Đã ký hợp đồng lúc 9 giờ sáng, bàn giao lúc 9 giờ tối.
Một dự án outsource trọn gói. Front-end, back-end, triển khai, kiểm thử. Thậm chí còn có hai tiếng nghỉ trưa ăn cơm và tán gẫu. AI thực sự chỉ chạy trong 7 giờ 20 phút.
Tôi không viết một dòng code ràng buộc nào. Không có sự cộng tác đa tác nhân. Tôi thậm chí còn không tinh chỉnh tham số.
Tôi đưa cho AI ba thứ: một bản demo front-end với mọi nút bấm và trang đều được ghi chú rõ ràng; một hợp đồng xác định phạm vi và tiêu chuẩn bàn giao; và một tài liệu phát triển – không phải bản PRD dài 50 trang, chỉ vài đoạn văn giải thích logic cốt lõi. Sau đó, tôi để nó tự tìm công cụ phù hợp trên skills.sh, tự tìm thư viện tương ứng trên GitHub, và tự quyết định công nghệ sử dụng.
Trước đây, một dự án kiểu này sẽ mất ít nhất một tuần. Kể cả làm gấp cũng phải ba ngày.
Bây giờ, mất 7 tiếng.
Tại sao? Prompt hay? Model đúng?
Không phải.
Đó là kho kiến thức tôi đã xây dựng trong ba năm qua đang làm việc. Tôi nhâm nhi tách trà trong khi nó làm việc.
Tôi đã nói chuyện này với những người bạn làm outsource. Phản ứng của họ chia làm hai nhóm. Một nhóm nghĩ tôi đang khoe khoang. Nhóm còn lại im lặng vài giây rồi hỏi tôi dùng công cụ gì.
Nhóm thứ hai hiểu vấn đề. Nhóm thứ nhất chưa nhận ra – không phải AI đang cướp việc của bạn; mà là người có kho kiến thức đang cướp việc của bạn.
'Kho kiến thức' của bạn có khả năng là một nhà kho chết
Tôi hỏi bạn một câu: Kho kiến thức của bạn có thể biến trực tiếp thành tiền ngay lúc này không?
Tôi đã hỏi nhiều người câu này. Hầu hết đều ngớ người ra rồi nói không.
Bởi vì cái gọi là kho kiến thức của hầu hết mọi người chỉ là những nghĩa địa số. Hai trăm ghi chú dang dở trong Notion với tiêu đề 'Để sắp xếp sau' mà chẳng bao giờ mở lại. Dấu trang 'Xem sau' từ ba năm trước mà bạn biết mình sẽ chẳng bao giờ xem. Một tá file markdown rải rác trong các thư mục khác nhau, không biết đến sự tồn tại của nhau.
Một người bạn kể với tôi 'kho kiến thức' của anh ấy có hơn 3.000 bài báo đã đánh dấu trang. Tôi hỏi anh ấy lần cuối dùng một bài nào đó để giải quyết vấn đề thực tế là khi nào. Anh ấy nghĩ mãi không trả lời được.
Đó không phải kho kiến thức. Đó là rác kỹ thuật số. Bạn đang ném mọi thứ vào một hố đen, nơi chúng không bao giờ được tìm thấy lại.
Một kho kiến thức thực sự có thể kiếm tiền không phải là một nhà kho; nó là một hệ sinh thái.
Nhà kho là vật chết. Mọi thứ ném vào không thay đổi; số phận duy nhất của chúng là bị lãng quên. Hệ sinh thái là vật sống. Những thứ mới vào, những thứ cũ bị loại bỏ, và các tầng lớp khác nhau nuôi dưỡng lẫn nhau, khiến toàn bộ hệ thống tiến hóa. Những gì bạn ném vào hôm nay kết nối với những gì bạn ném vào hôm qua, và ngày mai nó phát triển thành thứ bạn không bao giờ ngờ tới.
Một hệ sinh thái kiến thức sống động có ba tầng.
