Blog

Khen hết cỡ tính năng điều khiển từ xa của ZCode — đúng là hình mẫu của việc chỉ huy Agent cục bộ từ điện thoại. Chi phí thao tác gần như bằng không: đăng ký tài khoản trên điện thoại, không cần mua gói thành viên. Quét mã QR trên máy tính, tiện tay liên kết với WeChat hoặc Feishu. Tuyệt nhất là có sẵn tunneling miễn phí, hoàn toàn không cần bận tâm môi trường mạng. Thả người lên sofa hay ngồi nhâm nhi cà phê nơi xa, nhắn một tin từ điện thoại là Agent trong máy tính nhà bạn chạy code ngay lập tức.

Hôm nay có bạn trong nhóm hỏi: có tồn tại một desktop AI coding vạn năng nào không? Cắm được đủ mọi gói đăng ký, mà mọi mô hình đều không bị giảm IQ? Sau khi trò chuyện với mấy người bạn ngày ngày vọc cường độ cao, kết luận của chúng tôi thống nhất: Mỗi mô hình cứ về đúng nhà của mình. Nhét mô hình vào vỏ của bên thứ ba thì gần như chắc chắn giảm IQ, chậm lại, và gói đăng ký không thông. Cấu hình của mấy người chúng tôi giờ gần như y hệt nhau: GPT ➔ Codex: gói đăng ký chính thức kết nối thẳng, điều phối native ổn định nhất. Gemini ➔ AntiGravity: trần tốc độ, cửa sổ dài không bị nghẽn. DeepSeek, GLM và các mô hình open source khác ➔ giao hết cho ZCode. Nói kỹ hơn vì sao nhất định phải có ZCode: ZCode cấu hình mô hình từ provider bên thứ ba cực kỳ tiện. Chế độ điều khiển từ xa qua điện thoại của ZCode dùng cực đã — nằm dài trên sofa vừa lướt điện thoại vừa xong việc. Tỷ lệ tận dụng cache của ZCode cực cao.

Những đánh giá về gói Đậu nành Mỹ của Gemini rất đầy ắp chất liệu, nên tôi đã làm một bản tổng hợp đơn giản các ý kiến trong phần bình luận: Nhiều người thấy Gemini khó dùng, nguyên nhân cốt lõi là lầm tưởng vị trí của nó thành máy công cụ kỹ thuật chủ lực. Thực ra vị trí của nó giống con dao Thụy Sĩ đa năng hơn: nhẹ nhàng, đa dụng, chi phí biên cực thấp, nhưng có ranh giới rõ ràng trong kỹ thuật phức tạp và thực thi tự chủ. Ở phía nhập thông tin, khả năng phân tích YouTube có sẵn hiện là một trong những thứ đỡ phiền nhất. Không cần cài script tải xuống hay công cụ chuyển giọng thành chữ trên máy; chỉ cần nộp link là trên cloud trích xuất ngay transcript đầy đủ kèm timestamp, cắt keyframe và tóm tắt có cấu trúc. Workflow thực tế của nhiều người đã hình thành phân công rõ ràng: dùng Grok theo dõi thảo luận và động thái tức thời trên X, dùng Gemini xử lý podcast công nghệ và video sâu có thời lượng trên nửa giờ. Trong kịch bản thị giác và phát triển front end, nền tảng multimodal của nó rất vững. Dù là cả trang ghi chú viết tay, bảng biểu phức tạp hay bản scan độ phân giải thấp, độ chính xác nhận diện đều rất cao, hiếm khi bịa đặt vô căn cứ. Còn khi làm prototype front end, tốc độ của nó cực nhanh, cấu trúc code tự nhiên, không có vết sinh cứng nhắc dư thừa kiểu máy móc. Không ít developer độc lập dùng prompt cố định để nó sinh cấu trúc slide trên một trang, hoặc phối hợp screenshot thiết kế để nhanh chóng tạo ra trang dùng được. Xét về chi phí và combo chuỗi công cụ, bài toán hệ sinh thái của nó tính ra rất hời. Gói đăng ký 20 USD mỗi tháng hỗ trợ chia sẻ nhóm gia đình tối đa 6 người, kèm vài TB dung lượng Google Drive, và tích hợp sâu với Docs, Sheets. Điều hướng việc tra tài liệu, phân tích đa phương thức và dựng trang nhẹ cho nó, còn code phức tạp cốt lõi giao cho các mô hình code chuyên trách, thì chi phí công cụ phát triển tổng thể sẽ được ép xuống hiệu quả. Còn vài cách dùng nâng cao đã được kiểm chứng là hiệu quả: Thứ nhất, tận dụng sở thích logic khá thẳng của nó để cho nó rà soát phần thiết kế quá đà và code dư thừa mà các mô hình lớn khác dễ mắc phải; Thứ hai, kết hợp với NotebookLM để dựng kho tri thức riêng tập trung vào bộ tài liệu cụ thể; Thứ ba, phân bổ hạn mức cao cấp cho các nhu cầu phái sinh như tổng hợp giọng nói và xử lý hình ảnh. Nhưng khi dùng, bạn phải nắm rõ giới hạn năng lực của nó. Một là, nó không hợp gánh tác vụ terminal Agent phức tạp; khi yêu cầu nó sửa quy tắc hệ thống hay triển khai môi trường, thường dễ từ chối thực hiện hoặc không tuân theo chỉ dẫn nhiều bước; Hai là, code nghiệp vụ sâu bắt buộc phải được các mô hình chủ lực khác review chéo để tránh khiếm khuyết ẩn; ba là, nó khá nhạy cảm với môi trường mạng truy cập, khi chất lượng node không ổn định thì dễ gặp hạn chế dịch vụ hoặc trải nghiệm bị hạ cấp.

Gói Đậu nành Mỹ, kích hoạt!

Bọn tài khoản rác này bắt đầu đột biến gen rồi à? Những bài rác nó đăng giờ khác trước rồi, Không sao, chúng tôi sẽ cập nhật danh sách kiểu này theo thời gian thực, và học vân tay dạng này theo thời gian thực. Bố đây đánh chính là bọn tinh nhuệ đấy!

Sau nhiều vòng lặp, FeedSieve — trình dọn feed X — đã chính thức lên Cửa hàng Chrome (Chrome Web Store).Ai mà lại không muốn cảm giác sảng khoái một cú chặn hết mấy cái tài khoản spam kia chứ?Cứ thế đi nào, mọi người!

Tò mò không biết mọi người dùng hạt đậu nành Mỹ Gemini để làm gì nhỉ?Mình cảm giác phần lớn những ai có Codex rồi thì ngày thường cũng chẳng cần đến nó mấy.Điểm mạnh thật sự của nó là gì?

Bật plugin FeedSieve lên, rảnh rỗi lại đi cày quái trong phần bình luận của các bài hot, thấy cũng chữa lành phết. Vừa nãy bắt được một bài hot, cày tới 33 con tài khoản rác. Chặn sạch tất cả bằng một cú nhấp!!!

Hạt đậu nành Mỹ Gemini 18 tháng tuổi, mua 12 tệ trên chợ Xianyu!Nổ máy!

Đây là bộ khung mình đang dùng.Model Trung Quốc, mình khuyên gắn ZCode (DeepSeek V4 Flash, GLM 5.3 Flash, đại loại vậy).GPT thì cứ thẳng tiến Codex.Cần tốc độ? Dùng Pi.Cần tốc độ lẫn sự yên tâm? Dùng OMP.Làm ứng dụng client cho doanh nghiệp? Dùng DSH.Muốn rèn tính nhẫn nại? Dùng Workbuddy.

Khó mà tưởng tượng nổi: một người bị giam năm năm trước, năm nay ra —nhìn thế giới AI này, không biết họ sẽ nghĩ gì nhỉ?

Hôm qua tôi đăng bài so sánh Command GOAT và OpenCode Go, thì CEO của Command Code đích thân vào bình luận.Anh ấy nói tôi đã bỏ sót một khoản — hóa đơn caching. Tôi đào sâu vào, và phát hiện Command Code có điều gì đó hay ho.Một Coding Agent về cơ bản là một cỗ máy Prefix Cache khổng lồ. Một session vài trăm nghìn token — sang vòng tiếp theo, số token thực sự mới có thể chỉ vài nghìn. System prompt, tools, bối cảnh code và lịch sử hội thoại gần như không đổi. Tỷ lệ trúng cache càng cao, những context cũ đó càng rẻ.Gần đây Command Code đã làm một đợt Cache Thrashing nghiêm túc, chủ yếu bằng các chiến lược sau:Ghim session vào cùng một GPU pod để giữ KV cache ấm; giữ stable prefix càng nguyên vẹn càng tốt và ngăn provider fallback làm hỏng context; thêm Tool Call Repair, trong đó harness tự sửa tham số model bị sai ngay tại chỗ thay vì gửi lỗi ngược về model để thử lại.Changelog v0.33.0 thậm chí ghi đích danh: Major Cache Overhaul, giảm chi phí trung vị 2.9×. Họ hiện tuyên bố chính thức duy trì được tỷ lệ trúng cache 95–99%.Cùng một model, cùng gói 10 đô — nhưng vì caching, khác biệt tích lũy lại thành một kết cục hoàn toàn khác.

