Tóm tắt: VAON cho AI đọc yêu cầu của khách và liệt kê những điều chưa ai quyết. Danh sách chia bảy nhóm: dữ liệu, phê duyệt, ngoại lệ, phân quyền, tích hợp, phi chức năng, ngoài phạm vi. Kỹ sư lọc, chỉ giữ câu khách trả lời được. Câu nào chưa có lời đáp thì đặc tả chưa được chốt.
Mục lục
- Vì sao phải hỏi đúng trước khi viết đặc tả?
- AI liệt kê câu hỏi từ yêu cầu của khách như thế nào?
- Kỹ sư lọc danh sách câu hỏi theo tiêu chí nào?
- Mẫu bảng câu hỏi theo 7 nhóm trông ra sao?
- VAON học được gì khi cho AI rà tài liệu?
- Khi nào cách làm này không phù hợp?
- Câu hỏi thường gặp
1. Vì sao phải hỏi đúng trước khi viết đặc tả?
Danh sách câu hỏi làm rõ yêu cầu quyết định chất lượng đặc tả nhiều hơn bản nháp đặc tả. Bản nháp viết trên chỗ trống sẽ lấp chỗ trống bằng phỏng đoán. Và phỏng đoán đọc lên rất giống quyết định thật.
"Chưa có đặc tả thì có hỏi VAON được không?" là một trong ba câu khách hỏi chúng tôi nhiều nhất năm 2026. Câu trả lời là được. Việc đầu tiên VAON làm không phải viết tài liệu, mà là liệt kê những điều chưa ai quyết.
Trong quy trình phát triển với Claude Code của VAON, đây là bước 1. AI liệt kê câu hỏi, kỹ sư chọn câu cần hỏi khách. Bước 2 mới là chốt đặc tả. Thời gian và chi phí của giai đoạn này có ở bài định nghĩa yêu cầu phần mềm mất bao lâu, tốn bao nhiêu. Bài này chỉ nói cách hỏi.
2. AI liệt kê câu hỏi từ yêu cầu của khách như thế nào?
AI liệt kê câu hỏi tốt nhất khi đọc yêu cầu theo từng nhóm cố định, không phải khi bị hỏi chung "còn thiếu gì". Hỏi chung thì danh sách dài và trùng lặp.
Đầu vào là email, file Excel, biên bản họp khách đã gửi. Kỹ sư chỉ đưa tài liệu vào công cụ AI khi khách đã cho phép. Với mỗi nhóm, AI trả về ba thông tin cho từng câu:
- Câu hỏi, viết sao cho người làm nghiệp vụ đọc là hiểu.
- Đoạn nào trong yêu cầu làm nảy ra câu hỏi đó.
- Nếu không hỏi, đội phát triển sẽ phải tự đoán điều gì.
Thông tin thứ ba hữu ích nhất: nó cho thấy giá của việc không hỏi.
3. Kỹ sư lọc danh sách câu hỏi theo tiêu chí nào?
Kỹ sư chỉ giữ những câu người phía khách trả lời được, và câu trả lời làm thay đổi thứ sẽ được xây. Danh sách AI đưa ra luôn dài hơn danh sách gửi khách.
Câu bị loại thường rơi vào một trong các loại sau:
- Câu kỹ thuật đội phát triển tự quyết được, như chọn thư viện hay cấu trúc bảng.
- Câu đã có lời đáp trong tài liệu khách gửi, chỉ là AI đọc sót.
- Câu trùng ý với câu khác.
- Câu không đổi gì dù khách trả lời thế nào.
Câu có/không được viết lại thành câu có phương án. Ví dụ: "Đơn huỷ sau khi xuất kho: (a) chặn huỷ, (b) cho huỷ và tạo phiếu nhập lại, hay (c) cách khác?". Khách chọn nhanh hơn, câu trả lời ít bị hiểu hai nghĩa.
Mỗi câu còn ghi tên người nên trả lời. Gửi cả danh sách cho một người thì nhiều câu sẽ nhận lời đáp "chắc là như cũ".
