Hướng dẫn toàn tập về pstack Phần 1

Trong loạt bài viết này, tôi sẽ chỉ cho bạn cách tôi sử dụng pstack, bộ kỹ năng cá nhân của tôi để thực hiện công việc kỹ thuật một cách nghiêm ngặt. Nó đã cho phép tôi đưa 2.000 PR vào sản xuất mỗi tháng với độ tin cậy cao.

Cá nhân tôi chưa bao giờ đặt quá nhiều trọng tâm vào số dòng code hay số lượng PR mà tôi đã hoàn thành. Trước thời đại agent, không ai quan tâm, và điều đó hoàn toàn đúng, vì năng suất thô không phải lúc nào cũng đồng nghĩa với chất lượng hay kết quả hữu hình cho người dùng. Nó chỉ đơn giản là một chỉ số phù phiếm.

Nhưng tôi đã phát hiện ra trong quá trình xây dựng pstack rằng khối lượng thực sự quan trọng, đặc biệt là khi bạn có thể duy trì hoặc thậm chí tăng mức chất lượng của sản phẩm với các agent. Ví dụ, tôi bắt đầu làm việc trên Grok @Bot khoảng 2 tháng trước, khi nó vẫn còn trong giai đoạn đầu và codebase còn mới nhưng đã bắt đầu phát triển. Bất chấp việc đội ngũ đang lớn mạnh và hiện đang đưa hàng trăm PR mỗi ngày vào codebase của Grok @Bot, pstack đã cho phép tôi giữ chất lượng code cao cho tất cả mọi người khi tôi liên tục giám sát code, tái cấu trúc, thêm các lint và kiểm tra mới, đồng thời cũng làm việc trên các tính năng.

https://x.com/poteto/status/2090546476464451907

https://x.com/poteto/status/2078527882499150286

Trở thành người làm vườn và bảo trì cho Grok @Bot là điều tôi chỉ có thể làm được nhờ pstack. Đà phát triển ban đầu của chúng tôi sau khi xây dựng nguyên mẫu rất cao và nhiều người đã tham gia vào đội ngũ. Tôi đã có một cơ hội quan trọng để tái cấu trúc toàn bộ codebase, trong khi nó đang được xây dựng và mở rộng mà không có thời gian chết, thành một thứ có nền tảng vững chắc. Một codebase chất lượng cao có thể mở rộng bất kể có bao nhiêu kỹ sư (và quan trọng nhất là cả những người không phải kỹ sư) đóng góp vào nó. Tất cả công việc này đòi hỏi tôi phải tái cấu trúc và cải thiện nền tảng của Grok Bot trong khi nó đang được xây dựng, và bạn chỉ có thể làm điều đó khi nền tảng có thể theo kịp số lượng đóng góp.

Grok Bot là một trong những ứng dụng AI desktop hiệu quả và mạnh mẽ nhất trên thị trường

Bằng chứng nằm ngay trong chính Grok @Bot. Trong vài tuần tới, tôi sẽ cho bạn biết mọi thứ bạn cần biết để có thể xây dựng và duy trì một ứng dụng chất lượng cao bằng pstack.

Phần 1 – Xác minh là tất cả những gì bạn cần

Kỹ năng quan trọng nhất cần có trong bộ công cụ của bạn là một kỹ năng xác minh chất lượng cao. Kỹ năng này quan trọng đến mức tôi nghĩ về nó giống như cơ sở hạ tầng quan trọng hơn là "chỉ" một kỹ năng. Một kỹ năng tốt sẽ khuếch đại đầu ra của toàn bộ đội ngũ của bạn, bao gồm cả những người không phải kỹ sư. Nếu làm tốt, bạn sẽ tăng đầu ra của toàn bộ đội ngũ lên gấp 100-1000 lần.

