Gần đây, câu chuyện về "xây dựng nhân viên AI với Claude Code để vận hành công ty" đang khá phổ biến trong một số giới AI.
AI Sales.
AI Marketer.
AI Editor.
AI Researcher.
AI Secretary.
AI Accounting Assistant.
AI Engineer.
AI Business Lead.
Bạn tạo ra thứ gì đó giống như các phòng ban trong công ty trong Claude Code.
Bạn giao cho mỗi AI một vai trò.
Bạn bảo chúng đọc file.
Bạn đưa cho chúng sách hướng dẫn.
Bạn bảo chúng học quy trình làm việc.
Khi cần, bạn bảo chúng xử lý nghiên cứu, viết lách, sắp xếp, cải thiện, đánh giá, sửa code và tạo tài liệu.
Chỉ nghe thôi, điều này nghe có vẻ rất tương lai.
Và nó không chỉ là một ảo tưởng.
Bằng cách thực sự sử dụng Claude Code, bạn có thể đọc các file trong dự án, tham khảo các quy tắc, thực thi lệnh trong terminal và tiến hành nhiều tác vụ liên tục. Nếu thiết lập tốt, bạn có thể để lại một phần đáng kể công việc thường nhật tẻ nhạt mà con người từng làm mỗi lần cho AI.
Ví dụ, bạn có thể làm những việc như thế này:
Bảo nó tạo kế hoạch bài viết.
Bảo nó đọc các bài viết trước đây để phù hợp với phong cách viết.
Sản xuất hàng loạt bản nháp bài đăng SNS.
Soạn thảo email bán hàng cho các khách hàng khác nhau.
Trích xuất nhiệm vụ từ biên bản cuộc họp.
Cập nhật sổ tay nội bộ.
Tìm lỗi trong code.
Viết test.
Tạo ghi chú phát hành.
Tóm tắt nghiên cứu đối thủ cạnh tranh.
Tạo văn bản cho phản hồi yêu cầu.
Tổ chức tiến độ dự án.
Tại thời điểm này, bạn chắc chắn muốn gọi chúng là "nhân viên AI."
AI đảm nhận một phần công việc mà con người từng làm. Hơn nữa, nó không chỉ là một cuộc trò chuyện một lần; nó có thể hoạt động với một lượng ngữ cảnh và quy tắc nhất định trong dự án.
Cơ chế này thực sự tuyệt vời.
Trên thực tế, nếu được sử dụng bởi người biết cách sử dụng đúng cách, nó khá mạnh mẽ.
Đối với chủ doanh nghiệp cá thể và các công ty nhỏ, nó có tác động như việc mở rộng hiệu quả một đội ngũ nhỏ.
Các kỹ sư, biên tập viên, nhà tiếp thị, chủ doanh nghiệp, người sáng tạo nội dung và người sáng lập solo có thể thay đổi đáng kể tốc độ làm việc tùy thuộc vào cách họ sử dụng nó.
Đó là lý do tại sao "nhân viên AI với Claude Code" không chỉ là một từ thông dụng.
Nó thực sự tuyệt vời.
Nó thực sự có tiềm năng.
Tôi nghĩ nó là một cơ chế ở cấp độ thay đổi cách làm việc của một số người.
Tuy nhiên.
Đây là phần quan trọng.
Nhìn thấy điều này, không cần phải hoảng sợ và nghĩ, "Tôi cũng phải tạo một nhân viên AI."
Trên thực tế, hầu hết mọi người có lẽ không nên đi thẳng đến Claude Code.
Bởi vì xây dựng một nhân viên AI với Claude Code là câu chuyện dành cho những giai đoạn sử dụng AI muộn hơn nhiều. Nó không phải là bước đầu tiên. Nó là nơi dành cho những người đã hiểu cách làm việc với AI để chuyển sang bước tiếp theo, không phải là điểm khởi đầu.
Nếu bạn hiểu sai điều này, nó sẽ là một đường vòng lớn.
"Nhân viên AI" Không Phải Là Thuê Một AI
Thuật ngữ "nhân viên AI" khá bắt tai.
Có một CEO, một nhân viên bán hàng AI, một biên tập viên AI, một nhà tiếp thị AI và một thư ký AI, và mọi người đều làm việc tự chủ. Con người chỉ đưa ra chỉ dẫn. Sau đó, các AI tự tiến hành công việc kinh doanh và công ty vận hành.
Nhiều người có lẽ có hình ảnh đó.
Nhưng thực tế đằng sau nó thì tầm thường hơn nhiều.
Xây dựng một nhân viên AI không phải là tạo cho AI một tính cách.
Nó không phải là nói với AI, "Bạn là một nhân viên xuất sắc."
Nó không phải là đặt cho AI một tên phòng ban.
Bản chất là phân rã công việc và tổ chức nó thành một dạng mà AI có thể thực thi.
Ví dụ, điều tương tự khi giao việc cho một nhân viên con người.
Chỉ nói "Làm việc bán hàng" sẽ không khiến họ hành động đúng cách.
Chỉ nói "Quản lý SNS thật tốt" sẽ không ổn định kết quả.
Chỉ nói "Sắp xếp tài liệu công ty" sẽ không cho họ biết phải làm gì và như thế nào.
