# Bài viết Liên quan Prompt

Trung tâm Tin tức HTX cung cấp những bài viết mới nhất và phân tích chuyên sâu về "Prompt", bao gồm xu hướng thị trường, cập nhật dự án, phát triển công nghệ và chính sách quản lý trong ngành tiền kỹ thuật số.

Opus 5 Prompt Đang Làm Mưa Làm Gió, Nhái Tác Phẩm 3A Chỉ Trong 24 Giờ

Chỉ trong 24 giờ, một prompt (lệnh) có tên "Thử thách vòng lặp" dành cho mô hình AI Opus 5 đã gây bão trên mạng X, cho phép người dùng tạo nguyên mẫu game có chất lượng gần với tiêu chuẩn AAA. Prompt này hoạt động theo cơ chế đa tác tử (multi-agent): một **Tác tử chính** phân tích nhiệm vụ và phân công cho các **Tác tử chuyên biệt** thực hiện từng phần (như lập trình, đồ họa). Điểm then chốt là một **Tác tử Giám khảo** độc lập, có nhiệm vụ so sánh kết quả với các game AAA thực tế (như *Call of Duty*, *Starfield*). Nếu chất lượng chưa đạt, công việc sẽ bị trả về để cải thiện cho đến khi thỏa mãn tiêu chuẩn. Bằng cách này, người dùng Anshu đã tạo ra *The Long Silence*, một game khám phá không gian lấy cảm hứng từ *Outer Wilds*, trong vòng một ngày. Quy trình bao gồm: đặt mục tiêu cơ bản, yêu cầu Opus 5 tự lên kế hoạch và sử dụng công cụ (như Three.js, Blender), sau đó áp dụng "Thử thách vòng lặp" trong 24 giờ để tối ưu hóa đồ họa thông qua so sánh và lặp lại liên tục. Phương pháp này nhanh chóng được cộng đồng áp dụng, tạo ra nhiều thể loại game khác như đua xe hay phiên bản *Claudepunk 2077*, và cũng cho kết quả khả quan trên các mô hình AI khác như GPT-5.6 Sol. Sự kiện này minh họa cho khả năng lập kế hoạch dài hạn, phối hợp đa tác tử và tự sửa lỗi mạnh mẽ của Opus 5, đồng thời cho thấy tiềm năng của việc sử dụng AI kết hợp với cơ chế đánh giá nghiêm ngặt để đẩy nhanh quá trình phát triển nguyên mẫu sản phẩm số.

marsbit07/29 08:49

Opus 5 Prompt Đang Làm Mưa Làm Gió, Nhái Tác Phẩm 3A Chỉ Trong 24 Giờ

marsbit07/29 08:49

Claude Code Xoá Kịch Liệt 80% Prompt, Opus 5 Lại Bổ Sung Ngược Trở Lại

Claude Code vừa thông báo cắt giảm hơn 80% prompt hệ thống cho các mô hình mới như Opus 5, nhưng một nhà phát triển (@chenchengpro) đã phát hiện ra điều trái ngược khi kiểm tra thực tế: so với Opus 4.8, prompt hệ thống thực tế của Opus 5 lại dài hơn tới 72% (từ 4467 lên 7694 ký tự). Lý do cho sự "trái khoáy" này nằm ở chiến lược tối ưu prompt của Anthropic. Họ đã thực sự xóa bỏ phần lớn các quy tắc chi tiết, cứng nhắc dành cho các mô hình cũ (từ Opus 4.7 sang 4.8 đã cắt mạnh). Tuy nhiên, với Opus 5 - một mô hình mạnh hơn và chủ động hơn - Anthropic phải bổ sung thêm khoảng 3755 ký tự prompt mới. Những prompt này chủ yếu để định hướng các hành vi "tự ý" của Opus 5, như: cách báo cáo tiến độ, khi nào nên dừng nhiệm vụ, kiểm soát việc gọi các agent phụ và hạn chế việc tự sửa lỗi lặp đi lặp lại. Tóm lại, Claude Code đã "giảm cân" thành công bằng cách loại bỏ các chỉ dẫn thủ công chi tiết, thay vào đó là các nguyên tắc chung linh hoạt. Việc Opus 5 "dài thêm" prompt là để quản lý những khả năng mới và tính chủ động cao hơn của chính nó, đảm bảo hiệu quả và tiết kiệm token khi thực hiện nhiệm vụ.

