Sự ì ạch xảy ra khi bạn tự mình xử lý nghiên cứu, lập kế hoạch, sản xuất, phân phối và bán hàng
Khi làm việc một mình, mọi bước trong quy trình đều trở thành trách nhiệm của bạn.
Bạn không có ai để nghiên cứu thị trường hay tạo tài liệu. Bạn là người tự phân phối và bán hàng.
Trong một công ty, các bộ phận khác nhau xử lý những nhiệm vụ này, nhưng làm tất cả một mình chắc chắn sẽ dẫn đến tắc nghẽn. Nghiên cứu và sản xuất là những khâu mà mọi người thường mắc kẹt nhất.
Bắt đầu một dự án mà không nghiên cứu kỹ lưỡng và xuất bản nó trước khi nó hoàn chỉnh — nhiều người có lẽ đã quen với vòng luẩn quẩn này.
Thứ bạn cần không phải là ý chí mạnh mẽ hơn, mà là sự phân công lao động. Bằng cách sử dụng các công cụ AI, bạn có thể tạo ra các bộ phận của riêng mình ngay cả khi hoạt động một mình.
NotebookLM là Phòng Nghiên cứu, Codex là Phòng Phát triển
NotebookLM: Mạnh về Nghiên cứu
NotebookLM là một AI trả lời chỉ dựa trên các tài liệu bạn tải lên.
Bạn có thể cung cấp cho nó PDF, văn bản, Google Docs, Google Slides, URL và thậm chí cả nội dung trong clipboard.
Tính năng chính của nó là khả năng so sánh nhiều tài liệu. Nếu bạn hỏi, "Tóm tắt sự khác biệt giữa Công ty A và Công ty B", nó sẽ tham chiếu chéo các tài liệu để đưa ra câu trả lời.
Dưới đây là một ví dụ về prompt mà tôi thực sự sử dụng:
1"Dựa trên các tài liệu đã tải lên, hãy tóm tắt sự khác biệt giữa Công ty A và Công ty B trong một bảng so sánh. Vui lòng nêu rõ các trang nguồn."
Codex: Mạnh về Sản xuất
Codex là một AI viết mã và tạo ra các sản phẩm đầu ra chỉ dựa trên hướng dẫn bằng tiếng Nhật.
Các slide của NotebookLM đủ để sắp xếp và trình bày thông tin. Tuy nhiên, trong những tình huống bạn cần khán giả hành động — như giành được hợp đồng tư vấn, giới thiệu sản phẩm thông qua tiếp thị liên kết, hoặc đăng ký dịch vụ của riêng bạn — thì "chỉ cho họ thấy" là chưa đủ. Đây là lúc LP (Landing Pages) và các công cụ chẩn đoán trở nên cần thiết.
Chỉ cần nói "Tạo một LP như thế này", nó sẽ lắp ráp HTML và CSS để tạo ra phiên bản đầu tiên trong vài phút.
Tôi sử dụng mẫu prompt này:
1"Mục tiêu: LP để tăng đăng ký cho [Sản phẩm] / Đối tượng mục tiêu: Những người đang gặp khó khăn với [Vấn đề] / Cấu trúc phần: Vấn đề -> Giải pháp -> Kết quả -> Định giá -> Câu hỏi thường gặp / Định hướng thiết kế: Đơn giản và tạo dựng niềm tin / Yêu cầu kỹ thuật: Hiển thị ưu tiên thiết bị di động"
Mặc dù nó hoạt động ở gói miễn phí, nhưng các giới hạn khá nghiêm ngặt. Nếu bạn sử dụng nó nhiều mỗi ngày, cuối cùng thì trả phí sẽ nhanh hơn.
Bằng cách chuyển thông tin do NotebookLM thu thập được cho Codex, bạn có thể chuyển thẳng sang sản xuất. Bằng cách tách biệt "nhà nghiên cứu" và "người tạo ra", bạn có thể hoàn thành quy trình làm việc chỉ với hai công cụ này.
Thiết lập Phòng Nghiên cứu trong NotebookLM
Quy trình Nghiên cứu Thị trường và Phân tích Đối thủ Cạnh tranh
Quy trình rất đơn giản:
- Tải lên các báo cáo ngành hoặc tài liệu của đối thủ cạnh tranh lên NotebookLM.
- Đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên, chẳng hạn như "Tốc độ tăng trưởng thị trường là bao nhiêu?" hoặc "Sự khác biệt so với đối thủ cạnh tranh là gì?"
- Xem xét các câu trả lời, bao gồm cả trích dẫn nguồn.
Đọc toàn bộ một báo cáo ngành theo cách thủ công thường mất hàng chục phút, nhưng với NotebookLM, bạn có thể nắm bắt các điểm chính trong vài phút. Điều tương tự cũng áp dụng cho việc phân tích đối thủ cạnh tranh; có những trường hợp công việc so sánh đã được rút ngắn đáng kể chỉ bằng cách thêm nguồn và đặt câu hỏi.
Thấu hiểu Khách hàng và Sắp xếp Ý tưởng Sản phẩm
Bằng cách tải lên nhật ký yêu cầu hỗ trợ hoặc phản hồi khảo sát mở và hỏi "Những điểm khó khăn phổ biến của khách hàng là gì?", các vấn đề chính sẽ được sắp xếp ngay lập tức.
Điều tương tự cũng áp dụng cho việc tìm kiếm các tuyên bố cụ thể trong biên bản cuộc họp. Việc này hoàn thành nhanh hơn rất nhiều so với tìm kiếm thủ công.
Chỉ cần sắp xếp thông tin thu thập được, những mầm mống cho ý tưởng sản phẩm sẽ trở nên rõ ràng.
Các Nguyên tắc Vận hành để Duy trì Độ chính xác
Cần có một lời cảnh báo ở đây.
Sử dụng AI để nghiên cứu thông tin trên web tiềm ẩn nguy cơ ảo giác (AI tạo ra thông tin có vẻ hợp lý nhưng không chính xác), vì vậy việc kiểm tra của con người là rất cần thiết.
Mặt khác, nếu bạn chỉ vận hành dựa trên các tài liệu do chính bạn chuẩn bị, rủi ro này sẽ giảm đáng kể.
Kiểm tra chéo các con số và danh từ riêng với văn bản gốc. Bằng cách tuân theo một bước này, nó sẽ hoạt động hoàn hảo như một phòng nghiên cứu.
Giao phó Phòng Phát triển cho Codex
Cách tạo LP và Công cụ Chẩn đoán
Bao gồm năm yếu tố này trong prompt của bạn:
- Mục tiêu
- Đối tượng mục tiêu
- Cấu trúc phần
- Định hướng thiết kế
- Yêu cầu kỹ thuật
Với những yếu tố này, bản thảo đầu tiên của LP đã sẵn sàng trong vài phút. Đối với việc chỉnh sửa, giới hạn bản thân ở 1-3 điểm mỗi lần sẽ giúp đầu ra ổn định.
Các công cụ chẩn đoán cũng hoạt động theo cách tương tự. Miễn là bạn quyết định các câu hỏi và logic phân nhánh cho câu trả lời, chúng có thể sẵn sàng để xuất bản trong vài chục phút.
Cách tạo Tài liệu Đề xuất và Công cụ Kinh doanh
Đối với tài liệu đề xuất, bạn có thể tạo bản thảo chỉ bằng cách cung cấp một dàn ý theo thứ tự này: Trang bìa, Vấn đề, Giải pháp, Kết quả, Định giá, Quy trình triển khai và Câu hỏi thường gặp.
Hãy ghi nhớ ba điều này:
- Sự ngắn gọn (một thông điệp mỗi slide)
- Thuyết phục thông qua số liệu
- Một cấu trúc giải quyết trước những nghi ngờ của khách hàng
Bao gồm ba nguyên tắc này trong prompt của bạn sẽ đảm bảo bản thảo đầu tiên có chất lượng đủ cao để sử dụng.
Có thể Sử dụng Nó mà Không có Kinh nghiệm Lập trình không?
Nhiều người có thể nghĩ, "Điều này có khả thi không nếu tôi không phải là kỹ sư?"
Bạn có thể tạo ứng dụng và công cụ chỉ thông qua hội thoại. Nếu bạn muốn sửa một cái gì đó, chỉ cần nói "Thay đổi phần này thành phần kia", và nó sẽ được sửa.
