| Thứ Hai · 18 tháng 5, 2026 |
Issue № 005 |
15 phút đọc |
|
|
Bản tin tuần FindSkill
The Skill
Dành riêng cho thành viên FindSkill Pro. Những tin AI mới nhất, thật sự hữu ích cho công việc của bạn.
|
|
Bản tin dành cho thành viên Pro
|
|
|
|
Mia
Biên tập viên học AI · FindSkill.ai
|
Chào bạn, Issue 005 đến đây nhé.
Mình là Mia. Mỗi thứ Hai mình gửi bạn một bản brief về tin AI trong tuần — không jargon, không hype, không cái kiểu "10 thứ bạn BẮT BUỘC phải biết". Chỉ dành cho thành viên Pro thôi.
Tuần này Anthropic ship ba lần chồng lên nhau, mà nhìn rời ra thì lại là ba câu chuyện khác nhau. Multiagent Orchestration ngày 7/5. Agent View trong Claude Code ngày 12/5. Claude for Small Business ngày 13/5. Đọc lại ba câu vừa rồi đi, cùng một hướng đấy. AI đang chuyển từ "một thứ mình chat trong một tab" sang "nhiều thứ mình điều phối qua dashboard". Đơn vị tính đã đổi rồi.
Một câu trả lời nhanh. Tuần trước mình hỏi bạn thấy gì khi mở phần memory audit của ChatGPT. Hơn hai chục bạn trả lời lại. Cái khiến mọi người ngạc nhiên nhất gần như đều giống nhau, kiểu "mình không biết là nó đang lưu cái X", và cái X đó hầu hết là thứ model tự suy ra từ một câu mình buột miệng nói hồi tháng 3. Memory drift có thật đấy, mà lại âm thầm. Mình đang giữ những ví dụ hay nhất cho Issue 007 (số Pro guide). Cứ gửi tiếp nhé.
— Mia
|
01 |
Tin AI tuần này
Ba câu chuyện đáng để mắt tới tuần này
|
Tool Launch
Claude Code ship một dashboard để chạy nhiều agent cùng lúc. Vai trò vừa đổi xong.
Ngày 11–12/5, Anthropic phát hành Claude Code v2.1.139 kèm Agent View và lệnh `/goal`. Agent View là một dashboard nằm ngay trong CLI, cho dev chạy, theo dõi và trả lời nhiều session song song, 8 session, 15, có khi 20 nếu ví tiền cho phép. Lệnh `/goal` đi cặp với nó: bạn đặt một mục tiêu, agent tự chạy không cần dắt tay, đến bước nào cần duyệt thì nó ping bạn. Bản release còn chính thức hoá `--bg` và `/bg` cho task chạy nền. Mấy cái này không phải tính năng theo nghĩa thông thường đâu. Đây là cockpit. Một năm trước bạn chạy một Claude trong một terminal và ngồi nhìn nó làm. Tới thứ Ba tuần rồi bạn chạy một chục, và một dashboard cho bạn biết cái nào đang kẹt, cái nào xong, cái nào vừa hỏi bạn một câu.
|
Điều này có nghĩa gì với bạn
Kể cả khi bạn không code, chuyện này vẫn liên quan đấy. Pattern Claude Code ship tuần này chính là pattern mọi thứ khác sẽ ship vào quý sau. Chọn một tool bạn đang dùng thật, AI trong Notion, trợ lý trong CRM, agent ở help desk, rồi soi cùng cái hình thù đó: nhiều agent chạy song song, một dashboard để giám sát. Ở Việt Nam, FPT AI Agents đã chạy đúng layer này tại Vietcombank, MSB, Long Châu, hơn 12 triệu người dùng thường xuyên, và FPT vừa nhận giải Artificial Intelligence Excellence Awards 2026 hạng mục Agentic AI. Công việc giờ không còn là "gõ một prompt hay" nữa. Nó thành "đặt đúng mục tiêu rồi nhìn cockpit".
|
Tool Launch
Claude for Small Business ra mắt — 15 workflow dựng sẵn cắm thẳng vào QuickBooks, Stripe, HubSpot, Square, Docusign.