4. Mẫu bảng câu hỏi theo 7 nhóm trông ra sao?
Bảng câu hỏi theo 7 nhóm dưới đây là mẫu bạn có thể chép dùng. Bạn dùng được nó khi giao việc cho AI hoặc khi tự kiểm danh sách. Câu hỏi trong bảng là ví dụ minh hoạ, không lấy từ dự án thật.
| Nhóm | Câu hỏi mẫu | Nếu không hỏi, đội phát triển sẽ đoán | Ai phía khách trả lời |
|---|---|---|---|
| Dữ liệu | Dữ liệu khách hàng nằm ở đâu, có bản ghi trùng không, chuyển từ năm nào? | Dữ liệu sạch, chuyển toàn bộ | Người vận hành hệ thống cũ |
| Phê duyệt | Đơn trên mức nào cần duyệt? Người duyệt nghỉ thì ai duyệt thay? | Một cấp duyệt, không có người thay | Trưởng bộ phận |
| Ngoại lệ | Huỷ một phần đơn, trả hàng sau khi đã xuất hoá đơn thì xử lý thế nào? | Chỉ có luồng bình thường | Người làm nghiệp vụ hằng ngày |
| Phân quyền | Ngoài "quản trị" và "nhân viên", có vai trò nào chỉ được xem, không được sửa? | Hai vai trò | Quản lý, người phụ trách bảo mật |
| Tích hợp | Hệ thống trao đổi dữ liệu với phần mềm kế toán nào, theo lịch hay ngay lập tức? | Xuất file CSV bằng tay | Phụ trách IT |
| Phi chức năng | Bao nhiêu người dùng cùng lúc, dữ liệu giữ bao lâu? | Cấu hình mặc định | Phụ trách IT, quản lý |
| Ngoài phạm vi | Báo cáo nào, màn hình nào chắc chắn không làm ở giai đoạn này? | Mọi thứ từng được nhắc đều trong phạm vi | Người quyết ngân sách |
Nhóm cuối dễ bị quên, vì nó hỏi về thứ sẽ không làm. Khi ngoài phạm vi đã rõ, yêu cầu mới đi theo quy trình thay đổi phạm vi có báo giá bằng văn bản.
Nếu muốn đọc thêm từ phía bên đặt hàng, có thể xem ユーザのための要件定義ガイド 第2版. Tài liệu này do IPA (Cơ quan Xúc tiến Công nghệ Thông tin Nhật Bản) công bố năm 2019.
5. VAON học được gì khi cho AI rà tài liệu?
VAON học được rằng AI giỏi tìm chỗ không khớp và chỗ trống trong tài liệu, nhưng không biết quy tắc nghiệp vụ nào đúng. Bài học này đến từ một dự án nội bộ. Ở đó, chúng tôi thử cho mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) rà tài liệu thiết kế cơ bản (基本設計書).
AI bắt tốt chỗ hai tài liệu nói ngược nhau, luồng lỗi và trường hợp biên còn trống, thuật ngữ không thống nhất. Phần AI không làm được là quy tắc nghiệp vụ, thứ tự ưu tiên, các đánh đổi và cách vận hành thực tế. Quy tắc của VAON vì thế là AI rà vòng 1, người rà phần nghiệp vụ.
Danh sách câu hỏi trước khi chốt đặc tả đi theo đúng quy tắc đó.
Với khách Nhật còn một lý do. Ở Nhật, người nhận thông tin được kỳ vọng tự đặt mình vào vị trí người gửi để hiểu đầy đủ. Danh sách câu hỏi biến phần "lẽ ra phải hiểu" thành câu hỏi có chữ, có người trả lời. Câu trả lời gửi qua chat cũng được VAON ghi vào file quản lý feedback hoặc backlog, rồi gửi khách xác nhận lại.
6. Khi nào cách làm này không phù hợp?
Danh sách câu hỏi do AI soạn không thay được buổi phỏng vấn với người làm nghiệp vụ. Bốn trường hợp cần nói rõ:
- Quy tắc ngầm. "Khách quen thì không áp hạn mức này" thường không nằm trong tài liệu nào. AI không hỏi được về thứ nó không thấy. Chỉ phỏng vấn mới làm nó lộ ra.
