Hello mọi người =))) mình lập thread này để share mấy cái use case quan sát thú vị về AI. Không cần phải đao to búa lớn đâu, mà gần đây mọi người có xài AI cho cái gì thì mình cứ thoải mái share lên đây nhé (thread này public nên thành viên nào cũng có thể comment và thấy dc nha).
Mình bắt đầu trước: use case là viết promotion doc trong công ty, xong cái đầu tiên là mình lười quá nên là nghĩ ra chuyện kêu Cursor connect Slack, Jira, Quip MCP server xong kêu nó đọc hết mấy cái tin nhắn và doc mình tạo ra rồi ghi ra một văn bản những thứ mình đã làm trong 1 năm vừa rồi.
Bản draft đầu tiên chắc chắn không hoàn hảo nhưng mà là cái nền để mình iterate edit thêm, để khỏi phải bắt đầu từ số 0.
Vụ MCP thì có thử qua cái MCP của Notion ↔ Cowork, nhưng thằng Cowork nó không pull được hết tasks. Kêu nó list các tasks đang In Progress nó chỉ list được cái đầu tiên. Nên giờ ngoài claude.md thì a đang có 1 cái _memory chứa 3 file: backlog.md, project.md với lesson-learned.md để khỏi mất công nhắc lại.
Ưu tiên cao nhất của anh thì vẫn đang tìm cách để 1 người có thể đi được luồng discovery → dev → qa → delivery và iterate trên đó.
Hiện tại a chỉ dùng như này:
cowork + 1 skill để viết prd. Này giống như đợt trước BPM có show - dựa trên mấy cái transcription + note a đi interview, challenge mình mấy cái assumptions + outcome là confirm cái gì tại anh bị solution biaised nặng.
Cái step 5 thì độ 2 tuần này a đang bị 1 cái lỗi hơi khó chịu là agents nó implement test tốt hết nhưng nó không integrate lại với nhau, qua nay ngồi sửa điên người.
Vừa rồi CLRA tụi mình build 1 con MCP server, use case là kéo hết problems lấy ra từ interviews về để hỏi đáp với con agent, summarize và brainstorm 1 số cái segmentations dựa vào problem, So far thấy cũng ổn áp phết.
Demo video cho CLRA MCP server:
Agentic workflow của mình hiện tại có nhiều toolings khác nhau, flow kiểu là:
Kéo thread từ Slack MCP server về để sensemaking và gather evidence.
→ Tạo profile cho mỗi user cần pv để xem họ gần đây nhất có những incidents hay public convo nào, có điểm nào mình đào sâu dc ko
→ Sau đó sẽ chat với agent để craft ra research plan có hypothesis, research questions, interview questions
→ sau khi phỏng vấn thì synthesize bằng 1 cái skill trong Cursor để transcribe audio file thành transcript, map ngược lại research plan và extract ra user quotes + insight
→ Tạo interview + highlights + problems trên CLRA dùng MCP server
→ dùng Jira MCPserver để tạo Jira tickets quản lý task cho phía engineering.
Em thì mới thử tạo extension với support từ AI, mục tiêu là để crawl dữ liệu, có một trang web rất đặc thù ko public API và phải thao tác thêm trên UI mới mở hết dữ liệu ra được nên ko thể chỉ scrapping với input chỉ là một đường dẫn URL của website được.
Thế là lần đầu tiên em nhờ GPT hướng dẫn tạo 1 extension để nó tự động thao tác và download file markdown về, mới đầu thử thôi chứ ko hy vọng gì lắm mà ai ngờ thành công luôn.
@huykhieu có thử Claude Code hay Cursor chưa, thay vì ChatGPT hướng dẫn mình làm theo thì có thể dùng mấy tool đó nó tự gen code lun ó. Mình có xài Cursor để generate ra web extension khá ngon lành tại công nghệ web extension platform nó cũng khá chuẩn hóa rồi, nên AI có nhiều dữ liệu để train.