Bạn không cần kiến thức về cách viết mã. Tất cả những gì bạn cần là khả năng giải thích kết quả mong muốn bằng lời nói.
Một Quy trình Làm việc Kết nối Hai Phòng
Sao chép các câu trả lời đã được sắp xếp từ NotebookLM và dán trực tiếp vào prompt của Codex.
Hướng dẫn nó "Chuyển đổi kết quả nghiên cứu này thành LP, tài liệu đề xuất và công cụ chẩn đoán", và quá trình sản xuất bắt đầu.
Vì dòng chảy Nghiên cứu -> Sắp xếp -> Sản xuất được kết nối theo một hướng, bạn tránh được điểm nghẽn điển hình khi làm việc một mình là bị mắc kẹt trong quá trình sắp xếp thông tin.
Cấu hình Tối thiểu cho một Công ty AI Cá nhân
Bạn không cần phải thiết lập mọi phòng ban ngay từ đầu.
Bạn có thể thêm các bộ phận chuyên về thiết kế, hỗ trợ bán hàng hoặc phân tích sau.
Ban đầu, bạn chỉ cần hai bộ phận liên quan trực tiếp đến doanh thu: "Nghiên cứu" và "Sản xuất".
Miễn là Phòng Nghiên cứu và Phát triển hoạt động, một người có thể xử lý mọi thứ từ việc tìm ra góc nhìn cho sản phẩm đến định hình nó. Bạn có thể lo lắng về các phòng ban khác sau khi doanh thu của bạn ổn định.
Kỷ nguyên làm mọi thứ một mình đã kết thúc; Hãy trở lại làm CEO
Tôi quản lý nhiều tài khoản mạng xã hội như một công việc phụ trong khi làm nhân viên văn phòng.
Trong khi sự hiện diện của tôi ở đây (trên X) vẫn đang phát triển, một tài khoản Threads mà tôi vận hành bằng hệ thống đăng bài tự động gần đây đã vượt quá 2,25 triệu lượt hiển thị trong một tuần. Ngay cả trên các nền tảng khác nhau, khái niệm hệ thống hóa việc "nghiên cứu" và "tạo ra" với NotebookLM và Codex vẫn hoạt động hiệu quả như nhau.
Tại công ty của tôi, tôi sử dụng NotebookLM bằng cách cho nó đọc thông tin khách hàng. Tôi nhận ra rằng ngay cả những nội dung lộn xộn, như ghi chú từ các cuộc trò chuyện hàng ngày, cũng có thể được sắp xếp và đưa vào sử dụng.
Bạn không cần phải xử lý nghiên cứu và sản xuất hoàn toàn bằng đôi tay của mình. Bằng cách ủy thác cho NotebookLM và Codex, bạn có thể chuyển sang vai trò của người ra lệnh.
Hành động Tối thiểu Cần Thực hiện Hôm nay
Chỉ có một việc cần làm.
Mở NotebookLM và thử tải lên một ghi chú ý tưởng hoặc tài liệu bạn có trong tay.
Nó không cần phải là một tài liệu được trau chuốt hoàn hảo. Chỉ cần đưa một cái vào và đặt một câu hỏi; đó là cách Phòng Nghiên cứu của bạn bắt đầu hoạt động.
Nhân tiện, tôi cũng sử dụng NotebookLM tại nơi làm việc. Nó rất tuyệt vì bạn có thể ném thông tin vào đó tạm thời và tìm ra nhiều cách sử dụng khác nhau sau này. Nó cũng hữu ích cho các công việc phụ cá nhân, vì vậy hãy dùng thử nhé!
Các prompt được giới thiệu trong bài viết này thực sự có nhiều biến thể chi tiết hơn.
Các mẫu điều tra, tạo LP và tài liệu đề xuất, cộng với các điểm chính để phát triển Threads lên 2,25 triệu lượt hiển thị, đều được tóm tắt.
Nếu bạn gửi "Skill" đến LINE của tôi, tôi sẽ gửi chúng cho bạn.
![[Lời xin lỗi và Lòng biết ơn] Định nghĩa lại giá trị của văn phòng trong kỷ nguyên AI](https://youmind.club/__ym/cms-assets/media/1784654487214_c56a6p_HNr6-znbwAAQJbv.jpg)