- Không có người phía khách để trả lời. Câu hỏi tốt mà không ai trả lời thì đặc tả vẫn phải đoán.
- Khách chưa cho phép đưa tài liệu vào AI. Kỹ sư tự lập danh sách theo cùng 7 nhóm. Chậm hơn, nguyên tắc không đổi.
- Thay đổi rất nhỏ. Sửa nhãn một nút không cần bảng 7 nhóm.
Gửi khách một danh sách quá dài là đẩy việc lọc sang khách. Khi đó, bước lọc chưa được làm.
7. Câu hỏi thường gặp
Danh sách câu hỏi khác gì tài liệu yêu cầu? Danh sách câu hỏi ghi những điều chưa ai quyết, còn tài liệu yêu cầu ghi những điều đã quyết. VAON làm danh sách câu hỏi trước, gửi đúng người phía khách trả lời, rồi mới đưa câu trả lời vào tài liệu yêu cầu. Câu nào chưa có lời đáp được ghi là chưa quyết, không lấp bằng phỏng đoán.
Tôi không rành kỹ thuật, có trả lời được các câu này không? Được, và đó là mục đích của bước lọc. Kỹ sư bỏ câu kỹ thuật mà đội phát triển tự quyết được. Câu còn lại là về nghiệp vụ của bạn: ai duyệt, khi nào là ngoại lệ, dữ liệu nằm ở đâu. Câu nào cần người khác trong công ty, danh sách ghi rõ nên hỏi ai.
AI có đọc tài liệu nội bộ của tôi không? Chỉ khi bạn cho phép. Trước khi bắt đầu, VAON và khách thống nhất dữ liệu nào được dùng, ai được xem, có được đưa tài liệu vào AI không. Nếu chưa được phép, kỹ sư tự lập danh sách theo cùng các nhóm, chậm hơn nhưng cùng nguyên tắc.
Mất bao lâu để xong danh sách câu hỏi? Bước này không có thời gian cố định riêng. Với dự án mới, việc hỏi và trả lời nằm trong Giai đoạn chốt đặc tả (仕様確定フェーズ, Spec Lock Phase) của VAON. Giai đoạn này thường 1 đến 2 tuần, dự án lớn 2 đến 4 tuần. Tốc độ phụ thuộc nhiều nhất vào việc người phía khách trả lời nhanh hay chậm.
Sau khi chốt đặc tả vẫn phát sinh câu hỏi mới thì sao? Câu hỏi mới vẫn được hỏi, nhưng đi theo quy trình thay đổi phạm vi. VAON lập yêu cầu thay đổi, báo giá và ảnh hưởng tiến độ bằng văn bản, khách duyệt rồi mới làm. Không duyệt thì không làm và không tính tiền. Danh sách câu hỏi kỹ từ đầu giúp những lần như vậy ít đi.
Việc làm được ngay: lấy yêu cầu bạn định gửi đội phát triển và đi qua 7 nhóm trong bảng trên. Mỗi nhóm, tự đặt một câu hỏi. Nhóm nào chưa trả lời được, ghi tên người có thể trả lời. Bước tiếp theo có ở bài mockup bằng AI để duyệt từng màn hình trước khi chốt đặc tả.
Nếu muốn VAON cùng đi qua danh sách này với yêu cầu của bạn, đặt lịch trao đổi 60 phút miễn phí. CEO tham dự, không cần chuẩn bị tài liệu, không ràng buộc.
Tác giả: Đặng Văn Luân, Founder & CEO, VAON. Tốt nghiệp HEDSPI (Đại học Bách khoa Hà Nội), từng làm tại FPT Software, 5 năm tại Digital Plus (Tokyo) với hệ thống 10 triệu người dùng, 8 năm làm COO một công ty ITO 120 nhân sự và xây hệ thống quản lý theo ISO 9001, ISO 27001. 15 năm làm nghề.