Tầng 1: Vốn gen Kỹ thuật. Đây không phải là số lượng GitHub Stars của bạn. Đó là mọi dự án bạn đã làm, mọi mã nguồn bạn đã mua, và mọi cái bẫy bạn đã mắc phải, tất cả đều được ánh xạ và mô-đun hóa. AI không chỉ copy-paste chúng; nó hiểu cấu trúc và lắp ráp lại. Giống như một gen sinh học, nó không phải là một cuốn sách hướng dẫn, mà là một tập hợp các chương trình có thể được tái biểu hiện.
Tầng 2: Đất dữ liệu Sống. Lịch sử trò chuyện của bạn, video bạn đã xem, ghi chú bạn đã viết, bài phát biểu của bạn trong các nhóm, và bản ghi âm cuộc cãi vã của bạn với khách hàng. Không nhà sản xuất model nào có được thứ này; chỉ có bạn mới có. Đất không có tốt hay xấu; nó chỉ phụ thuộc vào những gì bạn chôn trong đó.
Tầng 3: Rễ Nhận thức. Mọi bài viết bạn đã viết và mọi phán đoán bạn đã bày tỏ không chỉ 'xong' sau khi đăng. Chúng được gắn thẻ, liên kết và cấu trúc. Rễ càng sâu, sự phát triển trên mặt đất càng ổn định. Dù gió có thổi mạnh thế nào, nó cũng không đổ.
Khi cả ba tầng chạy cùng nhau, kho kiến thức của bạn không còn là vật chết. Nó tự phát triển. Nó phát triển ngay cả khi bạn ngủ.
Tầng 1: Vốn gen Kỹ thuật – Sự thật giữa 50.000 và 200
Đây là một con số: Giá outsource phát triển mini-program đã giảm từ 50.000 tệ xuống còn 200 tệ trong ba năm.
Từ 50.000 xuống 200. Cùng yêu cầu, cùng chức năng. Đây không phải chuyện đùa; đây là báo giá thực tế từ Zhubajie và Taobao.
Khi lần đầu thấy điều này, tôi thấy lạnh sống lưng. Sau đó tôi nhận ra không phải kỹ năng của tôi bị mất giá. Mà là những người không có vốn gen đang bị những người có vốn gen đẩy ra khỏi thị trường.
Hai điều đã xảy ra, làm đảo lộn logic cơ bản của thị trường outsource.
Đầu tiên, các gói mã nguồn trở nên rẻ. Bạn có thể mua một mã nguồn mini-program hoàn chỉnh trên Taobao với giá vài chục tệ. Đủ loại: giao đồ ăn, trung tâm thương mại, hệ thống đặt chỗ, mua hàng nhóm. Những người có năng lực mua chúng, ánh xạ chúng, và ném chúng vào vốn gen kỹ thuật của họ. Lần sau nhận đơn hàng, AI kéo các mô-đun từ vốn gen để lắp ráp, hoàn thành công việc trong vài giờ.
Còn những người không có vốn gen? Họ viết từ đầu. Khi họ hoàn thành, họ thấy sản phẩm của mình không tốt bằng phiên bản do AI lắp ráp. Người kia mất 7 giờ; bạn mất 7 ngày. Anh ta có lãi ở mức 2.000; bạn lỗ ở mức 20.000.
Thứ hai, AI đã phá giá 'khả năng viết code.' Trước đây, biết viết code có giá trị vì ít người làm được. Giờ đây, ngay cả những người không biết viết code cũng có thể nhờ AI làm việc đó. Vậy những người viết code làm gì? Họ đi lên. Không phải viết code; mà là tích lũy code. Không phải thực thi; mà là tích lũy.
AI không thay thế lập trình viên. Những người sử dụng AI đã thay thế những người không sử dụng AI. Và trong số những người sử dụng AI, cuộc cạnh tranh không phải là ai viết prompt hay hơn, mà là vốn gen của ai dày hơn. Prompt thay đổi hàng tháng; vốn gen chỉ ngày càng có giá trị hơn.
