Quy trình 1: từ ghi chú họp đến kế hoạch hành động
Hãy dùng quy trình này sau các cuộc gọi, buổi trao đổi bán hàng và buổi lập kế hoạch. Mục tiêu không chỉ là một bản tóm tắt. Mục tiêu là một kế hoạch hành động sẵn sàng để ra quyết định, có người phụ trách, có mốc thời gian, có câu hỏi còn bỏ ngỏ và có việc cần theo dõi.
Đầu vào -> prompt -> kết quả -> kiểm tra
Đầu vào: bản ghi lời nói, ghi chú thô, danh sách người tham dự, mục đích cuộc họp, các hạn chót đã biết, và những quyết định bạn đã tin chắc. Nếu bản ghi dài, hãy gắn nhãn từng phần theo chủ đề hoặc mốc thời gian trước khi đưa vào prompt.
Prompt: "Biến ghi chú cuộc họp này thành một kế hoạch hành động. Bối cảnh: Mục đích cuộc họp là [mục đích]. Người tham dự là [tên]. Ghi chú/bản ghi: [dán vào]. Ràng buộc: Không được tự nghĩ ra người phụ trách hay ngày tháng. Đánh dấu những mục chưa rõ là cần xác nhận. Tách phần quyết định khỏi phần thảo luận. Định dạng: tóm tắt, các quyết định, bảng việc cần làm, rủi ro, tin nhắn theo dõi."
Kết quả: một bản tóm lược năm phần gồm phần tóm tắt ngắn cho lãnh đạo, các quyết định đã chốt, bảng việc cần làm kèm người phụ trách, thời hạn và trạng thái, các câu hỏi chưa giải quyết, và một email theo dõi sẵn sàng gửi.
Kiểm tra: Đối chiếu từng việc cần làm với bản ghi. Bỏ đi những gì AI suy diễn quá tay. Xác nhận ngày tháng và người phụ trách trước khi gửi. Nếu kết quả quá lan man, hãy chạy lại prompt với một ràng buộc nữa: "Chỉ đưa vào những việc mà có người đã đồng ý làm một cách rõ ràng."
Quy trình 2: từ phân loại email đến hàng chờ trả lời
Quy trình này giúp bạn xử lý một hộp thư chật kín mà không để AI tự ý nói thay bạn. Kết quả có ích ở đây là một hàng chờ theo thứ tự ưu tiên, không phải một loạt câu trả lời máy móc.
Đầu vào -> prompt -> kết quả -> kiểm tra
Đầu vào: người gửi, tiêu đề, nội dung email, bối cảnh mối quan hệ, mức độ gấp, và văn phong bạn muốn dùng khi trả lời. Với những luồng thư nhạy cảm, hãy xóa dữ liệu riêng tư trước khi dán vào và yêu cầu mô hình soạn nháp chứ không phải gửi đi.
Prompt: "Phân loại các email này cho hôm nay. Bối cảnh: Vai trò của tôi là [vai trò], ưu tiên của tôi là [ưu tiên], và giọng điệu nên là [giọng điệu]. Email: [dán vào]. Ràng buộc: Không trả lời những câu hỏi cần dữ liệu tài khoản riêng tư. Đánh dấu mọi thứ cần con người phán đoán. Định dạng: bảng ưu tiên, hành động đề xuất, bản nháp trả lời cho mỗi email có thể trả lời an toàn."
Kết quả: một bảng gồm mức ưu tiên, lý do, hành động tiếp theo, câu trả lời gợi ý và cờ cảnh báo rủi ro. Các vấn đề về thanh toán, quyền truy cập tài khoản và những lời hứa hẹn nên được đánh dấu để người thật xem lại.
Kiểm tra: Đọc phần lý do ưu tiên trước. Nếu mô hình không giải thích được vì sao một email là gấp, hãy hạ mức ưu tiên xuống. Kiểm tra tất cả tên, ngày tháng, cam kết, giá cả và tệp đính kèm. Hãy giữ một quy tắc riêng: AI được soạn nháp, nhưng con người mới duyệt các cam kết.