Mình thì đang dùng claude để làm design system. Cụ thể làm các đầu việc như sau:
Gen ra 1 bộ design tokens thành file json theo chuẩn (mình kêu nó học từ Ant Design, Material design…)
Sau đó import cái file json đó vào variables của figma
Mỗi 1 component mình sẽ làm 1 sample cho nó học theo style mình muốn, xong sau đó tự gen ra các component còn lại dựa trên token
Gen xong thì viết design document vào file html
Quy trình là như thế nhưng khi test chạy thì cũng gặp kha khá vấn đề, không biết trong group có bạn nào đang vọc vụ design system như này không thì mình trao đổi thêm.
@Linh Design system thì mình lại cũng hông rành nhưng mà mìnhh có mờii một vài cao nhân designer vào chia sẻ thêm topic này :))) chắc các bạn ý sẽ share thêm trong vài ngày tới
Helu chị @Linh, em là đồng nghiệp của chị Daphne. Hiện tại cũng có mày mò xài AI cho design, thì em cũng muốn share một xíu.
Mặc dù hiện tại ở Holistics dùng AI nhiều trong design/prototypes nhưng hông dùng chiều cho design system trên Figma lắm tại phần lớn design system của team cũng tương đối chỉn chu trước khi có AI rồi. Cộng thêm độ phức tạp của design system trên code và hạn chế của AI+Figma, nên hầu như chưa có flow AI-to-design nó thật sự hiệu quả, cái này em và team cũng đang xem để cải thiện.
Còn quay lại workflow của chị thì em nghĩ tối ưu nhất trước khi làm design system thì nên có planning trước + quy trình của chị khá là cụ thể thì có thể tạo skill cho Claude luôn (nếu tần suất tạo design system của chị nhiều). Sau khi có plan thì hiện tại Figma có support MCP cho Claude rồi (official hoặc unofficial) thì em xài đều thấy ổn cho nhu cầu này, thì trong giai đoạn planning chị có thể mention cái này với AI lun thì khi execute nó sẽ cover luôn giai đoạn này.
MCP của Figma nó đã support một số cái skill liên quan tới tạo style guides/tokens/variables rồi thì trừ khi chị có nhu cầu xài đúng format JSON của design token ở những nơi khác thì thực ra không cần thiết. Nếu chị muốn làm việc tiếp trên code thì xài kêu AI tạo Tailwind config/CSS Variables đi kèm với các file markdown về design guideline thì sẽ thân thiện với AI hơn (có thể tham khảo format DESIGN.MD).
Còn về phần documentation thì chị có thể tham khảo plugin uSpec của team Uber họ làm xài chung với Figma MCP. Em đã xài thử thì thấy hoạt động của ổn, không phù hợp với team ở Holistics lắm nhưng tạo design system mới sẽ hỗ trợ được nhiều.
Trong quá trình vọc vạch với AI thì em share lại với chị như vậy ạ. Hy vọng sẽ giúp được chị phần nào nhe
Hồi đợt lễ mình có take một lúc vài quả online courses (YouTube playlist và EdX).
Những khoá mình học thì xoay quanh Entrepreneurship, Entrepreneurship in Emerging Economies, etc. tính trừu tượng khá cao.
Mà đã trừu tượng thì nghe nhiều thông tin hơi tẩu hoả nhập ma và overload.
Lúc nghe thông tin thì ‘cảm thấy’ rất hay, nhưng lúc hí hửng kể cho chồng nghe mình học được cái này hay lắm, thì lại quên nó là cái gì một tín hiệu rất red flag của việc học.
Cơ sở cho giải pháp:
Chắc các môm cũng có biết Bloom’s Taxonomy (hình) là hệ thống phân loại các mục tiêu và cấp độ tư duy trong giáo dục (hồi xưa mình làm công ty Edtech thì team chuyên môn sẽ dựa vào đây để làm nội dung và đề kiểm tra)
Đó giờ mình cũng cố gắng test và measure bản thân theo 6 cấp bậc này. Khi học gì đó thì mình sẽ luôn cố gắng:
1/ Remember: thường mình aim làm 2/ và 3/ luôn thì 1/ tự vào đầu.