marsbit07/27 11:39

Claude Code Xoá Kịch Liệt 80% Prompt, Opus 5 Lại Bổ Sung Ngược Trở Lại

marsbit07/27 11:39

Cả mạng mắng Claude ngu đi, Anthropic chính thức lên tiếng: Lỗi không phải ở mô hình

Dạo gần đây, nhiều người dùng phàn nàn Claude Code trở nên "ngu ngốc", nhưng Anthropic đã chính thức lên tiếng: vấn đề không nằm ở mô hình (Model), mà ở cài đặt "Mức độ nỗ lực" (Effort). Tháng 3, để giảm độ trễ, Anthropic đã âm thầm hạ mặc định Effort từ "cao" xuống "trung bình", khiến Claude trở nên thiếu chủ động: bỏ qua file, không chạy test, và liên tục yêu cầu thêm thông tin. Sự cố này khiến cộng đồng nhầm tưởng model bị làm yếu đi. Bài viết của Anthropic làm rõ sự khác biệt: - **Model (Mô hình)**: Thay đổi "bộ não" - kiến thức và khả năng cố định từ khi huấn luyện. Nó quyết định AI *"biết làm"* cái gì. Đổi model là đổi bộ quyền số, giải quyết vấn đề *"không biết làm"*. - **Effort (Nỗ lực)**: Thay đổi "thái độ" làm việc. Nó kiểm soát mức độ chủ động: đọc bao nhiêu file, có chạy kiểm tra không, có theo đuổi nhiệm vụ phức tạp đến cùng không. Effort cao đồng nghĩa với nhiều token hơn (có thể gấp 7 lần) được dùng cho việc xử lý kỹ lưỡng. **Kết luận then chốt**: Một model nhỏ (như Sonnet) với Effort cao hoàn toàn có thể vượt hiệu suất một model lớn (như Opus) với Effort thấp trong nhiều tác vụ. **Hướng dẫn xử lý khi Claude làm sai**: 1. Kiểm tra lại ngữ cảnh (prompt, công cụ, file hướng dẫn). 2. Nếu Claude *thiếu chủ động* (bỏ qua bước, không đọc kỹ) -> **Tăng Effort**. 3. Nếu Claude *đã cố gắng nhưng vẫn sai* kiến thức -> **Đổi Model mạnh hơn**. Bài học cho thấy kỷ nguyên chỉ so sánh model đang kết thúc. Kỹ năng quan trọng bây giờ là **"điều phối"** thông minh: biết giao việc đúng model và đặt mức Effort phù hợp để đạt hiệu quả cao nhất với chi phí tối ưu.

marsbit07/12 05:59

Cả mạng mắng Claude ngu đi, Anthropic chính thức lên tiếng: Lỗi không phải ở mô hình

marsbit07/12 05:59

Lão Hoàng: Prompt đã chết, cả làng AI đang cuồng nhiệt đuổi theo Loop

Gần đây, cộng đồng AI tại Thung lũng Silicon đang chuyển hướng mạnh mẽ từ "Prompt Engineering" sang "Loop Engineering". Các chuyên gia hàng đầu như Jensen Huang (NVIDIA), Andrew Ng, Andrej Karpathy và các kỹ sư từ Anthropic đều nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thiết kế các vòng lặp AI tự động thay vì viết lời nhắc thủ công. Bản chất của Loop Engineering là tạo ra các hệ thống AI có thể tự vận hành theo chu kỳ: Phát hiện nhiệm vụ → Thực thi → Xác minh → Lưu trữ → Lặp lại, với sự can thiệp tối thiểu từ con người. Điều này giúp giải phóng kỹ sư khỏi vai trò vận hành từng bước, chuyển sang vai trò kiến trúc sư thiết kế hệ thống. Một báo cáo quan trọng về chủ đề này đang được lan truyền, phân tích 5 thành phần chính của một vòng lặp: Phát hiện, Bàn giao, Xác minh, Lưu trữ và Lập lịch. Trong đó, bước "Xác minh" được coi là quan trọng nhất, đòi hỏi một Agent đánh giá độc lập để kiểm tra kết quả, tránh việc AI tự đánh giá cao công việc của mình. Tuy nhiên, việc triển khai Loop Engineering cũng tiềm ẩn rủi ro như "nợ xác minh", "suy giảm hiểu biết" của con người về codebase, "đầu hàng nhận thức" và chi phí token mất kiểm soát. Một ví dụ thực tế từ Anthropic cho thấy, trong khi phương pháp dùng lời nhắc đơn giản tốn ít thời gian và chi phí hơn, thì hệ thống vòng lặp tạo ra ứng dụng chất lượng cao hơn rõ rệt, dù tốn kém hơn. Tóm lại, xu hướng này đánh dấu sự dịch chuyển: việc tạo code đang trở nên "rẻ hơn", trong khi khả năng phán đoán, thiết kế và chịu trách nhiệm của con người trở thành nguồn lực quý giá nhất. Kỹ sư cần thiết kế vòng lặp với sự tỉnh táo, nếu không, hệ thống tự động sẽ khuếch đại cả sai sót lẫn sự lười biếng.