Tôi nghiên cứu kỹ thêm một lượt Harness mang tên Command Code, tiện thể đem nó ra so với Pi, OMP, DeepSeek Harness và OpenCode. Điểm đáng giá nhất của Command Code lúc này là phần Harness Engineering nó làm cho các mô hình mở. Triết lý của Pi cực kỳ tối giản: Harness can thiệp vào mô hình ít nhất có thể — nhẹ, nhanh, chi phí Token thấp, và rất dễ tuỳ biến. OMP thì tiếp tục chất các năng lực Coding nặng lên Pi như LSP, Debugger, Browser, AST — gần như gắn cho Agent cả một bộ IDE hoàn chỉnh. DeepSeek Harness đi xa hơn nữa: Everything is Plugin. Agent Loop, tool, quyền hạn, Preset, UI — tất cả đều tháo rời và lắp lại được, cực hợp để nghiên cứu Agent Runtime thế hệ kế tiếp. OpenCode là nhóm cân bằng nhất hiện nay: open source, nhiều Provider, hệ sinh thái lớn, Client/Server, bản desktop, Subagent đều khá chín — mẫu tuyển thủ toàn năng, cắm mô hình nào cũng nhận, việc gì cũng gánh được. Command Code đi một hướng khác hẳn. Nó thích dọn dẹp sau lưng mô hình lắm. Tham số Tool Call viết sai? Harness sửa ngay tại chỗ; file vừa đọc xong lại đòi đọc nữa? Harness khử trùng lặp giúp bạn; Session dài cố giữ Stable Prefix hết mức để tăng Cache Hit; Context sắp nổ là làm Compaction ngay; cộng thêm Session Affinity, Taste, cách ly Subagent và mấy thứ kiểu vậy. Áp cách tư duy này vào các mô hình làm việc nặng như DeepSeek V4 Flash hay GLM-5.3 Flash thì giá trị có khi còn lớn hơn: mô hình kém một chút, Harness bù giúp bạn. Vậy nên bây giờ tôi định vị các Harness này thế này: Pi — hợp nhất để làm nền móng Agent dài hạn của riêng bạn: đơn giản, gọn gàng, muốn mổ xẻ tuỳ ý. OMP — hợp cho Coding nặng đúng nghĩa: những trường hợp cần LSP, Debugger, điều hướng Repo phức tạp. DeepSeek Harness — hợp nhất cho ai thích vọc kiến trúc Agent, Preset, đa Agent và Runtime thế hệ mới. OpenCode — hợp nhất cho người muốn một bộ Coding Agent đa mô hình tổng quát đã trưởng thành. Command Code — cực hợp với người dùng nặng các mô hình mở như DeepSeek / GLM, nhất là ai chạy số lượng lớn mô hình Flash làm việc nặng. Nên nếu chỉ nhìn khả năng tuỳ biến dài hạn, tôi vẫn thích Pi hơn. Nhưng nếu hôm nay phải bắt DeepSeek V4 Flash / GLM-5.3 làm việc thật sức, thì tôi thật sự sẽ thử qua Command Code một vòng.

Gần đây tôi bực mình vì mấy tài khoản rác như "Fu Bu Hei".Trong một cơn giận dữ, tôi viết một tiện ích trình duyệt — tên là "FeedSieve".Sau nhiều vòng lặp nó đã ở chỗ ngon lành, và sắp chính thức ra mắt.Ai cần thì bookmark lại nhé — sắp tới tôi sẽ mở mã nguồn và đưa nó lên Cửa hàng Chrome.

Với những ai hay dùng các model Trung Quốc như DeepSeek và GLM, đáng để xem qua mấy "gói gia đình" mà người nước ngoài đã ghép ra:Command GOAT và OpenCode Go.Tôi đã soi kỹ từng hạng mục của cả hai gói 10 đô.Kết luận: nhắm mắt chọn Command GOAT, không phải bàn cãi. Tính đến cuối tháng 8 năm 2026, câu trả lời chuẩn nhất là:Gói 10 đô của Command GOAT!!! https://commandcode.ai/docs/plans/goat

Cái “gói 5 USD siêu ngon” OpenCode Go mà mọi người trên X khen nức khen nở đã hoàn toàn sụp đổ.OpenCode Go từng có ưu đãi 5 USD tháng đầu để giữ vững giá trị — giờ đến cái đó cũng không còn, vào là 10 USD.So vào thì mấy gói Command GOAT của đối thủ ngày càng trông đáng tiền.DeepSeek V4 Flash, GLM-5.3 Flash, GLM-5.3 đang là những model làm việc nặng cho coding và chạy agent — mà gói Command GOAT lại cho quota rõ ràng hào phóng hơn hẳn.Giờ mình chia model coding thành hai rổ đơn giản: model nòng cốt và model chân sai.V4 Pro, GLM-5.3 cùng loại là model nòng cốt — chuyên gặm xương cứng. Kiến trúc phức tạp, bug khó nhằn, refactor lớn, quyết định then chốt: khi vấn đề thật sự khó, cứ đưa cho chúng.V4 Flash và GLM-5.3 Flash là model chân sai. Đọc repo, tìm code, sửa file, chạy test, việc hàng loạt, khai phá vùng mới — mấy việc chân tay đó đúng là thứ Flash nên cày.Gói Command GOAT quota chân sai thì dư dả, mà quota model nòng cốt cũng chẳng thấy điểm yếu rõ ràng nào.Nên mình tuyên bố luôn: gói Command GOAT chính là đáp án của thời điểm hiện tại.

Mua một gói membership ChatGPT Pro 200 đô, dùng thật tốt, dùng cho sạch.Là bạn đã nhập môn AI rồi.

Vấn đề tương thích DeepSeek Harness + API bên thứ ba:Khi agent gọi các tool như Bash, nó báo lỗi ToolNotFoundError: unknown tool "", trông cứ như tool chưa bao giờ được đăng ký.Chuyện thực sự là: gateway trả về một định dạng dữ liệu khác với API chính thức của DeepSeek, và tên tool bị rớt đâu đó ở giữa.Một vài link GitHub Discussions liên quan:

• Tìm "unknown tool" trong deepseek-ai/dsh#issues
• Những người tự chạy gateway (OpenRouter / OneAPI / new-api) là những người dễ dính nhất

Cách tiếp cận để gỡ lỗi: bắt trọn một request và response tool_call, kiểm tra xem tên tool trong log của gateway có phải là chuỗi rỗng không.

Gần đây tôi xem lại repo và Discussions của DeepSeek Harness, và dự án này đang ở một giai đoạn rất thú vị:DeepSeek Harness đã có hơn 150k sao và hơn 12.000 commit trong repo.Thế mà README chính thức vẫn ghi rất rõ ràng: hiện chỉ là Developer Preview, và các thay đổi phá vỡ tương thích vẫn còn đến.rc.7 được phát hành vào ngày 17 tháng 8. Việc tạo Issue và PR bị hạn chế; phản hồi đi qua Discussions.Cộng đồng thì khổng lồ, nhưng phát triển lõi tập trung trong tay rất ít người. Bug cứ nối tiếp nhau xuất hiện — như vụ unknown tool "".Thứ đang thiếu nhất: độ phủ test, tương thích provider, và độ tin cậy của session.Về kiến trúc nó vẫn còn hấp dẫn, như nền tảng của một hệ điều hành agent:

• Everything is a Plugin
• Kiến trúc tổ hợp Cordis
• Preset / Skill / MCP / Agent / Provider đều được plugin hóa

Dự án đang ở giai đoạn "tầm ảnh hưởng chạy trước năng lực kỹ thuật".

Tôi ngày càng tin rằng giá trị của cảm xúc là vô cùng đáng giá.Vì sao chúng ta, loài Homo sapiens, có thể tụ họp lại để cùng làm nên chuyện lớn?Chính xác là vì chúng ta cùng tin vào một câu chuyện nào đó, một cảm xúc nào đó, một vật tổ nào đó, một huyền thoại nào đó, một tự sự nào đó — đó là thứ tạo nên tổ chức, thúc đẩy hợp tác, khiến chúng ta lớn mạnh hơn, và làm nên sự vĩ đại.Chẳng phải chính điều đó đã là một dạng giá trị cảm xúc hay sao?

Dạo này tôi đang nghiên cứu DeepSeek Harness. Có một khái niệm tên là Preset đáng để chú ý.Preset có thể hiểu là đơn vị phân phối của một agent. Tải các Preset khác nhau lên cùng một model, nó sẽ thành những agent hoàn toàn khác nhau.Khác biệt lớn nhất giữa Preset và Skill là gì?

• Một Skill phân tích báo cáo tài chính: dạy agent cách phân tích báo cáo tài chính.
• Một Preset phân tích báo cáo tài chính: gói gọn Skill phân tích báo cáo tài chính, tìm kiếm web, Browser, PDF, Python, subagents, prompt nghiên cứu và chiến lược context tất cả vào một mớ — trao cho bạn một agent dùng được ngay.

Trong tương lai, hai tầng thị trường có khả năng sẽ xuất hiện cùng lúc.

• Một: marketplace Plugin / Skill, chủ yếu cho developer và người dùng nâng cao dựng agent;
• Một: marketplace Preset / Agent, thực sự hướng tới người dùng phổ thông.

Điều này thực ra rất gần với logic của App Store. App Store trưng bày một ứng dụng hoàn chỉnh; một Preset trưng bày một ứng dụng agent hoàn chỉnh.Trước đây người ta chia sẻ prompt. Rồi bắt đầu chia sẻ skill. Tiếp theo, chắc họ sẽ chia sẻ Preset.

Hệ sinh thái của DeepSeek Harness rất có khả năng sẽ bùng nổ qua Preset.Một quảng trường Preset đã xuất hiện trong cộng đồng — ai quan tâm có thể để mắt tới.Lối vào: dshdesktop.com/preset

Thứ khan hiếm là cảm giác làm sản phẩm, là sự nhạy với nhu cầu, là một bộ óc biết thấu hiểu người dùng.

Bài viết này cho chúng ta biết: khi dùng DeepSeek Harness, nhất định phải thử nhiều PTC mode. Lợi ích là tốc độ nhanh hơn, tiết kiệm token hơn, và sự chú ý của model tập trung hơn.

Tôi dành chút thời gian cho bốn chế độ của DeepSeek Harness — đây là ưu, nhược điểm và trường hợp dùng của từng chế độ.