Con người có thể đọc tình huống, hỏi sếp hoặc phán đoán từ bầu không khí xung quanh. Nhưng AI về cơ bản phụ thuộc vào ngữ cảnh và chỉ dẫn được đưa ra.
Do đó, những gì một nhân viên AI cần là những thứ như thế này:
Công việc này để làm gì?
Công việc này dành cho ai?
Nên sử dụng thông tin gì?
Không được sử dụng thông tin gì?
Nên tiến hành theo thứ tự nào?
Loại đầu ra nào là câu trả lời đúng?
Những biểu hiện nào bị cấm?
Ở giai đoạn nào cần có sự xác nhận của con người?
Làm thế nào để hoàn nguyên nếu thất bại?
Điều gì cấu thành sự hoàn thành?
Hãy diễn đạt bằng lời những điều này và đặt chúng ở nơi AI có thể tham khảo.
Chạy điều đó trong Claude Code.
Đây là thực tế đằng sau các nhân viên AI.
Nói cách khác, việc AI hóa nhân viên không phải là một "cơ chế mà AI tự hoạt động."
Nói một cách chính xác, nó là một "cơ chế mà các mô hình làm việc của con người được phân rã đến trạng thái mà AI có thể thực thi chúng."
Nếu bạn cố gắng tạo một nhân viên AI mà không hiểu điều này, khả năng thất bại là rất cao.
Tại Sao Claude Code Lại Tuyệt Vời
Tại sao Claude Code lại thu hút nhiều sự chú ý đến vậy?
Đó là bởi vì, không giống như các AI trò chuyện thông thường, nó có thể đi vào chính môi trường làm việc.
Các AI trò chuyện thông thường về cơ bản trò chuyện trên màn hình.
Bạn đặt câu hỏi.
Bạn nhận được câu trả lời.
Bạn bảo nó viết văn bản.
Bạn bảo nó viết code.
Bạn bảo nó đưa ra ý tưởng.
Tất nhiên, chỉ điều đó thôi cũng đã đủ tiện lợi.
Tuy nhiên, Claude Code tiến xa hơn một bước.
Nó đọc các file trong dự án.
Nó xem xét mối quan hệ giữa nhiều file.
Nó nghĩ ra các kế hoạch sửa đổi cần thiết.
Nó thực sự ghi đè lên các file.
Nó thực thi lệnh.
Nó chạy test.
Nó đọc lỗi và sửa chúng.
Nó tham khảo các file cấu hình và tài liệu.
Nó học các quy tắc cho từng dự án.
Nói cách khác, nó không chỉ là một cố vấn; nó gần giống với một người lao động hơn.
Điều này khá mạnh mẽ trong thế giới phát triển.
Bởi vì nó có thể tiến hành sửa đổi, xác nhận, kiểm tra và cải tiến trong khi xem xét toàn bộ codebase.
Và khi bạn áp dụng tư duy này vào các hoạt động kinh doanh, nó trở nên "giống nhân viên AI."
Đối với một dự án sản xuất bài viết, bạn đặt các bài viết trước đây, mẫu cấu trúc, quy tắc phong cách viết, các biểu hiện bị cấm và thông tin sản phẩm.
Đối với một dự án bán hàng, bạn đặt thông tin khách hàng, ghi chú đàm phán, tài liệu đề xuất, mẫu email và Câu hỏi thường gặp.
Đối với một dự án tuyển dụng, bạn đặt mô tả công việc, tiêu chí đánh giá ứng viên, câu hỏi phỏng vấn, văn bản tiếp cận và tài liệu giới thiệu công ty.
Đối với một dự án lập kế hoạch kinh doanh, bạn đặt KPI, biên bản cuộc họp, kế hoạch kinh doanh, nghiên cứu đối thủ cạnh tranh và ghi chú tài chính.
Sau đó, bạn yêu cầu Claude Code:
"Đọc tài liệu này và chuẩn bị cho cuộc đàm phán tiếp theo."
"Phù hợp với phong cách của các bài viết trước đây và tạo cấu trúc bài viết mới."
"Từ những biên bản cuộc họp này, hãy sắp xếp các mục quyết định và nhiệm vụ được giao."
"Cung cấp các kế hoạch cải tiến cho trang đích này, bao gồm so sánh đối thủ cạnh tranh."
"Điều tra nguyên nhân của lỗi code này và cung cấp kế hoạch sửa lỗi."
Sau đó, nó trở thành một chuyển động rất thực tế.
Điều này chắc chắn là mạnh mẽ.
Nó trở thành một vũ khí đáng kể cho những người có thể sử dụng nó.
Vì vậy, "nhân viên AI với Claude Code" không phải là thứ để chế giễu.
Đúng hơn, rất có khả năng một phần công việc trong tương lai sẽ đi theo hướng này.
Tuy nhiên, vấn đề bắt đầu từ đây.
Thực tế là cơ chế này tuyệt vời và việc mọi người có nên làm điều đó ngay bây giờ hay không là những điều hoàn toàn khác nhau.
