// Popular Articles
8 kỹ thuật prompting để LLM trả lời tốt hơn (không cần đổi model)
Đa số người dùng LLM dừng ở zero-shot — gõ câu hỏi, nhận câu trả lời, xong. Nhưng khi output không đủ tốt, fix đầu tiên không phải nâng model mà là sửa prompt. Đây là 8 kỹ thuật prompting đáng dùng năm 2026, gồm cả ARQ (90.2% tuân thủ chỉ dẫn) và Verbalized Sampling (đa dạng tăng 2x).
Biến 12,000 Prompt CSV Thành Công Cụ Tìm Kiếm AI Riêng Với NotebookLM
Download một pack 12,000 image prompt free thì dễ — dùng cho ra hồn mới khó. Mẹo của Julian Goldie: split CSV, upload vào NotebookLM, và thư viện prompt biến thành một search engine AI riêng trả lời đúng thứ bạn cần.
DevOps vs MLOps vs LLMOps: 3 ops, 3 bài toán khác nhau — đừng lấy playbook DevOps áp vào app LLM
DevOps kiểm tra code chạy hay không. MLOps canh data drift và model decay. LLMOps thì phải soi hallucination, token cost, bias và human feedback — và evaluation loop feedback ngược cả 3 đường prompt/RAG/fine-tune cùng lúc. Không còn là linear pipeline nữa.
System Prompt vs Agent Skills: khi nào bỏ vào đâu (và tại sao sai chỗ sẽ đốt context window)
System prompt dùng cho identity — luôn bật, luôn tốn token. Agent Skills dùng cho capabilities — load khi cần, bundle được script và tài liệu tham chiếu. Hiểu sai là agent kém ổn định, ngốn context, và khó bảo trì.
3 Lớp Memory Để Claude Không Còn Quên Bạn Là Ai
Claude mặc định quên hoàn toàn context sau mỗi session - nhưng có 3 layer giải pháp để khắc phục triệt để. Layer 1 chỉ cần vài phút, đủ cho 90%+ người dùng. Layer 2 tốn khoảng 60 phút setup nhưng thay đổi cách Claude vận hành hoàn toàn. Layer 3 biến Claude thành một second brain tự tiến hóa, được train trên toàn bộ dữ liệu của bạn.