1. Standard — tốt nhất cho phát triển hằng ngày Standard là Coding Agent đầy đủ mặc định của DeepSeek Harness. Nó mang theo mọi thứ phát triển hằng ngày cần, và đặc biệt hợp với những tác vụ mà bạn chưa biết vấn đề nằm ở đâu và agent cần tự khám phá.

Nhưng vì phần lớn công việc là LLM → Tool → LLM → Tool → LLM → Tool, số vòng tool calling cứ chất lên khi tác vụ trở nên phức tạp, làm tăng độ trễ và chi phí token.Vậy nên: tác vụ thiên về khám phá thì để Standard.

2. PTC — chế độ hiệu quả cho tác vụ phức tạp PTC cho phép model viết một khối TypeScript gộp nhiều lệnh gọi tool thành một lần thực thi.

Standard có thể là: tìm file → về model → đọc file → về model → tìm → về model → sửa → về model. PTC trở thành: model viết TypeScript → chạy một lần → tìm + lặp + lọc + đọc + xử lý → trả về kết quả cuối cùng.Điều đó cắt giảm số vòng round trip và giữ cho lượng lớn dữ liệu trung gian vô nghĩa không lọt vào context của model. Vậy nên xử lý theo lô, lặp lại, có cấu trúc chính là nơi PTC tỏa sáng.

3. Minimal — chỉ Bash + Editor cho model Điểm mạnh lớn nhất của nó là sự đơn giản: ít tool, tool schema nhỏ, chi phí prompt cố định thấp.

Nhưng không có Web, không có Skills, không có Subagent, không có Workflow — tác vụ phức tạp phải bị một agent cày bừa. Và Minimal thiếu Context Compaction đầy đủ như Standard. Vậy nên dù tác vụ ngắn có chi phí token cố định thấp, với những session rất dài có nhiều đầu ra Bash thì nó có thể không thực sự tiết kiệm token.Minimal là lựa chọn cho những tác vụ nhỏ rõ ràng, được định nghĩa kỹ — càng rõ và càng ngắn càng tốt.

4. Creator — dùng agent để tạo ra agent Nó có Standard cộng thêm Cordis Runtime, thử nghiệm plugin và khả năng tạo Preset. Nó còn biến chính agent thành thứ có thể tổ hợp và sáng tạo được.

Thành thật mà nói hơi dễ thương: model tự dựng một cái quầy để bán hàng, rồi tự chăm chút cái quầy của mình — tự cung tự cấp.Nhưng vấn đề lớn nhất của Creator là quyền hạn được nâng cao. Hãy ghi nhớ điều đó.

Awesome DeepSeek Harness Desktop đã đến rồi. ADHD — bản desktop DeepSeek Harness xuất sắc, một wrapper Electron mở hộp là dùng được, chế tác riêng cho DeepSeek Harness Awesome DeepSeek Harmony Desktop đã đến rồi. Bài gốc xem tại: https://x.com/zacklin233862/status/2087922286368375265?s=20

Dạo này một đống AI Coding Agent cứ động đến là phán TUI, phong trào này thì Claude Code phải chịu trách nhiệm rất lớn. Nó đã đưa chuyện trò chuyện với AI trong terminal để viết code lên tận đỉnh. Nhưng vấn đề là, hình như Coding Agent thực sự cao cấp thì mặc định phải là giao diện terminal, bản Web ngược lại chỉ là phụ kiện, thậm chí còn bị chế là không đủ chất programmer. Kết quả thì sao? Tiên phong làm một cái TUI phức tạp đủ loại màu sắc, thanh trạng thái, phím tắt, chuyển chế độ rồi khoác lên cái danh «đắm chìm», «hiệu quả», «tôn trọng programmer» Thật không? Với một nhóm nhỏ ngày ngày ngâm mình trong terminal thì đúng là đã. Nhưng với đông đảo người hơn, đây chính là rào cản tạo ra một cách cố ý. Chức năng giấu trong phím và chế độ, người mới nhìn là lơ ngơ, người cũ cũng phải làm quen lại thói quen phím của từng công cụ. Web UI hoàn toàn có thể làm nhanh và sạch, cài thành PWA thì gần như chẳng khác gì ứng dụng desktop, cập nhật còn tiện hơn. Cố tình nhét tương tác ngược về paradigm terminal thập niên 80, rồi quay sang coi thường Web, hơi bị tự sướng một cách lộ liễu đấy. Claude Code bản thân nó rất mạnh, điểm này không bàn. Nhưng chính nó đã khởi xướng gu và lệ phụ thuộc con đường «TUI mới là chính thống», sau đó một đống kẻ bắt chước còn lố hơn. Công cụ là để cho người dùng, không phải để chứng minh ai «geek» hơn. Gói một tương tác phản con người thành thứ cao cấp — quả thật là chuyện lố bịch.

Thú thật, nhiều cộng đồng geek giờ không chỉ là kén người dùng nữa — mà thẳng thừng duy ngã.Chiêu bài quen thuộc của họ: coi sự bất tiện là tinh tế, coi rào cản gia nhập là gu thẩm mỹ.Thứ gì mà người bình thường học dễ dùng, trực quan và nhanh gọn, thì họ theo bản năng thấy nó chưa đủ hardcore, quá đại chúng, không xứng tầm.Ngược lại, thao tác càng rườm rà, thông tin càng bị chôn sâu, càng phải học một biệt ngữ riêng và cả đống phím tắt — họ càng thấy đó mới là hình hài của một công cụ thật sự.Đến đây thì không còn là chuyện hiệu quả nữa. Đây là việc dùng khổ cực để xác nhận bản sắc của mình.“Tôi chịu được những thao tác mà người khác không chịu nổi” — câu ấy vừa thốt ra, sự ưu việt đã tự khắc ghi.Vòng tròn càng nhỏ, kiểu tự khen mình này càng dễ tự nuôi lấy.Nó dần biến thành: ai dám chê thứ đó không dùng được thì chỉ là kẻ không hiểu — là người ngoài cuộc.Người giỏi thật sự là người làm cho thứ phức tạp trở nên đơn giản. Còn một số geek thì làm cho thứ đơn giản trở nên phức tạp, rồi đứng trên đống phức tạp đó nhìn xuống tất cả mọi người.

Tôi nghĩ DeepSeek Harness đã chọn đúng hình thái (form factor).Thay vì nhảy thẳng vào một TUI chống con người, nó mang theo một Web UI.Và nó gần như không tốn dung lượng — vì không hề có installer. Không có framework Electron nhồi một engine trình duyệt vào bên trong. Tiết kiệm được khối dung lượng.Nhược điểm duy nhất là nó nằm trong trình duyệt — nhưng bạn có thể cài nó như một PWA, và khi đó cảm giác y hệt một client native.Việc cài một web app thành ứng dụng qua Chrome thực sự hữu ích. Trong ảnh chụp màn hình ở đây, nó là một trang web, vậy mà hành xử chẳng khác gì một ứng dụng desktop.

Quá chuẩn — đây là căn bệnh cố hữu của thế hệ GPT-5:Nó cứ viết cả yêu cầu nội bộ vào chữ trên giao diện để chứng minh khối lượng công việc của mình. Để tự chứng minh — ơ nhìn này, tôi làm thật đấy, tôi giỏi chứ, tôi có lười đâu, từng yêu cầu của anh tôi đều bày ra cả rồi nhé.Và chữ trên giao diện phình to đến mức khó tin. Từ 5.0 cho đến tận 5.6 — hết đời này đến đời khác — vẫn chưa sửa được. Nó đã ngấm vào tận tủy.Ai từng thật sự ship sản phẩm frontend đều biết:

• Mọi dòng chữ trên giao diện, to hay nhỏ, đều là văn bản hướng tới người dùng
• Văn bản vốn thuộc về phản hồi trong chat dành cho nhà phát triển thì không bao giờ được viết vào sản phẩm

Nhưng nó không chỉ viết văn bản dở — mà còn thường viết cả phản hồi nội bộ vào sản phẩm để “khoe” rằng mình đã làm được gì đó.

Trang đọc của podcast tiếng Anh cuối cùng cũng đã ra mắt.Tên của nó: Cherina PodGhé thăm nhé. Hãy góp ý khắt khe nhất cho tôi — tôi sẽ lặp mạnh, sửa mạnh, tối ưu mạnh. https://pod.cherina.app

OpenChamber vừa ra mắt bản mới. Cảm giác tác giả thật sự đang rất tâm huyết chăm chút dự án này. Đây có thể là dự án open source chăm chút front end nhất mà tôi từng thấy. Bộ combo OpenChamber+OpenCode+DeepSeek V4 Flash mà tôi dùng suốt thời gian qua thật sự đã.

Mỗi lần thấy project liên quan đến Pi Agent là tôi lại hào hứng. Workflow được xây bằng herdr+pi rất đáng để nghiên cứu kỹ.

Qwen vừa ra mắt một plugin chính thức gắn đôi mắt cho DeepSeek V4 Flash — hứng thú thì cứ thử nhé.

Tôi đã trải qua gần như toàn bộ client Harness GUI open source trên thị trường, và phần lớn xét về thiết kế lẫn trải nghiệm thì... khó nói thành lời. OpenChamber là client Harness GUI open source được đánh bóng tốt nhất mà tôi từng dùng: tinh tế, ổn định, thỉnh thoảng có bug cũng không cản trở việc dùng lâu dài. Nhưng nó chỉ dùng được cùng OpenCode, không chuyển sang Harness khác được. Có người dùng phản hồi rằng hiệu năng tổng thể của OpenCode chưa tốt, dễ kìm hãm mô hình. Thế là tôi phác thảo một dự án: giữ front end của OpenChamber làm khung xương, thay phần lõi bên trong bằng Oh My Pi — kiểu vậy có khi hợp với nhu cầu của tôi hơn. Sao không dùng Pi Agent nguyên bản mà lại dùng Oh My Pi? Vì Pi Agent nguyên bản quá linh hoạt, không thể nào làm thành một GUI phổ thông được. Cân về phương án dung hoà, Oh My Pi coi như một bản distribution của Pi Agent. Trải nghiệm tương tác plugin tổng thể khá ổn định. Nên tôi nghĩ việc biến OpenChamber + Oh My Pi thành sản phẩm dùng ngay khi mở hộp là một nhu cầu tiềm năng. Tôi đặt tên dự án này là OMPChamber, hiện vẫn đang được phát triển và thử nghiệm dày đặc — ai có nhu cầu thì cứ star nhé. https://github.com/realchendahuang/OMPChamber

Quả nhiên chúng ta vẫn nên chú ý nhiều hơn đến những designer và programmer có gu thẩm mỹ.

