Đồng sáng lập OpenAI. Giáo sư Stanford. Một trong những kỹ sư đáng tin cậy nhất còn sống. Ông ấy không dùng prompt bí mật. Ông ấy dùng một hệ thống.
Dưới đây là 7 mẹo thực tế của ông ấy – không phô trương, không dài dòng.
Hãy hình dung thế này.
11 giờ đêm. Bạn đã nhìn chằm chằm vào cùng một cửa sổ chat AI suốt hai tiếng đồng hồ. Bạn đã diễn đạt lại cùng một yêu cầu theo sáu cách khác nhau. Bạn đã thử lịch sự, thẳng thừng, cụ thể, mơ hồ. Bạn đã copy-paste ba "prompt thần kỳ" khác nhau từ một anh chàng nào đó trên X, người thề rằng template của anh ta làm cho Claude "thông minh hơn gấp 10 lần."
Chẳng có cách nào hoạt động như bạn mong đợi. Đầu ra hoặc quá chung chung, sai cấu trúc, hoặc tự tin sai về điều bạn đã nói với nó hai mươi phút trước – ngay trong cùng cuộc trò chuyện này.
Bạn đóng tab. Bạn sẽ thử lại vào ngày mai. Có thể là một mô hình khác. Có thể là một prompt khác. Có thể bạn chỉ chưa giỏi việc này thôi.
Đây là sự thật khó chịu: vấn đề có lẽ không phải là mô hình. Và chắc chắn không phải là prompt.
Trong khi hầu hết mọi người liên tục điều chỉnh cách diễn đạt, săn lùng câu lệnh hoàn hảo, hoặc mua thêm một khóa học "năng suất AI" nữa – một nhóm nhỏ người đã âm thầm nhận ra rằng vấn đề chưa bao giờ là prompt cả.
Vấn đề là mọi thứ xung quanh prompt.
Bối cảnh. Bộ nhớ. Cấu trúc. Quy trình làm việc.
Andrej Karpathy là một trong những người đó. Và không giống như hầu hết những tiếng nói trong lĩnh vực AI, ông ấy có thành tích: đồng sáng lập OpenAI, cựu trưởng bộ phận AI tại Tesla, giáo sư Stanford, một trong những kỹ sư thực sự đã xây dựng nên những hệ thống mà mọi người khác đang cố gắng "hack" bằng cách tạo prompt thông minh.
Ông ấy đã suy nghĩ về điều này lâu hơn hầu hết mọi người. Và điều ông ấy kết luận vừa hiển nhiên khi nhìn lại vừa gần như bị phớt lờ hoàn toàn trong thực tế.
Ông ấy không dùng prompt thần kỳ. Ông ấy xây dựng cơ sở hạ tầng.
Bảy thói quen. Một vài tệp đơn giản. Một nhịp làm việc cụ thể. Chỉ có vậy.
Đây chính xác là những gì ông ấy làm – và tại sao từng phần lại quan trọng.
MẸO 1: Hãy quên prompt thần kỳ đi. Vấn đề hầu như luôn là thiếu bối cảnh.
Kể từ năm 2022, các "bậc thầy kỹ thuật prompt" đã thống trị X và Instagram.
Thông điệp: học câu thần chú đúng và mô hình sẽ tuân theo.
Karpathy không đồng ý. Lý do thực sự khiến hầu hết mọi người lặp lại 100 lần và vẫn nhận được kết quả tồi? Họ hoàn toàn bỏ qua bối cảnh.
Công thức thực tế của ông ấy:
- Viết một yêu cầu tiêu chuẩn, rõ ràng
- Luôn bao gồm một ví dụ cụ thể về đầu ra tốt trông như thế nào
- Dán toàn bộ thông báo lỗi hoặc toàn bộ bối cảnh – không bao giờ cắt bớt
Đừng cắt mã hoặc văn bản của bạn để "tiết kiệm cửa sổ ngữ cảnh." Khi mô hình đoán những gì còn thiếu, nó sẽ sai. Lần nào cũng vậy.
Không có hướng dẫn bí mật nào có thể truyền bối cảnh của bạn vào đầu mô hình. Bạn phải viết nó ra.
MẸO 2: Tệp CLAUDE.md của bạn có thể đang rất tệ. Hãy kiểm tra nó ngay bây giờ.
Bạn đã copy nó từ template của người khác? Bạn đã để Claude tự viết nó cho chính nó? Vậy thì tệp đó không hoạt động vì lợi ích của bạn.