marsbit06/29 08:40

Lão Hoàng: Prompt đã chết, cả làng AI đang cuồng nhiệt đuổi theo Loop

marsbit06/29 08:40

Hướng dẫn sử dụng chế độ Goal của Codex: Cách để AI không ngừng thúc đẩy một mục tiêu cụ thể

Biên tập viên: Bài viết này từ Dominik Kundel, thành viên quan hệ nhà phát triển của OpenAI, tổng kết kinh nghiệm sử dụng tính năng "goal mode / /goal" của Codex. Nó không chỉ nói về kỹ thuật nhắc lệnh thông thường, mà nói về sự thay đổi vai trò của công cụ lập trình AI: Codex không còn chỉ là trợ lý mã hóa phản hồi lệnh đơn lẻ, mà bắt đầu trở thành một tác nhân hành động có thể liên tục thúc đẩy theo đuổi một mục tiêu rõ ràng. Trong chế độ /goal, điều thực sự quan trọng không phải là viết yêu cầu càng dài càng chi tiết, mà là thiết lập tiêu chuẩn thoát rõ ràng, có thể xác minh cho Codex. Ví dụ: "giảm 30% thời gian triển khai", "đạt 100% parity về phạm vi kiểm thử", "LCP xuống dưới 2,5 giây". Những chỉ số này cho phép Codex đánh giá nhiệm vụ đã hoàn thành hay chưa, đồng thời tránh nó thử sai vô hạn trong mục tiêu mơ hồ. Đồng thời, người dùng cần cung cấp đủ định hướng, công cụ và môi trường thực tế để Codex có thể đo lường tiến độ, xác minh kết quả, thay vì chỉ hoàn thành một giải pháp khả thi trong điều kiện giả định cục bộ. Bài viết đặc biệt nhắc nhở, nhiệm vụ liên quan đến hình ảnh dễ khiến Codex sa lầy vào chi tiết nhất. Thay vì yêu cầu "khôi phục chính xác đến từng pixel 100%", nên phân giải mục tiêu hình ảnh thành danh sách chức năng, quy tắc hệ thống thiết kế và chỉ số có thể đánh giá. Đối với nhiệm vụ dài hạn kéo dài hàng giờ thậm chí vài ngày, cũng cần theo dõi liên tục thông qua commit, draft PR, tài liệu tiến độ, cập nhật Slack hoặc side chat, tránh cuối cùng chỉ nhận được một loạt thay đổi không thể truy nguyên. Thông tin tăng thêm của bài viết nằm ở việc định nghĩa lại /goal như một "cơ chế quản lý nhiệm vụ dài hạn". Khi AI có thể thực thi liên tục hàng chục thậm chí hàng trăm giờ, năng lực cốt lõi của nhà phát triển cũng thay đổi: không chỉ là để AI tạo mã, mà là định nghĩa mục tiêu cho nó, thiết lập hệ thống đo lường, cấu hình môi trường thực thi, và cuối cùng hoàn thành xem xét và tổng kết. Nói cách khác, lập trình AI đang chuyển từ "viết lời nhắc" sang "quản lý một tác nhân thực thi kỹ thuật làm việc liên tục".

marsbit06/06 08:13

Hướng dẫn sử dụng chế độ Goal của Codex: Cách để AI không ngừng thúc đẩy một mục tiêu cụ thể

marsbit06/06 08:13

Làm thế nào để trở thành người dùng Claude cao cấp trong 30 ngày?

