Buổi 18: Khai thác Kho Báu AI Skills hiện hữu (CodyMaster Skills)
Mục tiêu buổi học
Lợi thế của nền tảng VibeCoding không nằm ở mẫu mã Prompt dài dòng lướt mỏi tay (vì LLM Context Window sẽ mau quên). Lợi thế nằm ở Hệ sinh thái Skills (Module/Plugins) gắn sẵn trên máy tính.
Phát hiện ra được Skill mình cần, đọc hiểu chỉ dẫn hệ thống của nó, phối hợp đa dạng các kỹ năng (Ví dụ: cm-jtbd lấy thông tin -> ném qua mạng lưới cm-brainstorm-idea -> ném cho cro-methodology) sẽ là chìa khoá biến bạn thành Orchestrator (Nhà nhạc trưởng AI) thay vì người công nhân Prompter gõ từng chữ.
Nội dung chi tiết
1. Giải phẫu Hệ sinh thái AI Skills (Module Local)
- Thế nào là một thư viện Kỹ năng trên đĩa nén (Local disk)?
.gemini/antigravity/skillschứa những gì? - Tại sao phải sử dụng Skill? Kích hoạt sự tối ưu theo Ngữ cảnh (RAG on Disk): Truyền ngữ cảnh lớn thay vì sao chép vào cửa sổ đoạn hội thoại giới hạn của ChatGPT.
2. Điểm danh Các Skill Trọng yếu cho Tổ đội Product
Duyệt qua danh sách 30+ Siêu Kỹ năng đã thiết kế sẵn. Tập trung 3 nhóm:
- Nhóm Khám phá (Discovery & Ideation):
cm-jtbd,mom-test,cm-brainstorm-idea,cro-methodology,jobs-to-be-done.- (Xoáy sâu vào JTBD và Mom Test: Biến báo cáo khảo sát mù mờ thành Bảng hỏi có điểm số định lượng rõ ràng. Ngăn lỗi dẫn dắt người dùng bằng Mom Test "Nói chuyện về quá khứ của họ, đừng hỏi tương lai ý tưởng của mình").
- Nhóm Phân tích (Analytics & Data):
pandasai-analytics,cm-codeintell(Dành cho việc soi architecture app đang chạy). - Nhóm Tối ưu (CRO & Marketing):
cm-growth-hacking,booking-calendar,cm-ads-tracker,cm-readit. Đưa tính năng Onboarding bằng Bottom sheet/Popup không code lên trên website sống.
3. Progressive Disclosure (Tính chất "Lấy dần") của Skill Index
Mở khóa một mẹo cực xịn về công nghệ:
- Bạn không cần gọi đích danh nếu không nhớ tên Skill.
- Bạn có thể hỏi: "Tao đang cần thu thập insight của người từ chối mua sản phẩm, có Skill nào dùng được không?". (
find-skills,cm-skill-searchsẽ lo phần gợi ý BM25). - Tự động Load
SKILL.md(Lớp 3) vào lúc cần thiết nhất, giúp Token không bị tốn một cách lãng phí và AI không bị xao nhãng.
4. Kết nối Chuỗi (Chaining) & Vòng Lặp Phản Hồi
- Thay vì AI độc thấu 1 bài toán từ A->Z, bạn hãy cấu tạo thành Mắt xích (Chain).
- "Vòng tuần hoàn Giá trị": (Sử dụng
cm-skill-chain) Khen chê thị trường ->cm-ux-masterbáo lỗi thiết kế sai quy luật ->cm-ui-preview(Biến thành file giao diện mới). Cả quá trình nối nhau. Không được tách rời.
🚀 Thực hành (Thao tác Khởi chạy Skill Chain)
Bài tập 1: Phỏng vấn bằng Mom Test Framework trực tiếp
- Lấy dữ liệu Interview thô của Team Research dài 2 trang.
- Nạp dữ liệu vào AI. Dùng Skill
mom-testchấm điểm. Xác minh câu hỏi số 3 của nhân viên Research (VD: "Anh có mua gói Pro 5$ nếu em có thêm Tính năng Filter?") bị Cấm (Vì phá quy tắc Mom Test: Xin ý kiến tương lai / Tìm câu trả lời làm vui mắt). - Đòi hỏi AI phải viết lại list 5 câu chấn chỉnh Nhân viên Khảo sát theo Mom Test rule.
Bài tập 2: "Combo Nhạc Trưởng"
- Đưa url trang chủ đối thủ, mở kỹ năng
cm-ux-mastertrích xuất thông tin, rồi đan chéo dùng Skillcm-cro-methodologyđể lập List 10 Test A/B rủi ro chuyển đổi (Conversion Risk). - Kết quả thu được không chỉ là UI đẹp. Mà là UI Đẹp + Ra số.
Tài liệu tham khảo
- Cuốn sách The Mom Test (Rob Fitzpatrick) và Competing Against Luck (Clayton Christensen).
- Kỹ năng
cm-skill-discoverytrên mạng lưới thư mục Local.