Những người đọc cuốn sách kinh điển "Essentialism" (Chủ nghĩa thiết yếu) thường rất giỏi trong việc loại bỏ các ý tưởng do AI trả về. Họ tạo ra 20 lựa chọn, đọc qua và chỉ giữ lại 3. Với tư cách là một cách ứng dụng cuốn sách, điều này chắc chắn là đúng đắn.
Tuy nhiên, tôi nghĩ rằng những người trở nên bận rộn hơn sau khi áp dụng AI có lẽ vẫn đang thực hiện phương pháp này quá máy móc.
Càng gõ nhiều lệnh kiểu "Cho tôi cái gì đó hay ho" hoặc "Làm nó tốt hơn" vào ChatGPT hay Claude, khối lượng công việc "loại bỏ" của bạn càng tăng lên, ngốn hết thời gian của bạn.
"Essentialism" được xuất bản năm 2014 và đã bán được hơn 600.000 bản. Cuốn sách bao gồm "Quy tắc 90%": xác định một tiêu chí quan trọng nhất, chấm điểm các lựa chọn trên thang 100, và loại bỏ bất kỳ thứ gì dưới 90 như thể nó bằng không.
Nói cách khác, cuốn sách sử dụng công cụ này khi lựa chọn từ các phương án đã được liệt kê sẵn. Nhưng với AI, bạn có thể đặt ra các tiêu chí để loại bỏ (dưới 90%) *trước khi* tạo ra chúng.
Việc phán xét theo quy tắc 90% là rất tuyệt vời, nhưng tôi tin rằng nếu dịch chuyển thời điểm này "sớm hơn", hiệu quả sẽ còn cao hơn nữa.
Cho đến gần đây, tôi cũng yêu cầu AI "cung cấp 30 lựa chọn đa dạng". Sau đó, tôi dành thời gian để đọc và chọn lọc, gần như nghĩ rằng AI chỉ trả về những câu trả lời hiển nhiên... Nhưng khi suy ngẫm lại, tôi nhận ra mình đơn giản là chưa ghi rõ "các tiêu chí loại bỏ" ngay từ đầu. Vì vậy, bây giờ, tôi luôn đặt 1-2 câu về tiêu chí loại bỏ ở ngay phần mở đầu của prompt.
Ngay cả khi bạn chưa diễn đạt rõ ràng trong đầu các điều kiện cho "thứ gì đó hay ho", chẳng phải bạn đã tạm thời quyết định xong các điều kiện cho "những thứ không cần xem" trước khi hỏi rồi sao?
Bạn có thể nghĩ: "Tôi không có những tiêu chí đó..." Trong trường hợp đó, hãy bắt đầu bằng lệnh "Hãy đưa ra các tiêu chí ứng viên cho những thứ cần loại trừ" để cải thiện tính hợp lý khi sử dụng AI.
Khi hướng dẫn AI, hãy viết những gì bạn KHÔNG muốn thấy trước khi viết những gì bạn MUỐN thấy. Mẫu câu chỉ gồm hai phần: "Đừng bao gồm [X]. Trên cơ sở đó, [Y]."
Dưới đây là các ví dụ được phân loại theo ba mục đích khi hỏi AI:
<Sinh ra ý tưởng>
"Cho tôi cái gì đó hay ho"
→ "Đừng bao gồm bất cứ thứ gì vượt quá ngân sách quý này. Trên cơ sở đó, hãy cho tôi 20 lựa chọn."
"Cho tôi 10 khẩu hiệu quảng cáo"
→ "Đừng bao gồm những khẩu hiệu chỉ đơn thuần diễn giải lại tên sản phẩm. Trên cơ sở đó, hãy cho tôi 10 cái."
"Hãy cho tôi các ý tưởng dự án"
→ "Đừng bao gồm bất cứ thứ gì mà đội ngũ hiện tại của chúng ta không thể quản lý. Trên cơ sở đó, hãy liệt kê theo thứ tự những gì chúng ta có thể thử vào tuần tới."
"Cho tôi các lựa chọn tiêu đề"
→ "Đừng bao gồm những tiêu đề hứa hẹn nội dung không có trong bài viết. Trên cơ sở đó, hãy cho tôi 5 tiêu đề ngắn gọn nhất."
Lệnh "Cho tôi cái gì đó hay ho" dường như được AI hiểu là "hãy đưa ra mọi thứ bạn có thể nghĩ đến". Nếu bạn dùng cách này sau khi đọc quy tắc 90%, bạn sẽ kết thúc với công việc phải đọc 20 lựa chọn.
