Q&A Knowledge của Project (Assisting Mode)
Assignee: All team members 💡
Ở chế độ Assisting, Loyal Professor không trả lời theo kiến thức chung — nó truy vấn trực tiếp Knowledge Base của project đang chọn: BRD/FRD/Spec đã Approve, Foundation Documents, Test Cases, Jira tickets, Confluence pages. Câu trả lời được gắn nguồn (citations) từ đúng tài liệu có thật, không bịa thông tin.
Đây là điểm khác biệt cốt lõi so với ChatGPT/Claude thông thường — xem chi tiết ở mục Điểm khác biệt phía dưới.
Bước 1: Chuyển sang chế độ Assisting
- Mở chat (nút R ở góc dưới phải hoặc
Ctrl/Cmd + Shift + L). - Click logo Loyal Professor ở header → chọn Assisting (icon 🧠 BrainCircuit).
- Empty state chuyển sang tiêu đề "Work on a ticket" với phụ đề "Include a ticket code (e.g. AMD-123) so I can load its context."
Loyal Professor đọc activeProjectId hiện tại — mọi câu hỏi sẽ được trả lời trong phạm vi Knowledge Base của project đó.
Bước 2: Đặt câu hỏi
Có 3 cách để AI hiểu đúng ngữ cảnh:
Cách 1: Nhắc ticket code trực tiếp
Nếu câu hỏi liên quan tới một Jira ticket cụ thể, gõ ticket code vào câu hỏi:
"Summarize ticket PROJ-142"
"What are the acceptance criteria of PROJ-142?"
AI tự động load context của ticket đó — BRD, FRD, Test Cases liên quan.
Cách 2: Đính kèm context qua @ mention
Gõ @ trong ô nhập → modal Context Explorer mở ra, cho phép chọn tài liệu cụ thể.
6 nhóm context có sẵn:
| Nhóm | Bao gồm |
|---|---|
| Documents | API Specifications, Architecture Overview, Database Schema, Data Dictionary |
| Requirements | BRDs đã Approve |
| Tech Specs | Implementation Plans, FRDs, Agent workflows, CI/CD docs |
| Test Cases | Test Cases, Test Data, QA Checklists |
| Jira Issues | Tickets của project |
| Confluence | Confluence pages đã sync |
Phím tắt trong Context Explorer:
| Phím | Hành động |
|---|---|
| ↑ / ↓ | Di chuyển giữa các mục |
| → / Enter | Mở rộng nhóm hoặc chọn tài liệu |
| ← / Esc | Quay lại hoặc đóng |
| Tab | Chuyển nhóm (chế độ browse) |
Sau khi chọn, tài liệu hiển thị dưới dạng pill phía trên ô nhập — có thể nhấn X để gỡ bỏ. Đính kèm nhiều tài liệu nếu cần.
Cách 3: Hỏi tự nhiên
Nếu không biết chính xác tài liệu nào, cứ gõ câu hỏi tự nhiên — AI sẽ dùng semantic search để tự tìm tài liệu liên quan.
Bước 3: Theo dõi Thinking Process
Khi AI xử lý câu hỏi ở chế độ Assisting, bạn sẽ thấy thinking pills xuất hiện realtime phía trên câu trả lời:
| Tool | Nhãn hiển thị |
|---|---|
similarity_search | "Searching knowledge base..." |
graph_query | "Running graph query..." |
contextualize | "Expanding context..." |
list_templates | "Loading query templates..." |
Mỗi pill có icon xoay khi đang chạy và chuyển thành ✓ khi hoàn tất. Sau khi các tool xong, pill "Thinking..." xuất hiện lần cuối trước khi AI bắt đầu stream câu trả lời.
Phía dưới câu trả lời có section "Sources (N)" có thể mở rộng để xem chính xác tài liệu nào đã được dùng làm nguồn.
Điểm khác biệt so với Chatbot thông thường
| ChatGPT / Claude thông thường | Loyal Professor (Assisting) | |
|---|---|---|
| Nguồn trả lời | Kiến thức chung từ training data | Tài liệu thực của chính project |
| Độ chính xác | Có thể "bịa" (hallucination) | Trả lời có trích dẫn nguồn, không bịa |
| Kiến thức về team | Không có | Biết BRD, FRD, ticket, spec, convention của team |
| Cập nhật | Giới hạn theo cutoff date | Cập nhật theo Knowledge Base realtime |
| Credential safety | Không có cơ chế mask | Auto-mask API key/token/password trước khi gửi |
| Minh bạch | Trả lời "đen hộp" | Hiển thị tool calls + citations |
Ví dụ thực tế:
Hỏi ChatGPT: "Trong project này auth dùng method gì?"
→ "Tôi không có thông tin về project của bạn. Thông thường có các phương pháp như JWT, OAuth2..."Hỏi Loyal Professor (Assisting): "Trong project này auth dùng method gì?"