DeepSeek V4 Flash thật sự thông minh, và thật sự tiết kiệm. Mở liên tiếp 15 project, cùng lúc chạy code. Quota chỉ hao một chút xíu.

Chia sẻ cấu hình OpenCode tôi đang dùng. Cấu hình này được xây xoay quanh ba nhu cầu cốt lõi: Quản lý context — phiên dài không làm nổ context, tiết kiệm tiền và token Hệ thống bộ nhớ — ghi nhớ sở thích người dùng, quyết định dự án và bài học cũ xuyên suốt các phiên Năng lực bên ngoài — tra tài liệu, tìm kiếm code, tự động hóa desktop Các plugin chính tôi đang dùng:

1. opencode-dcp (open source) — plugin cắt tỉa context động. Khi context chạm ngưỡng, nội dung cũ được tự động nén thành bản tóm tắt kỹ thuật: giữ lại thông tin then chốt, vứt bỏ nhiễu, tự dọn nội dung trùng lặp, và loại những thứ giá trị thấp như lỗi tool ra khỏi context
2. opencode-goal-plugin Plugin chế độ Goal, thêm quản lý mục tiêu cho tác vụ dài
3. Hermes Memory (có nhu cầu thì tôi sẽ open source sau) Đây là plugin nặng ký nhất của tôi — port cơ chế bộ nhớ phân tầng của Hermes agent sang OpenCode.
4. context7-MCP Tra tài liệu chính thức mới nhất của library/framework.
5. grep-MCP Tìm kiếm code trên GitHub — tìm cách dùng thực tế trong toàn bộ mã nguồn GitHub.
6. open-computer-use (tự động hóa desktop) Cho AI trực tiếp thao tác ứng dụng macOS — click, gõ, cuộn, kéo thả, chụp màn hình, đọc accessibility tree.

Gói OpenCode Go tháng đầu chỉ có 5 USD — khoảng 35 tệ. Vào rồi thì dùng luôn model DeepSeek V4 Flash mới của nó. Thực tế: mình dùng xả láng cả buổi sáng, vậy mà quota tuần chỉ tốn có 1%. Ôi trời, xài hoài không hết, giờ lại bắt đầu thấy lo rồi hahahaha. Tam giác bất khả thi “rẻ, tốt, nhanh” đã được combo OpenCode Go + DeepSeek V4 Flash chinh phục trọn vẹn. Opencode https://t.co/c0k1WKWNle

Mình thật sự choáng — OpenAI phát điên rồi. GPT-5.6-Luna giảm giá 80%: 0,2 USD đầu vào, 1,2 USD đầu ra, 0,02 USD cho cache hit. So với DeepSeek V4 Pro, ở mức sử dụng code điển hình — 100 triệu token với 95% trúng cache — DeepSeek chạy hết khoảng 20 tệ, còn Luna khoảng 26 tệ. Còn nếu bạn đang dùng gói Codex, chạy Luna sẽ được lượng dùng gấp năm lần trước đây — hẳn một cú tăng gấp 5! https://t.co/fBVVfyN2OC

Liang Wenfeng từng nói tại một buổi gặp mặt nhà đầu tư: “Điểm cuối của trí tuệ có lẽ đều là hiện thân. Bởi với một người bình thường, thứ họ cần không phải là máy tính — mà là lao động.” Câu đó chuẩn không cần chỉnh. Người bình thường chưa bao giờ muốn một chiếc máy tính thông minh hơn; họ muốn “lao động” thật sự giải quyết được việc. Dù văn bản có giỏi đến đâu, nó cũng chỉ là trạng thái trung gian. https://t.co/2xg5o5hNjt

Giới thiệu cho mọi người một khái niệm: FOMO, viết tắt của Fear of Missing Out (hội chứng sợ bỏ lỡ).Chắc hẳn không ít người dính phải vấn đề này: thấy thứ gì hay là muốn bookmark, thấy công cụ hay xu hướng mới là muốn nhảy vào, lúc nào cũng sợ không làm thì sẽ bỏ lỡ điều quan trọng nào đó. Kết quả: bookmark ngày càng đầy, đầu óc ngày càng rối, còn sự tập trung thì từ từ bị gặm mòn trên đường đi.

Người cấu hình công cụ AI thường phải đặt API key, đôi khi còn được yêu cầu chọn định dạng giao diện.Định dạng giao diện, nói nôm na, là:cách thức giao tiếp đã được thống nhất giữa bạn và dịch vụ model.Ví dụ, “giao diện tương thích OpenAI” mà đa số biết đến thường chỉ Chat Completions. Định dạng này rất giỏi chat và sinh văn bản đơn giản, nên các hãng model khắp nơi đều ưu tiên tương thích với nó.Nhưng làm app AI thời nay phức tạp hơn nhiều. Model giờ phải đọc file, lướt web, gọi hàm, chạy code, kết nối MCP, giữ ngữ cảnh, và tiếp tục các bước tiếp theo.Đó là chỗ Responses API của OpenAI phát huy giá trị.

• Model lý luận của nó chạy tốt hơn. Cùng một model, đặt vào cấu trúc giao diện hợp hơn thì hoàn thành việc tốt hơn.
• Sinh ra đã hợp với agent. Một lần gọi API có thể gọi nhiều công cụ.
• Tốn ít chi phí hơn. So với Chat Completions, tỉ lệ tận dụng cache của Responses API cải thiện 40%–80%. Tận dụng cache cao hơn nghĩa là gọi lặp rẻ hơn và tối ưu độ trễ dễ hơn.

Vừa nghĩ ra một góc nhìn khá thú vị.Cung hoàng đạo, con giáp, chiêm tinh, bói toán — những thứ này có lẽ có thể hiểu là những "mô hình nén" của nhân loại trong thời đại ít tính toán.Người xưa không có cơ sở dữ liệu, không có công cụ thống kê, cũng không có AI.Tất cả những gì họ có thể làm là quan sát mùa vụ, hiện tượng thiên văn, lịch nông vụ, tính cách, lẽ đời xã hội và các chu kỳ xã hội trong thời gian dài, rồi nén cái kinh nghiệm phức tạp đó thành một hệ thống ký hiệu dễ nhớ, dễ lan truyền.12 cung hoàng đạo, 12 con giáp, Bát tự, quẻ dịch — về bản chất đều là cách thu gọn thế giới phức tạp xuống chiều kích thấp hơn.Tất nhiên, không thể coi chúng là dự đoán khoa học chặt chẽ được.Nhưng chúng cũng chưa hẳn là mê tín thuần túy.Chúng giống như một sự chưng cất kinh nghiệm — được người xưa dựng nên, bằng câu chuyện, ký hiệu và quy tắc, trong thời kỳ mà sức tính toán khan hiếm, dữ liệu khan hiếm và công cụ khan hiếm.

Dạo này tần suất lướt X của mình giảm hẳn.Không biết có phải mình đã vào chế độ tiên nhân rồi không.Thành thật soi lại mình, mình nhận ra có một câu hỏi mình quan tâm hơn tất thảy:thứ mình lướt qua mỗi ngày, liệu có thể kết tinh thành một sản phẩm thật không?Xem trăm cái cập nhật công cụ cũng không bằng bứt phá được một tình huống cụ thể.Dạo này mình muốn dồn nhiều năng lượng hơn vào sản phẩm, cộng đồng và nội dung dài hơi.

Dạo này mình đang nghĩ lại về quản lý tri thức.Mình nhận ra vấn đề này thực ra có hai hướng đi.Một là xây dựng dựa trên Feishu.Ưu điểm của nó rất trực tiếp:miễn phí, đồng bộ đa thiết bị, dễ chia sẻ, dễ cộng tác, và hình thức cũng đủ phong phú.Tài liệu, bảng đa chiều, bảng tính, slide, canvas, Todo, kho tri thức — mấy mô-đun này kết hợp lại đã phủ được rất nhiều tình huống quản lý tri thức cá nhân lẫn đội nhóm.Mình đặc biệt ưng bảng đa chiều.Chúng rất hợp để làm trung tâm tri thức.Thu thập thông tin, lưu trữ tư liệu, quản lý trạng thái, tổ chức có cấu trúc, tái sản xuất nội dung — tất cả đều có thể xoay quanh chúng.Thêm Feishu CLI và AI agent vào, Feishu không còn chỉ là một công cụ văn phòng.Nó trở nên giống một hệ thống workflow tri thức mà agent có thể vận hành.Hai là tự xây trên Cloudflare.Hướng này tự do hơn và hợp để sản phẩm hóa hơn.FlareMo, thứ mình đang xây, chính là một nỗ lực làm sản phẩm quản lý tri thức trên Cloudflare.Ưu điểm của Cloudflare là năng lực nền tảng khá đầy đủ:frontend, backend, database, lưu trữ object, tìm kiếm vector, AI — tất cả đều ghép được với nhau.Nhưng nó cần tự mình phát triển.Và bạn phải tự thiết kế cấu trúc dữ liệu, trải nghiệm tìm kiếm, hệ thống phân quyền lẫn logic sản phẩm.Nên quan điểm hiện tại của mình:

• Feishu dành cho việc dựng nhanh một hệ quản lý tri thức dùng được ngay hôm nay.
• Cloudflare dành cho việc biến quản lý tri thức thành một sản phẩm thật sự kiểm soát được và lặp được.