Làm thế nào? Ba việc, theo đúng thứ tự này.
Đầu tiên: Ánh xạ Code. Sử dụng các công cụ như CodeGraph để làm rõ mối quan hệ giữa mọi dự án, mô-đun và hàm. Cho AI thấy một bản đồ có thể điều hướng thay vì các file riêng lẻ. Nếu bạn đã làm một mô-đun thanh toán, nó biết. Nếu bạn đã làm một hệ thống người dùng, nó biết. Nếu bạn đã sử dụng cùng một kiến trúc trong ba dự án, nó biết.
Cụ thể: Tháng trước tôi nhận một công việc tạo hình ảnh thương mại điện tử. Khách hàng muốn một hệ thống sản xuất hàng loạt poster sản phẩm. Nghe có vẻ phức tạp, nhưng vốn gen của tôi đã có ba mô-đun liên quan: một công cụ workflow ComfyUI, một script triển khai tự động Cloudflare, và một tích hợp WeChat Pay. AI ghép chúng lại, viết một lớp kết dính, và nó chạy trong vài giờ. Không có vốn gen, chỉ riêng việc thiết lập môi trường đã mất hai ngày.
Thứ hai: API hóa Vốn gen. Biến tài sản code của bạn thành các giao diện có thể gọi được. Cho dù là Claude Code, Codex hay các công cụ AI khác, chúng đều có thể gọi trực tiếp. Nâng cấp từ 'sử dụng cá nhân' lên 'có thể bàn giao.' Đây là một bước nhảy vọt về chất. Sử dụng cá nhân chỉ tiết kiệm tiền; khả năng bàn giao mới kiếm ra tiền.
Thứ ba: Bộ bốn Vốn gen. Cấu trúc kho kiến thức mạnh nhất hiện nay là: Code + Bài báo khoa học + Báo cáo ngành + Tài liệu chính sách. Code là gạch, bài báo khoa học là bản thiết kế, báo cáo ngành là bản đồ thị trường, và tài liệu chính sách là cánh gió thời tiết. Có đủ cả bốn, dự án của bạn không chỉ là 'giúp tôi xây một trang web,' mà là 'giúp tôi xây một hệ thống có thể đăng ký bản quyền phần mềm, vượt qua kiểm toán và thương mại hóa.' Đơn giá của cái sau cao hơn cái trước hai số 0.
Tôi biết một người trong ngành số hóa an toàn phòng cháy chữa cháy. Vốn gen của anh ấy không chỉ chứa code, mà còn tất cả các tài liệu chính sách liên quan đến phòng cháy, tiêu chuẩn ngành và giải thích của chuyên gia trong ba năm qua. Khi khách hàng yêu cầu một hệ thống, anh ấy có thể cho họ biết nên xin dự án đặc biệt nào của chính phủ, có những khoản trợ cấp nào, và cần những kiểm toán gì. Anh ấy không bán một hệ thống; anh ấy bán một kế hoạch triển khai hoàn chỉnh. Báo giá của anh ấy cao gấp năm lần so với phát triển thuần túy.
Đây là lãi kép của vốn gen. Nó không phải phép cộng; nó là phép nhân.
Tầng 2: Đất dữ liệu Sống – Tài sản bị đánh giá thấp nhất của bạn
Tôi hỏi bạn: Lịch sử trò chuyện WeChat của bạn đáng giá bao nhiêu?
Đừng lướt qua. Hãy thực sự nghĩ về điều đó.
Cách bạn thể hiện bản thân, vốn từ vựng của bạn, logic của bạn, khiếu hài hước của bạn. Điều gì khiến bạn tức giận, cách bạn thuyết phục người khác, liệu bạn dẫn dắt bằng dữ liệu hay câu chuyện. Bạn nói gì để an ủi một người bạn so với cách bạn từ chối ai đó.
