Cựu nhân viên Goldman Sachs. Chỉ cần nghe đến danh xưng này thôi cũng đủ khiến ai đó có vẻ như đến từ một thế giới khác.
Nhưng sau khi tìm hiểu cách người này sử dụng AI, ấn tượng đó đã hoàn toàn bị đảo lộn.
Kei Tanaka.
Anh tốt nghiệp thủ khoa Khoa Vật lý, trường Đại học Khoa học và Công nghệ Sophia. Anh đã vượt qua 53 buổi phỏng vấn để gia nhập Goldman Sachs vào năm 2007. Anh đã tham gia vào hơn 500 dự án đầu tư, thực hiện hơn 60 dự án. Quy mô đầu tư anh quản lý là khoảng 400 tỷ yên, vượt quá 1,2 nghìn tỷ yên trên cơ sở giá trị doanh nghiệp. Cuối cùng, anh giữ chức vụ Giám đốc điều hành (cấp quản lý) và Đồng Trưởng bộ phận Ngân hàng Đầu tư tại Nhật Bản. Anh đã gắn bó 17 năm với công ty.
Chỉ nhìn vào sự nghiệp của anh thôi, anh ấy là một "người trên mây."
Ông Tanaka đã nói trong một cuộc phỏng vấn:
Nghiên cứu và chuẩn bị tài liệu dày cộp trước đây mất 3 tuần giờ đây có thể hoàn thành trong khoảng 1 giờ khi kết hợp với AI.
3 tuần thành 1 giờ.
Quy mô thật điên rồ. Nghe có vẻ cường điệu. Nhưng đó là câu chuyện anh ấy thực sự kể.
Nghe điều này, nhiều người nghĩ, "Anh ấy là cựu tinh hoa, bộ não của anh ấy được kết nối khác."
Nhưng có một điều đã thu hút sự chú ý của tôi.
Khi bạn thực sự theo dõi cách sử dụng AI của ông Tanaka, nó đơn giản một cách đáng ngạc nhiên. Những gì anh ấy làm không phải là về tài năng hay thủ thuật bí mật. Đó là về một "khuôn khổ" khiêm tốn mà bất kỳ ai cũng có thể bắt chước ngay từ hôm nay.
Bài viết dài, vì vậy tôi khuyên bạn nên lưu lại nếu muốn xem lại sau.
Tại Sao Hầu Hết Mọi Người Dừng Lại Ở "Công Cụ Tiện Lợi"
Đầu tiên, sự khác biệt giữa ông Tanaka và người bình thường nằm ở đâu? Nếu bạn nắm được điều này, cả 7 phương pháp sẽ kết nối với nhau.
Hầu hết mọi người mở AI như một "công cụ tìm kiếm thông minh." Họ ném một câu hỏi. Họ nhận được câu trả lời. Kết thúc câu chuyện. Nó tiện lợi. Nhưng đó là cách mà bất kỳ ai cũng có thể sử dụng. AI chỉ trở thành một máy bán thông tin tự động.
Đó không phải là những gì ông Tanaka nhìn thấy ở AI. Từ nghiên cứu đến xây dựng giả thuyết, hỗ trợ ra quyết định và tự động tạo tài liệu. Anh ấy để lại toàn bộ chuỗi này cho AI như một luồng duy nhất. Anh ấy không đặt AI như một "công cụ để thỉnh thoảng dựa vào," mà là một "đối tác tái cấu trúc nền tảng của công việc."
Sự khác biệt giữa những người sử dụng nó thay vì tìm kiếm và những người sử dụng nó như một thiết bị để tăng tốc phán đoán khác xa như trời với đất.
Tôi thấy hai điều xuyên suốt cách sử dụng của anh ấy. Một là "Mẫu hóa." Đưa quy trình phán đoán trong đầu bạn thành lời và chuyển giao cho AI. Hai là "Nén." Tạo ra cùng một chất lượng trong một phần nhỏ thời gian. Hãy ghi nhớ hai trục này khi xem xét bảy phương pháp.