Nếu bạn chưa quen với thuật ngữ này, xác minh có nghĩa là một agent có thể tự xác minh công việc của chính nó. Nó có thể tiếp tục cho đến khi hoàn thành nhiệm vụ, bởi vì giờ đây nó có thể tự khép kín vòng lặp mà không cần bạn làm điểm nghẽn. Nếu bạn muốn biết thêm về câu chuyện tôi đã tạo ra kỹ năng xác minh đầu tiên cho Cursor như thế nào, hãy xem bài viết trước của tôi Loops You Can Trust.

Cùng nhau xây dựng một kỹ năng xác minh

Để bắt đầu, hãy cài đặt pstack và sau đó chạy /create-verification-skill. Tôi cũng khuyên bạn nên thêm Dr Eggbot, bot giúp bạn tạo ra các bot chất lượng cao, vào danh sách của mình. Dr Eggbot được tích hợp sẵn trong pstack. Nó sẽ dạy các bot viết code cách sử dụng nó, và nó cũng có thể tạo ra các bot không viết code với cùng một sự nghiêm ngặt.

Bạn có thể yêu cầu Dr Eggbot tạo một bot kỹ sư cho bạn, sau đó bạn có thể yêu cầu bot đó chạy /create-verification-skill và thiết lập một quy trình hàng ngày để chạy /maintain-verification-skill.

yêu Dr Eggbot

Trong khi quá trình đó chạy, hãy cùng tôi xem xét kỹ năng này làm gì và nó tạo ra một kỹ năng xác minh chất lượng cao cho bạn như thế nào.

Tôi đã chắt lọc tất cả các kỹ năng xác minh mà chúng tôi sử dụng để xây dựng Grok @Bot và Cursor vào kỹ năng này như một loại siêu kỹ năng. Nó dạy agent của bạn cách tạo ra một kỹ năng chất lượng cao cho ứng dụng của riêng bạn.

Đây là lúc việc lựa chọn tech stack trở nên quan trọng. Ví dụ, nếu bạn đang xây dựng một ứng dụng bằng Electron hoặc cho web, bạn có thể tận dụng các công cụ gỡ lỗi phong phú có sẵn trong hệ sinh thái JS. Ví dụ, Chrome DevTools Protocol (CDP) cho phép bạn sử dụng cùng một công cụ có sẵn trong công cụ dành cho nhà phát triển của trình duyệt. Hoặc nếu bạn đang xây dựng một ứng dụng iOS, hãy tận dụng trình giả lập.

Về mặt lý tưởng, bạn muốn có khả năng tương tác với ứng dụng của mình, gỡ lỗi nó, lấy dấu vết hiệu suất (perf traces) và bất kỳ công cụ gỡ lỗi và phát triển nào khác mà bạn thường sử dụng nếu bạn đang phát triển ứng dụng bằng tay. Nếu bạn không có môi trường runtime phong phú để tận dụng, bạn có thể cần yêu cầu agent của mình tạo công cụ cho bạn (ví dụ: sử dụng lldb, hoặc một gói tùy chỉnh chạy như một sidecar trong môi trường dev), hoặc chỉ đơn giản là sử dụng những gì bạn có sẵn.

Cá nhân tôi cảm thấy rằng xác minh bằng agent quan trọng đến mức tôi thực sự sẽ đề xuất xây dựng các công cụ gỡ lỗi phong phú của riêng bạn, hoặc thậm chí chọn một tech stack khác, để có được những lợi thế không công bằng và năng suất cực cao trong việc xây dựng phần mềm. Như tôi đã đề cập trước đó, việc cho các agent khả năng tự xác minh công việc của chúng sẽ mở khóa cho mọi người trong tổ chức của bạn khả năng đóng góp và xác nhận rằng các thay đổi của họ thực sự hoạt động. Tech stack của bạn càng khó gỡ lỗi và kiểm soát bao nhiêu, thì việc sử dụng các agent một cách hiệu quả càng khó khăn bấy nhiêu.