Bản tóm tắt: Bài viết này hướng dẫn lộ trình 30 ngày để chuyển từ người dùng Claude thông thường thành người dùng cao cấp, tập trung vào việc xây dựng một hệ thống làm việc bền vững thay vì chỉ hỏi đáp ngẫu nhiên. **Tuần 1: Nắm vững nền tảng** - **Ngày 1-2:** Học viết Prompt có cấu trúc gồm Vai trò, Bối cảnh, Nhiệm vụ, Định dạng và Điều kiện ràng buộc. - **Ngày 3-4:** Hiểu về cửa sổ ngữ cảnh, ưu tiên đặt thông tin quan trọng ở đầu và cuối cuộc trò chuyện. - **Ngày 5-7:** Thiết lập 3 Projects chính (công việc, nghiên cứu, viết lách) và kích hoạt Memory để Claude ghi nhớ thông tin cá nhân hóa. **Tuần 2: Xây dựng quy trình làm việc (Workflow)** - **Ngày 8-9:** Tạo workflow nghiên cứu có thể tái sử dụng. - **Ngày 10-11:** Tạo workflow viết hai bước (lập dàn ý rồi viết chi tiết). - **Ngày 12-14:** Tạo workflow hỗ trợ ra quyết định bằng cách phân tích ưu/khuyết điểm. **Tuần 3: Để Claude làm việc tự chủ** - **Ngày 15-17:** Sử dụng Claude Cowork để Claude tự động xử lý tệp và nhiệm vụ trên máy tính. - **Ngày 18-19:** Kết nối Claude với các công cụ như Google Drive, Slack, Gmail. - **Ngày 20-21:** Thiết lập nhiệm vụ tự động hóa, ví dụ tóm tắt email hàng ngày. **Tuần 4: Tối ưu hóa và tích lũy** - **Ngày 22-24:** Đánh giá và tối ưu tất cả workflow dựa trên chất lượng đầu ra. - **Ngày 25-26:** Xây dựng cơ sở kiến thức cá nhân từ các đầu ra chất lượng của Claude. - **Ngày 27-28:** Dạy lại cho người khác để củng cố kiến thức. - **Ngày 29-30:** Thiết kế "hệ điều hành" Claude lý tưởng cho riêng bạn, lập kế hoạch sử dụng hàng tuần. **Kết quả:** Sau 30 ngày, Claude sẽ trở thành trợ lý hiểu bạn, có thể xử lý nhiều tác vụ tự động và nhất quán, giúp bạn tập trung vào công việc sáng tạo và chiến lược. Sự khác biệt nằm ở việc xây dựng một hệ thống có thể lặp lại và cải tiến, không phải những câu lệnh đơn lẻ.

marsbit05/20 08:09

Làm thế nào để trở thành người dùng Claude cao cấp trong 30 ngày?

marsbit05/20 08:09

Ba khuôn khổ giúp người bình thường đạt được bước nhảy vọt về năng lực AI: Tạm biệt tình trạng sử dụng 'lặp lại đầu vào mỗi ngày'

Người dùng AI chia làm hai loại: một loại mỗi ngày nhập prompt giống nhau, hiệu suất không cải thiện; loại kia xây dựng kỹ năng (Skill) để AI tự động hóa công việc. Ba khung tư duy giúp chuyển đổi: 1. **Thuyết ba tầng tiến hóa**: - Tầng 1: Prompt - chỉ có tác dụng một lần - Tầng 2: Project - lưu trữ ngữ cảnh nhưng bị giới hạn - Tầng 3: Skill - AI tự động áp dụng phương pháp của bạn mãi mãi 2. **Tư duy giao dịch vs lãi kép**: - Prompt là giao dịch ngắn hạn - Skill là tài sản lãi kép - đầu tư một lần, hưởng lợi lâu dài 3. **Harness mỏng, Skills dày**: - Tập trung 90% effort vào xây dựng Skills (quy trình, kiến thức) - Giữ phần harness (công cụ vận hành) càng mỏng càng tốt Cách áp dụng: Xác định task bạn lặp lại nhiều lần, dùng Claude's Skill Creator để xây Skill đầu tiên trong 10 phút. Mỗi Skill là nâng cấp vĩnh viễn cho hệ thống AI của bạn.

marsbit04/22 06:46

Ba khuôn khổ giúp người bình thường đạt được bước nhảy vọt về năng lực AI: Tạm biệt tình trạng sử dụng 'lặp lại đầu vào mỗi ngày'

marsbit04/22 06:46

Mô hình tạo ảnh rò rỉ còn hot hơn cả Nano Banana, ảnh chụp màn hình không còn là bằng chứng nữa | Kèm prompt