Phương pháp ① Chuyển "Mẫu" Phán Đoán Cho AI Trước
Cái đầu tiên là hiệu quả nhất. Và nó là một bước đi mà hầu như không ai làm.
Khi bạn gặp khó khăn trong công việc, bạn có lo lắng từ đầu mỗi lần không? "Tôi có nên tiếp tục với kế hoạch này không?" "Tôi có nên phát hành sản phẩm này không?" Mỗi lần, đầu óc bạn lại rối tung. Điều đó thường thấy, phải không?
Ông Tanaka thì khác. Anh ấy quyết định "mẫu" được sử dụng để đưa ra quyết định đầu tư từ trước và yêu cầu AI ghi nhớ nó. Bằng cách chỉ cần đổ thông tin đã thu thập và các giả thuyết của riêng mình vào, anh ấy tạo ra một trạng thái nơi bản thảo cho phán đoán được trả về. Nó nhanh vì anh ấy không phải suy nghĩ từ đầu mỗi lần.
Điều này không chỉ dành cho các nhà đầu tư. Bạn càng lặp lại nhiều phán đoán, bạn càng có thể biến chúng thành các mẫu. Hãy đặt nó thành lời một lần và đưa nó cho AI. Đầu tiên, hãy nói với nó điều này:
1Hãy giúp tôi đưa ra quyết định từ bây giờ. Tôi sẽ đưa cho bạn "mẫu" phán đoán trước. Từ bây giờ, khi tôi đưa một dự án cho bạn, hãy luôn đánh giá nó dựa trên bốn điểm này.2① Nhu cầu: Có những người thực sự muốn nó không? (Cụ thể là ai?)3② Lý do chiến thắng: Tại sao việc tôi làm nó lại có ý nghĩa hơn những người khác?4③ Kịch bản xấu nhất: Tôi mất gì nếu thất bại?5④ Bước đầu tiên: Hành động tối thiểu tôi có thể thực hiện trong tuần này là gì?6Hãy giữ mỗi mục trong vòng 3 dòng.
Sau đó, chỉ cần đổ kế hoạch bạn đang do dự vào. Nhu cầu, lý do chiến thắng, kịch bản xấu nhất và bước đầu tiên sẽ được điền vào và trả về.
Điều tôi làm ở đó là thêm một chỉnh sửa: "Làm cho bước đầu tiên trong ④ thậm chí còn nhỏ hơn. Làm cho nó ở mức chi tiết có thể thực hiện trong 30 phút hôm nay." Đây là lúc phán đoán cuối cùng được tiến triển.
Hãy để AI đi từ 0 đến 1, và con người đi từ 1 đến 10. Đừng đảo ngược thứ tự.
Những người không có mẫu này quay lại vạch xuất phát mỗi lần và lặp lại những lo lắng giống nhau suốt đời. Bạn nên khác biệt.
Phương pháp ② Đối Với Nghiên Cứu, "Chuẩn Bị Từ Đêm Hôm Trước"
Đây là danh tính của "3 tuần → 1 giờ" đã đề cập ở đầu bài.
Ông Tanaka cho biết anh ấy chạy Deep Research của AI (một chức năng mà AI tự tìm kiếm trên internet và tóm tắt thành một báo cáo) vào đêm hôm trước. Ngày hôm sau, anh ấy dành 1 đến 1,5 giờ trong thời gian tắm để nhập tất cả cùng một lúc. Anh ấy tạo ra trạng thái nơi nghiên cứu sơ bộ đã hoàn thành trong khi anh ấy đang ngủ.
Hầu hết mọi người bắt đầu tìm kiếm "ngay tại chỗ" khi nó trở nên cần thiết. Đó là lý do tại sao thời gian tan biến trong nghiên cứu. Ông Tanaka chuẩn bị nghiên cứu như "một thứ để nhận sau." Đây là sự khác biệt quyết định.
Bạn có thể làm điều đó từ hôm nay. Chỉ cần ném điều này trước khi bạn đi ngủ vào ban đêm.