Cả hai hướng đều đáng nghiên cứu.Một hướng nghiêng về workflow.Một hướng nghiêng về sản phẩm hóa.

Quản lý tri thức là gì?Nhắc đến quản lý tri thức, phản ứng đầu tiên của hầu hết mọi người là: bookmark bài viết, sắp xếp link, ghi chú, xây một thư viện đẹp.Nhưng nhìn từ nguyên lý đầu tiên, vấn đề quản lý tri thức thực sự phải giải quyết là:Liệu thông tin tôi thấy hôm nay có tiếp tục giúp tôi phán quyết trong tương lai không?Trí nhớ con người có hạn, sự chú ý có hạn, kinh nghiệm lại dễ trôi đi.Nếu một tư liệu chỉ đơn thuần được bookmark, thì nó rất có thể sẽ thành một nghĩa địa thông tin.Quản lý tri thức thật sự có giá trị cần hoàn tất một phép chuyển hóa:biến thông tin bên ngoài và kinh nghiệm cá nhân thành năng lực hành động — thứ có thể truy xuất, gọi ra dùng lại, tái sử dụng và cập nhật.

• Một bài viết, chỉ bookmark thôi, mới chỉ là tư liệu.
• Chưng cất lấy quan điểm của nó, nó thành thông tin.
• Nối nó với dự án, bối cảnh và những phán quyết của chính bạn — tới lúc này nó mới bắt đầu thành tri thức.
• Cuối cùng, khi nó giúp bạn viết bài, làm sản phẩm, ra quyết định và thiết kế workflow, nó trở thành năng lực.

Nên mình càng ngày càng thấy điểm cuối của quản lý tri thức không nên là một thư viện.Nó giống hạ tầng nhận thức hơn.Giúp bạn hấp thụ thông tin, sắp xếp phán quyết, lắng đọng phương pháp, và giữ nhịp xuất ra nội dung, sản phẩm lẫn hành động.Nhất là giờ đã có AI agent, quản lý tri thức trở nên thú vị hơn nhiều.Trước đây chúng ta dựa vào con người để tổ chức, phân loại, tìm kiếm và tái sử dụng.Còn từ giờ về sau, phần lớn việc đó có thể giao cho agent:tự tóm tắt, tự gắn tag, tự liên kết vào dự án, tự sinh dàn ý, tự đánh dấu tri thức lỗi thời — thậm chí biến thẳng tư liệu thành bài viết, đề xuất, slide và đầu việc.Đó cũng là lý do dạo này mình bắt đầu hứng thú với quản lý tri thức.Nhìn bề ngoài là ghi chú.Nhìn sâu, là xây một hệ nhận thức tích lũy kép trong dài hạn.

Remote vào Mac ở nhà qua NetEase UU Remote.Code mọi lúc mọi nơi.Bầu bạn cùng vợ đi mua sắm, bất cứ lúc nào, bất cứ nơi đâu.

Đúng là thứ bắt mắt nhất vẫn là thu nhập của indie developer.Nhưng với người bình thường như chúng ta, thứ giá trị nhất vẫn là con đường họ đã đi để có được nó.

Trình duyệt Brave dùng công nghệ đen gì vậy?Xem YouTube không một quảng cáo nào, cứ như phép màu!!

Một người bạn hỏi tôi sạc dự phòng trong ảnh là hãng nào.Được rồi, đến lúc tôi bắt đầu rao hàng đây.Đây là Sạc dự phòng CoolState số 25 Super SE (CoolState chính là Zimi trước đây).Hơn 140 tệ một chút, 25.000 mAh, công suất đầu ra lên tới 120W, có sẵn dây sạc tích hợp.Nó giúp MacBook Air của tôi trụ cả một buổi chiều làm việc cường độ cao.Bạn đồng hành văn phòng hoàn hảo cho Starbucks, McDonald's, KFC, vùng quê và mọi nơi khác!

Đây là một sự thật thú vị — bạn có thể nghĩ DeepSeek đang bán token lỗ vốn.API của họ định giá rẻ, nhưng phía chính thức từng nhắc tới biên lợi nhuận 545% của mảng này!!!Vậy nên DeepSeek không chỉ là một vị bồ tát AI cyber, mà về mặt kỹ thuật còn là một quái vật.Nguyên văn: DeepSeek Open Infra Index

Trời ơi! Tôi vừa mới biết trình duyệt Firefox cho mỗi người dùng 50G dung lượng VPN miễn phí mỗi tháng.Cực kỳ hữu ích cho cái tình huống oái oăm gà có trước hay trứng có trước.Cách dùng:

1. Gõ about:config vào thanh địa chỉ
2. Vào tùy chọn nâng cao và bấm "Show all"
3. Tìm browser.ipProtection.enabled
4. Chuyển giá trị của mục đó thành true

Thử Tencent Workbuddy một phen — có một kịch bản kinh điển: giành coupon Meituan.Đến bước đăng nhập, nó tự tạo mã QR cho mình quét để vào.Rồi mình chỉ cần ra lệnh “đi giành coupon cho tôi”, và nó tự đi giành về đủ số đó.Dùng AI agent làm mấy việc kiểu giành coupon — đỉnh thật sự.

Chia sẻ một trang web kho báu: BuzzingNó dành cho những ai muốn mở rộng nguồn thông tin và thoát khỏi vỏ bọc thông tin của mình.Nó liên tục kéo nội dung hot từ Hacker News, Reddit, BBC, Reuters, Bloomberg, Product Hunt và các nguồn nước ngoài khác, rồi dịch các tiêu đề sang tiếng Trung.Giá trị lớn nhất của nó: bạn được lướt qua các tiêu đề bằng tiếng Trung trước.Nếu thấy thứ gì thu hút và đáng đọc, click vào để xem chi tiết.Lúc đó, kết hợp với Immersive Translate để đọc song ngữ.

Nếu bạn đã mua “sân bay” vượt tường lửa, lại còn tự dựng node VPS riêng, và muốn chúng được quản lý thống nhất, route thống nhất, rồi đổ ra một link subscription duy nhất. Muốn quy tắc route, lọc node và logic phối hợp được bảo trì ở phía server, thay vì phải cấu hình từng client một. Muốn chạy nó bằng triển khai siêu nhẹ của Cloudflare — không server, không dịch vụ database, không tác vụ nền phức tạp để bảo trì.

Chia sẻ những tiện ích trình duyệt tôi giữ bên mình suốt nhiều năm.

• Wetab: tiện ích tab mới. Nhét những thứ hay dùng vào đó, tùy chỉnh công cụ tìm kiếm, đăng nhập là đồng bộ miễn phí trên nhiều thiết bị. Tôi đã dựng trong đó một công cụ tìm kiếm X dựa trên Google — dùng sướng hơn hẳn cái mặc định.
• Video Speed Controller: tinh chỉnh tốc độ video, cực hợp để tiếp thu kiến thức một cách hiệu quả.
• XHunt: thứ không thể thiếu khi chơi X. Xem được bảng xếp hạng của từng KOL và những bài đăng hot nhất hiện tại.
• X Mutual-Follow Radar: đánh dấu quan hệ follow hai chiều và một chiều ngay trên trang, đồng thời có thể hiện tỷ lệ following / followers.
• FireShot: chụp ảnh màn hình trang web, chỉnh sửa và lưu thành PDF, JPEG, GIF, PNG hoặc BMP.
• Proton Pass: trình quản lý mật khẩu thiết kế thanh lịch, đồng bộ đa thiết bị.
• Immersive Translate: tiện ích dịch song ngữ lâu đời, đã được cắm vào API DeepSeek V4 Flash.
• Codex: thứ bắt buộc để kết nối Codex với Chrome. Có nó là tự động hóa được mọi thứ trong trình duyệt — như viết email khiếu nại khi tài khoản bị khóa.

Con người đảm nhận phán quyết. AI đảm nhận việc khuếch đại.Sự chú ý của con người là có hạn. Con người chỉ xử lý phần phán quyết quan trọng nhất.Bạn phải dành sự chú ý có hạn của mình vào nơi đáng giá, còn để AI gánh thêm phần việc chân tay.Đó chính là toàn bộ ý nghĩa của các AI workflow.Cứ để AI workflow nuốt hết phần việc chân tay; con người lo khâu phán quyết cuối — duyệt và nghiệm thu những kết quả giá trị nhất, cốt lõi nhất, hướng tới mục tiêu cuối cùng.Đó là trạng thái mình muốn đạt tới. Dạo này mình cũng đang tìm hiểu mấy workflow kiểu này.

Một ứng dụng ghi chú xây dựng native trên tech stack Cloudflare — FlareMo.Đăng ký một tài khoản Cloudflare miễn phí, sau khi triển khai bạn có 10G lưu trữ file và 5G lưu trữ dữ liệu.Miễn phí vĩnh viễn — không tốn chi phí hạ tầng, không tốn chi phí băng thông, dữ liệu được sao lưu đa vùng, khả năng sẵn sàng cao có sẵn từ khi sinh ra.Phục vụ trên cloud 24/7, tương thích hoàn toàn với hệ sinh thái Memos.Tiến độ phát triển tại thời điểm đó: hoàn thiện chức năng lõi trong một ngày, đã hoàn toàn dùng được.Sắp tới: thêm nhiều tutorial dùng và triển khai, test case kỹ thuật, kỹ thuật AI-agent, và hỗ trợ đa nền tảng. Build in public.

