Deutscher

Đây là bài đăng duy nhất bạn cần để nắm vững loop engineering,
Nếu bạn vẫn thấy choáng ngợp với /loop - bạn sẽ muốn lưu bài này.
Nói thật thì prompt engineering đã chết. Thứ duy nhất bạn nên tập trung là nắm vững loop engineering.
Dưới đây là toàn bộ khung được chia nhỏ:
Cách cũ vs cách mới để prompt
Cách cũ: bạn prompt → AI phản hồi → bạn kiểm tra → bạn prompt lại → lặp lại.
Cách mới: bạn xác định mục tiêu một lần duy nhất. AI thử một cách, tự kiểm tra công việc của mình, sửa lỗi, thử lại và tự đánh dấu là đã xong.
Chỉ hoạt động theo cách này bây giờ vì Fable 5 và GPT-5.6 Sol thật sự đủ thông

Cách tốt nhất để tạo ra thu nhập thực sự với AI vào năm 2026 không phải là xây dựng một sản phẩm hay SaaS.
Nếu nói thật, các thị trường đó cạnh tranh quá khốc liệt để người bình thường có thể chen vào.
Nhưng có một nhánh tạo thu nhập từ AI mà gần như ai cũng có thể bắt đầu — và tôi cực kỳ lạc quan về nó:
Hầu hết mọi doanh nhân tôi gặp đều muốn cắt giảm nhân sự. Thế nhưng đa số chẳng biết làm bằng cách nào.
Ngay cả bố tôi, người đã điều hành một doanh nghiệp hơn 15 năm, vẫn đang làm mọi thứ thủ công.
Người có thể giới thiệu và thiết lập các hệ thống AI cơ bản cho các doanh nghiệp địa phương “gạ

Từ năm 2026 trở đi: Kỹ năng mềm > kỹ năng cứng.
AI đã biến phần lớn kỹ năng cứng thành hàng hóa.
Là người điều hành một doanh nghiệp có hơn 35 nhân sự, tôi đang tìm kiếm những kỹ năng mềm này nhiều hơn bao giờ hết:
• Lãnh đạo
• Thuyết phục
• Quản lý nhân sự
• Ra quyết định dưới áp lực
• Kết nối, xây dựng quan hệ
• Kể chuyện
• Thương hiệu cá nhân/uy tín
• Kỷ luật & tính nhất quán
• Trí tuệ cảm xúc
• Gu thẩm mỹ/sáng tạo
• Tầm nhìn
• Khả năng thích nghi
• Tư duy chiến lược
• Mức độ chấp nhận rủi ro & sự vững tin
• Tuyển dụng & đánh giá nhân tài

Mọi người đang làm phức tạp quá mức việc học AI mà không có lý do.
Nếu bạn muốn thành thạo AI, chỉ cần làm đúng một việc này:
Tiếp tục cuộc sống bình thường của bạn (mua sắm online, bảng tính, email — hoặc bất cứ thứ gì bạn vẫn hay làm), và cả ngày, giữ một tab Claude Code hoặc Codex mở trên một màn hình riêng.
Sau đó, hãy coi nó như một trợ lý cá nhân có thể truy cập toàn bộ máy tính của bạn.
Trước khi làm bất kỳ tác vụ nào trên máy tính, hãy giao việc cho Claude/Codex.
Mua sắm online? Hãy nhờ nó tìm mã giảm giá và các lựa chọn rẻ hơn cho bất cứ thứ gì bạn đang mua.
Đang nghiên cứu? Hãy hỏi C

Sự phát triển rất khó.
Hầu hết mọi người chạy trốn khỏi nó.
Thay vào đó, hãy đối mặt trực diện.

Thật điên rồ.
Robinhood chain ($HOOD ) vừa lật ngược Base và Ethereum để chiếm #2 trong 24h khối lượng DEX.
Đây là mức sôi động nhất mà tôi từng thấy trong các “chiến tuyến” sau một thời gian.
Cá nhân tôi đang ném vài “mũi tên” và DCA vào một số dự án top trên Robinhood chain (không nhất thiết là mức tin tưởng cao, nhưng muốn nắm bắt upside nếu đà này còn tiếp diễn).

Tôi đã dùng Fable 5 để phân tích ngược toàn bộ phễu kinh doanh trị giá $100M+ của Alex Hormozi.
Sau đó, tôi tạo một prompt cho Claude cực kỳ mạnh mẽ, có khả năng tái tạo “bộ não” marketing của anh ấy (được huấn luyện trên toàn bộ dữ liệu của anh ấy).
Ai đó có lẽ đang thu hàng trăm đô la cho những khung này ở đâu đó:

16 lĩnh vực AI có thể tăng 10 lần trong thập kỷ tới.
(được chọn lọc từ nghiên cứu thị trường của tôi - lưu lại điều này):
Tầng hạ tầng & phần cứng cốt lõi:
• Bán dẫn AI (bộ tăng tốc, ASIC tùy chỉnh, đóng gói tiên tiến)
• AI vật lý & Robotics (đặc biệt là robot hình người)
• Hạ tầng AI Cloud & Data Center (cụm tính toán, điện, làm mát, mạng)
Tầng phần mềm & trí tuệ AI
• AI tạo sinh (mô hình nền tảng + tạo sinh đa phương thức: văn bản, video, âm thanh, 3D)
• Các công ty tập trung vào tác nhân (tự động thực thi tác vụ, quy trình đa tác nhân)
• Thị giác máy tính, Nhận thức 3D & Spatial AI
• Tạo dữ