Cơ Chế Càng Tuyệt Vời, Các Điều Kiện Tiên Quyết Càng Nặng Nề
Câu chuyện về xây dựng nhân viên AI với Claude Code rất phức tạp bởi vì, mặc dù bề ngoài hào nhoáng, nhưng sự chuẩn bị cần thiết đằng sau hậu trường lại khá tầm thường.
Để xây dựng một nhân viên AI, bạn cần ít nhất những điều sau:
Đầu tiên, bạn cần một mô hình làm việc.
Dòng chảy công việc mỗi lần là gì?
Bạn đang nhìn vào điều gì để đưa ra phán đoán?
Bạn thường bị lạc ở đâu?
Loại đầu ra nào là đạt yêu cầu?
Những loại sai lầm nào có khả năng xảy ra?
Nếu không có điều này, bạn không thể giao nó cho AI.
Tiếp theo, bạn cần tổ chức thông tin.
Thông tin sản phẩm ở đâu?
Thông tin khách hàng ở đâu?
Các câu chuyện thành công trong quá khứ ở đâu?
Các quy tắc nội bộ ở đâu?
Thông tin cũ và mới có được phân biệt không?
Thông tin mà AI có thể đọc và thông tin mà AI không được đọc có được tách biệt không?
Điều này cũng là cần thiết.
Hơn nữa, bạn cần các tiêu chí đánh giá.
Tại sao văn bản này tốt?
Tại sao email bán hàng này lại đúng tâm lý?
Tại sao đề xuất này được chấp nhận?
Tại sao thiết kế này yếu?
Tại sao sửa code này nguy hiểm?
Tại sao phản hồi khách hàng này là thô lỗ?
Bạn phải diễn đạt bằng lời những gì con người đánh giá một cách trực quan đến mức có thể truyền đạt nó cho AI.
Và thiết kế quyền cũng là cần thiết.
Các file AI có thể đọc.
Các file AI có thể chỉnh sửa.
Các file AI không được động vào.
Các lệnh AI có thể thực thi.
Những điều AI không được tự ý gửi.
Các nhiệm vụ luôn yêu cầu sự chấp thuận của con người.
Nếu bạn cẩu thả ở đây, nó rất nguy hiểm.
Bởi vì Claude Code hoạt động ở một nơi gần hơn với môi trường làm việc so với chat thông thường. Tiện lợi bao nhiêu, nếu sử dụng cẩu thả, thì những thay đổi cẩu thả và tự động hóa cẩu thả cũng sẽ xảy ra bấy nhiêu.
Với chat thông thường, ngay cả khi nó thất bại, nó chỉ kết thúc với văn bản trên màn hình.
Nhưng với Claude Code, tùy thuộc vào cài đặt và vận hành, nó có thể tiến hành thay đổi file, thực thi lệnh và tích hợp vào quy trình làm việc.
Do đó, xây dựng một nhân viên AI với Claude Code không chỉ là "mang vào một AI tiện lợi."
Thiết kế kinh doanh.
Tổ chức thông tin.
Thiết kế chỉ dẫn.
Quản lý quyền.
Hệ thống đánh giá.
Phục hồi trong trường hợp thất bại.
Những công việc tầm thường này đi kèm như một bộ.
Nếu bạn bỏ qua điều này và lao vào nghĩ rằng "nhân viên AI thật tuyệt vời," bạn thường sẽ không thể làm chủ được nó.
Hầu Hết Mọi Người Đều Tệ Trong Việc Chat Trước Khi Xây Dựng Nhân Viên AI
Ở đây, tôi sẽ nói một điều khá thẳng thừng.
Hầu hết mọi người thậm chí còn chưa thành thạo AI trò chuyện thông thường, chứ đừng nói đến Claude Code.
Họ đặt câu hỏi cho ChatGPT hoặc Claude một cách khá mơ hồ.
Họ yêu cầu nó "làm cho đẹp."
Họ nói "làm cho dễ hiểu hơn."
Họ nói "làm cho chuyên nghiệp."
Họ nhìn vào câu trả lời kết quả và nghĩ, "Có gì đó không ổn."
Nhưng họ không thể giải thích điều gì khác biệt.
Họ không thể nói cách sửa nó tiếp theo.
Cuối cùng, họ tự sửa nó.
Và sau đó họ nghĩ, "AI hơi tệ."
Đây không phải là vì AI yếu, mà là vì chỉ dẫn yếu.
Ví dụ, giả sử bạn bảo nó viết một bài báo.
"Viết một bài báo về Claude Code."
Chỉ với điều này, AI sẽ viết một lý thuyết chung có vẻ hợp lý.
Nhưng đó có khả năng không phải là bài báo bạn muốn.
Trên thực tế, loại thông tin này là cần thiết:
Bài báo dành cho ai?
Người đọc là người mới bắt đầu, chủ doanh nghiệp hay người am hiểu về AI?
Mục đích là giáo dục, bán hàng, khai sáng hay nhắm đến sự lan truyền?
Giọng điệu là bình tĩnh, hơi khiêu khích hay giống như trải nghiệm thực tế?
Bạn đưa ra kết luận trước hay dẫn dắt họ?
Bạn muốn xóa tan những hiểu lầm nào?
Bạn muốn cảm giác sau khi đọc như thế nào?
Bạn muốn tránh những biểu hiện nào?
