Link bài viết gốc： https://mp.weixin.qq.com/s/rXYwRG6KPjGO4...
AI Watts · Official Account · AI Watts của Carl · 2026-10-13 12:24
Bài viết này được chia sẻ lại, bản quyền thuộc về tác giả gốc, toàn văn căn cứ theo link bài gốc
Tôi đã thêm ba emoji vào cuối mỗi lượt hội thoại của Agent,
vừa tiết kiệm được token, lại vừa không còn bị model dẫn dắt khiến task chạy tiếp vô tận nữa.
Bây giờ là hai giờ sáng, tôi đang nhìn chằm chằm vào cửa sổ Claude Code và Codex trên màn hình mà ngẩn người. Ban đầu tôi định reverse engineering làm một bộ công cụ Vibe Coding nhỏ, vốn chẳng hề thiếu token, nhưng lần nào hội thoại cũng không phanh lại được.
Tôi nhận ra mình đã ngồi suốt ba tiếng đồng hồ. Yêu cầu ban đầu vốn đã xong ngay từ tiếng đầu tiên. Thế hai tiếng sau tôi làm gì? Xử lý danh sách tối ưu hóa mà Agent liệt kê ra. Cứ sửa xong một đợt, nó lại đưa ra một đợt mới.
Những đề xuất kiểu này dù chẳng phải điều gì mới mẻ, nhưng khi mở đa nhiệm thì cực kỳ dễ bị nó dắt mũi đi lòng vòng trong vô thức.
Hơn nữa những tùy chọn kiểu chọn một trong hai đôi khi còn bị sai, tôi biết rõ dữ liệu bị lỗi là nằm trong báo cáo ngày Feishu, nhưng phần lớn thời gian thì lại không rõ ràng, model bảo gì tôi bấm nấy. Thoạt nhìn những đề xuất mà Agent đưa ra, điều nào cũng có lý cả. Code đúng là có thể refactor lại thêm chút, test đúng là có thể bổ sung thêm vài cái, tài liệu đúng là có thể cập nhật thêm một phiên bản. Thế là tôi tiện tay bảo: "Được, làm đi". Rồi nó lại làm xong, và lại liệt kê thêm một loạt cái mới cho bạn.
Cứ lặp đi lặp lại như thế, một yêu cầu vốn chỉ mất nửa tiếng để xử lý, chẳng biết từ lúc nào đã ngốn trọn cả một buổi chiều.
Hôm trước đi ăn với một người bạn nói về chuyện này, anh ấy đặt đũa xuống rồi bảo: tính năng Agent gợi ý nên làm gì tiếp theo bản thân nó chính là một cái bẫy nhận thức, nó sẽ khiến bạn luôn cảm thấy nhiệm vụ chưa bao giờ kết thúc.
Đúng, chính là cảm giác đó. Cảm giác ấy nổ tung trong đầu tôi vào lúc 3 giờ sáng.
Muốn nó tự động có hiệu lực trên mọi Agent, mọi AI và trong từng cuộc hội thoại, thì không nên phụ thuộc vào skill, mà hãy tự tay viết một prompt kèm thêm một hook, như vậy chúng ta có thể thoát khỏi cái bẫy nhận thức. Agent sẽ không bao giờ chủ động nói với bạn là "đã làm xong".
Có một dạo tôi cứ liên tục gửi đi một câu: Cuộc hội thoại này có thể lưu trữ hay làm tiếp bước sau rồi?
Tôi đã dành một tiếng đồng hồ để lặp lại và tối ưu hóa thành một prompt chưa đầy ba trăm chữ. Dù sao nếu muốn nó có hiệu lực trong mọi lượt hội thoại thì phải tiết kiệm token, đồng thời không được làm tăng độ khó khi đọc.