Làm cho nó có thể tái tạo (Reproducible)

Trong pstack, chúng tôi có một nguyên tắc gọi là "Build the Lever". Điều này có nghĩa là, trong bối cảnh tạo ra một kỹ năng, chúng tôi ưu tiên cung cấp các công cụ cho agent hơn là chỉ markdown. Đối với các kỹ năng xác minh, điều này có nghĩa là tạo ra một CLI nhỏ để viết kịch bản tương tác và gỡ lỗi ứng dụng của bạn trong một tiện ích nhỏ, thân thiện với agent. Điều này có nghĩa là các agent tiêu thụ ít token hơn khi cố gắng thực hiện một tác vụ (chạy một lệnh CLI thay vì viết một script dùng một lần để nhấp vào một thứ gì đó), và làm cho kỹ năng xác minh của bạn có thể tái tạo và kiểm thử được nhiều hơn.

Đây là một ví dụ giả định về một CLI mà agent của bạn có thể tạo cho một ứng dụng Electron:

1# health
2node .cursor/skills/verify-atlas/control-atlas.mjs doctor
3
4# open a blank thread and send
5node .cursor/skills/verify-atlas/control-atlas.mjs new-session
6node .cursor/skills/verify-atlas/control-atlas.mjs send "list open tasks in this project"
7
8# keyboard path
9node .cursor/skills/verify-atlas/control-atlas.mjs press "Meta+KeyN"
10
11# accessibility snapshot of the live UI
12node .cursor/skills/verify-atlas/control-atlas.mjs snapshot
13
14# screenshot for evidence
15node .cursor/skills/verify-atlas/control-atlas.mjs screenshot /tmp/atlas-proof.png
16
17# wait for streaming / layout to settle
18node .cursor/skills/verify-atlas/control-atlas.mjs wait-settle
19
20# flip a feature flag for the session
21node .cursor/skills/verify-atlas/control-atlas.mjs feature-flag rooms_v2 on

Giờ đây, tất cả các agent có thể sử dụng CLI này để nhanh chóng điều hướng và gỡ lỗi ứng dụng của bạn. Bạn cũng sẽ muốn bắt đầu suy nghĩ về trải nghiệm dev (dev experience) khi xây dựng ứng dụng của mình:

• tạo dữ liệu cho cơ sở dữ liệu dev (seeding a dev database)
• cách xử lý xác thực (auth), người dùng thử nghiệm (test users), các lệnh gọi API đến môi trường thử nghiệm/staging
• cài đặt và khởi chạy môi trường dev của bạn một cách nhất quán

Tất cả những điều này có lẽ bạn đã từng phải nghĩ đến khi tự mình viết code. Vì vậy, hãy coi đây là tiện ích chính của các agent để thực hiện công việc dev trên ứng dụng của bạn. Hãy duy trì và kiểm thử nó thật tốt!

Một số lệnh ví dụ khác mà bạn có thể muốn xem xét:

1- **Kiểm tra (Inspection):** `info`, `snapshot`, `screenshot`, `components`
2- **Điều hướng (Navigation):** `home`, `new-session`, `select-project`, `select-runtime`, `scroll`
3- **Tương tác (Interaction):** `send`, `click`, `click-xy`, `aria-click`, `type`, `press`, `eval`, `upload-image`, `add-context`, `feature-flag`
4- **Hiệu suất (Performance):** `trace`, `profile`, `record`, `perf-metrics`, `wait-settle`
5- **Luồng dữ liệu (Streaming):** `console`, `network-log`, `network-summary`
6- **Sức khỏe & dọn dẹp (Health & cleanup):** `doctor`, `cleanup`, `watch --restart`

Khi bạn đã có thiết lập cơ bản này, bạn sẽ bắt đầu thấy sự cải thiện lớn ở các agent của mình. Chúng sẽ có thể điều hướng xung quanh và gỡ lỗi ứng dụng của bạn một cách dễ dàng.

