Posts

Bối cảnh Mình được giao tiếp nhận một hệ thống đang vận hành Người phụ trách trước đã nghỉ việc Không có tài liệu logic, không có sơ đồ hệ thống, không có môi trường test Khách hàng cũng chỉ nắm tổng thể, không rõ chi tiết 👉 Cảm giác lúc đó: như rơi vào hố đen. Không biết bắt đầu từ đâu. Mình đã làm gì trong 3 ngày đầu tiên? 1. Không vội báo cáo – lập kế hoạch điều tra đầu tiên “Trong 3 ngày tới, tôi sẽ rà lại toàn bộ source code, log, và hệ thống để nắm overview.” ...

Vấn đề lớn hơn bạn nghĩ: “Chỉ là ghi thiếu một dòng thôi mà” → nhưng dev hiểu sai hoàn toàn → QA test lệch → khách phản hồi ngược Tài liệu là gốc rễ – nếu viết sai/lệch, cả team sẽ lệch theo ❌ 7 lỗi phổ biến khi viết tài liệu (và cách tránh) 1. Dùng từ mơ hồ ❌ “Hệ thống xử lý dữ liệu phù hợp” → phù hợp là sao? ✅ “Hệ thống sẽ validate theo định dạng yyyy/mm/dd và reject nếu sai” 2. Thiếu xử lý trường hợp ngoại lệ (exception) Ghi luồng chính nhưng không ghi: nếu user không chọn gì thì sao? nếu API trả lỗi thì sao? 3. Mô tả không rõ thứ tự các bước ❌ Viết thành đoạn dài → không biết trước/sau ✅ Dùng bullet hoặc đánh số 1, 2, 3 4. Thiếu thông tin cho các vai trò khác nhau Viết theo dev → QA không hiểu gì Viết cho khách → dev không đủ logic 👉 Hãy chia block: dành cho dev, QA, khách 5. Viết dài dòng nhưng không rõ trọng tâm Dài không có nghĩa là rõ Thay vì viết 5 dòng lan man → tóm 1 dòng gọn nhưng đủ logic 6. Không định nghĩa thuật ngữ/nghiệp vụ đặc biệt Từ nội bộ, từ viết tắt, nghiệp vụ tiếng Nhật → cần glossary hoặc chú thích 7. Không thống nhất định dạng Font, cách viết heading, numbering khác nhau → người đọc mất tập trung, khó scan Cách tránh các lỗi này Dùng checklist gửi trước đó Có người review chéo (ngay cả không phải dev/QA) Đọc lại với tư duy: “Nếu tôi là người không viết, tôi hiểu không?” Kết luận BrSE giỏi không cần viết tài liệu thật đẹp – nhưng bắt buộc phải rõ Tránh được 7 lỗi này → tài liệu của bạn sẽ giúp team hiểu nhanh, làm đúng và tiết kiệm thời gian phản hồi ...

Một thực tế ít ai nói rõ BrSE hay bị rơi vào tình huống: Khách nói: “Làm giống bên A nhé” → nhưng không rõ logic A là gì Dev hỏi: “Nếu data null thì xử lý sao?” → không có câu trả lời 👉 Đó là vì bạn chưa đào sâu bằng câu hỏi. Phân tích bắt đầu từ câu hỏi Không phải tool, không phải biểu mẫu – mà là: ...

Một ví dụ thực tế Hệ thống nhận file CSV import danh sách đơn hàng Logic xử lý ổn, UI đẹp, message đầy đủ Nhưng khi chạy thử file thật → lỗi hàng loạt: Dữ liệu thiếu cột Có ký tự đặc biệt Format ngày không đồng nhất 👉 Tất cả do… BrSE không confirm rõ cấu trúc & đặc điểm dữ liệu đầu vào Dữ liệu đầu vào quan trọng thế nào? Nó quyết định logic xử lý có áp dụng được không Nó ảnh hưởng đến test case, error handling, import/export, mapping Dữ liệu thực tế luôn bẩn hơn tưởng tượng – nếu không kiểm tra trước, hệ thống dễ hỏng khi live Cần làm gì khi phân tích dữ liệu đầu vào? 1. Xác nhận nguồn dữ liệu “File này do ai tạo?” – “Có quy chuẩn không?” – “Có thay đổi theo thời gian không?” ...

Câu hỏi thực tế: “Tài liệu này nên để ở đâu? Gửi mail? Ghi vào Wiki? Hay làm file riêng?” 👉 Không có câu trả lời duy nhất – nhưng có nguyên tắc lựa chọn phù hợp tuỳ tình huống Đặc điểm từng loại 1. Mail – dùng để trao đổi nhanh, ghi log quyết định ✅ Dễ gửi, nhanh, tiện confirm ❌ Dễ bị trôi nếu không có follow-up hoặc search khó ❌ Không phù hợp để lưu trữ dài hạn 📌 Dùng khi: ...

Sự thật: Viết tài liệu không phải để ‘đẹp’ mà để ‘hiểu’ Viết quá ít → người khác không hiểu Viết quá nhiều → không ai đọc 👉 Tài liệu hiệu quả là tài liệu có người đọc và hiểu đúng để hành động Khi nào cần viết chi tiết? Logic phức tạp → cần flow rõ ràng Có nhiều điều kiện rẽ nhánh Người đọc không cùng văn hoá/ngôn ngữ (offshore, khách Nhật) Bạn không phải người trực tiếp giải thích lại sau này 📌 Nguyên tắc: “càng ít gặp – càng cần viết rõ” (ví dụ: lỗi hiếm gặp, case đặc biệt) ...