Quy trình 3: từ rà soát đối thủ đến bản tóm lược nghiên cứu
Hãy dùng đây như một quy trình AI cho nghiên cứu khi bạn cần một góc nhìn nhanh nhưng vẫn truy vết được về một thị trường, mà không chết chìm trong hàng chục tab.
Đầu vào -> prompt -> kết quả -> kiểm tra
Đầu vào: tên các đối thủ, ghi chú về website của họ, các mẩu thông tin về giá, trang sản phẩm, trích đoạn đánh giá của người dùng, khách hàng mục tiêu, và quyết định bạn đang cần đưa ra. Bạn cũng có thể bắt đầu từ bộ công cụ nghiên cứu cho nhà sáng lập của Whizi khi muốn một mẫu đầy đủ hơn.
Prompt: "Lập một bản rà soát đối thủ cho [thị trường]. Bối cảnh: Tôi đang quyết định [quyết định]. Đối thủ và ghi chú: [dán vào]. Ràng buộc: Chỉ dùng những ghi chú tôi cung cấp. Tách dữ kiện khỏi suy luận. Không tự nghĩ ra giá, khách hàng hay tính năng. Định dạng: bảng so sánh, các mô thức định vị, khoảng trống, rủi ro, và những câu hỏi nghiên cứu tiếp theo."
Kết quả: một bảng so sánh gồm đối thủ, đối tượng, lời hứa, tính năng, ghi chú về giá, bằng chứng, điểm yếu và định vị được suy ra. Phiên bản tốt nhất còn có thêm một cột "cần kiểm chứng tiếp" để bản nghiên cứu không tỏ ra như đã hoàn chỉnh.
Kiểm tra: Truy ngược mọi khẳng định về một ghi chú hay một trích đoạn nguồn. Tô đậm những suy luận không có căn cứ. Với các quyết định quan trọng, hãy chạy cùng prompt đó trên một mô hình khác và so xem kết quả nào tách bằng chứng khỏi ý kiến rõ ràng hơn.
Quy trình 4: từ tóm tắt PDF đến trích xuất đã kiểm chứng
Những bản tóm tắt PDF chung chung khá rủi ro, vì chúng có thể bỏ sót các lưu ý hoặc thổi phồng kết luận. Quy trình này yêu cầu trích xuất và kiểm chứng, chứ không chỉ là một bản tóm tắt dễ đọc.
Đầu vào -> prompt -> kết quả -> kiểm tra
Đầu vào: văn bản PDF hoặc tài liệu bạn tải lên, loại tài liệu, mục đích của bạn, những phần quan trọng nhất, và đúng thứ kết quả bạn cần. Nếu tài liệu dài, hãy yêu cầu tóm tắt từng phần trước rồi mới yêu cầu tổng hợp.
Prompt: "Phân tích tài liệu này cho [mục đích]. Bối cảnh: Loại tài liệu là [loại] và tôi quan tâm nhất đến [chủ đề]. Ràng buộc: Trích dẫn hoặc nêu tên phần khi có thể. Đánh dấu những mục chưa chắc chắn. Không tóm tắt những phần bạn không nhìn thấy. Định dạng: tóm tắt một trang, bảng dữ kiện chính, rủi ro và lưu ý, các ngày tháng, con số và tên đã trích xuất, cùng danh sách kiểm chứng."
Kết quả: một bản tóm tắt gọn cộng với một bảng trích xuất có cấu trúc. Với một bài nghiên cứu, bảng có thể gồm khẳng định, bằng chứng, phương pháp, hạn chế và mức độ tin cậy. Với một hợp đồng, bảng có thể gồm nghĩa vụ, bên chịu trách nhiệm, hạn chót, điều khoản và rủi ro.
Kiểm tra: Tìm lại trong file PDF gốc từng con số, hạn chót, tên riêng và câu trích dẫn. Hãy yêu cầu thêm một lượt nữa: "Nêu năm cách mà bản tóm tắt này có thể gây hiểu lầm." Nếu câu trả lời ảnh hưởng đến các quyết định pháp lý, y tế, tài chính hay việc làm, hãy coi kết quả của AI là công cụ hỗ trợ đọc, không phải lời tư vấn.