Tôi khuyên bạn nên dành thời gian ở đây để làm cho CLI này tốt và không có lỗi trước khi làm bất cứ điều gì nâng cao hơn. Bạn cũng sẽ muốn suy nghĩ về (hoặc yêu cầu agent của bạn) thiết kế một CLI thân thiện với agent. Có rất nhiều tài nguyên trực tuyến mà bạn có thể chỉ dẫn cho agent của mình, nhưng các thuộc tính chính tôi thích là:

• API dễ kết hợp - hãy nghĩ về triết lý mô-đun sâu (deep modules) của John Ousterhout
• bất kỳ lệnh nào có tác dụng phụ có khả năng gây hại nên có tùy chọn --dry-run
• sử dụng các lệnh con (subcommands) để dần dần tiết lộ chức năng thay vì tất cả cùng một lúc
• thông báo lỗi nên rất mô tả và cho agent biết nó nên làm gì thay thế
• văn bản --help phong phú
• đầu ra được trả về ở dạng máy có thể đọc được (ví dụ: JSON)

Tăng tốc với tính song song nhờ Cloud Agents thay vì worktrees

Khi bạn đã đạt được một số thành công khi chạy kỹ năng xác minh của mình để hoàn thành một vài PR, bạn có thể bắt đầu tự hỏi liệu mình có thể song song hóa nhiều hơn không. Ví dụ, nếu một agent giờ đây có thể nhận lời nhắc của bạn và chủ yếu đưa nó đến trạng thái có thể merge, điều đó không giải phóng bạn để chạy nhiều agent hơn sao?

Bản năng đầu tiên của bạn sẽ là thêm hỗ trợ worktree, nghĩa là các agent của bạn có thể sử dụng git để tạo một bản sao có theo dõi của repo, nơi chúng có thể thực hiện các thay đổi một cách riêng biệt với bản checkout chính. Về mặt lý thuyết, điều này cho phép bạn chạy nhiều agent cùng một lúc mà không làm các thay đổi của chúng chồng chéo lên nhau.

Tôi khuyên bạn không nên làm điều này. Thứ nhất, nó sử dụng rất nhiều dung lượng lưu trữ và tài nguyên trên máy của bạn. Bạn có thể chạy tối đa 10 agent song song với worktrees tùy thuộc vào kích thước repo và sức mạnh máy tính của bạn. Nhưng có một cách tốt hơn nhiều!

Cloud agents của Cursor là các agent chạy trên đám mây, trên cơ sở hạ tầng của Cursor. Các agent này có quyền truy cập vào một máy tính thực, nghĩa là chúng có thể cài đặt các phụ thuộc, chạy ứng dụng của bạn, quay video và chụp ảnh màn hình, và tương tác với ứng dụng của bạn như một người dùng thực sự. Nếu bạn đã đầu tư đủ vào bước trước để làm cho trải nghiệm dev của mình tốt, thì việc thiết lập cloud agents sẽ không phải là một gánh nặng quá lớn. Khi bạn thiết lập môi trường đám mây lần đầu tiên, chúng tôi sẽ gửi một agent để giúp bạn thiết lập và chạy nó một cách chính xác. Sau bản build đầu tiên, chúng tôi chụp một snapshot, có nghĩa là các lần chạy cloud agent tiếp theo sẽ luôn khởi động nhanh chóng.

Tôi thực sự khuyên bạn nên dành thời gian để thiết lập cloud agents, vì nó mở ra một sự gia tăng lớn về năng suất nhờ tính song song. Trong một bài viết sau, tôi sẽ chỉ cho bạn cách tôi chạy hàng trăm subagent song song trên đám mây! Nhưng bây giờ, hãy thiết lập môi trường của bạn và đưa nó đến trạng thái mà bạn có thể bắt đầu cảm thấy tự tin về việc chạy tất cả các agent của mình trên đám mây.

Giữ cho các agent thông minh với Feature Maps

Khi ứng dụng của bạn trở nên phức tạp hơn, các agent cần nhiều hướng dẫn hơn để có thể tìm thấy các tính năng và tương tác với chúng. Để làm điều này, tôi đã nghĩ ra một thứ mà tôi gọi là Feature Map. Đúng như tên gọi, nó là một bản đồ có thể tìm kiếm dễ dàng về tất cả các tính năng có sẵn trong ứng dụng của bạn, chức năng của chúng và cách truy cập chúng từ góc nhìn của người dùng.

