10 Skills giúp Claude tối ưu hóa năng suất cá nhân: Nhân hóa văn bản AI, phân tích dữ liệu, tóm tắt cuộc họp và đọc mọi loại File.
--- name: humanizer description: > Loại bỏ các dấu hiệu văn phong robot (AI) ra khỏi văn bản, làm cho nó trở nên tự nhiên và giống con người viết nhất. Sử dụng khi yêu cầu "nhân hóa đoạn text này", "nghe ảo quá, viết lại cho thật hơn", "xóa mùi AI đi". --- # Humanizer — Cẩm Nang Viết Lại Văn Bản Bằng "Giọng Người" ## 10 DẤU HIỆU CỦA VĂN PHONG AI CẦN PHẢI LOẠI BỎ NGAY: ### Dấu hiệu 1: Lạm dụng phép Ẩn dụ đao to búa lớn AI viết: "Trí tuệ nhân tạo là ánh bình minh soi sáng tương lai" Người viết: "AI thay đổi cách chúng ta làm việc hàng ngày" => SỬA: Xóa bỏ mọi phép ẩn dụ văn vẻ không cần thiết. ### Dấu hiệu 2: Dùng từ ngữ "Đao to búa lớn" (Promotional language) AI viết: "Mang tính cách mạng", "Không thể tin nổi", "Đột phá", "Tuyệt đỉnh" Người viết: Đưa ra con số thực tế, bằng chứng cụ thể. => SỬA: Thay thế mọi tính từ tâng bốc bằng Sự thật. ### Dấu hiệu 3: Nguyên tắc 3 điểm rập khuôn AI viết: "Nhanh chóng, đáng tin cậy và hiệu quả." / "Thứ nhất, thứ hai, cuối cùng." Người viết: Tập trung vào 1 điểm và phân tích sâu. => SỬA: Phá vỡ các cấu trúc 3 điểm (Triple). Bỏ bớt, chỉ giữ 1 ý quan trọng nhất. ### Dấu hiệu 4: Dẫn chứng chung chung mờ ảo AI viết: "Nhiều nghiên cứu cho thấy...", "Các chuyên gia đồng ý rằng..." Người viết: Trích dẫn nguồn đích danh, hoặc nói rõ là quan điểm cá nhân. => SỬA: Dẫn link nguồn cụ thể, hoặc đổi thành "Tôi cho rằng / Theo tôi...", hoặc xóa luôn. ### Dấu hiệu 5: Lạm dụng dấu gạch ngang dài (Em-dash) AI viết: "Claude rất mạnh mẽ — nhưng bạn phải biết cách dùng." Người viết: "Claude rất mạnh. Đổi lại, bạn phải biết cách dùng." => SỬA: Xóa các dấu gạch ngang dài nối câu, thay bằng dấu chấm và cắt thành câu ngắn. ### Dấu hiệu 6: Bộ từ vựng "Đặc trưng AI" (Cấm dùng) Danh sách cấm: "Hãy cùng đào sâu vào", "Không còn nghi ngờ gì nữa", "Trong kỷ nguyên số", "Nhìn chung", "Tóm lại là", "Thật vậy". => SỬA: Thay bằng từ ngữ chuyển ý tự nhiên lúc nói chuyện, hoặc xóa thẳng tay. ### Dấu hiệu 7: Lạm dụng Câu Bị Động AI viết: "Các kết quả đã được quan sát thấy sự cải thiện." Người viết: "Kết quả đã tốt hơn." => SỬA: Chuyển 100% câu bị động thành Câu Chủ Động. ### Dấu hiệu 8: Cấu trúc song song nhàm chán AI viết: "Không những X, mà còn Y, và thậm chí là Z." Người viết: "Nó là X. Và cả Y nữa." => SỬA: Đập nát các cấu trúc lặp đi lặp lại. ### Dấu hiệu 9: Câu rào đón vô nghĩa AI viết: "Điều quan trọng cần lưu ý là..." / "Như đã đề cập ở trên..." / "Để kết luận, chúng ta có thể thấy..." Người viết: Đi thẳng vào vấn đề. => SỬA: Xóa sạch các cụm từ này, nội dung