<Nghiên cứu>
"Tìm hiểu về [Chủ đề]"
→ "Đừng bao gồm thông tin tìm thấy trên trang đầu tiên của trang web chính thức. Trên cơ sở đó, hãy chỉ cho tôi những điểm khác biệt so với chúng ta."
"Kiểm tra đối thủ cạnh tranh"
→ "Đừng bao gồm những công ty lớn hơn chúng ta. Trên cơ sở đó, hãy cho tôi thấy 3 công ty cùng phân khúc giá."
"Hãy cho tôi biết thêm chi tiết"
→ "Đừng lặp lại câu trả lời từ lần đầu tiên. Trên cơ sở đó, hãy cung cấp một quan điểm trái chiều."
"Chuẩn bị cho cuộc họp về [Vấn đề]"
→ "Đừng bao gồm các mục nghị sự mà chúng ta sẽ không quyết định hôm nay. Trên cơ sở đó, hãy cho tôi thấy một điều cần quyết định trong tuần này và tài liệu liên quan."
Trong nghiên cứu, càng nhiều thông tin đã biết bị trộn lẫn thì thời gian đọc càng kéo dài. Bằng cách loại trừ những thứ đã biết ngay từ đầu, bạn chỉ cần đọc những điểm mới (delta).
<Biên tập>
"Làm cho nó tốt hơn"
→ "Đừng thực hiện các chỉnh sửa làm thay đổi ý nghĩa. Trên cơ sở đó, chỉ điều chỉnh cách diễn đạt."
"Làm cho nó dễ hiểu hơn"
→ "Đừng thêm các giải thích về thuật ngữ. Trên cơ sở đó, hãy tách các câu dài thành các câu ngắn hơn."
"Kiểm tra cái này"
→ "Đừng bao gồm những điểm chỉ phát sinh từ một góc nhìn duy nhất. Trên cơ sở đó, hãy chỉ cho thấy những vấn đề mà hai hoặc nhiều góc nhìn cùng chỉ ra."
"Sửa lại lần nữa"
→ "Đừng bao gồm các phần đã được sửa lần trước. Trên cơ sở đó, hãy để lại một cột hiển thị các phần đã sửa và lý do."
Nếu bạn chỉ nói "sửa đi", AI sẽ hiểu đó là quyền hạn để viết lại toàn bộ văn bản. Tệ hơn, bạn sẽ phải làm thêm công việc so sánh phiên bản trước và sau.
Điều này xảy ra bởi vì mặc dù bạn có "các tiêu chí loại bỏ khỏi danh sách lựa chọn", nhưng bạn chưa chuẩn bị "các tiêu chí để không tạo ra ứng viên ngay từ đầu".
Mặc dù nội dung của các bản viết lại này khác nhau, nhưng hành động thực hiện ở bước khởi đầu là giống nhau.
Hãy quyết định "những gì cần loại bỏ để chúng thậm chí không lọt vào hồ sơ lựa chọn" trước khi giao nhiệm vụ cho AI,
Sau đó mới thêm các điều kiện cho "những thứ tốt".
Có bao nhiêu dòng "kết quả không cần thiết phải xuất ra" trong các phản hồi AI thường ngày của bạn?
Những người làm việc nhanh nhẹn tận dụng AI bắt đầu từ "điểm thu hẹp phạm vi ứng viên" này.
Tôi cũng giải thích các tin tức kịp thời và những mẹo cho công việc ngày mai một cách có cấu trúc và rõ ràng.
https://x.com/smark_x/status/2099383008537297309
https://x.com/smark_x/status/2096168360103088156
• Suy nghĩ quá nhiều ngăn cản bạn hành động
• Chủ nghĩa hoàn hảo hoặc sự kém hiệu quả khiến bạn thiếu hụt thời gian
• Khi gặp bế tắc, bạn muốn đổ lỗi cho "thiếu nhạy bén"
• Bạn đã giới thiệu AI, nhưng công việc thực tế không hề dễ dàng hơn
Bản thân tôi cũng từng gặp tất cả những vấn đề này, nhưng bằng cách hệ thống hóa thông qua "tư duy logic", công việc của tôi đã trở nên nhẹ nhàng hơn. Tôi đăng bài hàng ngày, vì vậy hãy theo dõi nếu bạn quan tâm. → @smark_x