1Hãy tóm tắt chủ đề sau đây bằng cách sử dụng Deep Research vào sáng mai.2Chủ đề: [Chủ đề]3Những gì tôi muốn biết là: ① Sự thật và số liệu đã biết hiện nay ② Các lập luận ủng hộ và phản đối ③ Liên kết đến thông tin chính là cơ sở.4Bạn không cần phải đưa ra kết luận. Chỉ cần liệt kê các tài liệu để phán đoán dưới dạng gạch đầu dòng.
Vào buổi sáng, hãy xem kết quả trong khi uống cà phê. Chỉ với điều đó, ngày của bạn bắt đầu từ trạng thái "nghiên cứu đã hoàn thành."
Phương pháp ③ Nói Bằng Giọng Nói và Giảm Thời Gian Viết Xuống Còn 1/10
Khi bạn đã tăng tốc phán đoán với các mẫu, tiếp theo bạn cắt giảm thời gian dành cho "việc viết."
Ông Tanaka tận dụng tối đa tính năng phiên âm AI để tạo tài liệu. Anh ấy nói ý tưởng cho khoảng 5 trang giấy A4 bằng miệng trong khoảng 2 phút. AI ngay lập tức biến điều đó thành văn bản và sắp xếp nó. Anh ấy cho biết điều này giảm thời gian gõ câu xuống còn khoảng 1/10.
Vấn đề là không ngừng suy nghĩ. Đừng cố gắng ghép tốc độ của đầu bạn với tốc độ gõ trên bàn phím. Hãy suy nghĩ trong khi nói, và để việc sắp xếp cho AI.
Hãy chuyển đoạn độc thoại lộn xộn được thổi vào bằng giọng nói trên điện thoại thông minh như thế này:
1Dưới đây là một bản ghi nhớ trước khi sắp xếp mà tôi đã nói qua giọng nói. Vì nó là ngôn ngữ nói, hãy giữ nguyên ý nghĩa, chỉ sắp xếp thứ tự và tóm tắt nó thành 3 điểm chính và các câu ngắn giải thích chúng. Xin đừng xóa cách diễn đạt hoặc thói quen nói của tôi.
Câu "Xin đừng xóa thói quen nói của tôi" rất hiệu quả. Nếu không có điều này, AI sẽ ghi đè lên nó bằng phong cách viết đồng nhất của riêng nó, dẫn đến "văn bản kiểu AI."
Thành thật mà nói, tôi cũng đã thổi khung của bài viết này bằng giọng nói trong khi đi bộ. Hãy để AI đảm nhận bước đầu tiên nặng nề nhất là "Được rồi, hãy viết." Chỉ điều đó thôi đã làm giảm đáng kể rào cản để bắt đầu.
Phương pháp ④ Viết Hướng Dẫn "Như Đang Dạy Một Học Sinh Cấp Hai"
Ngay cả khi bạn biết cách sử dụng các công cụ, nếu hướng dẫn cẩu thả, những gì ra sẽ cẩu thả. Lời nói của ông Tanaka có hiệu quả trực tiếp ở đây.
Anh ấy nói rằng anh ấy đưa ra các hướng dẫn cụ thể và rõ ràng, ngay cả đối với những thứ phức tạp, như thể đang dạy một học sinh trung học cơ sở hoặc trung học phổ thông. Thay vì "làm tốt lên," hãy viết các tiền đề và điều kiện giả sử đối phương không biết gì.
Sự khác biệt xuất hiện ở một điểm này.
- ✗ "Làm thế nào để bắt đầu một blog như một công việc phụ?"
- ◯ "Một nhân viên văn phòng muốn bắt đầu một blog như một công việc phụ. Thời gian có sẵn là 1 giờ một ngày vào các ngày trong tuần. Thể loại vẫn chưa được quyết định. Với những điều kiện này, tôi muốn bạn cùng nhau quyết định những việc cần làm trong tháng đầu tiên, với các ưu tiên."