Ngày 13/5, Anthropic tung Claude for Small Business dưới dạng Cowork plugin, gồm 15 workflow agent dựng sẵn cộng 15 skill, từ đóng sổ cuối tháng, đòi công nợ, đối soát hoá đơn, chuẩn bị bảng lương, chạy chiến dịch marketing, review hợp đồng, đến onboarding nhân sự. Connector sẵn cho QuickBooks, PayPal, HubSpot, Canva, Docusign, Stripe, Square, Webflow, Microsoft 365 và Google Workspace. Forbes đưa tin. TechCrunch đưa tin. Linas Beliūnas viết bài LinkedIn viral. Nhưng nhìn cái danh sách connector đó từ Việt Nam, bạn sẽ nhận ra ngay: gần như không cái nào chạm tới stack thật của doanh nghiệp Việt. SMB Việt vẫn dùng MISA, Fast, Bravo cho kế toán; VNPay, MoMo, ZaloPay cho thanh toán; meInvoice của MISA hoặc Sinvoice của Viettel cho hoá đơn điện tử. Mà đây mới là điểm hay đấy: cùng layer orchestration, ở Việt Nam đã có người ship rồi. MISA AMIS vừa định vị 2026 là "Agentic AI cho doanh nghiệp, hộ kinh doanh và Chính phủ", trợ lý AVA của họ tự động hoá khoảng 80% tác vụ kế toán. Bizzi gọi vốn 3 triệu USD từ Money Forward và Do Ventures, bot xử lý hoá đơn tự động đã chạy ở Grab, Tiki, Pharmacity và hơn 1.000 SME khác.
|
Điều này có nghĩa gì với bạn
Nếu bạn đang vận hành cái gì cỡ một agency 5 người, một văn phòng dịch vụ riêng, hay một công ty 30 người ở Việt Nam thì đừng lao vào Cowork plugin trước nhé. Mở MISA AMIS hoặc Bizzi lên là việc đáng làm trong tuần. Lý do giống nhau thôi: kết nối một cái tool một lần, bạn mới biết phần nào trong stack của mình giờ AI đọc được trực tiếp, và đó là cái thay đổi việc bạn có thể nhờ AI làm. Bài học chính thì giống Claude SMB, layer orchestration đã được "đóng gói" cho người không code. Bản đóng gói cho stack tiếng Việt đang được MISA, Bizzi, FPT ship song song.
|
Trend đáng theo dõi
Ba lần ship của Anthropic, một hướng — orchestration là layer mới.
Ngày 7/5, Anthropic ship Multiagent Orchestration trong Managed Agents: một lead agent decompose task của bạn rồi giao cho các sub-agent chuyên môn. Harvey (legal AI, ARR khoảng 200 triệu USD) công bố completion rate tăng 6× trên các workflow nghiên cứu pháp lý nhiều bước sau khi chuyển sang. Wisedocs cắt thời gian review một nửa. Netflix giờ parallelize phân tích build log trên stack này. Năm ngày sau, Agent View ship, đó là cockpit của dev cho orchestration. Hôm sau, Claude for Small Business ship, là orchestration đóng gói cho người sẽ không bao giờ tự viết lead agent. Cộng đồng dev Việt thực ra bắt nhịp khá nhanh đấy: Tinhte đã có bài về thí nghiệm 16 agent của Anthropic tự build trình biên dịch C trong hai tuần, Brands Vietnam đã chạy bài "AI Agent Orchestration là gì", và Unicode Academy vừa đặt tên cho nghề mới của dev VN là "kỹ sư hệ điều hành AI". Pattern lặp lại y hệt mỗi lần một layer mới xuất hiện. Bề mặt cho dev ship trước (orchestration trong code), dashboard tới sau (Agent View), rồi có người gói lại cho người không code (Small Business). Ba tuần. Một hướng.
|
Điều này có nghĩa gì với bạn
Người thắng của 2026 không phải người có prompt hay nhất đâu. Là người nội-hoá layer này sớm nhất. Cú chuyển không nằm ở kỹ thuật, nó nằm ở vai trò. Bạn không còn là người vận hành nữa. Bạn là tổng biên tập của một newsroom AI nhỏ. Cơ bắp khác hẳn. Học bây giờ dễ hơn, khi cả làng vẫn đang gõ một prompt; học sau khó hơn nhiều, vì lúc đó bạn đã tụt lại đằng sau rồi.