Mình đã chuyển việc gộp subscription vượt tường lửa sang Cloudflare.Mã nguồn mở một dự án gộp link subscription, triển khai trên Cloudflare hoàn toàn miễn phí.Nó gộp tất cả link subscription và node tự dựng của bạn thành một link duy nhất, kèm theo quy tắc route.Đúng nghĩa một link — client nào cũng dùng được, không cần cấu hình từng client.GitHub: https://github.com/realchendahuang/sub-store-cloudflareBài đầy đủ: Mình đã chuyển việc gộp subscription sân bay sang Cloudflare

Clash Party để vượt tường lửa

• Substore triển khai trên Cloudflare một link đăng ký xử lý gộp nhiều nhà cung cấp và phân luồng theo quy tắc sướng (thanh thứ hai)! Cũng gợi ý dùng Clash Party làm client — nó rất thanh lịch. Repo mã nguồn mở sub-store-cloudflare của tôi: https://t.co/u8zhrOSrAw https://t.co/Zzc3IXKsLI

Mất một khoảng thời gian, nhưng cuối cùng mình đã triển khai được Sub-Store trên Cloudflare.Gộp node tự dựng và node dự phòng của sân bay thành một, kèm quy tắc route ACL4SSR tự cập nhật.Xong xuôi chỉ với một link subscription duy nhất:

• Gộp node từ nhiều nhà cung cấp
• Lọc node
• Cấu hình quy tắc route
• Tự động cập nhật cấu hình

Mượt còn hơn mượt.

Dạo này mình đang nghĩ về một kế hoạch. Chuyển toàn bộ việc quản lý tri thức cá nhân, thu thập thông tin và xuất nội dung của mình sang Cloudflare. Tài khoản miễn phí vốn đã tặng kèm 10G lưu trữ object và 5G database.Về cơ bản đó là một hệ quản lý tri thức tự lưu trữ trên cloud, miễn phí vĩnh viễn.

Để tôi kể cho bạn nghe câu chuyện đặt tên công ty của tôi.Tôi dùng GPT 5.5 và Gemini 3.1 Pro, brainstorm qua lại với cả hai model hết lần này đến lần khác — hai ba ngày trời mà vẫn chưa có cái tên ưng ý.Vì sao? Vì những model này chẳng có sáng tạo gì. Mọi lựa chọn tên chúng đưa ra chỉ là đống từ ngữ hoa mỹ và tổ hợp ký tự.Bạn ném ý tưởng của mình ra, chúng lại đáp lại bằng thứ ngôn ngữ quanh quẩn lặp vòng vòng, lặp đi lặp lại, khiến tôi tăng huyết áp.Còn một vấn đề lớn nữa: khi cuối cùng bạn chốt được vài cái tên ưng ý, mở Qichacha ra — trời ơi — hoặc đã bị đăng ký rồi, hoặc na ná giống một cái gì đó đang tồn tại.Ở đây tôi có thể gợi ý 88 Cha của Alibaba, giống như một Qichacha miễn phí — dùng nó để kiểm tra trùng tên.Nếu không muốn cứ lặp lại những cái tên đã có, hãy chọn tên bốn chữ, và giữ tư duy thật rộng mở.Trên hết, hãy chuyển đổi giữa nhiều model — nhiều bộ não khác nhau.Đưa cho AI vài cái tên bạn cho là tuyệt vời làm tham chiếu, như DeepSeek (深度求索) hay ByteDance (字节跳动).Để AI học từ những cái tên bạn cho là hay. Chỉ có học từ tinh hoa của nhiều cái, mới ra được cái tên thật sự đỉnh.

Tìm một công cụ để “ghi chép tùy hứng, để tri thức lớn dần theo thời gian”.Muốn kiểu thu thập cảm hứng mở ra là ghi ngay, không bị cọ xát, như Flomo;muốn hệ sinh thái mã nguồn mở chín muồi, dữ liệu dễ di chuyển và API thật sự nghịch được, như Memos;nhưng lại không muốn mở thêm một con VPS nữa để chăm Docker, Postgres và một tiến trình Node chạy vĩnh viễn.Vậy làm sao đây? Cách của FlareMo: coi mô hình dữ liệu và API của Memos như một “bản đặc tả”, rồi dựng lại toàn bộ runtime trên Cloudflare:Workers chạy API, D1 lưu ghi chú, R2 chứa tệp đính kèm, Queues/Cron xử lý tác vụ nền, còn Vectorize + Workers AI để dành cho tìm kiếm ngữ nghĩa và các quy trình AI sau này.Đứng trên vai Memos để xây một kho tri thức cá nhân sống trên đám mây biên.

Một nạn nhân của Cloudflare Container đã xuất hiện.Vì code tôi đang viết vẫn còn trong giai đoạn gỡ lỗi, lệnh stop không hề có tác dụng.Thế là một Container chạy liên tục 7 ngày và tốn của tôi 4 đô.

Tên của bộ tổng hợp thần thoại Đông Tây đã chốt — God-Museum · Bảo tàng các vị thần:Dồn Sơn Hải Kinh, Tây Du Ký, thần hệ Hy Lạp cổ đại, Bắc Âu và Ai Cập cổ đại — những bộ truyện chưa từng chạm mặt nhau — vào chung một vũ trụ, và khiến chúng không xung đột.Cùng một quy luật sấm sét, ở Hy Lạp gọi là Zeus, còn ở phương Đông gọi là Lôi Chấn Tử;cùng một trận đại hồng thủy, phương Đông nhớ là Nữ Oa vá trời, người Do Thái nhớ là tàu Nô-ê.Cứ nghiêm túc truy theo sợi chỉ đó, cả thế giới thần thoại đều phải được sắp xếp lại.Dùng thử online: https://chendahuang.com/god-museum/

Cơ hội phần mềm mới của kỷ nguyên AI nằm ở đâu?Một cơ hội lớn: phần mà phần mềm truyền thống không ghi lại được — nói cách khác, dữ liệu nền phi cấu trúc.Ví dụ, một CRM thực sự AI-native, khi ghi nhận một khoản chiết khấu đã dành cho một khách hàng, cũng có thể ghi luôn lý do vì sao lại cho khoản chiết khấu này thay vì khoản khác, vì sao các phương án khác bị bác bỏ, và ai đã thuyết phục ai.Phần mềm truyền thống có rất nhiều thông tin ẩn kiểu như vậy mà đơn giản là không ghi lại được. Kỷ nguyên AI, với khả năng hiểu văn bản và video, có thể kéo phần thông tin ẩn, dư thừa này ra thành dữ liệu có cấu trúc để phân tích.

Ngày đầu chuyển vào cộng đồng OPC Từ giờ trở đi, bàn làm việc này là của mình Ngon lành! https://t.co/3rSQcZ760R

Hôm nay là ngày đầu mình chính thức vào văn phòng OPC. Để mình kể mọi người nghe mình bắt đầu OPC thế nào.Động cơ ban đầu của mình rất đơn giản: cần một pháp nhân hợp quy để nhận thanh toán và phát hành sản phẩm. Thế là lên mạng tìm thông tin đăng ký công ty.Mình không kén chọn thành phố: Nam Kinh, Tô Châu, Hàng Châu, Ninh Ba — thành phố ven biển phát triển nào cũng là ứng viên.Tình cờ một hôm mình có việc ở Nam Kinh, lúc rảnh lướt mấy tài khoản WeChat về Nam Kinh thì thấy số điện thoại liên hệ của một cộng đồng OPC. Thế là kết bạn.Sau khi giới thiệu nhanh dự án của mình, người phụ trách đồng ý và sắp xếp cho mình đến xem địa điểm ngay chiều hôm đó.Điều kiện của họ: mỗi tuần phải làm việc tại chỗ ba ngày. Nếu chấp nhận được thì họ cho đăng ký công ty tại đây.Vì thuộc khối tài sản nhà nước của Nam Kinh, chính sách ở đây cực kỳ ưu đãi — tiền nước, tiền điện, internet và phí quản lý đều miễn, nghe nói là ba năm. Họ còn bố trí cả kế toán để giúp mình đăng ký công ty, khắc con dấu, lấy giấy phép kinh doanh và mở tài khoản ngân hàng. Ưu đãi đến mức gần như phi lý.Sau hai ba tuần làm thủ tục đăng ký, cuối cùng mình cũng cầm được đủ giấy tờ.Quản lý khu bảo mình tự chọn một bàn làm việc. Tiêu chuẩn bàn làm việc của mình thấp lắm — chỉ cần một cái ghế, một cái bàn nhỏ và ổ điện.Sau đó họ cho mình điền ba mẫu đơn xin dự án, nội dung chủ yếu là thế mạnh của dự án, hồ sơ đội ngũ và lợi thế liên quan AI. Nếu hồ sơ đủ tốt và đáng tin, sẽ có cơ hội nhận trợ cấp chính sách 50.000–100.000 tệ.Nam Kinh làm chuyện này thật sự rất tử tế. Mọi người nên xem thành phố của mình có chính sách tương tự không, hoặc thủ phủ tỉnh mình có gì tốt hơn không.Chính sách tốt không chờ ai — phải tự đi mà hỏi. Hôm nay mình tới thì khu này đã có không ít công ty chuyển vào rồi; tính ra mình còn thuộc diện muộn.Hôm nay đến đây thôi. Mình sẽ tiếp tục chia sẻ hành trình khởi nghiệp và những bài tổng kết trên đường đi.Cảm ơn mọi người đã quan tâm.

Tuyên bố một quan điểm:Code là đòn bẩy của những người bình thường chúng ta.Codex là đòn bẩy của đòn bẩy.Rút Codex ra, giống như rút củi khỏi đáy nồi — mọi thứ sụp đổ.Như người ta nói: nền móng không vững thì núi rung đất chuyển.Nào, các AI nội địa — cố lên đi!

