Prompt cho nghiên cứu, viết, lập kế hoạch và học tập

Một prompt hữu ích nêu rõ outcome, người đọc, context, constraint, tiêu chuẩn bằng chứng và format đầu ra. Khả năng lặp và chỉnh prompt quan trọng hơn một câu thần chú duy nhất.

Nhìn nhanh

Câu hỏi	Câu trả lời thực tế
Dùng khi nào?	Thay vì hỏi “nghiên cứu database”, hãy yêu cầu so sánh cho người mới xây shop nhỏ, nêu assumption và nguồn chính thống, rồi xuất decision table cùng câu hỏi còn thiếu.
Cần làm gì?	Viết lại một yêu cầu mơ hồ với sáu trường: mục tiêu, người đọc, input, giới hạn, quality check và format; sau đó so sánh hai kết quả.
Biết là đúng bằng cách nào?	Câu trả lời cải tiến dễ kiểm chứng hơn, ít assumption vô căn cứ hơn và có thể chuyển thành hành động tiếp theo.
Lỗi hay gặp?	Đừng yêu cầu model che giấu sự không chắc chắn; hãy bắt nó tách fact, assumption và recommendation.

flowchart LR
  A[Câu hỏi] --> B[Prompt cho nghiên cứu, viết, lập kế hoạch ]
  B --> C[Ví dụ nhỏ]
  C --> D[Bằng chứng]

Điểm quan trọng của sơ đồ là không dừng ở định nghĩa: hãy nối khái niệm với một ví dụ nhỏ và bằng chứng có thể quan sát.

Ví dụ đã phân tích

Thay vì hỏi “nghiên cứu database”, hãy yêu cầu so sánh cho người mới xây shop nhỏ, nêu assumption và nguồn chính thống, rồi xuất decision table cùng câu hỏi còn thiếu.

Trước khi làm, hãy viết dấu hiệu thành công. Sau đó chỉ thay đổi một yếu tố, quan sát kết quả và ghi lại assumption. Với Prompt cho nghiên cứu, viết, lập kế hoạch và học tập, cách này giúp tách điều bạn biết khỏi điều bạn chỉ đang đoán.

Thực hành trong 20–30 phút

Mục tiêu: Viết lại một yêu cầu mơ hồ với sáu trường: mục tiêu, người đọc, input, giới hạn, quality check và format; sau đó so sánh hai kết quả.

1. Ghi lại trạng thái ban đầu và điều bạn dự đoán.
2. Thực hiện phiên bản nhỏ nhất, không thêm công cụ chưa cần thiết.
3. Thay đổi đúng một input hoặc constraint rồi chạy lại.
4. Lưu command, screenshot, output hoặc checklist làm bằng chứng.

Kết quả mong đợi: Câu trả lời cải tiến dễ kiểm chứng hơn, ít assumption vô căn cứ hơn và có thể chuyển thành hành động tiếp theo.

Sai ở đâu và sửa thế nào

Đừng yêu cầu model che giấu sự không chắc chắn; hãy bắt nó tách fact, assumption và recommendation.

Khi kết quả khác dự đoán, đừng đổi nhiều thứ cùng lúc. Kiểm tra input, version, environment, quyền truy cập và log trước; sau đó lặp lại từ ví dụ nhỏ nhất.

Định nghĩa hoàn thành

• Tôi giải thích được khái niệm bằng ngôn ngữ của mình.
• Tôi đã hoàn thành ví dụ nhỏ và giữ bằng chứng.
• Tôi biết một failure mode và cách kiểm tra nó.
• Người khác có thể làm lại mà không phải đoán bước còn thiếu.

Đi sâu hơn

Mở resource hoặc repository đi kèm ở cuối trang khi bạn cần implementation đầy đủ. Hãy kiểm tra version hiện hành trước khi dùng command trong dự án thật.