Ngay cả với cùng một AI, những gì trả về hoàn toàn khác nhau. Hãy nghĩ về đối phương như một người thông minh nhưng thiếu thông tin, và chuyển bối cảnh. Chỉ điều đó thôi sẽ làm cho độ chính xác tăng vọt.
Nếu thấy phiền, bạn có thể dễ dàng thêm câu này vào đầu hướng dẫn.
1Để thực hiện nhiệm vụ này với độ chính xác cao, trước tiên hãy hỏi tôi 5 câu hỏi mà bạn muốn kiểm tra với tôi. Hãy bắt đầu nhiệm vụ sau khi tôi trả lời.
Hãy để AI đặt câu hỏi trước. Sau đó, các tiền đề bạn quên chuyển sẽ được tự động điền vào.
Phương pháp ⑤ "Nhập Hồn" Các Hình Mẫu Vào AI
Khi bạn đã cải thiện độ chính xác của hướng dẫn, tiếp theo bạn tăng góc nhìn. Đây là một cách để vượt qua giới hạn của việc suy nghĩ một mình với AI.
Ông Tanaka yêu cầu AI ghi nhớ cách suy nghĩ và phong cách diễn đạt của các hình mẫu trong nhiều lĩnh vực khác nhau và phân tích từ những góc nhìn đó một cách đa chiều. Nhận được ý kiến từ những góc độ mà chỉ riêng đầu óc bạn không thể tiếp cận.
Điểm yếu của việc động não một mình là tầm nhìn không vượt ra ngoài bản thân bạn. Bạn lấp đầy điều đó bằng cách yêu cầu AI sở hữu một tính cách khác.
1Hãy nhận xét về dự án của tôi từ vị trí của 3 người theo thứ tự.2① Một nhà đầu tư hoài nghi (chọc thủng tất cả các giả định có vị ngọt)3② Một độc giả lười biếng (liệu họ có cảm thấy muốn đọc tiếp không?)4③ Bản thân tôi một năm sau (liệu điều này có còn là tài sản không?)5Đối với mỗi người, hãy đưa ra 1 điểm tốt và chỉ 1 lời chỉ trích gay gắt.
Nó trở thành trạng thái nơi bạn đang tự mình điều hành một cuộc họp với nhiều người. Đối với những lời chỉ trích được trả về, bạn tiếp tục xây dựng thêm: "Để thuyết phục độc giả trong ②, bạn sẽ thay đổi 3 dòng đầu tiên như thế nào?" Bằng cách lặp lại qua lại này một vài lần, các lỗ hổng trong dự án được lấp đầy một cách đáng ngạc nhiên.
Tuy nhiên, đừng nuốt trọn ý kiến của AI. Nó hoàn toàn là một thiết bị để xác định vấn đề. Bạn nắm giữ phán đoán cuối cùng.
Phương pháp ⑥ Đừng Để Một AI Làm Mọi Thứ
Điều này có thể thấy khi nhìn vào các công cụ ông Tanaka sử dụng.
Anh ấy liệt kê ChatGPT, Claude, Perplexity và Notta cho đầu vào giọng nói. Nói cách khác, anh ấy không để mọi thứ cho một AI. Anh ấy sử dụng các AI khác nhau cho các loại công việc khác nhau.
Hầu hết mọi người luôn hỏi cùng một AI mọi thứ. Nhưng mỗi cái đều có thế mạnh riêng. Chỉ bằng cách phân loại chúng như thế này, chất lượng sẽ thay đổi.
- Nghiên cứu và thu thập thông tin chính → Perplexity (các liên kết nguồn được đính kèm với câu trả lời)
- Đấu trí và sắp xếp các câu dài → Claude hoặc ChatGPT
- Phiên âm giọng nói → Notta hoặc Claude
Nếu bạn cố gắng làm mọi thứ với một cái, mọi thứ sẽ trở nên nửa vời. Những người chuyển đổi dựa trên cách sử dụng sẽ đi trước về độ chính xác một khoảng đáng kể.