Tất cả điều này đều được chôn trong lịch sử trò chuyện của bạn. Hàng trăm nghìn tin nhắn, mỗi tin nhắn là một điểm mẫu về tính cách của bạn.
Không có mô hình lớn tổng quát nào có thể bắt chước điều này. Nó có thể bắt chước Lỗ Tấn hay Kim Dung, nhưng nó không thể bắt chước bạn vì nó không có dữ liệu của bạn.
Google Colab có tín dụng GPU miễn phí. Bạn có thể ném các bài viết, lịch sử trò chuyện và bản ghi âm giọng nói của mình vào để tinh chỉnh một mô hình nhỏ chỉ thuộc về bạn. Bạn không cần kinh nghiệm huấn luyện mô hình; chỉ cần cho nó ăn tài liệu. Đầu ra của nó sẽ mang tinh thần của bạn. Bạn bè của bạn sẽ nói 'nghe giống bạn quá,' chứ không phải 'nghe giống AI quá.'
Đây là cách chất lượng 'giống người thật' thực sự xảy ra. Nó không phải là kỹ thuật; đó là dữ liệu.
Chín mươi chín phần trăm nội dung AI trên thị trường có thể nhận ra ngay lập tức. Không phải vì từ ngữ kỳ lạ, mà vì nó thiếu sự hỗ trợ của dữ liệu cá nhân. Nó ăn kho ngữ liệu tổng quát và nhả ra thẩm mỹ trung bình. Nếu bạn muốn nó trông không giống AI, cách duy nhất là cho nó ăn dữ liệu chỉ có bạn mới có. Thành kiến của bạn, điểm mù của bạn, sự kỳ quặc của bạn: AI không thể học những điều này trừ khi bạn cho nó thấy.
Nguyên liệu đến từ đâu? Bốn hướng, theo thứ tự ưu tiên.
Đầu tiên, mỏ vàng bị bỏ qua nhiều nhất: Phần bình luận trên Bilibili và YouTube.
Bản thân kịch bản video dĩ nhiên là có giá trị – chỉ cần dùng Whisper để chép lại. Nhưng vàng thực sự nằm trong các bình luận. Nội dung chính là quan điểm của một người sáng tạo; bình luận là phản ứng thực sự của đám đông. Họ quan tâm điều gì, họ tranh luận điều gì, họ hiểu sai điều gì, điều gì khiến họ cười hay tức giận. Đọc một trăm bình luận còn hơn mười báo cáo ngành để biết những người trong giới đó đang lo lắng về điều gì.
Khi tôi viết nội dung kỹ thuật, tôi thường kiểm tra bình luận của những người có ảnh hưởng lớn trước. Không phải để sao chép quan điểm, mà để tìm ra: Độc giả đang vướng mắc ở điểm nào? Câu hỏi của họ là chủ đề tiếp theo. Tranh luận của họ là điểm đau nhức nhất.
Mỏ vàng thứ hai: Môi trường làm việc cục bộ của bạn.
Bạn đã cài đặt những công cụ AI nào, bạn đã cấu hình CLI nào, bạn sử dụng MCP nào, bạn đã mắc phải những cái bẫy nào, và bạn đã giải quyết chúng ra sao. AI có thể đọc tất cả điều này. Khi bạn viết một hướng dẫn, nó không cần phải bịa ra các trường hợp hay tìm kiếm 'các vấn đề thường gặp.' Nó đọc hồ sơ hoạt động thực tế của bạn, nhật ký lỗi thực tế của bạn và giải pháp thực tế của bạn.
Những cái bẫy bạn đã mắc phải tự nhiên là những con đường mà người khác không thể tránh. Bạn không cần bịa chuyện; lịch sử terminal của bạn là tài liệu tốt nhất.
Mỏ vàng thứ ba: Trò chuyện nhóm.