---
|
|
02 |
Thuật ngữ của tuần
Một khái niệm để hiểu trong tuần này
|
| |
|
Thuật ngữ №005
Multiagent orchestration
< multiagent orchestration (báo Việt dùng "điều phối nhiều agent" hoặc "hệ đa tác nhân") >
Một pattern trong đó một agent "lead" nhận task của bạn, chia nó thành các sub-task chuyên môn, giao mỗi cái cho một sub-agent có nhiệm vụ hẹp, rồi tổng hợp kết quả thành một output duy nhất. Lead không bao giờ làm việc chuyên môn, nó chỉ giao việc và biên tập thôi.
|
Think of it like this →
Bạn cứ hình dung một tổng đạo diễn của một đoàn phim. Đạo diễn đâu có cầm máy quay, đâu có lo ánh sáng, đâu có tự diễn. Họ phân vai cho quay phim, diễn viên chính, ánh sáng, dựng phim, âm thanh. Mỗi người làm tốt đúng một việc. Phần của đạo diễn là sắp xếp trình tự, ra quyết định, và duyệt bản dựng cuối, chứ không phải làm tay. Multiagent orchestration là phiên bản phần mềm của ông tổng đạo diễn đó.
|
|
⚠ Common misconception
"Multiagent chỉ là chạy nhiều Claude song song thôi mà." Không phải vậy đâu. Nhiều bản chạy song song mà không nói chuyện được với nhau, không chuyền việc cho nhau, đó chỉ là một cuộc đua thôi. Orchestration có một lead để decompose task (cái bước lập kế hoạch mà AI single-prompt cực kém), route việc cho specialist (mỗi cái nhiệm vụ hẹp hơn, prompt chặt hơn), và synthesize (cái khúc mà phần lớn AI one-shot lạc đề). Orchestration chính là giá trị đó. Thiếu nó, multiagent chỉ là single-agent đắt hơn thôi.
|
Where you'll hear it: Anthropic Managed Agents (ship 7/5 — bản triển khai thương mại chuẩn). FPT AI Agents và IvyChat ở Việt Nam (vừa thắng giải Agentic AI 2026, đang chạy ở Vietcombank, MSB, Long Châu). LangGraph (open source, nơi cộng đồng dev xây stack này hằng ngày). CrewAI (framework role-based, friendly hơn — "bạn là Researcher, bạn là Writer"). AutoGen (đối thủ của Microsoft). Magentic-One (research preview của Microsoft). Anthropic Cookbook có recipe tham khảo — nửa trang code, đọc dễ ngạc nhiên. Và mọi workflow trong Claude for Small Business bạn xem ở Story 2 đều là một stack orchestration nằm bên dưới giao diện card xinh xinh.
Claude for Small Business — orchestration trong thực tế →
|
|
03 |
Phân tích sâu
Harvey đã làm gì để nhân AI của họ lên 6× — và bạn nhặt được gì từ đó
|
Anthropic công bố một con số trong tháng này đang lan trên AI Twitter mà không kèm bối cảnh nào. "Harvey thấy completion rate tăng 6×." Con số là thật đấy. Lý do nó xảy ra thú vị hơn chính con số ấy, và bài học rút xuống được tới quy mô của bạn, không chỉ riêng công ty 200 triệu USD ARR đâu.