Bạn muốn củng cố những tuyên bố nào?
Chỉ bằng cách đưa ra điều này, đầu ra sẽ thay đổi đáng kể.
Email bán hàng cũng vậy.
"Viết một email bán hàng" là yếu.
Người nhận là ai?
Đây là lần liên hệ đầu tiên, sau một cuộc đàm phán hay sau khi mất một thương vụ?
Thách thức của người nhận là gì?
Mục đích của chúng ta là trả lời, thiết lập một cuộc đàm phán hay xác nhận tài liệu?
Số lượng từ là bao nhiêu?
Mức độ nên kiềm chế cảm giác bán hàng là bao nhiêu?
Dòng tiêu đề nên có bao nhiêu ký tự?
Hành động tiếp theo là gì?
Nếu bạn nói được nhiều như vậy, AI khá hữu dụng.
Ngược lại, nếu một người không thể nói được nhiều như vậy mà tiến đến Claude Code, việc sử dụng AI của họ sẽ không đột nhiên trở nên tốt.
Claude Code không phải là một câu thần chú biến những chỉ dẫn cẩu thả thành sự hoàn hảo.
Đúng hơn, có một rủi ro là mở rộng phạm vi công việc trong khi vẫn giữ những chỉ dẫn cẩu thả.
Do đó, trước khi có nhân viên AI, trước tiên bạn nên thành thạo chat thông thường.
Đây không phải là một đường vòng.
Đúng hơn, nó là con đường ngắn nhất.
Thành Thạo Chat Thông Thường Không Có Nghĩa Là Trở Thành Nghệ Sĩ Prompt
Khi tôi nói "thành thạo chat," nó nghe có vẻ như tôi muốn nói đến việc học các thủ thuật prompt.
Nhưng không phải vậy.
Thành thạo chat thông thường có nghĩa là có được cách làm việc với AI.
Đừng cố gắng bắt AI tạo ra một sản phẩm hoàn chỉnh trong một lần.
Đầu tiên, động não.
Tiếp theo, bảo nó tạo một cấu trúc.
Sửa cấu trúc đó.
Tiếp theo, bảo nó viết bản thảo đầu tiên.
Chỉ ra những phần yếu.
Bảo nó cung cấp các kế hoạch cải tiến.
Tổ chức nó thành bản thảo cuối cùng.
Cuối cùng, bảo nó kiểm tra.
Những người có thể tạo ra dòng chảy này rất mạnh.
Ví dụ, đối với sản xuất bài viết, hãy tiến hành như thế này:
Đầu tiên, truyền đạt người đọc và mục đích.
Tiếp theo, bảo nó cung cấp nhiều kế hoạch giới thiệu mà người đọc sẽ quan tâm.
Chọn luồng tốt nhất từ trong số đó.
Tiếp theo, bảo nó tạo cấu trúc tiêu đề.
Xác nhận vai trò của từng tiêu đề.
Tiếp theo, bảo nó viết phần thân.
Ở giữa, hãy sửa bằng cách nói "kết luận ở đây hơi sớm," "làm cho phần này kỳ vọng hơn," hoặc "giảm bớt thuật ngữ kỹ thuật ở đây."
Cuối cùng, trau chuốt tiêu đề, phần mở đầu và phần kết thúc.
Nếu được sử dụng theo cách này, AI khá mạnh.
Ngược lại, nếu bạn chỉ yêu cầu nó "viết một bài báo dài 10.000 từ" ngay từ đầu, AI sẽ tạo ra một văn bản dài có vẻ hợp lý, nhưng nó có khả năng đi chệch khỏi mục tiêu.
Đây không phải lỗi của AI.
Đó là một vấn đề với cách làm việc.
AI mạnh hơn khi được sử dụng như một đối tác để suy nghĩ và sản xuất thay vì là một cỗ máy sản xuất sản phẩm hoàn chỉnh.
Và "cách làm việc với AI" này cũng cần thiết trong Claude Code.
Ngay cả trong Claude Code, thay vì đột nhiên nói "làm mọi thứ,"
Đầu tiên, hãy đọc tình hình hiện tại.
Chưa chỉnh sửa.
Cung cấp một kế hoạch làm việc.
Xác định rủi ro.
Cho tôi biết bạn sẽ động vào những file nào.
Tách biệt các phần yêu cầu xác nhận của con người.
Thực thi sau đó.
Cuối cùng, tóm tắt các thay đổi.
Một cách tiến hành như vậy rất quan trọng.
Những người không có cảm nhận này trong chat thông thường cũng rất nguy hiểm trong Claude Code.
Nếu Bạn Tự Động Hóa Mà Không Biết Đặc Điểm Của Claude, Bạn Thường Sẽ Gặp Tai Nạn
Điều quan trọng trong việc sử dụng AI là biết những điểm đặc biệt của từng mô hình.
Claude có điểm mạnh của nó.
ChatGPT có điểm mạnh của nó.
Gemini có điểm mạnh của nó.
Đó không phải là câu chuyện về cái nào hoàn toàn vượt trội.
Có sự phù hợp và không phù hợp tùy thuộc vào công việc.
