### 1. Bài toán (Problem)
Hiện nay, việc học Prompt Engineering thường diễn ra một chiều qua lý thuyết hoặc các công cụ chat mở thiếu định hướng. Người học gặp khó khăn vì không có môi trường luyện tập chịu áp lực thực tế (thời gian, KPI) và không có công cụ đánh giá khách quan năng lực "cấu trúc hóa tư duy" của họ.

### 2. Giải pháp Kỹ thuật (Technical Solution)
- **Phòng tập huấn luyện:** Mô phỏng các kịch bản thực tế (xử lý khủng hoảng, phân tích dữ liệu) với áp lực thời gian.
- **PQS (Prompt Quality Score):** Hệ thống đánh giá prompt tự động theo 3 trục (Vai trò, Ngữ cảnh, Ràng buộc) với độ trễ thấp thông qua API của LLMs.
- **AstraXion Biometric Engine:** Động cơ ngầm đo lường "Zero-Text Metrics" (nhịp gõ, độ ngập ngừng, tốc độ sửa lỗi) để phân tích phong cách nhận thức, kiểm chứng giả thuyết: *Hành vi gõ phím phản ánh tư duy.*

### 3. Tính khả thi (Feasibility)
- Hệ thống đã **live trên production** với tập người dùng Alpha đầu tiên vào ngày 24/6.
- Toàn bộ pipeline Frontend (Next.js, Tailwind), Backend Serverless, Supabase Database và Auth (Clerk) hoạt động ổn định và có thể scale linh hoạt.
- Tốc độ chấm điểm PQS đạt trung bình dưới 4 giây/phiên xử lý.

### 4. Hướng phát triển (Roadmap)
- **Ngắn hạn:** Hoàn thiện bảng điều khiển Super Admin để liên kết chỉ số sinh trắc học và điểm PQS.
- **Dài hạn (v4.0):** Biến PromptPilot từ "công cụ học tập" thành cổng thu thập dữ liệu định danh nhận thức B2B. Cấp "Hộ chiếu Nhận thức" để đo lường nguy cơ kiệt sức tâm lý (anti-burnout) cho tổ chức, đội nhóm.
tài khoản test full quyền hạn mức cho BTC: btc.AI20k@vinuni.edu.vn - pass: adminvinuni
OTP nếu có: 424242