Vòng lặp ủy quyền AI — đừng xây agent, hãy viết cẩm nang
Đừng tạo agent cho từng việc; mỗi việc một file SKILL.md
Bài viết về vì sao và dùng skill thế nào. Luận điểm chỉ có một — xây agent riêng cho từng việc thì dây nhợ chằng chịt, việc đổi một chút là gãy, và người sửa rốt cuộc vẫn là bạn. Thay vào đó, đưa cho MỘT AI đa năng một thư mục chứa 'tri thức công việc của bạn viết thành chữ'. Hai dẫn chứng: Vercel — công ty bán hạ tầng agent — lắp chuỗi agent chuyên gia cho đội dữ liệu của chính mình và nhận phản hồi 'tệ hại'; đổi sang một AI đa năng + thư mục file + công cụ bình thường thì điểm nội bộ tăng khoảng gấp đôi. Kỹ sư Anthropic cũng ngừng tạo agent cho từng việc. Thứ còn thiếu không phải trí tuệ mà là tri thức công việc chưa được viết ra.
- 01
Trước khi bắt đầu — công cụ của bạn có ghi được file không
Nhiều người vấp ở đây. Nếu là công cụ đọc–ghi được file như Claude Code, chỉ cần tạo thư mục thật (~/playbooks/tên-việc) là xong — cẩm nang tự cập nhật và tích lũy như lãi kép. Claude trên trình duyệt và ChatGPT thì AI không ghi lại được file đã tải lên Project: nó chỉ in phiên bản mới ra màn hình, còn lưu và thay file là việc của bạn. Nếu bạn thêm bản mới mà không xóa bản cũ, AI sẽ bắt đầu làm theo chỉ dẫn đã bị loại bỏ từ mấy tuần trước.
Tải từ Dropbox/Drive sẽ tạo bản sao chứ không phải liên kết. Sau này sửa bản gốc thì thứ Project nhìn thấy vẫn không đổi. Bản chính chỉ được có một.
- 02
Ba tiêu chí chọn việc đầu tiên
① Làm ít nhất mỗi tuần một lần ② Nhìn một phát là biết bản tệ ③ Giải thích cho người mới trong vòng 20 phút. Bắt đầu từ việc lặp lại nhiều nhất, không phải việc phức tạp nhất.
- 03
Lớp 1 · Quy trình — moi phán đoán của bạn ra giấy
Đừng tự gõ các bước. Hãy bắt AI phỏng vấn bạn — phần bạn không bao giờ tự viết ra mới chính là phần làm kết quả mang chất của bạn. Bảy thứ cần có trong SKILL.md: mục đích một dòng, khi nào dùng (bằng câu bạn thật sự nói), đầu vào và vị trí, các bước đánh số, quy tắc sau mỗi quyết định, định nghĩa hoàn thành, các ngoại lệ từng làm bạn khổ.
Bạn sẽ biến việc tôi làm lặp đi lặp lại thành một cẩm nang mà bạn có thể tự chạy không cần tôi. Việc đó là: [mô tả một dòng]. Trước hết hãy phỏng vấn tôi. Mỗi lần chỉ hỏi một câu và chờ tôi trả lời. Hỏi ít nhất tám câu và đừng ghi file trước khi tôi nói xong. Phải bao quát hết: - Điều gì khởi động việc này và tần suất - Các đầu vào và vị trí chính xác của từng cái - Các bước theo đúng thứ tự tôi thật sự làm - Mọi quyết định tôi đưa ra và quy tắc đằng sau - Giọng điệu hay tiêu chuẩn kết quả phải đạt - Bản tệ trông như thế nào Khi thấy có thể tự chạy việc này không cần tôi, hãy tạo thư mục tên [job-name] và viết SKILL.md trong đó. Các mục: mục đích (một dòng), khi nào dùng, đầu vào, các bước (đánh số, lời dễ hiểu, không thuật ngữ), quyết định (nếu X thì Y), định nghĩa hoàn thành, ngoại lệ. Rồi cho tôi xem toàn bộ file và hỏi hai điều: tôi đã rút sai chỗ nào, và điều gì tôi chưa kể cho bạn.