Claude thường mạnh trong việc sắp xếp khi được đưa ra một ngữ cảnh dài, sự tự nhiên của văn bản, điều chỉnh giọng điệu, tóm tắt lịch sự và đầu ra dựa trên nhiều điều kiện. Đặc biệt, nó tương thích với các nhiệm vụ như đọc tài liệu hiện có và cải tiến chúng để phù hợp với bầu không khí đó.
Mặt khác, vì nó trả về văn bản khá tự nhiên ngay cả với những chỉ dẫn cẩu thả, đôi khi nó có thể trông như thể mức độ hoàn thiện cao.
Đây là phần đáng sợ.
Đầu ra có vẻ hợp lý.
Văn bản đẹp.
Cấu trúc cũng được tổ chức.
Vì vậy, thoạt nhìn, nó có vẻ tốt.
Nhưng nếu bạn đọc kỹ, các tiền đề kinh doanh có thể sai, sự hiểu biết về khách hàng có thể nông cạn hoặc các phán đoán có thể quá an toàn.
Đây không phải là câu chuyện về Claude tệ.
Đó là một câu chuyện phổ biến đối với AI nói chung.
Do đó, trước khi tự động hóa, trước tiên bạn cần biết những điểm đặc biệt của Claude.
Loại chỉ dẫn nào làm cho nó mạnh?
Bao nhiêu ngữ cảnh nên được truyền để tăng độ chính xác?
Khi nào nó có khả năng đưa ra câu trả lời an toàn?
Khi nào bạn nên bảo nó đặt câu hỏi xác nhận?
Loại công việc nào có thể giao cho nó?
Loại phán đoán nào con người vẫn nên xem xét?
Hãy trải nghiệm điều này trong chat thông thường.
Nếu bạn đột nhiên tự động hóa với Claude Code, bạn sẽ tích hợp nó vào công việc kinh doanh của mình mà không hiểu những điểm đặc biệt này.
Điều đó giống như đột nhiên giao phó công việc quan trọng cho một người mới mà bạn không biết tính cách, điểm mạnh và điểm yếu của họ.
Ngay cả một người mới xuất sắc cũng cần được đào tạo ban đầu.
Bạn cần dạy họ các quy tắc của công ty.
Bạn cần dạy họ đặc điểm của khách hàng.
Bạn cần chia sẻ những thất bại trong quá khứ.
Sự đánh giá của sếp cũng là cần thiết.
AI cũng vậy.
Trước Khi Tạo "Nhân Viên AI," Đầu Tiên Hãy Để AI Tái Tạo Công Việc Của Bạn
Điều bạn nên làm trước khi đến với Claude Code khá đơn giản.
Đầu tiên, hãy để AI tái tạo công việc của bạn trong một cuộc trò chuyện thông thường.
Ví dụ, nếu bạn đang viết một bài báo, hãy để AI viết một bài báo.
Tuy nhiên, thay vì hoàn thành nó trong một lần, hãy tiến hành trong khi phân rã cách bạn thường suy nghĩ.
Bạn đang giả định loại độc giả nào?
Tại sao bạn xử lý chủ đề đó?
Bạn muốn họ cảm thấy điều gì trước tiên?
Bạn tạo ra sự kỳ vọng ở đâu?
Bạn giới thiệu một cảm giác khó chịu ở đâu?
Bạn thể hiện cảm xúc thật của mình ở đâu?
Bạn thúc giục người đọc hành động ở đâu?
Truyền đạt điều này cho AI.
Và đối với văn bản kết quả,
Kết luận ở đây sớm.
Lời giải thích ở đây sơ sài.
Cảm xúc của người đọc không dao động ở đây.
Cần nhiều ví dụ cụ thể hơn ở đây.
Phần này quá khiêu khích.
Ngược lại, phần này quá yếu.
Biểu hiện này không giống tôi.
Tiêu đề này quá bình thường.
Hãy sửa nó như thế này.
Sự tương tác này tự nó trở thành sự chuẩn bị cho việc AI hóa nhân viên.
Bởi vì để AI tái tạo công việc của bạn, bạn phải diễn đạt bằng lời các tiêu chí đánh giá công việc của mình.
Điều tương tự với bán hàng.
Bạn đang nhìn vào điều gì trước một cuộc đàm phán?
Bạn coi trọng điều nào trong số những tuyên bố của khách hàng?
Bạn đề xuất vào thời điểm nào?
Bạn không gây áp lực với loại người nào?
Bạn đưa ra ví dụ cho loại người nào?
Bạn phản ứng với loại phản đối nào và như thế nào?
Giải thích điều này cho AI.
Điều tương tự cho tuyển dụng.
Điều tương tự cho kế toán.
Điều tương tự cho tiếp thị.
Điều tương tự cho hỗ trợ khách hàng.
Giao phó công việc cho AI có nghĩa là diễn đạt bằng lời kiến thức ngầm trong công việc của bạn.
Nếu bạn tiến đến Claude Code mà không làm công việc này, nhân viên AI sẽ chỉ là một "nhân viên theo bầu không khí."
Một Khi Bạn Có Mô Hình Chiến Thắng Trong Chat, Cuối Cùng Đã Đến Lúc Cho Claude Code
Giả sử một số công việc bắt đầu diễn ra tốt ở một mức độ nào đó trong chat thông thường.