2/ Understand: tìm ai đó để giải thích cho họ, và giải thích cho tới khi họ hiểu.
3/ Apply: ứng dụng để build hoặc làm gì đó thực tế.
4/ Analyze: viết và lưu trữ lại nhận định, góc nhìn, và kết nối thông tin where possible.
Đối với những nhóm kiến thức cụ thể (VD: coding, data) thì việc hands on và đẩy được tới mức apply khá dễ dàng.
Tuy nhiên, những khoá mình học trên EdX có tính trừu tượng cao nên thường cùng lắm mình chỉ test được bản thân ở mức độ remember và (maybe) understand. Mình dùng chữ ‘maybe’ vì nhiều khi tưởng hiểu chứ ai mà kiểm chứng được cái mình hiểu là đúng hay sai, hay sâu hay rộng tới đâu.
Solution concept:
Cũng không đao to búa lớn gì =))) mình nghĩ hay là cho Claude áp dụng Bloom Taxonomy để test mình ở nhiều cấp độ và cho mình feedback.
Remember và understand thì mình nghĩ khá straightforward để tạo test. Claude sẽ ra bộ câu hỏi để mình recall kiến thức, và tạo case studies/tình huống giả định để test độ hiểu của mình.
Điểm thú vị nhất chắc là test phần apply. Do mình có lưu trữ nhiều ghi chú, suy nghĩ, decisions và reflection công việc (Holistics, BPM, ý tưởng mới, etc.) trong Obsidian nên bài test của Claude cũng có thể include cả việc test cách mình áp dụng kiến thức này vào công việc thực tế như nào.
Solution details:
Gắn Claude vào Obsidian vault của mình, cho nó đọc Materials của buổi học (Transcript + Slide) + Obsidian files.
Tạo test cho nội dung đó theo learning science ở nhiều cấp độ tư duy khác nhau.
Sau khi mình làm test xong (điền trực tiếp vào file test) thì Claude sẽ chấm bài và cho feedback.
Sau khi có feedback thì log lại feedback đó và lên development plan để lần làm test sau nó có thông tin của lần này.
Kết quả:
Good:
Kết quả khá mlem mlem và helpful hơn mình tưởng nhiều.
Feedback có tính khách quan, khá thẳng thắn, thậm chí là new perspective.
Do Obsidian Vault của mình có lưu nhiều ideas của các vị cao nhân :))) nó cross connect các ideas với nhau cũng thú vị.
Improving:
Có những feedback thực ra mình nghĩ vấn đề đến từ khả năng diễn đạt tiếng Anh của mình chưa sát nhất với intention của mình, nên gây ra hiểu lầm cho Claude về ý thực sự của mình. Mà mình thấy nó hiểu lầm cũng hợp lý thui vì LLM thì nó bám vào mặt chữ :)))
Có một số feedback mình tự thấy hơi sus vì thấy nó hơi chế chế và cố tình kết nối các khái niệm không liên quan hoặc ‘có vẻ’ liên quan trên mặt chữ nhưng bản chất không liên quan.
Limitation:
All in all mình nghĩ nó helpful nhưng nó cũng đâu đó là ‘bản sao’ của mình kể cả khi nó feedback và challenge mình :))) mình thấy hợp lý thì nó hợp lý còn mình thấy vớ vẩn thì nó vớ vẩn, không có góc nhìn khách quan thứ 3 thứ 4 để cùng debate.
Cảm ơn chia sẻ của e nè, c cũng dùng để làm design system cho các dự án freelance thôi chứ chưa dám chọc vào design system của công ty .
C có dùng con superpower để làm plan, tạo cả skill các thứ luôn nhưng không chú ý cái là nó chạy lung tung beng liền. Anw c cũng đang tìm cách để xem có ổn định hơn không.
Hello mọi người, mình xin viết vài chia sẻ về AI uses cases một cách tự nguyện không hề bị Daphne bức ép ở đây (Đa phần liên quan tới design nhưng sẽ kèm thêm một vài practices ăn cép từ đồng nghịp)
Tools và models
Mình sử dụng Claude code CLI vì mình là một designer nổi lọn . Thỉnh thoảng mình dùng Claude extension IDE làm prototype, vì mấy lỗi nhỏ thì sửa code trực tiếp nhanh hơn (mặt khác do nghèo mạt nên phải tiết kiệm token).