Tệp cấu hình chính của bạn phải giải thích rõ ràng năm điều:
- Bạn là ai
- Dự án là gì (chỉ khung tổng quát)
- Những gì không được động đến
- Quy ước đặt tên tệp
- Cách định dạng phản hồi
Hầu như ai cũng có tệp này. Hầu như không ai thiết lập nó đúng cách.
Trước khi bạn đổ lỗi cho mô hình là "ngu ngốc" – hãy đọc lại hướng dẫn của chính bạn cho nó.
Và nếu bạn chỉ sử dụng các công cụ AI trên trình duyệt? Bạn vẫn cần điều này. Đặt một bản tóm tắt được ghim. Nguyên tắc tương tự cũng được áp dụng.
MẸO 3: Xây dựng một hệ thống ba lớp. Đừng bắt đầu lại từ đầu mỗi phiên làm việc.
Đường ống của Karpathy:
- /raw – tài liệu nguồn thô của bạn, được đổ vào nguyên trạng
- /wiki – các trang có cấu trúc mà mô hình viết và duy trì
- CLAUDE.md – các nguyên tắc hoạt động thường trực của bạn
Nguồn mới đến → thả vào /raw → yêu cầu mô hình xử lý nó.
Đó là 30 phút tiết kiệm mỗi ngày, và lợi ích cộng dồn.
Nếu dự án của bạn kéo dài hơn vài ngày và bạn đang giải thích lại mọi thứ trong mỗi phiên làm việc mới – đó không phải là quy trình làm việc, đó là một vòng lặp.
MẸO 4: Sau mỗi câu trả lời hay – hãy lưu nó lại. Vĩnh viễn.
Thói quen mặc định: nhận được phản hồi tuyệt vời, copy kết quả, đóng tab, quên nó đi. Karpathy nói điều này đang âm thầm giết chết năng suất dài hạn của bạn. Các mô hình cần tài liệu tham khảo.
Sau mỗi phản hồi có giá trị:
"Lưu cái này thành một trang vĩnh viễn: wiki/chu-de/.md"
Sau đó, định kỳ kiểm tra lại các ghi chú của bạn để tìm các mục trùng lặp, xung đột và thông tin lỗi thời.
Bỏ qua bước này và những đầu ra AI tốt nhất của bạn sẽ âm thầm chìm đắm trong lịch sử trò chuyện. Bạn sẽ dành hàng giờ cho những tác vụ mà bạn đã giải quyết rồi.
MẸO 5: Đối với bất kỳ dự án nào kéo dài hơn một tuần – hãy thêm index.md và log.md. Không có ngoại lệ.
Hai tệp. Hai mục đích:
- index.md – một bản đồ của mọi thứ tồn tại
- log.md – một nhật ký thay đổi liên tục: ngày | loại | mô tả
Ví dụ: 28-05-2026 | tóm tắt | phân tích phỏng vấn khách hàng
Nếu bạn lập trình theo cảm hứng 1–2 giờ mỗi ngày, trong hai tuần bạn thực sự sẽ không nhớ mình đã xây dựng gì vào ngày thứ ba. Hai tệp này là lớp bộ nhớ của bạn.
MẸO 6: AI là một thực tập sinh xuất sắc nhưng không có gu thẩm mỹ. Hãy đối xử với nó như vậy.
Cách nhìn của Karpathy: các tác nhân AI là "những thực tập sinh siêu năng lực với kiến thức khổng lồ, liên tục bị ảo giác và không có chút gu thẩm mỹ nào đối với mã." Chúng cần một dây xích chặt chẽ.
Vòng lặp làm việc thực tế của ông ấy:
- Tải toàn bộ bối cảnh
- Yêu cầu 2–3 lựa chọn cho bước nhỏ tiếp theo
- Chọn một
- Đánh giá, kiểm tra, commit
- Lặp lại
Đừng bao giờ yêu cầu nó làm mọi thứ trong một prompt. Đó là cách bạn nhận được 500 dòng mã hỗn độn không thể gỡ lỗi.
MẸO 7: Một câu giúp mọi prompt nghiên cứu dễ đọc hơn gấp 10 lần.
Thêm câu này vào cuối bất kỳ prompt phân tích hoặc nghiên cứu nào:
"Cấu trúc phản hồi cuối cùng của bạn dưới dạng một tệp HTML độc lập."
