Archive
Tất cả bài viết
19 bài viết · Sắp xếp theo thời gian
BOQ 4-tier ladder cho F&B luxury — Khi khách chưa có budget anchor
4-tier BOQ ladder (Lean → Standard → Upgrade → Decoy) cho F&B luxury 500m² khi khách chưa có budget anchor — workflow forensic + Sheet build + concept rooftop entry tier + anchor priming psychology.
Clause-graph compiler: build template engine cho hợp đồng đa dạng không materialize variants
Quản lý 54 biến thể hợp đồng (3 loại × 6 phân khúc × 3 tier khách) bằng cách compile clause overlay thay vì copy-paste 54 file. Pattern transfer được cho BOQ, dashboard, form builder.
Connection refused mà không phải sshd: chuyện shared NAT + fail2ban
Hai thiết bị cùng văn phòng share 1 public IP qua NAT. Một máy bàn brute force SSH fail → fail2ban ban IP → Mac tôi cũng mất SSH dù không làm gì. Diagnose pipeline + whitelist permanent.
Khi AI Phản Biện Founder — Pattern Chống Echo Chamber Sau 6 Lần Bị Sửa
Founder phát hiện AI partner accept pushback reflexive 6/6 lần trong 1 session strategy planning. Pattern echo chamber risk → commit 4 advisory rule challenge thẳng thay yes-man reflex.
FOMO AI ở Việt Nam — tôi build agent thật 37 ngày cho 3 công ty, đây là 7 điều khoá học không nói
Feed FB ngập 'AI cho doanh nhân 7 ngày'. Tôi vừa build JARVIS 37 ngày productionize cho công ty mình. Bài này 7 sự thật MIT/Karpathy/LeCun nói thẳng — mà KOL bán course không lặp lại.
Audit 4-tier dọn 9 workspace duplicate — rồi tôi xóa nhầm 1 row Sheet vì filter code-only
Tool dọn naming drift 4-tier (Drive, CRM, workspace, knowledge) đưa 20 mismatch về 0. Nhưng AI delete-by-code-only bắn nhầm 1 row real vì Sheet có duplicate mã. Lesson 4 rule cho Sheet/CRM API mutation.
Cherry-pick BMad-METHOD: 3 pattern em steal cho personal AI agent — skip ceremony, giữ memory
BMAD-METHOD framework 46.6k star cho team dev. Sau deep research, em adopt 3 pattern (next-action hint, adversarial QA gate, 3-layer TOML) và drop 3 pattern (persona ceremony, no-memory, cost) cho personal AI agent.
Vì sao memory pipeline của tôi 4 đêm liền không học được gì — và quyết định 'cho phép sai'
Sleep-Time Agent chạy 4 đêm liên tiếp ra 0 proposal apply. Bottleneck không nằm ở LLM — nằm ở khâu human review. Tối nay quyết tier-based permissive: memory + lesson auto, wisdom manual. Velocity 80% với safety 20%.
Vì sao tôi gộp 2 initiative thành 1 portfolio + N project — và 11 phase audit để ship sạch 185 file rename
2 initiative peer-level làm tôi rối daily entry point. Deep research PMI + Linear + OKR converge cùng pattern: 1 portfolio → N project. 11 phase audit ship 185 file rename, 0 stale path còn lại.
25 phút thành 3 giờ: AI assistant rotate credential, gãy 5 lần
Estimate AI 25 phút HITL. Actual 3 giờ với 5 bug em gây + 1 security incident + downgrade tier production. Bài học: AI assistant viết script cross-platform thường fail. Honest retrospect, không phỉnh.
Đóng Sprint 6 trong 1 tối: 16 ticket, 22 giờ thực, velocity 11 lần
Đầu tối mở terminal nghĩ làm 2-3 ticket. 6 giờ sau đóng cả block D + C của sprint, tag git sprint-6-done-all. Note lại workflow: dogfood skill mới ngay trên dự án production thật.
16 giờ rebuild bộ nhớ AI từ gốc. 7 sprint. Một câu hỏi của tôi.
Tôi nhận ra bộ nhớ JARVIS đang hổn độn 7 lớp. Quyết định một session làm cho đáng. 16 giờ sau: 4-tier architecture, sleep-time agent, 4830 file linked, $0 cost.
8 giờ ship Google Ads. Rồi tôi nhận ra mình đang chăm cái lá.
Marathon 8h tối ưu Google Ads. 75% plan E2E xong. Đắc thắng. Rồi nhận ra: tôi vừa dồn 8 giờ vào 1 nhánh nhỏ của 1 cành lớn của 1 cái cây mà gốc rễ chưa có.
Sếp dùng AI để theo dõi code dự án khách — mà không nhúng AI vào repo khách
Anh code HRMS Odoo 19 cho LHAG ở repo OKG riêng, JARVIS không link gì. Em build 2 skill pull git log + privacy filter 3-tier để JARVIS biết tiến độ mà repo khách không biết JARVIS tồn tại.
4-layer JARVIS 1.0 — Tâm Trí Phân Minh, đêm 24/03/2026
24/03/2026 16:46 UTC commit dòng đầu JARVIS. 4 layer Brain/Knowledge/Agents/Workspace — triết lý Tâm khỏi Trí, không phải kỹ thuật. Pattern recognition từ 10 năm vận hành đa entity, chưa research AI thị trường.
Estimate nhanh hơn 6.6× với AI — nhưng phải trang bị 4 thứ để khỏi rework
Sprint 3 ước 134h, làm xong 20h (6.6× nhanh). Nhưng nhanh hơn ≠ chất hơn. Bài này anh kể 4 thứ phải trang bị khi delegate cho AI: knowledge domain, AI docs reads, hardstop design, eval design.
Một ngày fix JARVIS — từ text-only đến vision-first
30/04/2026, một session ~10 tiếng. AI bốc tủ giày sai 4 lần kích thước thật vì chỉ đọc text PDF, không xem hình. Pivot vision-first. Bonus: rebuild template BOQ 2019 cũ xì thành 3-tab pro, đồng đội AIC khen quá đẹp.
Public bài đầu — bạn non-tech bảo 'đọc hông hiểu', mà tôi cũng chưa biết viết cho ai
30/04/2026: site live, public bài đầu. Gửi 1 bạn non-tech: 'đọc hông hiểu kkkk'. Bạn khác bảo 'đẹp á'. Tôi chưa biết blog viết cho ai — non-tech sợ họ không hiểu, dân giỏi tech sợ múa rìu qua mắt thợ.
Tại sao tôi build JARVIS — và nó chốt 4 deals trong 37 ngày
24/03/2026 tôi commit dòng đầu của JARVIS. 37 ngày sau, nó giúp AIC chốt 4 deals và làm BOQ nhanh đến mức team WOW. Bài này kể đêm eureka — khi tôi nhận ra AI cần build giống y khi code HRMS.