Ví dụ, lập kế hoạch bài viết hàng tuần.
Tạo bài đăng SNS hàng ngày.
Soạn thảo email theo dõi sau đàm phán.
Trích xuất nhiệm vụ từ biên bản cuộc họp.
Tóm tắt kết quả nghiên cứu.
Cải tiến tài liệu hiện có.
Code review.
Cập nhật README.
Bảo trì Câu hỏi thường gặp.
Ở đây, lần đầu tiên, đến lượt Claude Code.
Bởi vì những gì bạn đang làm mỗi lần trong chat có khả năng được hệ thống hóa.
Bạn đang giải thích cùng một ngữ cảnh mỗi lần.
Bạn đang tham khảo cùng một file mỗi lần.
Bạn đang bảo nó xuất ra cùng một định dạng mỗi lần.
Bạn đang thực hiện cùng một kiểm tra mỗi lần.
Bạn đang thực hiện cùng một sửa chữa mỗi lần.
Những điều này có thể được chuyển sang phía Claude Code.
Ví dụ, viết các quy tắc trong dự án.
Quyết định định dạng đầu ra.
Tổ chức các file cần tham khảo.
Làm rõ các mục bị cấm.
Tạo một danh sách kiểm tra.
Ghi lại các quy trình làm việc cần thiết.
Tạo một cấu trúc thư mục dễ dàng cho AI làm việc.
Chỉ khi đó Claude Code mới thể hiện tiềm năng thực sự của nó.
Nói cách khác, thứ tự như thế này:
Đầu tiên, hãy thử nó trong chat.
Tìm các chỉ dẫn hiệu quả.
Tạo một mô hình làm việc.
Sử dụng nó nhiều lần.
Mô hình trở nên vững chắc.
Di chuyển nó sang Claude Code.
Bán tự động hóa nó.
Làm cho nó giống nhân viên AI khi cần.
Dòng chảy này là tự nhiên.
Ngược lại, bạn không được đột nhiên tự động hóa một công việc chưa bao giờ thành công trong chat với Claude Code.
Điều đó giống như đột nhiên đưa một công việc mà bạn không biết liệu nó có hiệu quả hay không vào dây chuyền nhà máy.
Việc AI Hóa Nhân Viên Nên Được Nghĩ Đến Trong "Đơn Vị Công Việc" Hơn Là "Nhân Viên"
Một điểm quan trọng khác.
Tốt hơn là không nên bị cuốn theo thuật ngữ "nhân viên AI."
Nếu bạn cố gắng tạo một "Giám đốc Bán hàng AI" hoặc "Trưởng nhóm Tiếp thị AI" ngay từ đầu, mức độ trừu tượng thường quá cao.
Nếu bạn định giao phó cho AI, trước tiên bạn nên nghĩ đến các đơn vị công việc.
Thay vì "Giám đốc Bán hàng AI,"
Một "AI tạo email theo dõi sau đàm phán."
Thay vì "Nhà tiếp thị AI,"
Một "AI đọc các bài đăng trước đây và cung cấp 10 chủ đề bài đăng cho tuần tới."
Thay vì "Biên tập viên AI,"
Một "AI chỉ cải thiện phần giới thiệu của một bài báo."
Thay vì "Kế toán AI,"
Một "AI sắp xếp tên file biên lai theo quy tắc."
Thay vì "Trưởng nhóm Tuyển dụng AI,"
Một "AI đọc thông tin ứng viên và tạo câu hỏi cần xác nhận trong buổi phỏng vấn."
Nó có thể hẹp như vậy lúc đầu.
Trên thực tế, càng hẹp càng tốt.
Bởi vì nếu phạm vi công việc hẹp, đầu vào, đầu ra và tiêu chí đánh giá đều trở nên rõ ràng.
Đừng làm cho công việc bạn giao cho AI trở nên lớn ngay từ đầu.
Hãy bắt đầu nhỏ.
Con người xác nhận.
Nếu không có vấn đề, hãy mở rộng một chút.
Chỉ giữ lại những gì hiệu quả.
Loại bỏ những gì mơ hồ.
Ngoài sự tích lũy này, kết quả là, một thứ gì đó "giống nhân viên AI" được tạo ra.
Bạn không tạo ra một nhân viên AI ngay từ đầu.
Là kết quả của việc tích lũy các tác vụ AI nhỏ, nó bắt đầu giống một nhân viên AI.
Thứ tự này rất quan trọng.
Điều Hầu Hết Mọi Người Nên Làm Trước Tiên
Nhìn đến đây, tôi nghĩ cơ chế xây dựng nhân viên AI với Claude Code trông khá hấp dẫn.
Trên thực tế, nó rất hấp dẫn.
Đó là một cơ chế tuyệt vời.
Nó khá mạnh mẽ đối với những người có thể sử dụng nó đúng cách.
Nhưng điều hầu hết mọi người nên làm ở giai đoạn này không phải là mày mò với Claude Code.
Đầu tiên, hãy thành thạo chat thông thường.
ChatGPT cũng được.
Claude cũng được.
Gemini cũng được.
Dù sao đi nữa, hãy rèn luyện khả năng yêu cầu AI làm việc trong một cuộc trò chuyện thông thường.