Bạn không cần phải có tất cả cùng một lúc. Đầu tiên, hãy thêm một AI nghiên cứu vào AI thông thường của bạn. Điều đó là đủ để bắt đầu.
Phương pháp ⑦ "Nội Dung Hóa" Bản Thân và Cho AI Ăn
Phần cuối cùng là về việc nâng cao độ chính xác của chính AI một cách cụ thể dành cho bạn.
Trong các cuộc phỏng vấn, ông Tanaka liên tục nhấn mạnh "tầm quan trọng của việc lưu giữ hồ sơ." Trên thực tế, anh ấy thậm chí còn nói rằng đó là một "sự lãng phí" khi anh ấy không ghi lại quá khứ. Hãy lưu giữ hồ sơ về suy nghĩ, phán đoán và lời nói của bạn, và làm cho chúng sẵn sàng để chuyển cho AI. Nói cách khác, hãy biến bản thân bạn thành nội dung.
Điều này khiêm tốn nhưng hiệu quả. AI không biết gì về bạn. Đó là lý do tại sao nó trả về các câu trả lời giống như một người lạ trung bình mỗi lần. Nhưng nếu bạn chuyển nhật ký suy nghĩ của mình, AI sẽ bắt đầu trả về các câu trả lời gần gũi hơn với bạn.
Bạn không cần một cuốn nhật ký quy mô lớn. 3 dòng một ngày là đủ. Khi một lượng nhất định đã tích lũy, hãy chuyển nó như thế này:
1Dưới đây là ghi chú về những điều tôi đã nghĩ gần đây. Từ đây, hãy trích xuất các giá trị, thói quen phán đoán và các từ thường dùng của tôi, và tóm tắt chúng dưới dạng gạch đầu dòng. Trong tương lai, khi viết câu văn cho tôi, hãy phản ánh những đặc điểm này.
Khi bạn làm điều này, các đầu ra AI tiếp theo sẽ trở nên "cá nhân hóa." Đối với tôi cũng vậy, chỉ cần chuyển một bản ghi nhớ tóm tắt giọng điệu giao tiếp của tôi, các chỉnh sửa đối với các câu trả về đã giảm đáng kể.
Đây là điều tôi gọi là "Kiến Thức Là Vua." Trước khi trau chuốt lời nhắc, hãy sắp xếp kiến thức bạn chuyển cho AI. Đây là nguyên tắc chính cần giữ.
Gửi Đến Những Ai Đã Nghĩ "Bởi Vì Anh Ấy Là Tinh Hoa"
Sau khi đọc đến đây, một số người hẳn đã cảm thấy điều này: "Anh ấy là cựu Goldman, trí thông minh bẩm sinh của anh ấy khác."
Ngược lại.
7 phương pháp này không yêu cầu bằng cấp đặc biệt hay công cụ đắt tiền. Biến phán đoán thành một mẫu. Chuẩn bị nghiên cứu từ đêm hôm trước. Viết bằng giọng nói. Hướng dẫn như thể dạy một học sinh cấp hai. Sở hữu một góc nhìn khác. Sử dụng các AI khác nhau. Ghi lại bản thân. Tất cả đều là những hành động bạn có thể bắt đầu ngay hôm nay với AI miễn phí.
Ngay từ đầu, bản thân ông Tanaka là một người đã xây dựng từ điểm xuất phát là trượt kỳ thi vào cấp hai. Lý do cách sử dụng AI của anh ấy vượt trội không phải vì anh ấy có tài năng. Đó là vì anh ấy đang bình tĩnh và triệt để thực hiện nguyên tắc mà bất kỳ ai cũng có thể bắt chước: "Biến bên trong đầu bạn thành một mẫu và chuyển giao cho AI."
Những gì cần thiết không phải là công nghệ. Nó chỉ là một thiết kế không để AI bị lạc.