Những chủ đề thú vị, tranh luận và phàn nàn bạn thấy trong các nhóm kỹ thuật, ngành, hoặc giao lưu – tất cả đều là chủ đề. Nhiều người vật lộn để biết độc giả quan tâm điều gì; câu trả lời nằm trong lịch sử trò chuyện bạn lướt qua mỗi ngày. Bạn chỉ cần làm một việc: chụp màn hình hoặc ghi lại những điều khiến bạn dừng lại và nhìn hai lần.
Tôi đã tạo một kênh riêng trong Telegram và WeChat chỉ cho mình, đặt tên là 'Nguyên liệu.' Khi thấy một cuộc thảo luận thú vị, tôi chuyển tiếp nó vào đó, đôi khi thêm một suy nghĩ tôi có lúc đó. Mỗi tháng tôi có thể thu thập hơn hai trăm mục. Khi viết, tôi lật qua chúng và không bao giờ thiếu chủ đề.
Mỏ vàng thứ tư, điều nhiều người không nghĩ tới: Giọng nói của chính bạn.
Những suy nghĩ lóe lên trong đầu bạn khi lái xe, đi bộ hoặc tắm. Mở điện thoại, ghi âm một phút và dùng Whisper để chép lại. Nó sống động gấp mười lần những gì bạn nghĩ ra khi ngồi trước máy tính, vì khi nói, bạn không trau chuốt, không cấu trúc, không tự kiểm duyệt. AI không bao giờ có thể viết được điều đó.
Cảm giác con người không phải được diễn ra. Nó được nuôi dưỡng bởi dữ liệu. Bất cứ thứ gì bạn chôn trong đất của mình, thứ đó sẽ mọc lên.
Tầng 3: Rễ Nhận thức – Bạn quên, nhưng AI thì không
Hầu hết mọi người viết bài từng cái một. Một khi đăng xong, coi như xong.
Điều đó giống như cái gì? Một cái cây chỉ mọc lá mà không có rễ. Mỗi chiếc lá rụng đi và biến mất, như thể nó chưa từng mọc. Lần sau, bạn bắt đầu lại. Những gì bạn viết mười năm trước và những gì bạn viết hôm nay không biết đến nhau.
Rễ nhận thức giải quyết vấn đề này.
Tháng 3 năm 2024, bạn viết một bài với một phán đoán: 'AI thay thế công nhân dây chuyền sản xuất nội dung, không phải người sáng tạo nội dung. Công nhân dây chuyền không tạo ra ý kiến; họ chỉ thực thi định dạng.'
Tháng 7 năm 2026, bạn đang viết về kho kiến thức. AI tự động kéo lên phán đoán đó từ hai năm trước và nói với bạn: Bạn đã nói điều này hồi đó, và nó có thể hỗ trợ cho luận điểm chính hôm nay của bạn – 'Một người có kho kiến thức giống như có một đội ngũ do AI điều khiển.'
Nó không phải là một danh sách 'đọc liên quan' hời hợt. Đó là sự hỗ trợ lập luận thực sự. Khi bạn nói nó, trong bối cảnh nào, nó liên quan thế nào đến chủ đề hôm nay, và chuỗi bằng chứng kết nối ra sao. Giống như một trợ lý nghiên cứu không bao giờ rời đi, mỗi lần bạn viết một cái, nó lưu trữ một cái cho bạn. Mười năm sau, bạn có một phả hệ nhận thức hoàn chỉnh, thấy cách bạn hiểu những điều này từng bước một.
Đây không phải là tưởng tượng. Tôi đã thử nghiệm nó trong hệ thống viết của riêng mình.
Tôi có một file kế hoạch sáng tạo trong thư mục làm việc của mình. Một lần, khi tôi yêu cầu AI tạo một hình ảnh bìa, nó chủ động hỏi: Bạn có muốn liên kết cái này với kế hoạch sáng tạo không? Sau đó, nó tự động đọc các thẻ quan điểm của tất cả các bài viết trước đây để tìm tài liệu lập luận phù hợp cho bài viết hôm đó. Cảm giác đó thật khó tả. Nó không phải là 'AI thông minh quá,' mà là 'Tôi đã nghĩ về nhiều thứ trong ba năm qua đến nỗi chính tôi cũng quên mất.'
