Claude Skill MartKhám phá skillSkill là gì?
 
← Về danh sách

LLM Wiki Setup (Bộ não thứ hai cho nghiên cứu đầu tư)

Xây dựng kho tri thức nghiên cứu đầu tư dạng markdown thuần theo mô hình LLM Wiki của Karpathy, bằng cách phỏng vấn để trích xuất khung phân tích riêng của bạn.

Dữ liệu · Phân tíchTrung cấp★ 1,323⑂ 212Điểm AI 8/10Cập nhật lần cuối: 8 thg 8, 2026

Nó làm được gì

  • Tách rõ tầng cơ chế (cấu trúc thư mục 3 lớp, [[wikilink]], lint, git hook — cài tự động bằng script) và tầng quy tắc (bạn nhìn vào chỉ số gì, ghi quan điểm thế nào).
  • Trọng tâm không phải phát template mà là phỏng vấn: skill hỏi lần lượt 8 chiều (tiêu chí theo dõi, cách ghi luận điểm, có gắn tên analyst không, cách review sau báo cáo, độ dài ghi chú...) rồi viết CLAUDE.md bằng chính ngôn từ của bạn.
  • Cố tình không dùng RAG / vector DB / embedding. Tri thức được biên soạn trước vào các trang có cấu trúc để tích lũy theo kiểu lãi kép, thay vì truy hồi lại tài liệu gốc mỗi lần hỏi.
  • Kèm SOP nạp tài liệu (5 điểm dừng có con người kiểm tra) cho báo cáo phân tích, earnings call, biên bản gặp doanh nghiệp; SOP review dự đoán → thực tế sau báo cáo tài chính; hướng dẫn dọn dữ liệu phái sinh và phản biện.

Phù hợp với ai

  • Nhà đầu tư theo dõi lâu dài các công ty, ngành, yếu tố vĩ mô và muốn tích lũy luận điểm riêng.
  • Analyst/researcher có hàng chục báo cáo, ghi chú chuyên gia nằm im trong thư mục.
  • Người thích vault markdown kiểu Obsidian nhưng không muốn dựng hạ tầng vector nặng nề.
  • Ai muốn tài liệu hoá "bộ não đầu tư của chính mình" thay vì dùng mẫu chuẩn của người khác.

Ví dụ sử dụng

  1. Tạo vault mới: nói "tôi muốn xây bộ não thứ hai cho nghiên cứu đầu tư" — skill dựng khung rỗng rồi phỏng vấn để ghi các tiêu chí của bạn (ví dụ "đơn hàng quý tới có vượt kỳ vọng không", "giọng điệu ban lãnh đạo").
  2. Nạp tài liệu: đưa một báo cáo ngành bán dẫn, skill bóc tách thành trang công ty / ngành / analyst và liên kết bằng wikilink.
  3. Review sau báo cáo tài chính: so dự đoán đã ghi với kết quả thực tế, tạo trang review, và nếu cần thì gọi skill analyst-track-record để backtest độ chính xác của analyst.

· · · Hướng dẫn cài đặt · · ·

Cài vào ứng dụng Claude (không cần terminal)
  1. Tải tệp ZIP bằng nút bên dưới.
  2. Trong Claude, mở Settings → Capabilities và bật 'Code execution and file creation'. (chỉ một lần)
  3. Vào Customize → Skills → + → 'Upload a skill' rồi tải tệp ZIP lên.
↓ Tải ZIP
Cài vào Claude Code

Để Claude làm — dán câu dưới đây vào Claude Code

Hãy cài skill mình tìm thấy trên Claude Skill Mart.
Copy thư mục llm-wiki-setup từ repo GitHub daymade/claude-code-skills vào ~/.claude/skills/llm-wiki-setup/ của mình.
Sau khi cài xong, cho mình biết skill này làm được gì trong một câu.

Cài bằng lệnh thủ công

git clone https://github.com/daymade/claude-code-skills.git && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r claude-code-skills/llm-wiki-setup ~/.claude/skills/

⚠ Đây là skill do người khác tạo. Hãy kiểm tra repo gốc trước khi cài.

  1. Mở terminal và clone repo: git clone https://github.com/daymade/claude-code-skills.git
  2. Tạo thư mục skills nếu chưa có: mkdir -p ~/.claude/skills
  3. Copy riêng skill này: cp -r claude-code-skills/llm-wiki-setup ~/.claude/skills/
  4. Kiểm tra yêu cầu: Python 3, git, và uv để chạy linter (hoặc pip install pyyaml).
  5. Khởi động lại Claude Code, rồi yêu cầu ví dụ: "giúp tôi xây wiki nghiên cứu đầu tư" — skill sẽ tự kích hoạt.
  6. Skill chạy python scripts/init_vault.py <thư-mục> để dựng khung, sau đó phỏng vấn bạn. Hãy trả lời bằng ngôn ngữ của chính bạn, đừng copy file trong examples/.
  7. Trong thư mục vault, chạy git init rồi git config core.hooksPath .githooks để bật kiểm tra tự động khi commit.
  8. Cuối cùng, đưa một tài liệu nghiên cứu thật vào để trải nghiệm trọn quy trình ingest.
Xem mã nguồn trên GitHub ↗Giấy phép: MIT