Buổi 03: Tự động hóa nội dung với cm-content-factory & Discovery (Phase 0)
1. Giới thiệu System Kiến trúc cm-content-factory
Xin chúc mừng! Bạn đã chuẩn bị kỹ càng ở 2 buổi đầu. Bây giờ là thời khắc "Sản xuất hàng loạt". Cỗ máy bí mật tên là cm-content-factory (Nhà máy Nội dung).
Thay vì tự chat từng câu hỏi, cm-content-factory là một pipeline có cấu hình sẵn. Các Agent trong đó phân chia nhau:
- Một Agent Tóm tắt thông tin sản phẩm của bạn,
- Agent thứ 2 Phụ trách viết Copywriting,
- Agent thứ 3 làm Kiểm tra chất lượng (Audit).
Đây là hệ thống có khả năng tự đánh giá, học hỏi (Memory system) và quản lý số token API (Budget).
Cấu trúc file cấu hình (Cốt lõi để điều khiển cỗ máy cho Non-Dev)
Là PM/BA/Designer, bạn chỉ cần giao tiếp thông qua file content-factory.config.json nằm tại thư mục gốc dự án. Mọi thiết lập về persona khách hàng, thông tin thương hiệu đều lưu ở đây. Việc duy nhất bạn phải làm là điền dữ liệu dưới định dạng JSON!
2. Phase 0: Discovery – Yêu cầu bắt buộc
Hệ thống cm-content-factory cần trải qua Phase Khởi động (Phase 0) trước khi tạo thành phẩm (PRD, Nội dung, hay Specs thiết kế). Đó chính là bước Customer Context (Tìm hiểu ngữ cảnh).
Khi bạn tương tác với Agent tại Terminal, nó sẽ tự động hỏi bạn 5 nhóm thông tin bắt buộc:
- Thông tin ngành hàng / USP / Thương hiệu của bạn
- Website gốc để tham chiếu, Style guidelines để né tránh
- Các file dữ liệu nền tảng hiện có (Mô tả tính năng cũ)
- Bạn cần sản xuất bao nhiêu content? Keyword chính của đợt này?
- Cập nhật nền tảng đích để Publish.
Là Product Manager/Designer, đây chính là "Brief" (đầu bài) mà bạn thường đưa cho Team.
3. Khởi chạy Dashboard Real-time (Bảng Điều Khiển Live)
Một tính năng ấn tượng cho Product Managers là Dashboard theo dõi tự động của cm-content-factory.
Khởi động ngay trong Terminal:
python3 scripts/dashboard_server.py --port 5050- Pipeline Progress: Các khối tiến trình (Research -> Mở rộng Topic -> Viết nội dung -> Audit -> Xuất bản).
- Task Queue: Theo dõi toàn bộ quá trình Agent đang "đẻ" ra hàng chục file text tài liệu cho dự án của bạn!
- Token Tracker: Dashboard còn báo cáo xem cỗ máy đang ngốn ngân sách chạy AI như thế nào, giống như một báo cáo chi phí.
Bài tập: Tạo một file mẫu content-factory.config.json trong thư mục học. Điền đầy đủ thông tin Brand và Đối tượng khách hàng mục tiêu của ứng dụng "Giao trà sữa trong đêm". Hệ thống sẽ tạo sườn bài để chuẩn bị cho Buổi 4 và 5.