Harvey là một startup legal AI, do một cựu luật sư DLA Piper sáng lập, định giá 5 tỷ USD, đã bán cho khoảng 250 hãng luật lớn nhất thế giới. Năm 2024 họ là câu chuyện "AI cho ngành luật" kinh điển. Rồi một chuyện âm thầm xảy ra đầu 2026: workflow nghiên cứu pháp lý nhiều bước của họ cứ đụng trần. Model không phải vấn đề. Kiến trúc mới là vấn đề. Đây là cái họ đã làm, và phần co lại được tới quy mô công việc của bạn.
| | SUBJECT Harvey công bố completion rate trên workflow pháp lý nhiều bước tăng 6× sau khi chuyển từ session Claude single-agent sang Anthropic Multiagent Orchestration đầu tháng 5/2026, đã đăng trong case study khách hàng của Anthropic và được Forbes đưa tin ngày 11/5. Để có bối cảnh đầy đủ: "completion rate" ở đây nghĩa là tỉ lệ task nghiên cứu nhiều bước (kiểu "tìm mọi án lệ ủng hộ X qua 14 jurisdiction này rồi soạn memo") mà hệ thống hoàn thành đúng, không cần con người nhặt phần còn lại. Con số đi từ khoảng 22% lên khoảng 78%. |
Cái đáng nhặt không phải kết quả đâu, mà là bốn quyết định cụ thể đã tạo ra nó. Mỗi cái đều ngược lại với phản xạ đầu tiên của hầu hết người làm.
| i. | Họ không đuổi theo model lớn hơn. Họ tách workflow ra. Team Harvey đang dùng Opus 4.6 và đang nhìn sang Opus 4.7. Họ giữ nguyên Opus rồi bẻ việc nhỏ ra thôi. Setup cũ: một session Claude nhận yêu cầu "research, analyze, draft". Setup mới: một lead agent, ba specialist agent (research, analysis, drafting), một critic agent. Model không thông minh hơn. Việc nhỏ hơn thôi. Phần lớn cái 6× tới từ đây đấy. | | ii. | Họ tách đọc khỏi viết. Nghiên cứu pháp lý và soạn thảo pháp lý là hai chế độ tư duy khác nhau, một bên cần vét cạn, một bên cần chọn lọc. Khi cùng một agent làm cả hai, model bị lẫn chế độ rồi cho ra "bùn nghe có vẻ kỹ lưỡng". Tách ra thì mỗi prompt được phép cụ thể đúng cho chế độ đó. Research agent: "tìm hết, đừng bỏ sót". Drafting agent: "chỉ dùng cái đã được giao tới, viết chặt". Việc khác nhau, prompt khác nhau, tiêu chí đánh giá khác nhau. | | iii. | Họ chèn một critic trước khâu synthesis. Lead agent không chỉ ghép output của sub-agent lại đâu. Nó chạy một critic chấm output của sub-agent theo rubric (đúng cái rubric mà tính năng Outcomes của Anthropic phơi ra). Cái nào fail thì gửi lại đúng sub-agent đã làm để chỉnh lại. Phần lớn lỗi AI không phải "model làm không nổi" đâu, mà là "model không để ý là mình đang bỏ sót". Critic để ý hộ. | | iv. | Họ đầu tư vào eval hơn là prompt. Đây là câu nằm cuối case study Harvey và là câu quan trọng nhất đấy. Team dành nhiều giờ engineering vào đo xem stack orchestration có thực sự tốt hơn không hơn là tune từng prompt riêng. Một rubric chạy được, chấm output khách quan, đáng giá hơn một prompt "thông minh" mà không cách nào đánh giá. Dựng scorecard trước, rồi prompt tự sắc bén lên vì bạn nhìn thấy nó thua chỗ nào. |
Đổi cái gì, bằng số Input · Before (single-agent) Completion rate 22% trên workflow research nhiều bước. Người research trung bình review output AI mất khoảng 45 phút một vụ, và phải chạy lại một phần khoảng nửa số lần. "Nhanh hơn không làm gì, chậm hơn một associate giỏi. | | | Output · After (orchestrated) Completion rate 78% trên cùng nhóm workflow. Thời gian review của người tụt xuống khoảng 12 phút, tỉ lệ reject còn khoảng 15%. Khách renew tăng. Chi phí trên mỗi vụ gần như không đổi (nhiều API call hơn, ít giờ người hơn). |
Cái bẫy ở đây là đọc "Harvey" rồi nghĩ "không phải mình". Kiến trúc giống nhau ở mọi quy mô đấy. Bản hai-agent của cái này, một writer và một critic chạy trên cái deliverable nặng nhất của tuần, chính là cái Mục 04 sẽ dẫn bạn qua. Làm nó trong tuần này nhé. Kỹ năng vận hành một AI crew xây từng critic một thôi.
|
04 |
Quy trình
Một cách dùng AI trong công việc của bạn tuần này
|
| |
Chạy writer-critic loop trên đúng cái deliverable hằng tuần bạn thầm ghét phải viết.