Đọc câu trả lời của AI trên CLI có thể là đui mắt, nên khi viết docs thì mình sẽ nhờ AI ghi vào vault của Obsidian
Sau khi đi quan sát + nhìu chiệng, mình nghĩ Codex là tối ưu nhất cho coding tasks. Gemini thì mạnh tạo ảnh, viết tiếng Việt. Còn Claude thì a bit of everything Nhưng Claude Design thì khá wao đối với mình.
Use cases (Random lộn xộn 50k nhớ gì viết đó nha. Cái nào basic bietch quá mình bỏ qua)
Competitor research: Ngoài việc AI tổng hợp lại cho mình một research docs với đầy đủ thông tin mình cần. Nó còn note ra là thông tin có ngày cập nhật khi nào. Add screenshot / gif / video liên quan tới tính năng đó. (thông qua Playwright MCP)
Bớt phụ thuộc, làm phiền engineer với những công cụ cây nhà lá vườn:
Adjust font variable: Để improve typography, thay vì tốn thời gian nhờ engineer chỉnh lẻ tẻ → thấy không ổn → chỉnh tiếp. Tụi mình quyết định build web có đủ các font variable & properties để test trên UI thực tế luôn.
Test color accessibility: Tương tự, để xử lý các vấn đề liên quan đến màu sắc, thay vì điều chỉnh palette/token system trên Figma, team mình build web để generate palette và modify color token. Cách này đảm bảo color sẽ tuân thủ (1) accessibility standard, (2) branding guideline, (3) usage hiện tại trên app.
Fix UI bugs: Khi UI/copy issues được report trên Slack channel, chỉ cần tag Codex/Claude agent để tự đọc code, fix issue, tạo PR. Sau đó designer & engineer có thể validate & approve change
Ngoài ra tụi mình còn có 1 em bot plug-in tên Tý Nị để chỉnh sửa các UI bug trên staging/production. Những request này sẽ gửi thẳng vào Slack cho designer, engineer review trước khi AI tự fix issue + tạo PR.
Prototype: Cái này quảng cáo nát nước rồi nên mình chỉ mún khoe thim cái pro max tool do em design engineer trong team tự build. I love i love How it work
Có thể tạo khung cho prototype bằng Layout mode (giống như cách mình dùng html nhưng trực quan hơn)
Skills: Những công việc lặp lại nhiều lần, hoặc những gì AI đã làm tốt thì tụi mình đều chuyển thành skills hết. Ví dụ: design-handoff, design-qaqc… Ví dụ dưới đây là mình tự đưa PRD, các context cần thiết và prototypes cho AI. Sau đó AI tự viết handoff và chụp hình flow để tạo docs.
Bữa giờ mình đang sử dụng 1 workflow mới để học tập.
Context xíu là trước giờ mình có làm spaced repetition practice. Việc recall/memorize thông tin nó ảnh hưởng nhiều đến chuyện mình make sense concept mới, vì nếu nhớ dc những thứ trước đó mình sẽ có nhiều mảnh ghép để kết nối và làm dày kiến thức mới hơn. Bản thân mình thấy nó khá hiệu quả khi tiếp cận kiến thức mới.
Phổ biến nhất thì chắc mọi người đã biết đến Anki là 1 app tiên phong cái này rồi. Nhưng sau một thời gian sử dụng Anki mình thấy hơi friction trong chuyện nhập kiến thức mới và biến nó thành flash cards, nên là mình đã chuyển qua setup mới, như sau:
Re-use lại Obsidian vault của mình như 1 cái chỗ source of truth.
Sử dụng open-sourced tool tên là Hashcard , giúp trỏ vô một thư mục có chứa các flashcards được chứa trong file markdowns và sẽ mở lên UI để mình làm retrieval practice.
