Mục tiêu

Prompt này được thiết kế để giúp bạn tạo tài liệu kỹ thuật có cấu trúc cho microservice xác thực người dùng sử dụng JWT. Nội dung đầu ra có thể bao gồm tổng quan hệ thống, phạm vi chức năng, kiến trúc, mô hình dữ liệu, thiết kế API, cơ chế tạo và xác minh token, phân quyền, bảo mật, logging, monitoring, triển khai và các rủi ro vận hành.

Đây là lựa chọn phù hợp khi bạn cần tài liệu vừa đủ chi tiết cho lập trình viên backend, kiến trúc sư hệ thống, DevOps, QA hoặc nhóm bảo mật, đồng thời muốn AI trình bày theo format chuyên nghiệp, dễ review và dễ bàn giao.

Khi nào nên dùng

• Khi cần viết mới tài liệu kỹ thuật cho microservice authentication dùng JWT.
• Khi cần chuẩn hóa tài liệu kiến trúc và API trước khi triển khai hoặc review nội bộ.
• Khi cần tạo tài liệu onboarding cho thành viên mới trong đội kỹ thuật.
• Khi cần chuyển ghi chú kỹ thuật rời rạc thành tài liệu hoàn chỉnh, nhất quán.
• Khi cần mô tả rõ các yêu cầu bảo mật, luồng cấp phát token, refresh token và phân quyền truy cập.

Hướng dẫn tùy biến

1. Bổ sung bối cảnh hệ thống

Thay các thông tin mẫu bằng ngôn ngữ lập trình, framework, cơ sở dữ liệu, message broker, API gateway, hệ thống cache hoặc nhà cung cấp cloud mà bạn đang dùng. Ví dụ: Node.js, Spring Boot, Go, PostgreSQL, Redis, Kafka, Kubernetes, AWS hoặc GCP.

2. Xác định phạm vi nghiệp vụ

Nêu rõ microservice của bạn có những chức năng nào như đăng ký, đăng nhập, làm mới token, đăng xuất, thu hồi token, xác thực email, quên mật khẩu, khóa tài khoản, MFA hoặc RBAC.

3. Chỉ định chuẩn đầu ra

Bạn có thể yêu cầu AI xuất tài liệu theo định dạng RFC nội bộ, technical design document, architecture spec, API spec hoặc tài liệu bàn giao vận hành. Nếu cần, hãy yêu cầu thêm bảng, checklist, pseudocode, sequence flow hoặc acceptance criteria.

4. Tăng chiều sâu kỹ thuật

Nếu tài liệu phục vụ review kiến trúc hoặc audit bảo mật, hãy yêu cầu phân tích thêm về quản lý secret, thuật toán ký JWT, vòng đời token, lưu trữ refresh token, chiến lược revoke, rate limiting, chống replay attack, audit log và observability.

Lưu ý

• Nên cung cấp ngữ cảnh cụ thể về stack công nghệ để tài liệu sát với hệ thống thực tế hơn.
• Nếu hệ thống có yêu cầu tuân thủ như PCI DSS, ISO 27001 hoặc GDPR, hãy nêu rõ để AI bổ sung phần kiểm soát liên quan.
• Với hệ thống production, cần kiểm tra lại mọi khuyến nghị bảo mật do AI tạo ra trước khi áp dụng.
• Nên yêu cầu AI phân biệt rõ giả định, quyết định thiết kế và phần cần xác minh thêm để tránh tài liệu mơ hồ.