“Thật sự lúc đó cả team đều rất bất ngờ.”
Đó là chia sẻ của Frey2 khi nhắc lại khoảnh khắc được xướng tên cho Giải Nhất tại Niteco AI Hackathon 2026. Giây phút được gọi tên không chỉ là niềm vui, mà còn là sự nhẹ nhõm và tự hào, khi ý tưởng mà họ đã dành nhiều tâm huyết thực sự tạo được dấu ấn riêng.
Vậy điều gì đã giúp Frey2 đi đến chiến thắng? Cùng gặp gỡ Frey2 để lắng nghe những chia sẻ của họ về hành trình tại Niteco AI Hackathon 2026, từ cách team hình thành ý tưởng, phân chia vai trò, xử lý những lúc áp lực cao, cho đến những bài học rút ra sau cuộc thi.
Nếu mô tả hành trình 48h vừa rồi bằng 3 từ, team sẽ chọn những từ nào?
Đau đầu, cháy và đã.
“Đau đầu” là cảm giác chung của cả team trong giai đoạn đầu, khi mọi người dành rất nhiều thời gian để thảo luận và cân nhắc nhằm tìm ra một giải pháp vừa hợp lý vừa khả thi.
“Cháy” là tinh thần của team sau khi đã chốt được hướng triển khai. Tất cả đều tập trung cao độ và làm việc hết công suất để hoàn thiện sản phẩm đúng thời hạn.
Và cuối cùng là “đã”, cảm giác khi mọi thứ vận hành đúng như định hướng ban đầu mà team đặt ra.
Ý tưởng này bắt đầu từ đâu?
Ý tưởng xuất phát từ một quan sát rất thực tế: browser là nơi hầu hết các thành viên trong Product team dành phần lớn thời gian làm việc. Trong khi đó, những AI agent mạnh như Cursor lại chủ yếu tồn tại trong IDE và phục vụ cho Developer.
Và thế là ý tưởng xây dựng một Chrome extension, tích hợp Cursor trực tiếp trên website được hình thành.
Điều gì khiến team tin rằng giải pháp này thực
sự đáng để xây dựng?
Sự phát triển của các AI coding tools như Cursor đã giúp tối ưu hóa đáng kể hiệu suất của Developer. Thay vào đó, điểm nghẽn của quy trình làm việc bắt đầu dịch chuyển sang các giai đoạn khác của dự án. Rất nhiều câu hỏi kỹ thuật từ Quality Assurance (QA), Project Manager (PM), Designer hay Business Analyst (BA) vẫn cần Developer hỗ trợ, và sự phụ thuộc này đôi khi ảnh hưởng đến tốc độ chung của dự án.
“Cursor Everywhere” được tích hợp vào browser dưới dạng extension, biến trình duyệt thành collaborative workspace cho toàn bộ Product team, giúp mọi người chủ động tương tác với hệ thống kỹ thuật mà không còn phụ thuộc hoàn toàn vào Developer.
Thú vị nhất là người dùng không cần biết code. Chỉ cần sử dụng ngôn ngữ tự nhiên, họ vẫn có thể phân tích, chỉnh sửa và xử lý các vấn đề về coding. Kết quả là một workflow tối ưu hơn, với ít điểm nghẽn hơn và sự phối hợp trơn tru giữa các vai trò.
Ý tưởng hiện tại khác gì so với phiên bản ban đầu?
Phiên bản đầu tiên của sản phẩm thật ra khá “developer-centric”, tập trung chủ yếu vào mục tiêu hỗ trợ Frontend debug nhanh và hiệu quả hơn. Tuy nhiên, trong quá trình xây dựng và thử nghiệm, team mình nhận ra giá trị thực sự của giải pháp nằm nhiều hơn ở phía các vai trò non-engineering. Chính vì vậy, team quyết định chuyển hướng: từ một công cụ debugging cho Developer trở thành “Cursor Everywhere”, một giải pháp dành cho toàn bộ Product team.
AI đóng vai trò gì trong sản phẩm của team?
AI trong sản phẩm của Frey2 không chỉ đơn thuần là một chatbot trả lời câu hỏi, mà tham gia trực tiếp vào toàn bộ workflow. AI có khả năng:
- hiểu được bối cảnh của live webpage;
- phân tích các vấn đề kỹ thuật;
- truy vấn codebase;
- đề xuất hướng xử lý phù hợp;
- chỉnh sửa UI trực tiếp trên browser;
- tạo Playwright test;
- tự tạo pull request.