## prompt tiến độLượt đầu tiên khi bắt đầu làm việc, dùng một dòng để chốt cứng yêu cầu ban đầu:Mục tiêu: A, B, C.Kể từ đó, mỗi lượt chỉ đối chiếu theo danh sách này để làm việc, danh sách chỉ thay đổi khi tôi bổ sung thêm yêu cầu.Dòng cuối cùng của mỗi phản hồi là thanh tiến độ, gồm ba trạng thái:🟢 Còn thiếu: B, C | Gác lại: X — Yêu cầu ban đầu còn mục chưa hoàn thành, nhiệm vụ tiếp tục. Các cải tiến tình cờ phát hiện chỉ ghi vào mục gác lại, trong vòng một dòng, tạm để đó.🟡 Yêu cầu ban đầu đã hoàn thành toàn bộ. Những mục dưới đây có thể lập thành Plan cho lượt tiếp theo — mỗi mục đều đính kèm bằng chứng. Các mục phát sinh ngoài phạm vi nếu cấu thành một kế hoạch tiếp theo có mục tiêu rõ ràng và tiêu chuẩn nghiệm thu, hãy ghi ra file plan/handoff và cung cấp đường dẫn, đợi tôi quyết định có khởi động hay không.🔴 Yêu cầu ban đầu đã hoàn thành toàn bộ, phần dưới đây chỉ dùng để lưu trữ — mỗi mục đều đính kèm bằng chứng. Các mục phát sinh vụn vặt, không cấu thành kế hoạch khả thi, hãy nén thành danh sách lưu trữ trong vòng ba dòng, kết thúc.Tiêu chí phân định Đèn vàng và Đèn đỏ: Các mục phát sinh có thể xâu chuỗi thành một Plan có mục tiêu rõ ràng hay không?Có → 🟡,Không → 🔴.Sau khi chuyển sang vàng hoặc đỏ thì dừng tay, đợi tôi ra chỉ thị.Nếu tôi bổ sung yêu cầu: Cập nhật lại danh sách mục tiêu, thanh tiến độ quay về 🟢.Đây là bài học xương máu sau khi tôi dùng phiên bản hai trạng thái ban đầu. Lúc đầu chỉ có đèn xanh và đèn đỏ, bên dưới đèn đỏ là khu vực "ngoài phạm vi" liệt kê một đống thứ.
Hãy cùng xem một tình huống thực tế.
Bạn có thấy đèn đỏ đó không? Dưới liệt kê ba việc: Chờ tôi xác nhận merge PR, nhánh remote chưa xóa, các bước tiếp theo khi migration lên production.
Tôi xem xong lúc đó ngơ ngác luôn, mấy thứ này đã làm chưa vậy?
Mở một hội thoại Agent mới kiểm tra một vòng nó mới bảo tôi: cả ba việc chưa việc nào làm cả.
Trong thế giới chỉ có đèn đỏ, đống việc cần làm được liệt kê ra bị trộn lẫn với hàng nghìn chữ toàn đề xuất râu ria không quan trọng của model. Bản thân chúng ta lại phải thoát khỏi hội thoại rồi lọc lại một lượt, chẳng phải lại đi vào vết xe đổ sao?
Vì thế tôi đã thêm đèn vàng.
Đèn vàng nghĩa là: Việc bạn yêu cầu tôi đã làm xong, nhưng những đề xuất còn lại từ model có thể cấu thành một kế hoạch hoàn chỉnh cho bước tiếp theo. prompt này sẽ tự động giúp bạn lập nên một kế hoạch hoàn chỉnh, chúng ta có thể lướt nhanh để quyết định xem có nên triển khai hay không.
Đèn đỏ trở thành: Việc bạn yêu cầu tôi đã làm xong, những thứ còn lại lặt vặt vụn vặt, không đáng để mở hẳn một lượt mới, chỉ cần lưu trữ lại là xong.
Hãy xem một tình huống đèn vàng trong thực tế.
Những ai theo dõi lâu chắc đều biết, GoodCase .ai là kho case study prompt AI do tôi xây dựng, trong đó có hơn 1700 trường hợp, tôi đã tự tay chấm điểm từng cái một, sau đó dùng ba model Claude, Codex và DeepSeek để đánh giá tự động nhằm hiệu chuẩn, nhờ vậy chúng ta có thể đánh giá khá chính xác chất lượng tạo video AI.
Tôi chia sẻ trực tiếp kết luận cuối cùng cho mọi người cùng xem, nếu bạn cần đánh giá chất lượng video AI thì có thể tham khảo các phân khúc tương ứng với ba model này.
Phần kết của cuộc hội thoại này đã sáng đèn vàng.
