Tiếp nối bài viết trước, mình đã chia sẻ về ý tưởng ban đầu khi nhận ra mình “tụt mood” thế nào mỗi lần gặp hàng tá từ mới trong trải nghiệm đọc sách tiếng Anh. Lần này, chúng ta sẽ cùng nhau đi sâu hơn vào quy trình hiện thực hóa ý tưởng ấy thành một prototype có thể hoạt động được.
1. Phác thảo hành trình người dùng
Như mình từng đề cập, mục tiêu cốt lõi của SnapVocab là giảm tối đa sự gián đoạn khi đọc sách tiếng anh trên Kindle. Vậy nên, mình hệ thống hóa ý tưởng theo một userflow 5 bước:
**1. Capture (Chụp)**Người dùng chụp màn hình trang sách hoặc đoạn văn đang đọc (trên Kindle, web, PDF, v.v.).
2. Xử lý văn bản – Lúc này người dùng sẽ có hai lựa chọn:
- Dịch cả đoạn: Hệ thống sẽ dịch toàn bộ đoạn văn bản.
- Bóc tách từ riêng lẻ: Tách từ vựng trọng tâm có nghĩa.
3. Chọn từ cần tra cứuNgười dùng chọn những từ mới cần tra.
4. Tra cứu từHệ thống sẽ trả về ý nghĩa của các từ vựng đã chọn.
5. Lưu vào cơ sở dữ liệuCác từ vựng và thông tin liên quan (ngữ cảnh, ví dụ) được lưu trữ để dùng về sau.
Chia quy trình thành hai phần lớn
Phần 1: Trích xuất văn bản từ hình ảnhMình đã xử lý phần này bằng Apple Shortcuts để tự động chuyển ảnh chụp thành dạng text. Phần này trước đây đã được mình thử nghiệm, nên tính khả thi cao và không cần tốn thêm thời gian “chứng minh” nữa.
Phần 2: Bóc tách & tra từĐây là linh hồn của SnapVocab. Sau khi có text, mình tiến hành phân tích, tách từ — rồi cuối cùng là tra cứu nghĩa và lưu lại thông tin.
2. Tư duy nền tảng khi tạo prototype với AI
Khá trùng hợp, đúng lúc này mình đang học khoá AI Prototyping của Sơn Võ, nơi Sơn chia sẻ cách tận dụng AI để build prototype hay thậm chí là MVP. Song song với việc xác định userflow, mình áp dụng những gì học được từ khóa học của Sơn, với các keyword then chốt:
PRD (Product Requirement Document) là trái tim
Xây dựng 1 PRD tốt ngay từ đầu sẽ giúp mình định hướng và kiểm soát tốt quá trình build Prototype với AI.
Roadmap – kim chỉ nam
Sau khi để AI “nạp” đủ thông tin, nó có thể bị “ngáo” nếu không được nhắc nhở liên tục. Việc có một roadmap cụ thể buộc AI phải bám sát mục tiêu ban đầu, tránh sinh ra những ý tưởng quá lan man.
ERD (Entity Relationship Diagram) – xương sống của backend
Việc chốt ERD ngay từ đầu giúp hạn chế rủi ro phải refactor nặng về sau, đặc biệt là khi snapshot data của người dùng đã nhiều.
Chia để trị
Thay vì ôm đồm mọi thứ cùng lúc, hãy chọn cách chia toàn bộ dự án thành nhiều phiên bản (version), và trong mỗi phiên bản lại tiếp tục “chẻ” thành các bước (step) cụ thể. Điều này giúp kiểm soát tốt từng giai đoạn, hạn chế rủi ro khi thêm tính năng mới hoặc tăng độ phức tạp.
3. Bắt tay xây Prototype với Lovable
1. Xây dựng PRD
Mình bắt đầu bằng việc brainstorm với Claude, đưa cho nó userflow và ý tưởng ban đầu, kèm theo một template PRD mình mong muốn. Claude đã giúp mình chỉnh sửa và hoàn thiện PRD với các mục tiêu, tính năng, và userflow chi tiết.
*Ghi chú: PRD không...