Các mô hình AI kết xuất bất cứ thứ gì thành HTML sạch, dễ điều hướng trong vài giây. Thời gian đọc giảm đáng kể. Nó chỉ tốn của bạn một câu. Hãy sử dụng nó mọi lúc.
Đây là điều kỳ lạ về tất cả những điều này.
Không có mẹo nào trong số này là bí mật. Không có mẹo nào yêu cầu đăng ký trả phí, một công cụ đặc biệt, hay một khóa học 40 giờ. Tất cả, một khi bạn nhìn thấy chúng, đều hoàn toàn hiển nhiên. Tất nhiên mô hình cần bối cảnh đầy đủ. Tất nhiên bạn nên lưu những gì hoạt động. Tất nhiên một dự án cần một bản đồ và một nhật ký.
Vậy mà – hãy nhìn lại cách bạn thực sự sử dụng AI ngay bây giờ. Hãy thành thật. Có bao nhiêu trong số bảy điều này thực sự có trong quy trình làm việc của bạn hôm nay?
Hầu hết mọi người đang ở một vị trí kỳ lạ với AI. Họ tin rằng nó mạnh mẽ – họ đã thấy nó làm những điều ấn tượng – nhưng trong tay họ, nó liên tục hoạt động kém hiệu quả. Vì vậy, họ cho rằng khoảng cách là do mô hình, hoặc prompt, hoặc một số kiến thức nội bộ mà họ chưa tìm ra. Họ dành hàng giờ để tìm kiếm thủ thuật thay vì dành hai mươi phút để xây dựng nền tảng.
Toàn bộ thông điệp của Karpathy là khoảng cách không phải là về phép màu. Nó là về bộ nhớ, cấu trúc và sự gia tăng dần dần. Cung cấp cho mô hình bức tranh toàn cảnh của bạn. Lưu những gì nó xây dựng. Làm việc theo các bước nhỏ, cam kết. Mô hình không phải là nút thắt cổ chai – quy trình làm việc của bạn mới là.
Những người sẽ nhận được nhiều hơn đáng kể từ AI trong hai năm tới không phải là những người tìm ra prompt tốt nhất. Họ là những người xây dựng hệ thống tốt nhất xung quanh mô hình – thậm chí là những hệ thống đơn giản. Một thư mục /raw, một /wiki, một CLAUDE.md phù hợp, hai tệp markdown và một vòng lặp làm việc.
Đó là toàn bộ lợi thế. Nó gần như nhỏ đến mức đáng xấu hổ. Nhưng hầu như không ai đang làm điều đó.
Hãy quay lại câu chuyện ở đầu bài. Người đó lúc 11 giờ đêm, thất vọng, đóng tab – đó không phải là câu chuyện về một AI tồi. Đó là câu chuyện về một quy trình làm việc không có bộ nhớ, không có cấu trúc và không có vòng lặp gia tăng. Mô hình đã sẵn sàng để giúp đỡ. Nó chỉ không biết đủ về những gì nó đang giúp đỡ.
Bây giờ bạn đã biết những gì cần xây dựng. Bắt đầu với một tệp. Một thư mục. Một phản hồi đã lưu. Hệ thống sẽ cộng dồn nhanh chóng.
Tóm tắt
Ngừng điều chỉnh prompt. Bắt đầu xây dựng cơ sở hạ tầng. Một tệp cấu hình phù hợp, cấu trúc /raw và /wiki, các trang tham khảo vĩnh viễn, tệp index và log cho các dự án dài hạn, một vòng lặp làm việc theo các bước nhỏ và một thủ thuật HTML. Mô hình ngừng phỏng đoán – và bắt đầu thực sự giúp ích. Lợi thế không phải là một bí mật. Nó là một hệ thống. Và chỉ mất khoảng một buổi chiều để thiết lập.
Nếu điều này hữu ích – hãy đánh dấu nó lại. Bạn sẽ muốn quay lại xem.
Theo dõi @ScottyBeamIO để biết thêm những phân tích như thế này.
Không dài dòng, chỉ những gì thực sự hiệu quả.
![Các kỹ thuật sử dụng AI thiên tài của Yusuke Narita [Phiên bản lưu trữ]](/cdn-cgi/image/width=1920,quality=90,format=auto,metadata=none/https%3A%2F%2Fcms-assets.youmind.com%2Fmedia%2F1784137658627_u4bwry_HNMS89bbsAAUPJI.jpg)