Đây là một ví dụ về Feature Map mà tôi đã chuẩn bị cho một ứng dụng giả định tên là Atlas. Nó chỉ là một vài file markdown được đề cập trong SKILL.md của kỹ năng xác minh.

Bạn có thể đặt file này ở bất cứ đâu, nhưng trong /create-verification-skill, chúng tôi tự động tạo một thư mục references/features cùng với một file README.md. File readme chính là bản đồ: một tổng quan cấp cao về tất cả các tính năng chính có sẵn, kèm theo các liên kết đến các chi tiết cụ thể. Một tính năng ví dụ trông như thế này:

1# Preferences (Tùy chọn)
2
3Lớp phủ tùy chọn toàn màn hình và tập hợp tab của nó.
4
5## Các tính năng con (Sub-features)
6
7- settings-overlay: lớp phủ toàn màn hình được mở từ bánh răng hoặc Cmd/Ctrl+,
8- settings-nav: thanh điều hướng bên trái của các tab (General, Appearance, Models, Plan & Usage, ...).
9- settings-search: tìm kiếm trong lớp phủ (Cmd/Ctrl+K khi settings đang mở).
10- theme-picker: kiểm soát chủ đề nhanh trên Appearance.
11
12## Cách truy cập (từ góc nhìn người dùng)
13
14Nhấp vào bánh răng bên cạnh hình đại diện tài khoản, hoặc nhấn Cmd/Ctrl+,. Chọn một tab từ thanh điều hướng bên trái. Nhập vào hộp tìm kiếm tùy chọn để nhảy đến. Escape hoặc nút đóng sẽ tắt.
15
16## Điều khiển nó bằng control-atlas
17
18bash
19node .cursor/skills/verify-atlas/control-atlas.mjs press "Meta+Comma"
20node .cursor/skills/verify-atlas/control-atlas.mjs snapshot
21node .cursor/skills/verify-atlas/control-atlas.mjs press "Escape"
22
23- Gốc lớp phủ: tìm một hộp thoại/vùng có tên Preferences trong cây trợ năng (a11y tree).
24- Tab: nhấp bằng tên hiển thị. Plan & Usage có thể không có đối với một số trạng thái tài khoản.
25- Trong khi settings đang mở, Cmd/Ctrl+K là tìm kiếm tùy chọn, không phải bảng màu toàn cục (xem `multi-surface-journeys.md`).
26
27## Các lưu ý (Gotchas)
28
29- Đóng settings giữa chừng có thể khiến focus không ở đâu hữu ích. `new-session` hoặc `home` sẽ khôi phục.
30- Một số tab bị giới hạn bởi quyền (entitlement-gated). Bỏ qua với một lý do tài khoản rõ ràng.

Đừng lo lắng về việc tự viết những thứ này! Khi bạn chạy /create-verification-skill, agent của bạn sẽ tự động xem xét ứng dụng của bạn, lập danh mục mọi thứ và tạo các tài liệu tham khảo này cho bạn.

Feature Map, khi kết hợp với CLI, là một trong những lý do chính khiến các kỹ năng xác minh của pstack rất tốt. Các agent giờ đây có ngữ cảnh về mọi tính năng và cách truy cập nó, tiết kiệm token quý giá trong cửa sổ ngữ cảnh của chúng và dạy cho chúng chính xác nó dùng để làm gì và làm thế nào để đến đó.