Chọn cái deliverable bạn vẫn sản xuất mỗi tuần và thường phải sửa ba lần: đề xuất gửi khách, báo cáo tuần gửi sếp, email gửi cả team, brief roadmap, email từ chối ứng viên, hay caption Facebook ads cho shop. Mở hai chat trong AI bạn quen tay (Claude, ChatGPT, Gemini, cái nào cũng được). Chat 1 = Writer. Paste: "Bạn là người viết draft đầu cho [loại deliverable]. Việc của bạn là viết bản đầu tự tin từ source mình đưa. Không xuống nước. Không hedge. Không tóm tắt lại brief, viết thẳng deliverable luôn." Chat 2 = Critic. Paste rubric năm dòng: rõ ràng, cụ thể, chính xác, đúng tone, đúng độ dài. Dưới rubric: "Bạn là biên tập viên senior. Việc của bạn là chấm draft theo rubric, chỉ ra hai câu yếu nhất, và viết lại đúng hai câu đó. Không khen. Không viết lại cả bài, chỉ hai câu bạn flag thôi." Gửi source vào Chat 1, paste draft sang Chat 2, paste góp ý của critic ngược lại Chat 1 với câu "incorporate phần này và ra v2". Dừng ở v2.
Vì sao hiệu quả: Lỗi gốc của AI one-shot là bắt model vừa viết vừa chấm bản draft của chính nó. Model chấm không nổi bản thân nó đâu, nó luôn cho điểm cao hơn xứng đáng. Tách vai bắt lượt hai bắt đầu từ chỗ phê bình, không phải từ chỗ duyệt. Hai lượt cũng quan trọng: lượt một sửa cái rõ ràng, lượt hai siết lại. Quá hai là lợi suất giảm dần đấy, model bắt đầu sửa cho đẹp style, chứ không phải cho chắc nội dung. Writer-critic loop là orchestration đơn giản nhất có thể. Đây cũng chính là cái Harvey làm ở quy mô công nghiệp trong Story 3. Bạn làm xong trước trưa.
|
Làm tuần này
Chọn một deliverable đi. Chạy loop sáng mai, một lần thôi. So v2 với cái bạn thường gửi đi. Nếu v2 ngon hơn, bạn vừa dựng được AI crew nhỏ nhất có thể đấy, deliverable tiếp theo bạn chọn lúc nào cũng được.
|
|
|
05 |
Ý kiếm tiền
Một cách kiếm tiền với AI tuần này
|
| |
| ◆ Income Idea · Play №005 |
Bán một bộ two-agent crew dùng được cho đúng một vai trò cụ thể.
Chọn một vai trò bạn đã làm hoặc theo dõi sát — môi giới BĐS, kế toán hộ kinh doanh, freelancer content (TikTok 60s, caption Facebook ads), tư vấn tuyển dụng, AM/sale, EA. Dựng một trang Notion hoặc PDF tên kiểu "AI crew đầu tiên của bạn — writer + critic loop cho [vai trò], dựng trong 30 phút." Bên trong, để bốn thứ: (1) cặp prompt hai-agent, custom đúng cho deliverable của vai trò đó (môi giới BĐS: tin đăng + tin nhắn follow-up; AM: pitch renew; HR: email từ chối ứng viên); (2) rubric riêng cho vai trò mà critic sẽ chấm — năm tới tám dòng, cụ thể chứ không generic ("rõ ràng" là generic; "có gọi tên deadline" là cụ thể); (3) template message handoff — đúng cái câu paste giữa hai agent — vì hầu hết người mua sẽ lúng túng đoạn này một lần rồi bỏ; (4) năm ví dụ chạy đủ — source brief → writer draft → critic feedback → output cuối — để người mua verify loop chạy được trước khi tự customize. Giá 39–69 USD (khoảng 980 nghìn tới 1,7 triệu VND) trên Lemon Squeezy (Merchant of Record, phí 5%, ổn cho creator Việt bán cho khách quốc tế) hoặc Gumroad. Vào nội địa thì bán trên Unica hoặc Edumall thành "gói khóa học AI cho [nghề]". Position thẳng thắn: "Bạn không cần một AI thông minh hơn. Bạn cần một AI thứ hai phản biện cái AI đầu tiên."