Bạn nên cung cấp cho AI điều gì để có đầu ra tốt?
Bạn nên giải thích bao nhiêu bối cảnh?
Bạn nên yêu cầu theo thứ tự nào để tăng độ chính xác?
Bạn nên chèn xác nhận ở đâu?
Bạn nên đưa ra chỉ dẫn sửa chữa như thế nào để làm cho nó tốt hơn?
Bạn diễn đạt bằng lời các tiêu chí đánh giá công việc của mình như thế nào?
Bạn tạo mẫu cho các chỉ dẫn tốt như thế nào?
Hãy làm điều này.
Những gì bạn không thể làm trong một cuộc trò chuyện thông thường, bạn cũng không thể làm trong Claude Code.
Đúng hơn, chỉ những người đã tăng những gì họ có thể làm trong một cuộc trò chuyện thông thường mới phát triển vượt bậc khi họ sử dụng Claude Code.
Trong thuật ngữ thể thao, điều này giống như tập luyện cơ bản.
Trước khi thực hiện những pha bóng hào nhoáng trong trận đấu, bạn cần những điều cơ bản về chạy, dừng, đá, ném, nhìn và phán đoán.
Claude Code gần giống với một môi trường thi đấu khá cao cấp.
Nhưng chat là rèn luyện cơ bản và đồng thời là một trận chiến thực sự.
Nếu bạn đánh giá thấp điều này, bạn sẽ trở thành một người chỉ có những công cụ hào nhoáng.
Những Gì Cần Làm Để Thành Thạo "Chat Thông Thường"
Vì vậy, cụ thể, bạn nên làm gì?
Bạn không cần phải làm gì khó khăn.
Đầu tiên, hãy thử giao công việc bạn làm hàng ngày cho AI.
Viết email.
Sửa văn bản.
Đưa ra ý tưởng.
Tóm tắt tài liệu.
Sắp xếp ghi chú cuộc họp.
Tạo bài đăng SNS.
Tạo phản hồi yêu cầu.
Động não các bài nói chuyện bán hàng.
Cải thiện mô tả sản phẩm.
Cung cấp góc nhìn cho việc so sánh đối thủ cạnh tranh.
Bắt đầu từ những việc này là ổn.
Tại thời điểm đó, đừng tìm kiếm một sản phẩm hoàn chỉnh cùng một lúc.
Đầu tiên, giải thích bối cảnh.
Tiếp theo, truyền đạt mục đích.
Tiếp theo, truyền đạt các điều kiện đầu ra.
Tiếp theo, bảo nó cung cấp các kế hoạch.
Nhìn vào những kế hoạch đó và sửa chúng.
Cuối cùng, tạo mẫu cho nó.
Ví dụ, đối với một bài báo, hãy hỏi như thế này:
"Tôi muốn viết một bài báo về chủ đề này. Độc giả là các chủ doanh nghiệp cá thể và chủ doanh nghiệp quan tâm đến AI nhưng chưa động đến Claude Code. Nếu tôi đưa ra kết luận trước, họ sẽ bỏ qua, vì vậy trước tiên tôi muốn họ nghĩ 'cơ chế này thật tuyệt vời.' Sau đó, tôi muốn cho thấy sự tầm thường của thực tế đằng sau nó, và cuối cùng kết luận rằng 'hầu hết mọi người nên thành thạo chat thông thường trước.' Trước tiên, chỉ cần tạo cấu trúc."
Tại thời điểm này, đừng bảo nó viết phần thân.
Tiếp theo, nhìn vào cấu trúc và,
"Làm cho phần mở đầu hấp dẫn hơn."
"Đừng đột nhiên phủ nhận nó ở đây."
"Trước tiên hãy thừa nhận sự vĩ đại của Claude Code."
"Sau đó, hãy đưa nó đến 'nhưng các điều kiện tiên quyết rất nặng nề.'"
"Cuối cùng, hãy làm cho nó thành một lộ trình thực tế, không phải là một bài giảng."
Hãy sửa nó như thế này.
Khi bạn làm được nhiều như vậy, AI sẽ khá gần với mục tiêu.
Hãy thực hiện sự tương tác này nhiều lần.
Và lưu lại những chỉ dẫn đã hiệu quả.
Điều này trở thành sức bền cơ bản cho việc sử dụng AI.
Những Người Thực Sự Tạo Ra Khác Biệt với AI Employee-ification
Trong tương lai, tôi nghĩ số lượng người thành thạo nhân viên AI và AI agent sẽ tăng lên.
Tuy nhiên, điều tạo ra sự khác biệt không phải là "những người biết công cụ mới nhất."
Điều tạo ra sự khác biệt là những người có thể giao việc cho AI.
Những người có thể phân rã công việc.
Những người có thể diễn đạt mục đích bằng lời.
Những người có tiêu chí đánh giá.
Những người có thể đưa ra ví dụ tốt và xấu.
Những người có thể review.
Những người có thể cải thiện khi thất bại.
Những người có thể mẫu hóa những công việc giống nhau.
Những người có thể tách biệt phạm vi có thể để AI làm và phạm vi không được để AI làm.
Những người như vậy sẽ mạnh mẽ khi có Claude Code.