Bản đầu đúng khoảng 80%. Câu hỏi làm bạn bực thường là câu quan trọng thật. Sửa thì sửa trong file, không phải trong chat.
- 04
Lớp 2 · Hộp đồ nghề — để không xây lại từ đầu mỗi lần
Thiếu lớp này, AI sẽ dựng lại cùng một script, template, quy tắc định dạng từ con số không mỗi lần. Những thứ nên bỏ vào: script làm bước máy móc, template có chỗ trống [ngoặc vuông], dữ liệu tham chiếu (cách ghi tên khách, giá, link), ví dụ thành phẩm từng ưng ý, file quy tắc (giọng thương hiệu, từ cấm), các prompt con hay dùng. Những thứ phải bỏ ra: sản phẩm dùng một lần, mật khẩu/khóa, bản nháp dang dở. Thứ gì không đưa cho nhân viên mới ngày đầu thì cũng đừng bỏ vào thư mục.
Nhìn cái [script / template / email / checklist] vừa làm xong. Nếu tôi sẽ còn cần nó, hãy làm đủ các bước sau: 1. Lưu vào [job-name]/files/ với tên mô tả rõ. Ví dụ: numbers-pull.py, update-template.md. Đừng cho ngày tháng hay số phiên bản vào tên. 2. Thay phần gắn với tình huống của tôi bằng chỗ trống [ngoặc vuông] cho tái sử dụng được, và để ngay bên dưới một ví dụ đã điền làm tham chiếu. 3. Cập nhật SKILL.md để bước cần nó trỏ đến file theo tên, kèm khi nào dùng và khi nào không. 4. Thêm một dòng vào [job-name]/files/INDEX.md: tên file, công dụng, ngày hôm nay. Đừng lưu sản phẩm dùng một lần, thứ chứa mật khẩu hay API key, hay bản nháp tôi chưa duyệt. Rồi chạy lại toàn bộ việc từ đầu, nói rõ đã dùng file lưu nào và đã dựng lại từ trắng cái gì. Những gì phải dựng lại đều là ứng viên cho hộp đồ nghề — nói xem lần sau nên lưu gì.
Hộp đồ nghề chỉ thật sự đầy ở lần chạy thứ hai, vì lúc đó mới lộ ra thứ gì bị dựng lại. Mỗi tháng rà thư mục một lần, mỗi công dụng giữ đúng một file — hai file na ná nhau là AI chọn nhầm.
- 05
Lớp 3 · Bằng chứng — chặn kết quả 90%
Lớp gần như ai cũng bỏ qua. AI tự đọc bản nháp của mình rồi bảo 'trông ổn' là vô giá trị. Kiểm chứng thật tạo ra bằng chứng nằm ngoài ý kiến của nó — con số truy được về file gốc, link mở được thật, ảnh chụp kết quả render, test chạy qua, luận điểm đối chiếu trích dẫn, số từ, cách ghi tên đối chiếu file tham chiếu. Kiểm chứng không thể trượt thì không phải kiểm chứng.
Thêm mục Định nghĩa hoàn thành vào SKILL.md của [job-name]. Viết 5–10 hạng mục kiểm chứng riêng cho việc này. Mọi hạng mục phải xác nhận được bằng bằng chứng nằm ngoài ý kiến của bạn: con số truy về file gốc, link tải được, ảnh chụp kết quả render, test chạy qua, luận điểm đối chiếu trích dẫn, số đếm, giá trị đối chiếu file tham chiếu. Cấm các từ chất lượng mơ hồ như "rõ ràng", "chuyên nghiệp", "chất lượng cao". Từ giờ mỗi lần xong việc này, trước khi cho tôi xem bất cứ gì: 1. Chạy hết các hạng mục kiểm chứng. 2. Sửa cái trượt. 3. Chạy lại. 4. Báo đạt/trượt một dòng cho từng hạng mục kèm căn cứ. 5. Nói rõ cái gì không xác nhận được và vì sao. Đừng mặc định là đạt. Nếu lượt đầu trượt quá hai hạng mục thì dừng lại, đừng vá kết quả — nói xem bước quy trình nào là nguyên nhân.