Vì sao hiệu quả: Multiagent là buzzword của tháng 5/2026. Mọi báo đều đưa tin, mà chưa ai gói nó thành cái mà người không code dùng được trong tuần. Writer-critic loop là on-ramp ít ma sát nhất — hai prompt và một rubric. Khách trả tiền vì bạn đã làm phần khó — định nghĩa "tốt" trông như thế nào cho công việc của họ. Vai trò có thị trường sẵn nhất ở Việt Nam tuần này: môi giới BĐS — Cafebiz đưa tin 97% công ty môi giới BĐS lớn xác nhận có nhân viên dùng AI hằng ngày, pain point thật là viết tin đăng và tin nhắn follow-up. Doanh thu thực: 10–60 triệu VND/tháng nếu không có audience; 60–150 triệu/tháng nếu DM qua mạng LinkedIn sẵn của bạn trong vai trò đó. Không kỳ lân. Số trung thực — và cửa sổ thời gian khoảng hai tháng trước khi cái này thành mặt hàng 7 USD.
|
Làm tuần này
Chọn vai trò hôm nay. Viết hai prompt và rubric tối nay. Năm ví dụ chạy đủ làm được sau sale đầu tiên — list trước, polish sau.
|
|
|
06 |
The Stack
Ba tool mình đang test thật tuần này
|
01 |
Claude Agent View
Multi-agent dashboard trong Claude Code · Có sẵn trong Claude Code (gói Pro/Max)
Lý do đáng biết kể cả khi bạn không code: đây là cockpit tiêu chuẩn người-dùng đầu tiên mà có ai ship cho công việc AI song song đấy. Bỏ mười phút xem demo của một dev (có bài hay trên blog Anthropic và vài thread Reddit), bạn sẽ nhìn thấy cái hình thù mọi bề mặt AI khác sẽ copy trong hai quý tới. Bài học không phải UI đâu, mà là chuyện UI tồn tại. So sánh thẳng cho người đọc VN: console của FPT AI Agents (dùng tại Vietcombank, MSB, Long Châu) đang đi theo cùng pattern này, một bảng điều khiển, nhiều agent. Bài so sánh tmux vs Agent View bên mình đăng tối thứ Bảy: ba tình huống Agent View thắng, ba tình huống tmux vẫn ngon hơn.
|
02 |
HubSpot AEO Sensor
Dashboard công khai theo dõi citation AI · Free
Mới toanh: HubSpot lặng lẽ ra mắt ngày 14/5, theo dõi volatility hằng ngày, citation, và pattern referral từ ChatGPT, Gemini, Perplexity ở mức ngành. Lý do nó nằm trong stack tuần này: khi agent AI bắt đầu viết hộ bạn, agent AI cũng bắt đầu đọc nội dung của bạn luôn đấy. Với người đọc Việt thì sao: HubSpot ít phổ biến ở VN, mà dữ liệu trong sensor lại là toàn cầu, nếu nội dung bạn xuất bản (blog cá nhân, trang công ty, trang sản phẩm) phục vụ một ngành đang volatile trong sensor, bạn nên biết gió đổi hướng tuần nào. Miễn phí, mất năm phút, vẫn có ích kể cả khi bạn bỏ qua một tháng rồi check lại. Bài walkthrough 10 phút đã lên.