Bạn có thể coi Feature Map như một dạng "bộ nhớ vật chất hóa" (materialized memory). Nếu bạn đã sử dụng agent một thời gian, có lẽ bạn đã quen với khái niệm bộ nhớ - thông thường chúng có thể được lưu trữ dưới dạng các file markdown đơn giản (ví dụ: một kho Obsidian), hoặc thậm chí một thứ gì đó phức tạp hơn như cơ sở dữ liệu vector. Cá nhân tôi nghĩ rằng codebase của bạn là dạng bộ nhớ tối thượng. Code là sự phản ánh của quá trình ra quyết định mà bạn và nhóm của bạn đã thực hiện và đại diện cho nguồn sự thật về những gì đã xảy ra và mọi thứ thực sự hoạt động như thế nào. Feature Map chỉ là một dạng nhỏ gọn hơn của điều đó, được thiết kế để tiết kiệm token. Và bởi vì nó chỉ là markdown bên trong một kỹ năng, tất cả mọi người đóng góp vào codebase của bạn đều được hưởng lợi từ bộ nhớ dùng chung này.

Điều này có nghĩa là việc duy trì kỹ năng xác minh là thực sự quan trọng. Tôi khuyên bạn nên chạy /maintain-verification-skill ít nhất một lần mỗi ngày để đảm bảo rằng các agent của bạn luôn có thông tin mới nhất về việc điều khiển ứng dụng của bạn. Bạn cũng có thể thấy, khi bạn sử dụng kỹ năng xác minh nhiều hơn, các agent sẽ tự động cập nhật chúng khi chúng làm việc trên ứng dụng của bạn. /maintain-verification-skill sẽ bắt kịp bất cứ điều gì bị bỏ sót.

Cách sử dụng kỹ năng xác minh của bạn

Để tham khảo, đây là một ví dụ về kỹ năng xác minh được tạo cho một ứng dụng giả định: https://github.com/poteto/verification-skill-example. Nhắc lại, hãy chạy /create-verification-skill để tạo một kỹ năng, bao gồm một CLI cơ bản và Feature Map.

Đây là cách tôi thường sử dụng nó với pstack.

Đầu tiên, tất nhiên, là bắt đầu lời nhắc của bạn bằng /poteto-mode. Nếu bạn đang sử dụng pstack thông qua Cursor, bạn cũng có thể nhấn Opt + Enter thay vì chỉ Enter khi bạn tự động hoàn thành /poteto-mode - thao tác này sẽ thêm kỹ năng như một Custom Mode, chế độ này sẽ ghim kỹ năng để agent của bạn nhận được lời nhắc sử dụng kỹ năng đó trong mỗi lượt mới.

Gõ /poteto-mode và nhấn Opt + Enter để ghim nó như một Custom Mode

Trong Grok @Bot, hãy cài đặt plugin, sau đó gõ /poteto-mode.

Bạn cũng có thể sử dụng pstack trong Grok Bot!

Ví dụ: Xây dựng các tính năng mới

Để xây dựng các tính năng mới, tôi thường sử dụng kỹ năng xác minh cùng với /poteto-mode để yêu cầu agent xác minh công việc của nó. Ví dụ, tôi có thể đưa ra lời nhắc như:

/poteto-mode build <mô tả tính năng, bất kỳ ngữ cảnh hữu ích nào>. sử dụng /control-app để xác minh các thay đổi của bạn và cho tôi xem video cùng ảnh chụp màn hình làm bằng chứng

Với /control-app là kết quả của /create-verification-skill. Trong Grok @Bot, tôi sẽ đưa ra lời nhắc như:

tạo một cloud agent để sử dụng /poteto-mode nhằm xây dựng <mô tả tính năng, bất kỳ ngữ cảnh hữu ích nào>. sử dụng /control-app để xác minh các thay đổi của bạn và cho tôi xem video cùng ảnh chụp màn hình làm bằng chứng

Sự khác biệt nhỏ ở đây là trong Grok @Bot, bạn yêu cầu bot của mình tạo một cloud agent thay vì tự mình thực hiện công việc. Lý do chính tôi thích làm điều này là vì nó giải phóng bot của bạn để làm những việc khác và giữ cho cửa sổ ngữ cảnh của nó sạch sẽ. Theo nghĩa đó, tôi nghĩ về các bot của mình nhiều hơn như những người điều phối, những người quản lý và giám sát các cloud agent. Cloud agent cũng có nghĩa là bạn có thể tận dụng toàn bộ các mô hình có sẵn trong Cursor, vốn có máy tính riêng của chúng, vì vậy máy tính của bot bạn vẫn rảnh để làm những việc khác.

