tóm tắt, đồng thời một email chứa báo cáo phân tích chi tiết được gửi tới người dùng.
     

     

   • Lợi ích: Việc chia nhỏ nội dung (tóm tắt trên web và chi tiết qua email) giúp đảm bảo rằng những người thực sự cần tra cứu thông tin và quan tâm tới phát triển bản thân sẽ cung cấp địa chỉ email chính xác.

Tất cả các công đoạn này được hoàn thành trong thời gian ngắn sau dịp nghỉ Tết. Nếu không có sự trợ giúp của AI và các công cụ hiện đại, bạn có thể sẽ cần một đội ngũ cồng kềnh hoặc cả tháng trời mới hoàn thành được dự án với khối lượng công việc này.

---

4. Bài học quan trọng từ dự án

Sau khi chia sẻ thông tin qua Facebook cá nhân, chỉ trong vòng 6 giờ, mình đã nhận được 60 lượt đăng ký trải nghiệm và gần 100 lượt tra cứu trong ngày ra mắt đầu tiên trên website. Dưới đây là một số bài học mình rút ra:

4.1. Hiểu rõ đối tượng độc giả

Những người sử dụng ứng dụng chính là đối tượng tiềm năng mà mình hướng đến bởi những người tiếp cận thông tin theo thông tin mình chia sẻ trong vòng kết nối. Việc cung cấp ứng dụng giúp mình hiểu rõ hơn về nhu cầu của độc giả và bổ sung thêm danh sách người theo dõi, đăng ký nhận bản tin qua email – bước đầu tiên để kết nối và trao giá trị. Vòng kết nối này cũng chính là những người dùng tiềm năng cho các dịch vụ, học viên của khoá học mà mình cung cấp, kết nối với nhau bởi mối quan tâm về Phát triển bản thân.

4.2. Triển khai ý tưởng nhanh chóng và đánh giá phản hồi sớm

• Trong một thị trường công nghệ và AI thay đổi nhanh chóng, việc đưa ý tưởng ra thị trường sớm để nhận phản hồi thực tế là vô cùng quan trọng. Điều này giúp bạn tập trung phát triển sản phẩm theo đúng thị hiếu và nhu cầu của người dùng, thay vì dày công nghiên cứu những thứ cuối cùng lại không có ý nghĩa.

4.3. Show, don’t tell:

• Mình nhận ra rằng, thay vì chỉ nói “Học Python đi, nó hay lắm” hay “Học Docusaurus đi vì đây là nền tảng web của tương lai mà bạn cần” thì việc chia sẻ cách áp dụng kiến thức vào giải quyết vấn đề thực tế sẽ có sức lan tỏa mạnh mẽ hơn. Khi bạn thấy trực tiếp sản phẩm từ công việc của mình, cảm xúc và động lực học hỏi sẽ được kích thích mạnh mẽ hơn.

4.4. Sử dụng AI tạo "code" lập trình: ChatGPT, DeepSeek

Trong dự án này, mình đã sử dụng phiên bản trả phí của ChatGPT (ChatGPT Plus) để hỗ trợ quá trình lập trình và chia sẻ tới các bạn một số trải nghiệm. Cụ thể, mình đã thử nghiệm và nhận thấy các ưu điểm như sau:

• Mô hình o1-preview:

  • Ưu điểm: Mô hình này có khả năng suy luận và giải quyết vấn đề xuất sắc, đặc biệt hữu ích khi cần định hình cấu trúc chương trình, phân chia các tính năng và module. Nó giúp tối ưu hóa hiệu năng và hỗ trợ thực hành lập trình hướng đối tượng một cách hiệu quả.

    

  • Hạn chế: Số lượng prompt mỗi tuần của mô hình này có hạn và được đặt lại vào mỗi tuần, vì vậy cần cân nhắc khi sử dụng cho các tác vụ đòi hỏi nhiều tương tác.

• Mô hình o3-mini:

  • Ưu điểm: Đây là mô hình được tối ưu hóa cho cả việc suy luận lẫn lập trình. Mình nhận thấy rằng, với o3-mini, ChatGPT có thể tạo ra các đoạn code phức tạp với độ dài lên tới 500-600 dòng cho mỗi module chỉ trong một prompt duy nhất. Điều này cho thấy mô hình này xử lý token hiệu quả hơn so với khoảng nửa năm về trước khi mình làm việc với mô hình GPT4, thường xuyên gặp tình trạng ngắt quãng vì hết giới hạn số token của lượt phản hồi.
  • Ứng dụng: Mô hình này đặc biệt hữu ích khi bạn cần tạo ra các giải pháp lập trình lớn và phức tạp trong một lần tương tác.

• DeepSeek:

  • Ưu điểm: DeepSeek cũng cho thấy khả năng suy luận logic rất tốt, đặc biệt trong việc xử lý các vấn đề có tính chất phức tạp tuy nhiên kết quả trả về có thể không đạt chất lượng tốt như kỳ vọng. Cụ thể cùng prompt khi mình sử dụng với mô hình o1 của ChatGPT khi khởi động dự án, mình kỳ vọng khả năng suy luận và đưa ra cấu trúc chương trình cùng cách tiếp cận vấn đề thay vì trực tiếp trả về đoạn mã python bởi đặc thù của một thư viện sẽ bao gồm nhiều tính năng với khả năng gặp lỗi cao nếu chỉ trả về tất cả trong 1 lần phản hồi. Do đó phân tích kiến trúc thư viện trước khi đi sâu vào chi tiết tính năng từng module sẽ cho phép tạo ra chương trình với mức độ chi tiết và khả năng hoàn thiện cao.

    

  • Hạn chế: Tuy nhiên, trong quá trình thử nghiệm, DeepSeek chưa thể hiện được kết quả ổn định và hiệu quả tương tự như ChatGPT o3-mini hay o1-preview khi dùng cùng một prompt. Điều này có thể do dữ liệu hành vi và phong cách lập trình mà DeepSeek được đào tạo còn hạn chế so với ChatGPT – vốn là công cụ mà mình đã sử dụng và làm quen trong hơn một năm qua.

Qua những trải nghiệm này, mình nhận ra rằng việc lựa chọn mô hình phụ thuộc vào yêu cầu cụ thể của từng tác vụ. Mỗi mô hình đều có ưu và nhược điểm riêng, và việc kết hợp linh hoạt giữa các mô hình có thể giúp tối ưu hóa quá trình lập trình và nâng cao chất lượng sản phẩm.

---

Lời kết

Dự án Tra cứu thần số học không chỉ giúp bạn khám phá bản thân qua các con số mà còn là minh chứng cho việc ứng dụng kiến thức lập trình (đặc biệt là Python) và các công cụ phát triển web (Docusaurus) để tạo ra sản phẩm có giá trị, miễn phí và thiết thực. Qua bài chia sẻ này, mình hy vọng các bạn sẽ tìm thấy nguồn cảm hứng, nhận ra rằng việc giải quyết vấn đề thông qua lập trình không chỉ dành riêng cho lập trình viên chuyên nghiệp mà còn mở ra cơ hội cho bất cứ ai có đam mê và ý chí tự học hỏi.

Cảm ơn các bạn đã đọc và đừng quên ghé thăm Learn Anything để trải nghiệm ứng dụng. Nếu có ý kiến đóng góp hay câu hỏi, hãy để lại bình luận – mình luôn sẵn lòng lắng nghe và chia sẻ thêm!

Chúc các bạn một năm 2025 thành công, đầy cảm hứng và không ngừng sáng tạo!