Bài viết thảo luận về sự xuất hiện của mô hình tạo ảnh AI mới có tên gọi là GPT Image 2, được cho là của OpenAI phát triển, dựa trên các mẫu thử nghiệm rò rỉ từ nền tảng LM Arena. Mô hình này được đánh giá là vượt trội so với các đối thủ như Nano Banana Pro của Google và Midjourney, đặc biệt ở khả năng hiển thị văn bản chính xác (bao gồm cả chữ Hán, Nhật, Hàn), tạo giao diện người dùng (UI) chân thực, và tuân thủ chỉ dẫn. GPT Image 2 có thể tạo ra các hình ảnh giống như ảnh chụp màn hình thật, chẳng hạn như giao diện ứng dụng ngân hàng, trang định giá sản phẩm, thậm chí là giấy tờ tùy thân, khiến cho việc sử dụng ảnh chụp màn hình làm bằng chứng trở nên khó tin cậy hơn. Mô hình này hứa hẹn mang lại nhiều ứng dụng thực tế cho thiết kế, tài liệu và trình bày ý tưởng. Dự kiến, GPT Image 2 sẽ được chính thức ra mắt vào khoảng tháng 5/2026, thay thế cho DALL-E 2 và DALL-E 3. Bài viết cũng cung cấp một số gợi ý (prompt) để tận dụng tối đa khả năng của mô hình này trong việc tạo ảnh.

marsbit04/19 01:13

Mô hình tạo ảnh rò rỉ còn hot hơn cả Nano Banana, ảnh chụp màn hình không còn là bằng chứng nữa | Kèm prompt

marsbit04/19 01:13

Agent Đã Bước Vào Thời Đại Được Điều Khiển Bởi Harness

Bài viết thảo luận về việc mã nguồn Claude Code của Anthropic bị rò rỉ, tiết lộ các phương pháp kỹ thuật Harness trong phát triển AI. Harness được mô tả như bộ khung công nghệ giúp tối đa hóa khả năng mô hình, gồm sáu thành phần chính: System Prompt phân tầng, Tool Schema, Tool Call Loop, Context Manager, Sub Agent và Verification Hooks. Các thành phần này kết hợp với huấn luyện hậu kỳ (Post-training) tạo thành hệ thống Agent phức tạp, nơi mô hình không còn là yếu tố duy nhất quyết định hiệu suất. Bài viết nhấn mạnh sự chuyển dịch từ các công ty "vỏ bọc mô hình" sang hệ thống Harness, yêu cầu nhân tài đa năng và tập trung vào triển khai riêng tư, an toàn. Giá trị cốt lõi của vụ rò rỉ không nằm ở mã nguồn, mà ở việc khẳng định kỷ nguyên Agent đã chính thức được vận hành bởi Harness.

marsbit04/15 10:15

Agent Đã Bước Vào Thời Đại Được Điều Khiển Bởi Harness

marsbit04/15 10:15

Từ điển thuật ngữ AI (Phiên bản tháng 3/2026), đề nghị lưu lại

Từ vựng AI cần biết năm 2026: 30 thuật ngữ quan trọng từ cơ bản đến nâng cao Bài viết tổng hợp 30 thuật ngữ AI phổ biến, chia thành 2 nhóm: **Từ cơ bản (12):** - LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn): Mô hình xử lý ngôn ngữ được đào tạo trên dữ liệu khổng lồ. - AI Agent: Hệ thống tự động hiểu mục tiêu và thực thi tác vụ. - Multimodal (Đa phương thức): Xử lý cùng lúc văn bản, hình ảnh, âm thanh. - Prompt: Lệnh đầu vào cho AI. - Generative AI (AIGC): AI tập trung vào tạo nội dung mới. - Token: Đơn vị xử lý văn bản, dùng để tính phí và đo lường. - Context Window: Số token tối đa AI có thể xử lý trong một lần. - Memory: Khả năng ghi nhớ lịch sử và sở thích người dùng. - Training & Inference: Quá trình đào tạo và triển khai mô hình. - Tool Calling: Khả năng gọi API và công cụ bên ngoài. **Từ nâng cao (18):** Bao gồm Transformer (kiến trúc mô hình), Attention (cơ chế tập trung), Hallucination (lỗi tạo nội dung sai), RAG (Tạo nội dung tăng cường bằng tìm kiếm), Fine-tuning (tinh chỉnh mô hình), cùng các khái niệm mới như Agentic Workflow, Subagents, Skills và Vibe Coding (lập trình bằng giao tiếp tự nhiên). Bài khuyến nghị nắm vững các thuật ngữ này để theo kịp xu hướng AI, đặc biệt trong bối cảnh ứng dụng ngày càng mở rộng.

marsbit03/11 11:55

Từ điển thuật ngữ AI (Phiên bản tháng 3/2026), đề nghị lưu lại

marsbit03/11 11:55

活动图片

Danh mục Phổ biếnright-arrow

Thẻ Nổi bậtright-arrow

Khácright-arrow