Quy trình 5: từ rà soát mã nguồn đến danh sách thay đổi an toàn hơn
Quy trình AI cho lập trình này hữu ích khi bạn có một bản diff, một pull request hoặc một file cần được rà soát. Mục đích là giảm rủi ro, không phải giao phó phán đoán của bạn cho máy.
Đầu vào -> prompt -> kết quả -> kiểm tra
Đầu vào: bản diff, hàm hoặc module xung quanh, hành vi mong đợi, kết quả chạy test, thông báo lỗi, các ràng buộc, và những gì không được thay đổi. Đừng bao giờ dán khóa bí mật, thông tin đăng nhập môi trường thật hay dữ liệu riêng tư của khách hàng.
Prompt: "Hãy rà soát đoạn mã này như một kỹ sư kỳ cựu. Bối cảnh: Hành vi mong đợi là [hành vi]. Mục tiêu thay đổi là [mục tiêu]. Mã/diff: [dán vào]. Ràng buộc: Ưu tiên lỗi, hồi quy, vấn đề bảo mật, trường hợp biên và test còn thiếu. Tránh góp ý thuần về phong cách trừ khi nó che giấu một lỗi. Định dạng: bảng phát hiện gồm mức nghiêm trọng, file/hàm, vấn đề, vì sao nó quan trọng, cách sửa đề xuất và test cần thêm."
Kết quả: một danh sách rà soát đã xếp hạng, các test được đề xuất, và một kế hoạch thay đổi tối thiểu. Với việc tái cấu trúc, hãy yêu cầu cải thiện độ dễ đọc ở mức nhỏ nhất mà vẫn giữ nguyên hành vi, rồi liệt kê các test chứng minh điều đó.
Kiểm tra: Tái hiện từng lỗi trước khi sửa nếu có thể. Đừng chấp nhận một bản vá gợi ý mà chưa đọc nó. Hãy chạy test, lint và kiểm tra kiểu ở máy của bạn. Nếu hai mô hình mâu thuẫn nhau, hãy coi chỗ mâu thuẫn đó là danh sách cần rà soát, chứ không phải một cuộc bỏ phiếu.
Quy trình 6: từ lập kế hoạch ngày đến lịch làm việc tập trung
Một thói quen dùng AI hằng ngày nên giúp bạn chọn ra những việc không làm. Quy trình này biến một danh sách lộn xộn thành kế hoạch tập trung với các khối thời gian thực tế, các đánh đổi rõ ràng và một điểm dừng cuối ngày.
Đầu vào -> prompt -> kết quả -> kiểm tra
Đầu vào: danh sách việc, ràng buộc lịch, hạn chót, mức năng lượng, các cuộc họp, việc bắt buộc, việc tùy chọn, và một mục tiêu chiến lược. Đầu vào càng thành thật, kế hoạch càng tốt.
Prompt: "Lập kế hoạch cho ngày của tôi xoay quanh kết quả, không phải sự bận rộn. Bối cảnh: Các khối thời gian làm việc hôm nay là [khối]. Việc bắt buộc là [bắt buộc]. Việc tùy chọn là [tùy chọn]. Mức năng lượng là [năng lượng]. Mục tiêu chiến lược là [mục tiêu]. Ràng buộc: Bảo vệ thời gian làm việc sâu, chừa khoảng đệm, tránh ôm quá nhiều, và giải thích các đánh đổi. Định dạng: lịch, 3 kết quả quan trọng nhất, danh sách hoãn lại, danh sách rủi ro, danh sách kiểm tra khi kết thúc ngày."
Kết quả: một lịch chia theo khối thời gian, ba kết quả cần đạt, một danh sách việc hoãn lại, và một quy trình 10 phút kết thúc ngày. Danh sách hoãn lại rất quan trọng vì nó ngăn AI biến một ngày bất khả thi thành thứ trông có vẻ gọn gàng.
Kiểm tra: Xem kế hoạch có khớp với lịch thật của bạn không. Cắt bớt 20 phần trăm nếu thấy quá dày. Nếu một việc chưa có định nghĩa thế nào là thành công, hãy yêu cầu mô hình định nghĩa "xong" trước khi bạn bắt tay vào làm.