→ "Theo Foundation Document 'Security Standards' và BRD-Authentication, project dùng JWT với refresh token. Token expire sau 15 phút, refresh token 7 ngày. Endpoint/api/v1/auth/logintrả về cả hai..." 📎 Sources: Security Standards, BRD-Authentication, API Spec v2.3
Ví dụ sử dụng theo vai trò
👩💼 Business Analyst
"List tất cả BRD liên quan đến module Payment."
"Acceptance criteria của ticket PROJ-142 đã đầy đủ chưa?"
"@BRD-Chat-Module có mâu thuẫn với @BRD-Authentication ở điểm nào không?"
"Feature X đã có spec kỹ thuật chưa, nếu rồi thì ai phụ trách?"
🏗️ Solution Architect / Tech Lead
"Tóm tắt @Architecture-Overview — có microservice nào đang gặp bottleneck?"
"Database hiện tại đang dùng gì? Có bao nhiêu bảng và bảng nào có quan hệ với bảng users?"
"Có Implementation Plan nào đụng đến schema của bảng orders không?"
"Coding convention hiện tại của team về naming API endpoint là gì?"
👨💻 Developer
"Trong @Implementation-Plan của ticket PROJ-142, flow gọi API Momo được mô tả thế nào?"
"Authentication hiện tại dùng JWT hay session? Token expire bao lâu?"
"API endpoint POST /orders có validation gì, return format ra sao?"
"Có error code nào đã được define cho payment service không?"
🧪 QA Engineer
"Liệt kê test cases đã tạo cho ticket PROJ-142."
"@TC-002-Context-Mention có cover edge case khi user gõ @ liên tục không?"
"Scope kiểm thử của feature Authentication bao gồm những gì?"
"Có test case nào đụng đến JWT expiry chưa?"
📋 Project Manager
"Hiện có bao nhiêu BRD đang ở trạng thái WAITING_REVIEW?"
"Tóm tắt các quyết định kiến trúc quan trọng nhất trong foundation docs."
"Feature Payment đã đi qua các giai đoạn nào — BRD / FRD / Test Cases đã xong chưa?"
"Ticket nào trong sprint này chưa có BRD được Approve?"
🎓 Developer mới onboard
"Tech stack của project gồm những gì? Có coding convention riêng nào không?"
"Architecture tổng thể thế nào — các service chính và flow request điển hình?"
"@Dev-Setup-Guide — các bước để chạy local?"
"Team đang có quy trình code review ra sao?"
Tips dùng chat hiệu quả
✅ Câu hỏi cụ thể, có context
| ✅ Hỏi tốt | ❌ Hỏi khó cho AI |
|---|---|
| "API endpoint nào xử lý user login? Request/response schema ra sao?" | "Hệ thống hoạt động thế nào?" |
| "@BRD-Payment — business rule khi balance không đủ là gì?" | "Mô tả payment module" |
| "Trong ticket PROJ-142, FRD đề cập những bảng DB nào?" | "Database của mình" |
| "So sánh @Implementation-Plan-v1 và @Implementation-Plan-v2" | "Compare the docs" |
✅ Đính kèm context khi câu hỏi phạm vi hẹp
Thay vì để AI tìm kiếm toàn bộ Knowledge Base (chậm và có thể kém chính xác), hãy gõ @ để gắn trực tiếp 1–3 tài liệu liên quan — AI tập trung hoàn toàn vào phạm vi đó.
✅ Dùng follow-up để đi sâu
AI nhớ ngữ cảnh trong cùng một conversation. Thay vì hỏi lại từ đầu, hãy đặt câu hỏi nối tiếp:
Bạn: "Summarize ticket PROJ-142"
AI: [trả lời summary]
Bạn: "Những edge case nào đã được nêu?"
AI: [tiếp tục trong cùng context, không cần nhắc lại PROJ-142]
Bạn: "Viết test case cho edge case số 2"
✅ Tạo conversation mới khi đổi chủ đề
AI nhớ ngữ cảnh của cả conversation — nếu đang hỏi về Payment mà chuyển sang Authentication, tạo New Chat để tránh AI bị nhiễu context cũ.
✅ Đổi tên conversation có ý nghĩa
Sau khi xong một chủ đề, click vào tiêu đề để đổi tên thành gì đó dễ nhớ (ví dụ: "PROJ-142 test case analysis") — sau này mở History tìm nhanh hơn.
❌ Đừng hỏi kiến thức chung trong Assisting mode
Câu hỏi như "Giải thích dependency injection là gì?" nên hỏi ở chế độ General. Ở Assisting, AI sẽ cố tìm trong Knowledge Base trước → chậm và không tối ưu.
Nếu AI trả lời thiếu chính xác, nguyên nhân thường là Knowledge Base chưa đủ:
- BRD/FRD chưa được Approve (chỉ docs đã Approve mới vào KB).
- Foundation Documents chưa có hoặc chưa đầy đủ — xem System Foundation.
- Jira/Confluence chưa sync — kiểm tra Jira & Confluence setup.
Mặc dù có citations, câu trả lời AI vẫn có thể hiểu sai ngữ cảnh. Với các quyết định quan trọng (thay đổi kiến trúc, thêm endpoint, migration DB...), hãy mở source document AI trích dẫn và tự đọc để xác nhận trước khi thực hiện.