Build 1 con Claude skill kiểu /extract-flashcards để đọc từ 1 file markdown mình chỉ định (vì mình có thói quen vừa đọc sách vừa take notes trong Daily Notes), và extract ra các file flashcards (cũng là markdown) mà có format compatible với Hashcard. Guideline để extract sao cho tốt thì mình dựa vao article này có rất nhiều ví dụ cụ thể (btw cũng là blog của tác giả Hashcard).
Mỗi ngày mình đọc xong take note thì sẽ chạy /extract-flashcards xong cuối ngày thì sẽ bật Hashcard lên để practice. Hiện tại tốn tầm 15 phút để đi qua tầm 100 cái flashcards (từ 3 cuốn sách).
Cái hay là mình dùng note của mình để gen ra flashcards chứ ko phải từ sách ra, nên là nó có một lớp sensemaking của mình rồi, và sau khi AI gen ra flashcards mình cũng sẽ đi edit lại để làm các bộ flashcards nó atomic hơn. Nguyên tắc vẫn là ko outsource thinking =))
Xài thử qua nay thấy khá oker, vì nó không suy nghĩ giúp mình mà nó hỏi để bắt mình nghĩ =)) rất aligned với philosophy của mình nhưng vẫn giúp mình productive. Cái này ko chỉ design spec mà GTM plan hay gì cũng dc.
ý ý ý cái use case Adjust font variable và Test color accessibility là bên team sẽ build một cái UI trung gian để sử dụng hả chị?
Nó là 2 cái web riêng biệt tụi chị build để evaluate color vs typography á. Còn UI của app Holistics trên đó là prototype để preview màu/font thui hè =))) (ko có build từ code base nhà mình)
còn cái Prototype và Add annotations nhìn giống extension phải hem tee?
Prototype là một cái repo có chứa context + design system components từ Holistics để mọi người vibe code prototype nho =))) em Hưng (design engineer bên Holistics) tạo thêm 1 cái repo gọi là prototype pro max (cung cấp tính năng annotations, detect token, measurement, handoff, feedback… cho prototype)
Không biết này có tính là AI use case không =))) nhưng mà bữa giờ mình đang build 1 AI feature trong CLRA dùng AI. Sau những ngày đêm vật lộn ngồi viết eval (eval nó là kiểu unit test cho LLM prompt), chạy, iterate prompt 7749 kiểu, thì mình đã cảm nhận rõ cái “xu hướng” của từng model.
Thí dụ như gpt-4o-mini là model có chi phí tiết kiệm và hiệu suất cao (ROI tốt), nhưng nó fail khi cái task đòi hỏi phải đánh giá abstraction level tốt.
Trong khi đó opus-4.7 thì quality hơn trong chuyện đánh giá abstraction tốt như thế nào, nhưng mà giá lại gấp 30 lần (đúng r ko viết nhầm đâu ).
Gemini flash là cái cùi nhất, mà xài free tier của google nên nó dễ bi rate limit lẫn chuyện là gọi vào giờ cao điểm nó quăng 403 ra =))) rất buồn.
Insight rút ra là, làm LLM-based feature mà không có eval thì ko biết đường nào iterate prompt hay experiment với model, vì chỉnh xong vài chữ trong prompt là nó dễ perform tốt ở dimension này nhưng degrade ở môi trường khác.
Hình này là kết quả chạy eval trên 3 models khác nhau cho cùng 1 prompt, mỗi model chạy 3 lần average result.
tại công nghệ web extension platform nó cũng khá chuẩn hóa rồi, nên AI có nhiều dữ liệu để train.
một tín hiệu rất red flag của việc học.
.
Tools và models
. Thỉnh thoảng mình dùng Claude extension IDE làm prototype, vì mấy lỗi nhỏ thì sửa code trực tiếp nhanh hơn (mặt khác do nghèo mạt nên phải tiết kiệm token).
Nhưng Claude Design thì khá wao đối với mình.
Use cases (Random lộn xộn 50k nhớ gì viết đó nha. Cái nào basic bietch quá mình bỏ qua)
How it work