Quy trình 7: từ tái sử dụng nội dung đến bộ bài đăng hoàn chỉnh
Quy trình AI cho viết lách này biến một nguồn nội dung hữu ích thành nhiều tài sản có thể xuất bản, mà không khiến tất cả nghe giống hệt nhau.
Đầu vào -> prompt -> kết quả -> kiểm tra
Đầu vào: nội dung gốc, đối tượng, danh sách kênh, một mẫu giọng văn thương hiệu, những khẳng định bắt buộc phải chính xác, những khẳng định cần tránh, và các định dạng bạn muốn. Hãy đưa vào ví dụ về nội dung tốt nhất bạn từng viết nếu bạn muốn kết quả bớt chung chung.
Prompt: "Tái sử dụng nguồn này thành một bộ nội dung để xuất bản. Bối cảnh: Đối tượng là [đối tượng]. Kênh là [kênh]. Mẫu giọng văn: [dán vào]. Nguồn: [dán vào]. Ràng buộc: Giữ nguyên các dữ kiện, tránh thổi phồng, không thêm số liệu thống kê không có căn cứ, và làm cho từng kênh hợp với định dạng riêng của nó. Định dạng: thông điệp cốt lõi, 5 ý tưởng bài đăng, bản nháp email, các bài mạng xã hội ngắn, một bài mạng xã hội dài, một mục cho bản tin, và bảng kiểm tra."
Kết quả: một bộ nội dung với các góc tiếp cận dùng lại được, các bản nháp riêng cho từng kênh, và một bảng kiểm tra liệt kê khẳng định gốc, khẳng định đã dùng lại, vị trí trong nguồn và mức rủi ro.
Kiểm tra: So từng bản nháp với nguồn. Bỏ những khẳng định được thêm vào cho kịch tính. Xem thử phần mở đầu của email, bài đăng và bài viết có nhiệm vụ khác nhau hay chỉ lặp lại cùng một câu. Chỉ lưu prompt đó thành mẫu dùng lại được sau khi nó đã chạy tốt trên một nội dung thật.
- Bắt đầu mỗi quy trình AI bằng dữ liệu đầu vào thật, không phải một yêu cầu mơ hồ.
- Xác định kết quả mong muốn trước khi chạy prompt: bảng, danh sách kiểm tra, bản ghi nhớ, bản nháp, kế hoạch hay bản trích xuất.
- Thêm ràng buộc về bằng chứng, quyền riêng tư, giọng điệu, độ dài và mức độ chắc chắn.
- Yêu cầu bước kiểm tra nằm ngay trong kết quả, chứ không phải làm sau.
- Dùng Whizi để lưu các prompt lặp lại được theo quy trình chứ không theo mô hình.
- Chạy các quy trình quan trọng trên nhiều mô hình rồi so độ chính xác, cấu trúc và thời gian phải dọn dẹp lại.
- Cập nhật mỗi mẫu sau khi đã dùng nó cho một việc thật.
Câu hỏi thường gặp
Mẫu quy trình làm việc với AI là gì?
Mẫu quy trình làm việc với AI là một quy trình lặp lại được, xác định rõ dữ liệu đầu vào, prompt, kết quả mong đợi và bước kiểm tra chất lượng cho một nhiệm vụ cụ thể như tóm tắt PDF, rà soát mã nguồn hay phân loại email.
Làm sao để xây một quy trình AI cho công việc?
Hãy bắt đầu từ một việc lặp đi lặp lại, liệt kê những dữ liệu đầu vào nó cần, viết một prompt có ràng buộc và định dạng kết quả, rồi thêm một danh sách kiểm tra để soát lại dữ kiện, quyết định, tên, con số và bước tiếp theo.
Tôi có nên dùng cùng một mô hình AI cho mọi quy trình không?
Không. Các mô hình khác nhau có thể làm tốt hơn ở những nhiệm vụ khác nhau. Với những quy trình quan trọng, hãy chạy cùng một prompt trên nhiều mô hình và giữ lại phiên bản cho kết quả chính xác, dùng được nhất.