Cuộc hội thoại này không dừng lại ở một danh sách "ngoài phạm vi", mà trực tiếp viết sẵn cho tôi một kế hoạch tiếp theo dài 37 dòng. Tôi hoàn toàn tách biệt được nó khỏi đống output vô thưởng vô phạt của model, chỉ cần tập trung vào việc phán đoán xem bước tiếp theo có nên chạy hay không là xong.
Sub-agent cũng tương tự. Sub-agent Sonnet của tôi sau khi chạy xong việc xác thực migration cơ sở dữ liệu, dòng cuối của phản hồi hiện đèn xanh.
Trước đây sub-agent phản hồi tôi thế nào? "Đã hoàn thành xác thực migration cơ sở dữ liệu, đề xuất tiếp theo có thể: 1) Tối ưu hóa chiến lược index 2) Thêm test rollback 3) Cập nhật tài liệu..."
Bạn căn bản không phân biệt nổi cái nào là do bạn yêu cầu nó làm, cái nào là do nó tự ý vẽ thêm ra.
Giờ thì chỉ cần nhìn vào dòng cuối cùng có đèn xanh là đủ.
Cơ chế này không chỉ áp dụng được khi viết code.
Có lần tôi dọn dẹp các phiên làm việc cũ bị tồn đọng, yêu cầu Agent phân loại và xử lý những việc còn sót lại trong hơn chục cuộc hội thoại đã quá hạn. Làm xong nó sáng đèn vàng, liệt kê ba quyết định cần tôi chốt, kèm theo một kế hoạch giải quyết các việc tồn đọng dài 63 dòng.
Viết code, dọn dẹp hội thoại, cấu hình DevOps, bất kể loại task nào cũng đều chung một bộ quy tắc, chung một dòng emoji.
Sau hai ngày sử dụng, đã có vài sự thay đổi rất rõ rệt.
Về mặt tâm lý: Mỗi task đã bắt đầu có "khoảnh khắc hoàn thành".
Trước đây như một dòng sông, bạn không biết bờ bên kia ở đâu, chỉ đành cứ thế lội tới. Giờ thì đã có vạch đích. Đèn xanh là đang chạy tiếp, đèn vàng và đèn đỏ là dừng lại xử lý một chút. Khi bạn cộng tác với Agent cả chục task mỗi ngày, cảm giác chắc chắn này quan trọng vô cùng.
Về mặt hiệu suất: Đèn vàng giúp bạn tổng hợp "tiếp theo nên làm gì".
Trước đây phải tự lọc từ một đống gợi ý của Agent, hoặc model bảo gì bấm nấy,
giờ thì nó trực tiếp gom lại và loại bỏ trùng lặp, hơn nữa nhờ phân định rõ đèn vàng và đèn đỏ nên kế hoạch đưa ra có chất lượng tốt hơn trước rất nhiều.
Bạn nghĩ xem, hiện nay ai ai cũng đang chạy đua để làm cho Agent mạnh hơn.
Context lớn hơn, nhiều công cụ hơn, thời gian tự vận hành dài hơn.
Nhưng cũng đâu giải quyết được chuyện làm sao để nó dừng lại.
Con người chế tạo ra ô tô, nhưng mất vài chục năm mới phát minh ra dây an toàn.
Đằng sau mỗi năng lực mạnh mẽ đều luôn cần có một bộ phận phanh hãm.
Agent bây giờ chạy một mạch 100 tiếng đồng hồ cũng chẳng còn là chuyện lạ,
hơn 700 bài báo toán học được viết ra, tái hiện cả 1/3 bầu trời chưa từng quan sát được qua tia cực tím,
năng lực đang tăng vọt đến chóng mặt,
nhưng chúng ta vẫn có thể giữ quyền phán đoán cho riêng mình,
gắn một chiếc "đèn giao thông" quả thực rất trực quan.
Học tương tác với AI (NotebookLM)
Ngoài đọc , bạn có thể nghe , xem và xem hoạ thông tin ở đầu bài. Bài này còn có bộ công cụ tương tác do AI tạo: Bài kiểm tra trắc nghiệm, Thẻ ghi nhớ, Sơ đồ tư duy, Bản trình bày và Báo cáo chuyên sâu.
Mở không gian học tương tác