Tóm Tắt
Miễn là bạn mở AI như một "đối tác nghiên cứu tiện lợi," bạn thậm chí còn chưa khai thác được một nửa sức mạnh của nó.
- ① Chuyển "mẫu" phán đoán trước, sau đó đổ kế hoạch vào.
- ② Chuẩn bị nghiên cứu từ đêm hôm trước.
- ③ Nói bằng giọng nói và giảm thời gian viết xuống còn 1/10.
- ④ Hướng dẫn cụ thể từ các tiền đề, như thể dạy một học sinh cấp hai.
- ⑤ Nhập hồn các hình mẫu và tự mình điều hành một cuộc họp đa góc nhìn.
- ⑥ Đừng để một AI làm mọi thứ; hãy sử dụng chúng khác nhau theo mục đích.
- ⑦ Ghi lại suy nghĩ của bạn và biến AI thành riêng cho bạn.
Nếu bạn kết thúc với "À, ra vậy" sau khi đọc, ngày mai bạn sẽ lại ôm đồm mọi thứ thủ công như thường lệ. Hầu hết mọi người làm điều đó.
Nhưng bạn nên khác biệt. Hãy thử chuyển một trong những phán đoán thông thường của bạn cho AI ngay hôm nay. Đó sẽ là mẫu đầu tiên.
Cuối Cùng
Bạn nghĩ sao?
Ý tưởng "biến phán đoán thành một 'mẫu' và chuyển giao cho AI" mà chúng ta đã nói đến hôm nay. Đây là điều mà bản thân tôi thực hiện hàng ngày tại công trường kinh doanh. Một khi bạn bắt đầu chạy với cách suy nghĩ này, bạn không thể quay lại cách làm cũ.
Và chỉ trong một thời gian giới hạn. Tôi đang phân phát miễn phí "12 Lợi Ích Sử Dụng AI Chính."
Từ những điều cơ bản về sử dụng AI đến một hệ thống để lại 80% công việc cho AI. Sách điện tử, hướng dẫn giới thiệu, bảng chú giải thuật ngữ và tư vấn cá nhân miễn phí. Tôi đã đóng gói tất cả kiến thức hiện tại của mình vào 12 mục này.
Đầu tiên, có 6 cuốn sách điện tử tạo "nền tảng" cho việc sử dụng AI. Nếu bạn đọc chúng theo thứ tự từ Tập 1, bạn sẽ tự nhiên có được các kỹ năng sử dụng AI thiết yếu.
- VOL.1 Làm Chủ Hoàn Toàn Prompt x Bối Cảnh (Hai yếu tố chính quyết định chất lượng đầu ra của AI trong 5 chương. Bắt đầu từ đây.)
- VOL.2 Làm Chủ Hoàn Toàn AI Làm Việc (Cánh cửa vào "AI làm việc" được gọi là Claude Code và Codex.)
- VOL.3 Làm Chủ Hoàn Toàn Kiến Thức (Cách lưu trữ và phát triển "tài sản thông tin" mà AI đọc đi đọc lại.)
- VOL.4 Làm Chủ Hoàn Toàn Gỡ Lỗi (Các kỹ thuật thực tế để thay đổi "có gì đó sai" thành "đây là cách nó khác.")
- VOL.5 Cách Để Lại 80% Công Việc Cho AI (Từ kiểm kê nhiệm vụ đến tích hợp API/MCP, mở rộng phạm vi ủy thác cùng một lúc.)
- VOL.6 Làm Chủ Hoàn Toàn Kỹ Năng (Tạo một hệ thống nơi công việc kết thúc với một lệnh duy nhất. Tập cuối của bộ sách.)
Tiếp theo, có 2 hướng dẫn giới thiệu bạn có thể bắt đầu ngay hôm nay. Bạn có thể tiến hành mà không do dự cho đến khi đặt "AI làm việc" vào máy tính của riêng bạn.
- Hướng Dẫn Giới Thiệu Claude Code (Dành cho người dùng Claude. Từ cài đặt đến thiết lập ban đầu.)