Ví dụ kiểm chứng tốt — 'mọi con số phải tồn tại trong file dữ liệu đã rút', 'cấm tính từ không kèm số', 'dưới 200 từ', 'tên khách khớp cách ghi trong file tham chiếu'. Ví dụ tệ — 'rõ ràng', 'chuyên nghiệp', 'chất lượng cao'.
- 06
Vòng lặp — sửa cẩm nang, không sửa trong chat
AI sai mà bạn sửa trong chat rồi bỏ qua, thì chat đóng là bài học biến mất, tuần sau lại gõ đúng lần sửa đó. Thói quen đưa mọi lần sửa trở về thư mục chính là vòng lặp. Đây là lý do hệ thống này càng dùng càng tốt còn agent càng dùng càng tệ. Trước khi sửa, chẩn đoán lớp nào đã hỏng.
Kết quả đó sai. Lý do: [chính xác cái gì sai và sai thế nào]. Trước hết chẩn đoán lớp nào hỏng: - Quy trình: thiếu bước, sai thứ tự, hoặc quy tắc sau quyết định chưa được viết - Hộp đồ nghề: dựng lại thứ đã có, hoặc file lưu đã cũ/sai - Bằng chứng: không tồn tại hạng mục kiểm chứng lẽ ra bắt được lỗi này Nói trong hai câu: lớp nào và vì sao. Rồi thực hiện sửa đổi bền nhỏ nhất ở lớp đó. Đừng viết lại cả cẩm nang. Nếu cùng một lỗi đã xảy ra hai lần, thêm quy tắc tường minh chặn nó, không phải lời nhắc nhẹ nhàng. Thêm một dòng vào [job-name]/notes.md: ngày hôm nay, cái gì sai, đã đổi gì. Rồi chạy lại đúng việc đó từ đầu và cho xem trước–sau khi sửa, để tôi thấy sửa đổi có ăn thua không.
notes.md đọc mỗi tháng một lần. Cùng một lớp mà ghi chú lặp lại nghĩa là việc đó thật sự khó — và thường đó chính là việc đáng tự động hóa tử tế tiếp theo.
- 07
Hình hài thư mục khi hoàn chỉnh
Không phải một thư mục to chứa mọi việc, mà mỗi việc một thư mục. Hai việc cứ lẫn vào nhau thì vấn đề nằm ở dòng đầu mỗi SKILL.md.
[job-name]/ SKILL.md mục đích, khi nào dùng, đầu vào, các bước, quyết định, định nghĩa hoàn thành, ngoại lệ files/ INDEX.md mỗi file lưu một dòng: tên, công dụng, ngày numbers-pull.py script làm bước máy móc update-template.md template có [chỗ trống] tone-rules.md tiêu chuẩn của tôi, bằng lời của tôi examples/ 2026-09-08-good.md bản hoàn thành từng ưng ý notes.md nhật ký sửa đổi, mới nhất ở trên※ Cả bốn prompt đều có câu này ở cuối — chốt an toàn cho công cụ không ghi được file (Claude trình duyệt, ChatGPT): "Nếu không ghi file trực tiếp được thì đừng giả vờ đã ghi. In toàn bộ nội dung file ra chat, nói chính xác tên file và vị trí trong thư mục, và nhắc tôi xóa bản cũ đã tải lên rồi thay bằng bản mới."
- 08
30 phút đầu tiên
Chọn việc làm thường xuyên nhất → chạy prompt 1 và trả lời phỏng vấn thành thật (15 phút) → chạy việc một lượt, cái ra đạt thì lưu bằng prompt 2 → thêm hạng mục kiểm chứng bằng prompt 3 → chạy lượt thứ hai.
Đừng dừng ở một lượt. Phải thấy lượt chạy thứ hai cần giải thích ít đi bao nhiêu thì mới cảm được.
Bản gốc: https://sdk-kim-builds.com/guides/ai-delegation-loop-playbook/