Phần khó nhất khi ứng dụng AI vào sản phẩm là gì?
Sản phẩm hướng đến đối tượng non-tech, đồng nghĩa với việc AI phải “gánh” gần như toàn bộ phần kỹ thuật phía sau.
Để đảm bảo Cursor Everywhere hiểu đúng vấn đề và có đủ context để hành động chính xác, chúng mình đã đầu tư rất nhiều vào việc xây dựng context pipeline: từ DOM, console logs, network requests, selected elements, screenshots, cho đến repository context. Đồng thời vẫn phải đảm bảo trải nghiệm đủ real-time và không làm ảnh hưởng DevTools hay performance của browser. Đây chính là phần đòi hỏi nhiều công sức nhất trong toàn bộ sản phẩm.
Theo team, điểm khác biệt lớn nhất giữa sản phẩm này và một sản phẩm "không AI" là gì?
Với sản phẩm truyền thống, người dùng phải xác định rõ từng input và output để hoàn thành một task.
Còn với Cursor Everywhere, họ chỉ cần mô tả mong muốn bằng ngôn ngữ tự nhiên. QA có thể báo lỗi, PM có thể đặt câu hỏi, Designer có thể yêu cầu thay đổi giao diện, agent này sẽ tự hiểu context kỹ thuật phía sau để thực hiện hoặc hỗ trợ workflow đó.
Team phân chia công việc như thế nào trong 48 giờ?
Team lựa chọn mô hình làm việc theo Ownership, nơi mỗi thành viên chủ động phụ trách những hạng mục mình làm tốt, thay vì giới hạn trong vai trò cố định thường ngày.
Anh Quân đảm nhiệm xây dựng phần “khung” cho browser extension (nền tảng cốt lõi giúp extension chạy ổn định), và cùng anh Mạnh làm phần AI phía sau, đảm bảo AI hiểu đúng yêu cầu và xử lý mượt. Anh Mạnh và anh Huy phụ trách tính năng chỉnh sửa trực tiếp và quy trình tạo/chia sẻ bản cập nhật. Anh Linh và Tú Anh chuẩn bị phần demo và xây dựng câu chuyện cho phần trình bày.
Tuy nhiên, với thời gian gấp rút, hầu như tất cả thành viên đều phải linh hoạt “multi-task” để kịp hoàn thiện sản phẩm đúng hạn.
Team xử lý thế nào khi có bất đồng trong quá trình làm việc?
Các thành viên của team mình đều là Developer nhiều kinh nghiệm và rất tâm huyết, nên mong muốn sản phẩm phải thật tốt là điều dễ hiểu. Chính sự “tâm huyết” đó đôi khi khiến không khí trở nên căng hơn một chút. Để giải quyết, team luôn quay về câu hỏi cốt lõi: “Feature này có làm sản phẩm demo mạnh hơn và mang lại giá trị rõ ràng hơn cho người dùng không?” Khi có một tiêu chí chung, việc thống nhất cũng trở nên dễ dàng hơn.
Có tính năng hay chi tiết nào mà team muốn tiếp tục nâng cấp không?
Có, và còn khá nhiều.
Trước hết, team mình muốn nâng cấp khả năng hiểu sâu hơn về codebase và repository. Bên cạnh đó, tính năng replay toàn bộ browser session cũng cần thiết nhằm hỗ trợ tốt hơn cho việc debugging và phân tích workflow. Một hướng phát triển quan trọng khác là xây dựng AI memory giữa các workflow, giúp Cursor Everywhere có thể ghi nhớ ngữ cảnh và lịch sử làm việc lâu dài.
Ngoài ra, để sản phẩm có thể vận hành trong môi trường production thực tế, team cũng đặt mục tiêu cải thiện thêm về security model và enterprise integration.
Team muốn mọi người nhớ nhất điều gì về sản phẩm của mình?
Khi AI có mặt ở mọi nơi và dành cho tất cả mọi người, cách chúng ta làm việc sẽ được nâng lên một tầm cao mới.
Nhưng nếu chỉ Developer tận dụng AI thì chưa đủ để tạo ra sự chuyển biến thực sự. Toàn bộ Product team, từ QA, PM, Designer, BA đến Support, đều cần có khả năng tiếp cận và làm việc cùng AI ngay trong workflow hằng ngày của mình.