- Hướng Dẫn Giới Thiệu Codex (Dành cho người dùng ChatGPT. Từ cài đặt đến thiết lập ban đầu.)
Hơn nữa, có 3 trang và 60 từ giải thích thuật ngữ AI mà bạn có thể tra cứu. Tất cả những từ bạn "không thể hỏi ngay bây giờ" đều có ở đây.
- Giải Thích Thuật Ngữ AI ① | Phiên Bản Cơ Bản (AI Tạo Sinh, Prompt, Ảo Giác—20 từ về chính AI.)
- Giải Thích Thuật Ngữ AI ② | Phiên Bản Claude Code/Codex (Terminal, Kỹ Năng, Đường Dẫn—20 từ cho các màn hình bạn chạm vào hàng ngày.)
- Giải Thích Thuật Ngữ AI ③ | Phiên Bản Tích Hợp/Công Cụ (API, MCP, .env—20 từ bạn gặp phải trong tự động hóa.)
Và cái thứ 12.
- Tư Vấn Cá Nhân Miễn Phí (1 ON 1 / X GROWTH). Tôi sẽ chỉ cho bạn một cách trực tiếp cách phát triển giao tiếp X của bạn một cách ngắn nhất và nhanh nhất, đồng thời cũng có được doanh thu quảng cáo. Đó là một phương pháp có thể tái tạo ngay cả đối với người mới bắt đầu AI tuyệt đối, vì vậy nếu bạn "không biết bắt đầu từ đâu," hãy đến. Số lượng có hạn, vì vậy hãy nhanh tay.
Tổng cộng 12 mục. Và tất cả đều miễn phí. Ngay cả khi bạn không tham gia hội thảo hoặc tư vấn cá nhân miễn phí, bạn vẫn có thể nhận được tất cả sách điện tử, hướng dẫn giới thiệu và bảng chú giải thuật ngữ.
Nghe có vẻ khó tin, phải không? Nhưng đó là sự thật.
Cách nhận chúng rất đơn giản. Nó bắt đầu từ việc tham gia LINE Open Chat bên dưới.
Ngoài ra, tôi sẽ tiết lộ thông tin hữu ích không thể chia sẻ trên X trong Open Chat.
Nhấp vào đây để bắt đầu.
Tôi sẽ thành thật. 12 mục này không được hoàn thành trong một lần. Tôi đã làm lại chúng nhiều lần và tinh gọn chúng thành một hình thức mà ngay cả người mới bắt đầu AI cũng có thể sử dụng mà không do dự.
Hãy để tôi nói lại một lần nữa. Những gì cần thiết không phải là công nghệ. Nó chỉ là một thiết kế không để AI bị lạc.
Tại sao bạn không chấm dứt sự kiệt sức của việc chỉ tìm kiếm "câu trả lời" từ AI ngay hôm nay?
Tham Khảo
Các tuyên bố và sự nghiệp của ông Kei Tanaka dựa trên các thông tin công khai sau đây.
- The Keyperson Interview (Các phương pháp sử dụng AI cụ thể, "3 tuần → 1 giờ", các công cụ được sử dụng)
- PIVOT "5 Nguyên Tắc Của Cựu Goldman Sachs Kei Tanaka"
- Pen Online (Deep Research vào đêm hôm trước, nhập liệu trong khi tắm)
- Wikipedia "Kei Tanaka" (Đại học Sophia, thủ khoa khoa / 53 buổi phỏng vấn / quy mô đầu tư khoảng 400 tỷ yên, giá trị doanh nghiệp hơn 1,2 nghìn tỷ yên / MD, Đồng Trưởng bộ phận Ngân hàng Đầu tư tại Nhật Bản / 17 năm phục vụ)
- Sách: "Những Người Lên Tới 100 Triệu, Những Người Từ 100 Triệu: Tư Duy 'Nghìn Tỷ' Được Tiết Lộ Bởi Một Nhà Đầu Tư Với 17 Năm Tại Goldman Sachs" (Tokuma Shoten)