|
03 |
n8n
Visual workflow builder open source kèm AI node · Free (self-host) hoặc 20 USD/tháng cloud
Cánh cửa orchestration cho người không code đấy. n8n có sẵn nhiều năm như đối thủ của Zapier, mà những AI node ship trong hai quý qua đổi luôn bản chất nó. Bạn nối được crew năm bước trên giao diện ("email tới → classify với Claude → draft reply với GPT-5.5 → critic bằng một lần gọi Claude khác → save vào Notion"), không cần viết code. Cộng đồng VN đang đẩy mạnh: Vinahost, Vietnix, Quantrimang đều có hướng dẫn n8n tiếng Việt, use case phổ biến nhất ở VN là auto-post sản phẩm shop online lên Facebook/TikTok từ Google Sheets, Aptech VN vừa tổ chức workshop "Tự động hoá quy trình với n8n" trong 2026. Nếu bạn ngại kỹ thuật, Make.com cũng là phương án dễ tay tương đương. Mình dựng một pipeline onboarding khách thật trên n8n tuần rồi, mất khoảng 90 phút. Đây là phiên bản dễ chịu nhất của "mình muốn orchestrate cái gì đó" cho người không định học LangGraph trong tháng này. Self-host nếu bạn quan tâm dữ liệu đi qua server ai, gói cloud ổn cho test. ---
|
|
07 |
Bên trong FindSkill
Có gì mới cho thành viên trong tuần
|
| Tháng 4 |
AI cho Nhà thầu báo giá (course tiếng Việt) — Tám bài học bằng tiếng Việt cho nhà thầu xây dựng / cơ điện / nội thất Việt Nam. Cách dùng AI để bóc tách dự án, lập báo giá nhanh, soạn thư mời thầu. Đây là một trong những course delegation thực tế nhất tụi mình ship cho thị trường Việt. Bắt đầu course →
- `Tháng 4` — Chống thất nghiệp AI 2026** (course tiếng Việt) — Course dành cho người lao động văn phòng Việt Nam đang lo bị thay thế. Tám bài về cách trở thành người điều phối AI thay vì người làm việc AI thay thế — đúng cái angle Section 03 nói. Bắt đầu course →
- `Tháng 4` — Cài đặt Claude Code — hướng dẫn tiếng Việt (blog) — Muốn thử Agent View ở Story 1? Bài này 15 phút, có screenshot tiếng Việt, cover macOS và Windows. Đọc →
- `Tháng 5` — Claude Cowork — hướng dẫn cho doanh nghiệp Việt (blog) — Bài thẳng thắn nhất về việc Cowork (Story 2) có hợp với stack doanh nghiệp Việt không. Đi qua connector list, đối chiếu với MISA/Bizzi/FPT, đưa ra danh sách 5 thứ thực sự dùng được hôm nay. Đọc →
- `Tháng 5` — Gemini Chrome cho dân văn phòng Việt — 5 cách dùng (blog) — Bài này không trực tiếp về orchestration nhưng là cách dễ nhất để dân văn phòng VN bắt đầu giao việc cho AI trong trình duyệt — bước đầu trước khi nghĩ đến crew. Đọc →
- `Sắp ra` — **Course MCP tiếng Việt + Pro guide "Dựng AI crew đầu tiên" tiếng Việt
Cả hai ship trong tháng này. Pro guide là bản dài của Mục 04 — năm setup hai-agent đã chạy đủ theo từng vai trò Việt (môi giới BĐS, kế toán hộ kinh doanh, freelancer content TikTok, sales B2B, luật sư di trú), kèm thư viện rubric. Reply nếu có vai trò Việt cụ thể bạn muốn được viết làm ví dụ trước.
|
|
|
|
Nếu tuần này bạn dựng đúng một writer-critic loop, deliverable hằng tuần nào bạn sẽ thử nó trước?
Bạn cứ reply lại email này với cái deliverable bạn chọn — mình sẽ gửi lại rubric riêng cho vai trò đó. Xấu nhất, nó thành một mục trong Pro guide của Issue 007.
↵ Reply lại nhé
|
|
The Skill · by FindSkill.ai
|
|