Bạn quên những gì bạn đã nói, nhưng nó thì không. Bạn quên những sự thật bạn nhận ra hai năm trước, nhưng nó nhớ cho bạn. Điều duy nhất bạn cần làm là tiếp tục chôn những thứ mới vào đất. Rễ sẽ tự mọc; bạn chỉ cần chịu trách nhiệm cho việc sống.
Một người, Một máy, Một đội ngũ
Quay lại câu hỏi đầu tiên. Làm thế nào để bàn giao một dự án hoàn chỉnh trong 7 giờ?
Câu trả lời bây giờ chắc đã rõ.
Vốn gen kỹ thuật đang chạy. Tài sản code được mô-đun hóa và ánh xạ có nghĩa là AI không viết từ đầu; nó tái tổ hợp các gen hiện có. Giống như Lego, các mảnh ghép đã có sẵn trong kho của bạn; AI chỉ cần lắp ráp chúng theo cách khác. Bạn đã tiết kiệm trong ba năm chỉ cho khoảnh khắc này.
Đất dữ liệu sống đang chạy. Kinh nghiệm và phán đoán cá nhân không thể thay thế đảm bảo việc bàn giao không phải là một mẫu chung chung. Khách hàng không mua code; họ mua kinh nghiệm được đóng gói của bạn. Cùng một yêu cầu, người khác bàn giao code; bạn bàn giao một giải pháp có thể vượt qua kiểm toán, được xin cấp phép và thương mại hóa. Sự khác biệt về giá nằm trong đất của bạn.
Rễ nhận thức đang chạy. Các kết nối nhận thức xuyên thời gian có nghĩa là những tích lũy trong quá khứ tự động được sử dụng cho hiện tại. Bạn sẽ không rơi vào cùng một cái bẫy hai lần. Lần đầu bạn rơi, AI đã ghi lại. Lần thứ hai bạn đi qua, nó nhắc bạn: Bạn đã rơi ở đây trước đây; đi vòng quanh.
Ba tầng của hệ sinh thái đang chạy đồng thời. Một người vận hành, nhưng về bản chất, một đội ngũ đang bàn giao.
Và phương trình này sẽ chỉ ngày càng khuếch đại. Các công cụ front-end đang bùng nổ. Google Stitch, Figma AI, nhiều trình tạo demo khác nhau – bạn thậm chí không cần biết cách viết code front-end để tạo một nguyên mẫu tương tác. Hiệu ứng của mọi nút bấm và logic chuyển trang đều được đánh dấu rõ ràng. Sau đó, demo cộng với hợp đồng cộng với tài liệu phát triển được ném cho AI. Phần còn lại chỉ là chờ đợi.
Tương lai của dịch vụ cá nhân trông như thế này: Một mục trên Xianyu, một mini-program WeChat và một máy chủ AI tại nhà. Khách hàng đặt hàng trên mini-program, máy chủ chạy AI và việc bàn giao được hoàn thành tự động. Một máy chủ với 128GB RAM chạy suy luận cục bộ và workflow ComfyUI, tạo ra một hình ảnh trong 3 giây. Với bảng điều khiển Pagoda được triển khai và tên miền được phân giải trên Cloudflare, AI viết plugin để quản lý triển khai tự động.
Một dây chuyền sản xuất hoàn chỉnh. Một người. Một máy.
Đây không phải khoa học viễn tưởng. Phần cứng đã ở đây, và các công cụ đã trưởng thành. Điều còn thiếu? Không phải công nghệ; mà là hệ sinh thái kiến thức của bạn vẫn chưa được xây dựng. Vốn gen của bạn vẫn còn rải rác, đất của bạn vẫn là vùng đất hoang, và rễ của bạn vẫn chưa bắt đầu bám vào.
