LabFlow

Bài toán

Một chương trình đào tạo AI điều phối lịch, phân công, báo cáo và sự cố qua nhiều Google Sheet, Discord và Drive. Việc nằm rải rạc nên:

• thường chỉ biết buổi nào thiếu người hoặc chưa sẵn sàng khi đã muộn;
• không có một chỗ để xem hôm nay làm ở đâu, cần chuẩn bị gì và báo cáo thế nào;
• khi cần đổi người, việc tìm người thay chậm;
• báo cáo cuối buổi dễ thiếu và không cùng một dạng;
• sự cố trong buổi không thành đầu vào có cấu trúc cho buổi sau.

Giải pháp

LabFlow gom lịch phân ca, trạng thái chuẩn bị, sự cố và báo cáo về một ứng dụng. Có vai trò vận hành, vai trò giảng viên và vai trò phụ trách buổi. Mỗi vai trò chỉ thấy phạm vi của mình.

• Import cấu hình

  Người, phòng và buổi đưa vào từ CSV hoặc XLSX. Có xem trước và báo lỗi theo dòng. File còn lỗi thì không ghi gì. Import lại cùng mã id thì cập nhật bản ghi đang có.

• Phân công ca

  Người được giao có thể xác nhận hoặc từ chối ca. Hệ thống chống trùng lịch và có thể gợi ý người phù hợp. Người vận hành luôn là người duyệt. LabFlow không tự xếp ca.

• Chuẩn bị buổi

  Checklist A1–A10, bằng chứng kèm theo, và cổng xanh, vàng hoặc đỏ. Muốn ghi đè trạng thái thì phải nêu lý do.

• Học liệu

  Có sổ học liệu. Duyệt hoặc từ chối kèm phản hồi. Bản chưa được duyệt thì chưa mở cho học viên.

• Trong buổi

  Nhận ca và trả ca. Ghi nhanh người đang kẹt hoặc sự cố. Hệ thống tạo issue, gắn người phụ trách, thời hạn xử lý và vòng đời.

• Báo cáo và theo dõi

  Báo cáo cuối buổi, bảng điều phối, thông báo và nhật ký audit.

• Góp ý

  Trang công khai /gop-y, không cần đăng nhập. Có thể để trống họ tên. Chỉ vai trò vận hành đọc được. Ảnh đính kèm được nén và xoá dữ liệu ẩn, gồm vị trí GPS và loại máy.

• Khi hệ thống chính gặp sự cố

  Có gói vận hành theo ngày và file CSV theo tuần. CSV được vô hiệu hoá công thức để tránh chèn công thức vào bảng tính.

Hình ảnh

Ba ảnh dưới đây chụp trang công khai, không đăng nhập và không gửi dữ liệu. Form để trống.

Kết quả đã kiểm chứng

Chỉ những mục dưới đây có căn cứ. Số người dùng và tác động chưa đo, nên không được nêu như kết quả.

1. Đang chạy ở labflow.vinunits.cloud. Kiểm tra công khai /api/health lúc 23:29 ngày 17/10/2026 (UTC+7) trả về {"status":"ok","db":"up"}.

2. Mỗi pull request và mỗi lần đẩy mã đều chạy kiểm tra kiểu, lint, unit test và build.

3. Bản production chỉ được đưa lên khi các kiểm tra đó đạt và đi qua cổng phát hành: merge từ nhánh dev sang main bởi người được phép.

4. Lần đưa production lên gần nhất hoàn tất lúc 20:25 ngày 16/10/2026 (UTC+7): kiểm tra, cổng phát hành, build image, rồi chạy trên máy chủ.

5. Image được build trong quy trình tích hợp, ghim theo digest, kèm SBOM và provenance. Máy chủ chỉ kéo image về và chạy.

6. AI đọc mọi pull request. Bot AI sinh unit test cho thư viện bị đổi và chỉ đăng test khi đã chạy đạt. Không có agent nào ghi thẳng vào cơ sở dữ liệu production; bot chỉ đề xuất, người được phép mới merge.

7. Kiểm tra sức khoẻ production chạy theo lịch, tự mở hoặc đóng issue khi có sự cố. Các lượt kiểm tra thực sự chạy ngày 16 và 17/10/2026 đều thành công.

8. Bộ mã có khoảng 265 file unit test.

9. Có tài liệu phân tích nghiệp vụ (bài toán, phạm vi, quy tắc, KPI, truy vết yêu cầu) và DPIA cho dữ liệu cá nhân.

Giới hạn

• Công cụ nội bộ cho một chương trình. Chưa phải sản phẩm đóng gói cho nhiều đơn vị.
• Không thay LMS, Discord, Google Drive, điểm danh học viên hay công cụ chấm lab.
• Google Sheet vẫn là nguồn kế hoạch gốc cho tới khi đội vận hành chốt chuyển hẳn. Giai đoạn đầu, sheet và ứng dụng chạy song song.
• Một số việc vẫn nằm ngoài ứng dụng hoặc chưa bắt buộc: báo cáo phòng, báo cáo cuối ngày đầy đủ và báo cáo tuần. Điểm danh có sẵn nhưng chưa bắt buộc. Đồng bộ lịch từ Google Sheet đang làm.
• Không tự xếp ca. Hệ thống chỉ gợi ý; người vận hành duyệt.
• Hiệu quả chưa đo. Nhiều ngưỡng mục tiêu còn chờ chốt.
• Một máy chủ: Docker Compose trên một máy, không có cụm dự phòng.
• Kiểm thử tự động phủ logic và unit test. Smoke test giao diện vẫn làm bằng tay.

Các dự án khác

Hai hướng nội bộ, tách khỏi LabFlow. Không có số liệu hay kết quả để công bố.