Ngược lại, với những người sau đây, vẫn còn quá sớm:
Họ không biết nên hỏi AI điều gì.
Họ chỉ có thể nói "làm cho đẹp lên" mỗi lần.
Họ không thể giải thích chất lượng đầu ra.
Họ không thể diễn đạt quy trình kinh doanh của mình thành lời.
Họ chưa tổ chức các câu chuyện thành công trong quá khứ.
Họ cố gắng sử dụng đầu ra của AI mà không review.
Họ nghĩ mọi thứ sẽ trở nên dễ dàng nếu tự động hóa.
Nếu bạn xây dựng một nhân viên AI trong trạng thái này, có lẽ sẽ không suôn sẻ.
Nhân viên AI không phải là một thực thể tự mình cứu vãn công ty.
Dưới một người sếp giỏi, nó trở thành một cấp dưới mạnh mẽ, nhưng dưới một người sếp chỉ biết đưa ra những chỉ dẫn cẩu thả, nó chỉ là một cỗ máy xuất đầu ra.
Nói cách khác, trước khi tạo ra một nhân viên AI, trước tiên bạn cần trở thành một ông chủ AI.
Thứ Tự Đúng Đắn Từ Bây Giờ
"Nhân viên AI với Claude Code" chắc chắn rất tuyệt vời.
Tuy nhiên, đó không phải là điều đầu tiên bạn nên làm.
Thứ tự đúng đắn là thế này:
Đầu tiên, hãy sử dụng AI một cách triệt để trong chat thông thường.
Tiếp theo, hãy biết các đặc điểm của Claude.
Sau đó, tạo ra mô hình làm việc của bạn.
Mẫu hóa các hướng dẫn đã hiệu quả.
Tìm ra những công việc bạn sử dụng lặp đi lặp lại.
Từ đó, bán tự động hóa với Claude Code.
Cuối cùng, chỉ làm cho những phần cần thiết trở nên giống nhân viên AI.
Quy trình này là vững chắc nhất.
Nếu bạn cố gắng xây dựng một nhân viên AI một cách đột ngột, hầu hết mọi người sẽ cảm thấy thất vọng.
Nhưng nếu bạn bắt đầu từ chat thông thường, bất kỳ ai cũng có thể cải thiện từng chút một.
Và những người đã có khả năng nhờ AI làm việc trong chat sẽ phát triển vượt bậc khi chuyển sang Claude Code.
Bởi vì những gì bạn làm trong Claude Code, suy cho cùng, cũng giống như vậy.
Truyền đạt mục đích.
Chuyển giao ngữ cảnh.
Tạo ra các quy tắc.
Quyết định quy trình.
Xác nhận đầu ra.
Cải thiện.
Làm cho nó có thể tái sử dụng.
Biến những gì bạn đang làm trong chat thông thường trở nên dễ tự động hóa hơn, liên tục hơn và ở một nơi gần với môi trường làm việc hơn.
Đó là Claude Code.
Kết Luận
Cơ chế xây dựng nhân viên AI với Claude Code thực sự vô cùng tuyệt vời.
Không có gì phải nghi ngờ về điều đó.
Nếu được thiết kế đúng cách, cách làm việc của các founder solo và nhóm nhỏ sẽ thay đổi đáng kể.
Nhiều tác vụ khác nhau như sản xuất bài viết, phát triển, chuẩn bị bán hàng, sắp xếp tài liệu, nghiên cứu và bảo trì tài liệu nội bộ sẽ trở nên nhanh hơn.
Bạn sẽ có thể sử dụng AI ở dạng gần với một nhân viên hơn là chỉ một nhà tư vấn.
Tuy nhiên, đó là phiên bản nâng cao.
Đối với nhiều người, những gì cần thiết ngay lúc này không phải là "xây dựng một nhân viên AI."
Đầu tiên, hãy thành thạo chat thông thường.
Nhờ AI làm việc.
Cùng AI động não.
Nhờ AI tạo cấu trúc.
Nhờ AI viết nháp.
Nhờ AI cải thiện.
Nhờ AI kiểm tra.
Trong quá trình đó, hãy diễn đạt mô hình công việc của bạn bằng lời.
Khi bạn có thể làm điều này, bạn cũng sẽ thấy được các đặc điểm của Claude.
Claude giỏi viết thể loại gì?
Loại hướng dẫn nào giúp tăng độ chính xác?
Khi nào nó trở nên an toàn?
Có thể để nó làm bao nhiêu, và từ đâu con người cần xem xét?
Khi bạn đã hiểu điều đó, bạn có thể tiến tới tự động hóa.
Không cần vội vàng xây dựng một nhân viên AI.
Đầu tiên, hãy trở thành một người giỏi nhờ AI làm việc.
Sau đó, mở rộng phạm vi bạn để cho AI làm.
"Nhân viên AI với Claude Code" chắc chắn có cảm giác như tương lai.
Nhưng lối vào của tương lai đó lại đáng ngạc nhiên là tầm thường.
Chat bình thường.
Hỏi bình thường.
Chỉnh sửa bình thường.
Mẫu hóa bình thường.
Chỉ những người đã thành thạo điều đó mới thực sự trở nên mạnh mẽ với Claude Code.