Ba việc bạn có thể bắt đầu làm hôm nay
Đừng chờ đợi. Bạn càng sớm xây dựng hệ sinh thái kiến thức, lãi kép càng lớn. Bạn có thể làm ba việc hôm nay.
Đầu tiên: Dành một giờ để ánh xạ các dự án code của bạn. Đừng đặt mục tiêu hoàn hảo. Chỉ cần liệt kê các dự án bạn đã làm, công nghệ đã sử dụng, vấn đề đã giải quyết và các mô-đun có thể tái sử dụng. Nó chỉ là một bảng. Khi xong, bạn sẽ nhận ra rằng mặc dù bạn nghĩ mình đã viết mười dự án, nhưng các mô-đun cốt lõi chỉ là bốn hoặc năm cái đó, chỉ khác lớp vỏ bên ngoài.
Thứ hai: Tạo một kênh nguyên liệu chỉ cho riêng bạn. Telegram, WeChat File Transfer, Ghi chú – bất cứ thứ gì cũng được. Từ hôm nay, khi bạn thấy điều gì thú vị, hãy ném nó vào. Không cần phân loại hay gắn thẻ; chỉ cần ném nó vào trước. Bạn sẽ cảm ơn tôi trong một tháng.
Thứ ba: Tìm một bài viết bạn đã viết trong quá khứ và đọc lại. Chọn ra các quan điểm và xem liệu chúng có thể hỗ trợ cho điều bạn muốn viết tiếp theo không. Nếu có, bạn đã bắt đầu có rễ nhận thức của riêng mình. Nếu không, điều đó có nghĩa là công việc trước đây của bạn đã bị vứt bỏ sau khi viết. Từ hôm nay, đừng vứt bỏ bất cứ thứ gì.
Model hết hạn, Đất thì không
Tôi đã thấy quá nhiều người lo lắng. Model cập nhật, kỹ thuật prompt trở nên lỗi thời, công cụ lặp lại. Bạn không thể bắt kịp. Bạn sẽ không bao giờ bắt kịp tốc độ cập nhật công cụ, và bạn không nên cố gắng.
Nhưng hãy nghĩ về một điều.
Model thay đổi. Công cụ bị thay thế. Phong cách prompt thay đổi hàng tháng. Một kỹ thuật prompt từ một năm trước có khả năng vô dụng ngày hôm nay. Chỉ có dữ liệu của bạn là của bạn.
Sự tích lũy code của bạn. Lịch sử trò chuyện của bạn. Các quan điểm đang tiến hóa của bạn. Những cái bẫy bạn đã mắc phải. Những bài báo bạn đã đọc. Những sản phẩm bạn đã chỉ trích. Những cuộc tranh luận bạn đã có với khách hàng. Một sự thật bạn nhận ra lúc 3 giờ sáng. Một câu bạn đã ghi lại khi lái xe.
Những thứ này không hết hạn. Không ai có thể phát hành một 'phiên bản mới' khiến dữ liệu của bạn trở nên vô hiệu. Chúng là tài sản cá nhân không thể thay thế của bạn, ngày càng có giá trị theo thời gian.
Một kho kiến thức không phải được chất đống; nó được nuôi dưỡng. Những gì bạn cho nó ăn mỗi ngày quyết định hệ sinh thái AI của bạn có thể phát triển thành gì trong ba năm.
Một số người cho nó ăn dấu trang. Trong ba năm, AI chỉ có thể giúp họ tìm kiếm trang web, và họ thậm chí có thể chưa đọc những gì nó tìm thấy.
Những người khác cho nó ăn dữ liệu sống. Trong ba năm, AI giúp họ bàn giao, sáng tạo và ra quyết định. Họ đang nhâm nhi tách trà trong khi AI chạy.
Hai cuộc sống. Sự khác biệt là những gì bạn bắt đầu chôn ngày hôm nay.
Bạn đang cho nó ăn gì?