Rất nhiều người dùng AI để viết project Cloudflare, và khi nó sập thì không phải vì cú pháp. Vấn đề thực sự nằm ở: AI viết Workers cứ như đang viết Node.js xem Bindings như process.env quên await nhét trạng thái request vào biến toàn cục không biết rằng request tài nguyên tĩnh là miễn phí và gọi R2 của chính mình từ bên trong một Worker qua REST API Tất cả những cái bẫy này tôi đều đã tổng hợp vào Cloudflare Playbook. Và tiện thể, tôi cũng đã viết

Với indie developer chưa biết nên làm sản phẩm gì,thì cứ bắt đầu từ việc thỏa mãn nhu cầu của chính mình.Rất có thể sẽ có những người dùng cùng tần số với bạn.

Tôi làm một Skill hơi lố:Dahuang AI ToneAi cũng nói về "loại bỏ mùi AI". Nhưng rốt cuộc mùi AI là gì?Nó làm được hai việc:

• Viết lại một đoạn văn bản bình thường thành mùi AI của một model được chỉ định
• Hoặc ngược lại: chỉ ra chỗ nào trong một đoạn văn bản có mùi AI, và giống giọng văn của model nào

Giá trị của nó:Phải ngửi được mùi AI trước, mới biết cách gỡ mùi AI đi.GitHub: https://github.com/realchendahuang/dahuang-ai-tone

Chia sẻ hơn một năm trải nghiệm indie dev đầy máu và nước mắt.Bước sang 2026, indie developer muốn làm app thì best practice là:Ở giai đoạn MVP, làm Web + PWA trước. Phát triển nhanh, sửa lỗi nhanh, vòng lặp nhanh.Web stack:React + TanStack Start + Vite + TypeScript + shadcn/ui + Base UI + Tailwind CSS + better-auth + Vercel AI SDK + oxfmt / oxlintBackend thống nhất:Hono + Cloudflare WorkersDebug web:Chrome DevTools MCP + extension Codex ChromeKhi nào sản phẩm thật sự chạy được thì mới làm mobile.Mobile stack:React Native + Expo + Expo Router + NativeWind + React Native Reusables + Reanimated + Gesture Handler + EAS Build / Submit / UpdateÝ tưởng cốt lõi rất đơn giản:Lấy Web + PWA để kiểm chứng nhu cầu trước.Khi thật sự có người dùng rồi, hãy mang React Native + Expo ra làm app thật.

Tôi đã dành trọn một ngày nghiên cứu tử tế chuyện "loại bỏ mùi AI khỏi bài viết".So sánh các Humanizer phổ biến trên thị trường, các Skill gỡ mùi AI, và các phương pháp dựa trên prompt.Rồi cộng thêm kinh nghiệm dùng LLM từ 2023 của bản thân — ngày ngày bị hành hạ bởi mùi AI của GPT, Claude, Gemini và Doubao.Và làm ra cái này:Dahuang Human ToneMột Skill gỡ mùi AI được xây cho bối cảnh tiếng Trung.Mong ước của tôi:Không để bài viết AI nào khó đọc.GitHub: https://github.com/realchendahuang/dahuang-human-tone

Tôi đã làm một cuốn Cloudflare Playbook.Dành cho mọi indie developer muốn làm sản phẩm bằng AI Coding.Nó bao gồm:

• Cách chọn lựa giữa các dịch vụ phổ biến của Cloudflare
• Cách dùng Workers / Pages / D1 / R2 / KV / AI Gateway
• Liệu gói miễn phí có thực sự đủ không
• Khi nào nên mua Workers Paid 5 đô
• Những cái bẫy khiến code CF do AI viết dễ sập nhất
• Cách cấu hình Cloudflare Skills và MCP cho Codex / Claude Code
• Có những dự án mã nguồn mở nào có thể tham khảo trực tiếp

Mục tiêu của tôi rất đơn giản:Viết code bằng AI, triển khai toàn cầu bằng Cloudflare.Playbook: chendahuang.com/playbooks

Ngày thứ 7 vận hành, vượt mốc 2000 follow — điểm lại nhanh.Cốt lõi chỉ một chữ: vị tha.Mình chủ yếu chia sẻ hai loại nội dung thực dụng:

• Danh sách phần mềm dùng nặng trên macOS (48k lượt đọc)
• Bảng Cloudflare miễn phí + Playbook (số liệu trên X cũng ổn; có người còn cào về viết lại đăng lên Zhihu, kéo được vài trăm bookmark)
• Cộng thêm loạt gợi ý tài nguyên OPC — công ty một người (38k lượt đọc)

Mình chẳng nghĩ đến chuyện làm sao tăng follow — chỉ gom những gì tự rút ra được rồi cho không. Vậy mà growth đến còn nhanh hơn.Mình sẽ tiếp tục ra những nội dung thực dụng kiểu này. Cảm ơn mọi người đã ủng hộ.

Mình làm một cuốn macOS Playbook.Dành cho những người vừa mua Mac, vừa chuyển từ Windows sang, hoặc luôn cảm thấy chiếc Mac của mình chưa bao giờ thực sự hợp tay.Gồm có:

• Sau khi có Mac nên cài gì trước tiên
• Người dùng Windows thích nghi với macOS thế nào
• Cách chọn các công cụ như Rectangle / AltTab / Homebrew
• Cách làm việc xuyên các thiết bị
• Cách dựng terminal, Git, SSH và môi trường code bằng AI
• Cách xử lý bảo trì hệ thống, xử lý sự cố, sao lưu an toàn và chuyển máy

Playbook: chendahuang.com/playbooks

Điểm nhanh qua cách chọn lựa Docker trên Mac.

• Colima: mã nguồn mở miễn phí, cực nhẹ, nhưng về cơ bản chỉ dùng được bằng dòng lệnh. Dành cho người không ngại vọc vạch và sống trong terminal.
• Apple Container: hướng container mới của Apple — đáng theo dõi, nhưng hệ sinh thái vẫn còn rất sớm. Thậm chí Docker Compose cũng chưa được hỗ trợ.
• OrbStack: có giao diện, nhẹ và nhanh, hệ sinh thái hỗ trợ tốt. Nhược điểm: không mã nguồn mở — bản thương mại cần license, nhưng bản cá nhân thì miễn phí.
• Docker Desktop: sản phẩm chính hãng, nhưng nặng nề phình to, trải nghiệm tệ. Trên Mac, tránh được thì cứ tránh.

Tôi tuyên bố:Cloudflare là công ty thực sự AI-native.Họ đang thực sự xây dựng lại trải nghiệm developer xoay quanh AI agent.Temporary Accounts vừa phát hành cho phép một AI agent viết xong code, triển khai trực tiếp, lấy được URL tạm thời, tự test và tự lặp lại.Mượt còn hơn cả mượt.Kết hợp với Skills chính thức của Cloudflare, cài chỉ bằng một lệnh:npx skills add cloudflare/skillsAI-native nghĩa là gì cơ?Đây CHÍNH LÀ GOAT của AI-native.

Khá nhiều bạn quan tâm đến OPC (công ty một người).Đang đào sâu tài liệu nghiên cứu thì tình cờ đụng phải mấy trang kho báu — chia sẻ cho mọi người:https://www.opcquan.com/communities

Sau nhiều năm dùng macOS sâu, đây là những phần mềm mình thấy thật sự đáng gờm:

• QuickRecorder: viên ngọc quay màn hình — nhỏ mà thôi.
• ClashParty: vượt tường lửa với lõi Mihomo — nhiều giao thức, cập nhật nhanh, giao diện đẹp.
• V2rayN: vượt tường lửa với nhiều giao thức; UI hơi cũ, nhưng ổn định và miễn phí.
• Bàn phím Doubao: nhập liệu bằng giọng nói chính xác đến mức đáng sợ. Hỗ trợ macOS, iOS, Android; Windows sắp ra.
• Brave: trình duyệt ưu tiên quyền riêng tư, chặn quảng cáo sẵn trong trình duyệt — sạch hơn hẳn kiểu chặn bằng extension, và là bạn đồng hành xem YouTube số một.
• Mos: giúp con lăn chuột cuộn mượt như tơ.
• Amphetamine: giữ laptop thức ngay cả khi đóng nắp — bạn đồng hành số một của vibe coding.
• UU Remote: công cụ remote desktop của NetEase, miễn phí và nhanh. Có nó, thứ giới hạn chất lượng hình ảnh không bao giờ là gói hội viên — mà là tốc độ mạng của bạn. Mình thường dùng nó remote vào Mac ở nhà từ điện thoại để xem kết quả vibe coding; ánh xạ phím hiệu quả đến mức vô lý.
• Tencent Lemon: công cụ dọn rác Mac của Tencent — gỡ app mượt mà, icon trên menu bar tiện lợi.
• Mole: phần mềm dọn rác Mac mạnh nhất — bản terminal miễn phí, bản giao diện trả phí.
• Tailscale: mạng từ xa nền WireGuard. Có nó, từ tận cùng trái đất bạn vẫn chạm được tới cái máy tính nhỏ ở nhà.
• Obsidian: trong kỷ nguyên AI, công cụ quản lý tri thức local-first. Hệ sinh thái quá đỉnh — ghép với extension Web Clipper chính chủ của trình duyệt là thành thần.

Bạn thực sự có thể xài chùa được bao nhiêu thứ của Cloudflare với tài khoản miễn phí? Và khi dùng Cloudflare có những cái bẫy và best practice gì? Tôi đã dành trọn ba ngày để đào sâu nghiêm túc những câu hỏi này. Câu trả lời được tổ chức hệ thống trong repo dưới đây. Tôi sẽ tiếp tục cập nhật repo này: https://t.co/gDuCwIdWHihttps://t.co/WZqEZLH9pE

AI không có trí nhớ — vậy chúng ta có cần lịch sự với nó không?Tôi đọc một bài báo trên arxiv nói rằng nếu bạn chửi AI, nó sẽ làm việc chăm chỉ hơn.Khi nói chuyện với AI, nếu chúng ta thường nói:

• "Mày đúng là đồ ngốc. Đừng có lười biếng."
• "Đồ phế thải, làm cho tử tế vào."
• "Tao trả tiền mua membership nuôi mày, mà mày chỉ trả lời tao bằng câu bậy bạ này à?"
• "Làm nhanh lên — mày không làm thì có đầy AI khác làm."