Một sự thật đau đầu: “Viết spec dài mấy chục trang mà team vẫn hiểu sai.” Vấn đề không nằm ở số trang – mà ở format và mức độ dễ đọc. Là BrSE, bạn phải viết sao cho người đọc có thể: Scan nhanh → hiểu logic Biết phần nào mình cần làm/test/xác nhận Không cần hỏi lại những điều cơ bản Format nào thường gặp? Ưu nhược điểm? 1. Spec dạng đoạn văn (doc) ✅ Dễ viết nhanh, copy/paste từ mail ❌ Dễ lan man, khó scan ❌ Không thể hiện rõ logic rẽ nhánh hoặc các trường hợp đặc biệt 2. Spec dạng bảng (table) ✅ Rõ ràng từng điều kiện – xử lý – kết quả ✅ Dễ đối chiếu giữa team ❌ Với logic quá phức tạp → bảng bị dài, khó đọc theo chiều ngang 3. Spec kết hợp bảng + flowchart ✅ Hiệu quả cao nhất ✅ Dùng bảng cho từng step, flowchart cho overview ❌ Tốn thời gian hơn lúc đầu, cần công cụ hỗ trợ (draw.io, miro…) Format mình thường dùng Bắt đầu bằng bảng xử lý chính: ...

Một quan niệm sai lầm phổ biến “BrSE chỉ cần giao tiếp tốt, biết tiếng Nhật là đủ.” Nhưng thực tế công việc cho thấy: Bạn giao tiếp cả ngày, nhưng nếu không hiểu logic – bạn chỉ là người chuyển lời Bạn viết tài liệu, nhưng nếu không biết nghiệp vụ – tài liệu bạn mơ hồ Bạn họp xác nhận với khách, nhưng nếu không thể phân tích và đặt câu hỏi đúng – buổi họp vô nghĩa 👉 Vì vậy, phân tích là kỹ năng sống còn nếu bạn muốn trở thành BrSE giỏi ...

Vấn đề thường gặp: “Khách đọc spec mà vẫn hỏi lại: ‘Rốt cuộc hệ thống sẽ làm gì?’” Lý do? Tài liệu quá thiên về kỹ thuật Viết theo kiểu code, không theo kiểu người dùng 📌 Nếu mô tả nghiệp vụ mà dev hiểu – nhưng khách không hiểu → bạn chưa hoàn thành vai trò BrSE Mục tiêu của phần mô tả nghiệp vụ là gì? Giúp người không kỹ thuật hình dung được hệ thống làm gì Hiểu luồng thao tác từ góc nhìn người dùng Có thể xác nhận được logic xử lý ở mức khái quát Cách viết dễ hiểu hơn: 1. Bắt đầu từ hành vi người dùng, không phải xử lý kỹ thuật ❌ “Khi submit, hệ thống gọi API /v1/post-item và update bảng ITEM.” ✅ “Khi người dùng nhấn Lưu, dữ liệu được ghi nhận và hiển thị thông báo thành công.” ...

Vì sao nên học từ vựng theo ngữ cảnh kỹ thuật? Trong vai trò BrSE, mình nhận ra có những từ không có trong sách giáo trình JLPT nhưng lại xuất hiện… mỗi ngày. Từ chuyên ngành IT (例: 要件定義、仕様、設計書) Từ chỉ thao tác kỹ thuật (例: 連携、変換、抽出) Từ hay dùng khi trao đổi (例: 対応、確認、調整、依頼) Danh sách 100 từ – chia theo nhóm 📄 Tài liệu & quy trình 要件定義（ようけんていぎ）: định nghĩa yêu cầu 設計書（せっけいしょ）: tài liệu thiết kế 詳細設計（しょうさいせっけい）: thiết kế chi tiết 基本設計（きほんせっけい）: thiết kế cơ bản 成果物（せいかぶつ）: deliverable 変更履歴（へんこうりれき）: lịch sử thay đổi 💻 Phát triển & kỹ thuật 実装（じっそう）: implement 修正（しゅうせい）: chỉnh sửa 抽出（ちゅうしゅつ）: trích xuất 連携（れんけい）: liên kết / kết nối マージ: merge デプロイ: deploy 📊 Dữ liệu データ型: kiểu dữ liệu 初期値（しょきち）: giá trị khởi tạo NULL: null 項目（こうもく）: field, mục テーブル: bảng 外部キー（がいぶきー）: foreign key 📈 Lập kế hoạch & quản lý 進捗（しんちょく）: tiến độ 工数（こうすう）: effort/man-hour 見積もり（みつもり）: estimate 納期（のうき）: deadline 課題（かだい）: issue リスク: rủi ro 💬 Giao tiếp & xử lý công việc 対応（たいおう）: xử lý 依頼（いらい）: yêu cầu 確認（かくにん）: xác nhận 共有（きょうゆう）: chia sẻ 調整（ちょうせい）: điều chỉnh 了承（りょうしょう）: chấp thuận (… danh sách tiếp tục đến 100 từ) ...