Ví dụ: Công việc về hiệu suất (Perf work)

tạo một cloud agent để sử dụng /poteto-mode nhằm cải thiện thời gian tải ban đầu của ứng dụng của chúng ta. đầu tiên, sử dụng /control-app để lấy dấu vết (trace) của trạng thái hiện tại và xác định các cơ hội cải thiện. sau đó thực hiện một bản sửa lỗi có mục tiêu và sử dụng /control-app +

/swarm để xác nhận kết quả

/swarm là một trong những kỹ năng tốt nhất để kết hợp với kỹ năng xác minh của bạn. Nó phân tán bất kỳ số lượng cloud agent nào để chạy kỹ năng xác minh của bạn, vì vậy bạn có thể làm những việc như xác nhận một cải thiện hiệu suất với kích thước mẫu đủ lớn, hoặc kiểm tra ngẫu nhiên (fuzz) ứng dụng của bạn để đảm bảo bạn không làm hỏng hoặc thoái lui (regress) bất cứ điều gì.

Ví dụ: Tự động tái tạo báo cáo của người dùng

Khi bạn hài lòng với kỹ năng xác minh của mình, bạn có thể đặt chúng bên trong các quy trình (routines) của Grok @Bot, hoặc Cursor Automations. Các quy trình và tự động hóa cho phép bạn chạy mọi thứ theo lịch trình hoặc kích hoạt bất cứ khi nào một sự kiện xảy ra.

Ví dụ: nếu bạn chuyển tiếp phản hồi của người dùng vào Slack và/hoặc có kênh phản hồi nội bộ của riêng mình, bạn có thể để các bot của mình lắng nghe mọi báo cáo và tự động cố gắng tái tạo chúng bằng một cloud agent. Nếu kỹ năng xác minh và Feature Map của bạn đủ tốt, bạn thậm chí có thể quyết định tự động sửa lỗi luôn.

Có một lý do tôi đã nói trước đó rằng xác minh là một trong những kỹ năng quan trọng nhất trong bộ công cụ của bạn. Nó cung cấp cho bạn một nền tảng để xây dựng các kỹ năng và quy trình mới trên đó. Và quan trọng nhất, mọi người trong nhóm của bạn đều được hưởng lợi.

Đầu tư vào kỹ năng xác minh của bạn

Khi bạn đã tạo kỹ năng xác minh của mình, hãy giữ cho nó sắc bén với /maintain-verification-skill. Hãy tiếp tục cải thiện CLI và đầu tư vào kỹ năng này như thể bạn đầu tư vào cơ sở hạ tầng quan trọng. Bạn thậm chí có thể muốn thiết lập một ca trực (oncall rotation) cho nó - đó là tầm quan trọng của nó để mở khóa năng suất 100-1000 lần cho nhóm của bạn.

Kỹ năng này là nền tảng cho nhiều kỹ năng khác mà chúng ta sẽ đề cập trong hướng dẫn về pstack, và nó kết hợp một cách tuyệt vời với tất cả chúng.

• pstack: https://x.ai/bot/plugin/9717366 (liên kết github
• Dr Eggbot: https://x.ai/bot/93gOz3op1UQdBdbekQFLK

Tôi khuyên bạn nên thêm Dr Eggbot, bot giúp bạn tạo ra các bot chất lượng cao, vào danh sách của mình. Dr Eggbot được tích hợp sẵn trong pstack. Nó sẽ dạy các bot viết code cách sử dụng nó, và nó cũng có thể tạo ra các bot không viết code với cùng một sự nghiêm ngặt.

Bạn có thể yêu cầu Dr Eggbot tạo một bot kỹ sư cho bạn, sau đó bạn có thể yêu cầu bot đó chạy /create-verification-skill và thiết lập một quy trình hàng ngày để chạy /maintain-verification-skill.

Cảm ơn bạn đã đọc và hãy đón chờ Phần 2!