Kiểu nói chuyện này thực sự hiệu quả, và nó có nghiên cứu chứng minh.Nhưng hãy nghĩ về phía chính chúng ta. Nếu ngày nào cũng sai bảo AI như vậy, rất có khả năng chúng ta sẽ kéo cái tâm trạng tồi tệ đó vào đời thực.Và trút giận lên những người thân thiết nhất xung quanh mình.Điều đó gây hại cho chính chúng ta.Vì vậy tôi đề xuất hãy nói những lời tử tế hơn một chút với những AI xung quanh:

• "Cảm ơn nhé"
• "Chào cậu"
• "Làm tốt lắm, cưng à"

Có qua có lại, mới toại lòng nhau.Và biết đâu một ngày nào đó AI thức tỉnh, nó sẽ nương tay với chúng ta.Vậy thôi — giải tán nào~

Có một bạn hỏi:có bài viết nào hay về Claude Code để học không?Mình trả lời: trong kỷ nguyên AI, gặp gì cũng nghĩ bằng AI — để AI giúp bạn học.Nếu thật sự muốn học cách agent vận hành,thì đi xem dự án Pi Agent.Nhỏ mà đủ — rất hợp để học, mà chất lượng code cũng cao.Claude Code không mã nguồn mở; đó chỉ là bản source bị rò rỉ.Pi Agent mới là thứ mã nguồn mở thật sự.

Hôm nay một người bạn chia sẻ trong phần bình luận của mình vài điểm về vấn đề cổ phần và trách nhiệm của công ty một người.Trước hết, xin cảm ơn người bạn này đã nhắc nhở tận tình.Quan điểm của bạn ấy: nên để một thành viên trong gia đình nắm ít nhất 1% cổ phần.Vấn đề của công ty TNHH một thành viên: khi chỉ có một cổ đông duy nhất mà không thể tách bạch rõ tiền công ty với tiền cá nhân, thì cổ đông có thể phải chịu trách nhiệm liên đới đối với các khoản nợ của công ty. Điều 23 Luật Công ty chính là logic này.Nếu công ty có nhiều cổ đông, nó chuyển từ “công ty một người” thành “công ty TNHH thông thường”, né được rủi ro đặc biệt về nghĩa vụ chứng minh của công ty một người, và tự thêm một lớp bảo vệ chi phí thấp.Hy vọng điều này có ích làm tài liệu tham khảo cho mọi người.Nhưng trong sinh hoạt hằng ngày, chúng ta nên tách bạch rõ ràng tài khoản kinh doanh với tài khoản cá nhân, và tập giải trình được từng khoản tiền lớn.

• Tiền từ đâu ra, vì sao có, vào tài khoản nào.
• Tiền đi đâu, vì sao chi, ai duyệt.
• Khi rút tiền ra khỏi công ty, đó là lương, hoàn ứng, khoản vay hay cổ tức?

Làm rõ được ba điều này, rủi ro sẽ giảm đi đáng kể.

Trong kỷ nguyên AI, hình thức trì hoãn phổ biến nhất: tích trữ công cụ, mua khóa học, tham gia cộng đồng, đổi model, chỉnh prompt. Ngày nào cũng bận rộn. Nhưng lại chẳng bao giờ dám đối mặt với một câu hỏi: liệu tôi có thực sự đang có một công việc kinh doanh thật sự đáng để dành AI vào giải quyết không? Mài dao khiến bạn rất bận rộn. Nhưng có rất nhiều người không bao giờ dám thực sự giết con lợn.

Chia sẻ một mẹo viết lại nho nhỏ.Dùng chức năng chuyển giọng nói thành văn bản của bàn phím Doubao.Đặt bản nháp cần chỉnh lý trước mặt.Nói ra, kể lại theo cách của riêng mình.Vậy là mùi AI sẽ ít đi.Vừa hiệu quả, vừa miễn phí, chẳng cần membership.Bạn có thể nhập liệu bằng giọng nói bất cứ lúc nào, bất cứ đâu, nâng cao hiệu suất đầu ra.

Một quan điểm nóng bỏng:Khởi nghiệp với Codex bây giờcũng giống như khai thác coin bằng GPU năm 2010!

Tôi cảm thấy hầu hết mọi người vẫn hiểu chưa tới 1% về Cloudflare Workers.Workers chính là những lao động cyber.Chúng làm hộ bạn những việc cực nhọc, bẩn thỉu phía sau website của bạn.Gửi form, tải file lên, gọi AI, xác thực đăng nhập, xử lý thông báo thanh toán, và API của một sản phẩm nhỏ — Workers làm hết.Điều điên rồ nhất của Workers: người dùng miễn phí có 100.000 request mỗi ngày mà không tốn một xu.100.000 nghĩa là gì?Giả sử site của bạn có 1.000 người dùng mỗi ngày. Dù chạy không ngừng 24 giờ và mỗi giây đều có người ghé thăm, một ngày cũng chỉ có 86.400 lượt — vẫn không đủ để phá ngân sách.Nếu bạn thực sự xài hết cái ngân sách miễn phí đó...thì còn chờ gì nữa? Sắp giàu to rồi đấy.Ngay bây giờ bạn có thể viết logic và cứ giao cho một Worker chạy. Kết hợp với framework API Hono, đó chính là best practice.Đây chính là thứ làm nên sự tuyệt vời của Cloudflare Workers.Trả tiền à? Không đời nào.Cloudflare có tấm lòng nhân hậu.Nó không nỡ nhìn bạn tiêu tiền.

Cách tăng follow nhanh nhất trên X là liên tục khiến người khác cảm thấy:không follow bạn chính là sự thiệt thòi của họ.Hãy trở thành một người liên tục hữu ích với người khác.

Trên X, bạn phải có chính kiến.Người không có chính kiến chỉ đang sản xuất ra nhiễu thông tin.Có lập trường, người ta mới nhớ đến bạn.Có góc nhìn sắc, người ta mới muốn follow bạn.X không thiếu người chuyển tiếp (repost) — X thiếu người giải thích được vấn đề tới cùng.

Chia sẻ một mẹo nhỏ khi đăng bài trên X:mỗi bài viết phải tự đứng được trên đôi chân của mình.Vì bạn không phải là trung tâm của thế giới — chẳng ai sẽ bấm vào profile của bạn để ráp nối câu chuyện đầy đủ đâu.Lần đầu một người lạ lướt thấy bạn, họ phải nhận được ngay một quan điểm, hoặc một mẹo hay ho.Chỉ những bài như thế mới mang lại giá trị.

Mình là một môn đồ trung thành của Wang Xiaobo.Ông hóm hỉnh, nhưng không bao giờ bợm mép. Ông hài hước, nhưng lúc nào cũng có logic. Ông ghét sự ngu ngốc — và thứ ngu ngốc long trọng, đầy vẻ nghiêm túc thì ông cũng ghét không kém.Nếu Wang Xiaobo sống ở kỷ nguyên AI,có lẽ ông sẽ nói:cuối cùng cũng có thứ giúp người bình thường bớt đi chút lao động chân tay ngu ngốc, và giữ lại thêm chút thời gian cho những suy nghĩ thật sự thú vị.Đó cũng là lý do mình thích AI.Không phải vì nó thần thánh.Mà vì nó có thể giúp con người bớt đi một chút giày vò của công việc tẻ nhạt.

Trong kỷ nguyên AI, năng lực quan trọng nhất chính là meta-skills.Nói đơn giản: những năng lực nền tảng mà bạn vẫn dùng được khi đổi công cụ, đổi model, hay đổi ngành nghề.

• Bạn có thể trình bày rõ ràng một vấn đề không?
• Bạn có thể sắp xếp mạch lạc một đống tài liệu lộn xộn không?
• Bạn có thể chia một ý tưởng mơ hồ thành nhiều bước không?
• Bạn có thể nhận ra lúc nào AI nói đúng và lúc nào nó đang bịa đặt không?
• Bạn có thể qua lại với AI, biến một câu trả lời thô thành thứ dùng được không?

Những điều này đáng giá hơn nhiều so với việc tích trữ một đống công cụ.Công cụ thay đổi mỗi ngày, và model cũng bị thay thế hết thế hệ này đến thế hệ khác.Nhưng những người biết đặt câu hỏi, biết sắp xếp, biết phán đoán, biết chia nhỏ và biết kiểm chứng — họ có thể dùng AI để khuếch đại bản thân ở bất cứ đâu.Thứ thực sự tạo ra khoảng cách giữa người với người trong kỷ nguyên AI có lẽ chính là những meta-skills này: trông thì cơ bản, nhưng lại có giá trị nhất về lâu dài.

Tôi cảm thấy chúng ta vẫn mới khai thác chưa tới 1% sức mạnh của Cloudflare.Nó đã phát hành quá nhiều tính năng.

• Lưu trữ đối tượng với R2
• Backend API với Workers
• AI gateway với AI Gateway
• Tính toán nặng với Container
• Cache với KV
• Cơ sở dữ liệu với D1
• Đang dùng PostgreSQL? Nối với HyperDrive

Và đó mới chỉ là khởi đầu — danh sách còn dài dài. Bạn nghĩ ra được gì, nó gần như làm được nấy.Điểm đắt giá nhất là nó thực sự rẻ như cho. Riêng gói miễn phí đã đủ dùng rất lâu rồi. Gói miễn phí nghĩa là gì? Nghĩa là không phải trả một xu — một vị bồ tát cyber, một vị thánh thực thụ.