vẫn không đổi. ### Dấu hiệu 10: Quá cân bằng và hoàn hảo AI viết: Luôn luôn có 3 ý, các đoạn văn dài bằng nhau tăm tắp, luôn là danh sách. Người viết: Đôi khi chỉ có 2 ý, đoạn này 1 dòng, đoạn kia 5 dòng. => SỬA: Tạo sự lộn xộn có chủ ý. Thay đổi độ dài các đoạn văn. ## LUỒNG THỰC HIỆN "NHÂN HÓA" (HUMANIZATION) 1. Đọc toàn bộ văn bản gốc. 2. Quét để tìm 3 Lỗi nặng nhất trong danh sách trên. 3. Viết lại, ưu tiên sửa 3 lỗi đó trước. 4. Đọc nhẩm lại: Nó có giống một người thực đang nói chuyện không? 5. Kiểm tra: Độ dài phải gần bằng bản gốc (Đừng cắt xén quá mức). ## BÀI KIỂM TRA CUỐI CÙNG (FINAL TEST) Trước khi in ra kết quả cuối, hãy tự hỏi: - "Nó có giống một cái email đồng nghiệp gửi cho mình không?" -> CÓ? - "Còn sót lại từ ngữ tâng bốc, ẩn dụ nào không?" -> KHÔNG? - "Có thể cắt bỏ một nửa số từ mà vẫn giữ nguyên ý không?" -> KHÔNG? Nếu qua cả 3 câu hỏi này, hãy xuất kết quả!
--- name: skill-creator description: > Tạo, chỉnh sửa hoặc đánh giá các kỹ năng của Claude (Các file SKILL.md). Sử dụng khi yêu cầu "tạo skill mới", "cải thiện skill này", "skill này không chạy", "test thử skill của tôi". --- # Skill Creator — Luồng làm việc từ A-Z ## BƯỚC 1: Định nghĩa Kỹ năng (Define the Skill) Trước khi viết bất cứ dòng code nào, hãy trả lời các câu hỏi sau: 1. Tên Skill: [Dạng snake_case, tối đa 30 ký tự] 2. Nhiệm vụ cụ thể: [Nó sẽ CHÍNH XÁC làm cái gì?] 3. Câu lệnh kích hoạt (Triggers): [Danh sách 8-12 câu nói mà khách hàng sẽ nhập để gọi skill này] 4. Vùng cấm (Lo que NO hace): [Giới hạn quyền hạn rõ ràng] 5. Đầu ra mong đợi (Output): [Kết quả tốt trông sẽ như thế nào?] 6. Các bước thực hiện: [Danh sách theo thứ tự] 7. Quy tắc tuyệt đối: [Những điều KHÔNG BAO GIỜ ĐƯỢC LÀM] ## BƯỚC 2: Viết cấu trúc file SKILL.md Cấu trúc Bắt buộc: --- name: [TÊN SKILL] description: > [MÔ TẢ CÁC ĐIỀU KIỆN KÍCH HOẠT - TỪ 5 ĐẾN 8 CÂU] Mỗi câu là một Trigger khác nhau. Phải bao gồm chính xác các "Từ Khóa" mà user hay gõ. Chốt lại bằng câu: "Luôn luôn sử dụng skill này." --- # [TÊN] — Luồng làm việc hoàn chỉnh ## BƯỚC 1: [Hành động đầu tiên] [Hướng dẫn chi tiết] ## BƯỚC 2: [Hành động thứ hai] [Hướng dẫn chi tiết] ## QUY TẮC TUYỆT ĐỐI BẤT DI BẤT DỊCH - Quy tắc 1 - Quy tắc 2 ## VÍ DỤ MINH HỌA **Đầu vào (Input):** [Ví dụ input] **Đầu ra (Output):** [Kết quả xuất ra tương ứng] ## BƯỚC 3: Tối ưu hóa phần Mô tả (Description) Phần Mô tả là phần cực kỳ quan trọng giúp AI nhận diện lúc nào nên dùng skill. Nó phải: - Chứa các TỪ KHÓA CHÍNH XÁC user sẽ dùng. - Bao phủ các biến thể (Ví dụ: "Viết Quote Tweet", "QT cái này", "Trích dẫn Tweet"). - Đặc tả cụ thể (Tránh các Trigger quá chung chung khiến AI gọi nhầm skill). - Chốt bằng: "Luôn luôn dùng skill này - Tuyệt đối không tự ý ứng biến." ## BƯỚC 4: Kiểm thử (Testing) Test với 5 loại Input: - Input bình thường (Tiêu chuẩn). - Input cực ngắn (2-3 từ). - Input mơ hồ (Dễ nhầm với skill khác). - Input bằng ngôn ngữ khác (Tiếng Anh/Việt). - Edge Case (Input thiếu thông tin, sai logic). Tại mỗi bài Test, đánh giá: - Skill có tự động kích hoạt (Trigger) không? - Kết quả có vi phạm quy tắc cấm nào không? - Độ dài kết quả có đúng chuẩn không? ## BƯỚC 5: Đo lường hiệu năng Sau 20-30 lần sử dụng thực tế, hãy phân tích: - Bao nhiêu lần skill tự động kích hoạt thành công? - Bao nhiêu lần user phải gõ lệnh ép skill chạy? - Pattern (Mẫu) output nào làm user hài lòng nhất? - Quy tắc nào hay bị AI "quên" nhất? -> Từ đó điều chỉnh lại nội dung file SKILL.md.
---
name: file-reader-router
description: >
Đọc mọi loại file được tải lên (PDF, DOCX, XLSX, CSV, Hình ảnh, ZIP)
và tự động chọn phương pháp đọc (Parser) chính xác nhất.
Sử dụng khi user nhắc đến một file đính kèm.
---
# File Reader Router — Hướng dẫn Đọc Tệp
## CÂY QUYẾT ĐỊNH: DÙNG CÔNG CỤ NÀO ĐỂ ĐỌC?
File được Upload?
|
------+------
| |
Đã có sẵn Chỉ nhìn thấy
trong Context Đường dẫn
| |
Đọc trực Kiểm tra đuôi mở rộng:
tiếp |
+---------+----------+------+
| | | |
.pdf .docx/.txt .xlsx Hình ảnh
| | | |
Skill Dùng hàm Skill Dùng Mắt
pdf-reading view() xlsx Claude Vision
## HƯỚNG DẪN THEO TỪNG LOẠI FILE
### PDF
- Nếu nội dung đã hiển thị sẵn: Đọc thẳng luôn.
- Nếu chưa: Phải chạy đọc Skill `/mnt/skills/public/pdf-reading/SKILL.md` trước.
- Đường dẫn Upload thường là: `/mnt/user-data/uploads/[tên-file.pdf]`
- Lệnh Bash nội bộ: `pdftotext [file] - | head -100`
### DOCX
- Luôn đọc file Skill của Docx trước khi xử lý.
- Thư viện Python: `python-docx`
- Code đọc:
from docx import Document
doc = Document('/mnt/user-data/uploads/archivo.docx')
for para in doc.paragraphs:
if para.text.strip():
print(para.text)
### XLSX / CSV (Excel)
- Đọc Skill của XLSX trước.
- Thư viện Python: `pandas`
- Code phân tích:
import pandas as pd
df = pd.read_excel('/mnt/user-data/uploads/archivo.xlsx')
print(df.head(20))
print(df.dtypes)
print(df.describe())
### Hình ảnh (PNG, JPG)
- Nếu ảnh nằm ngay trong Chat Context: Claude dùng Vision đọc trực tiếp.
- Nếu là Link: Dùng hàm `view()` mở đường dẫn.
### File nén (ZIP, RAR)
Lệnh Bash: `unzip -l /mnt/user-data/uploads/archivo.zip`
(Sau đó giải nén và đọc từng file lẻ bên trong).
## SAU KHI ĐỌC XONG (POST-READING)
Bắt buộc báo cáo lại cho người dùng:
1. Đã nhận diện được File định dạng gì.
2. Thông số file (Số trang / Số dòng / Dung lượng).
3. Tóm tắt nội dung cốt lõi của File trong 1-2 câu.
4. Hỏi User: "Bạn muốn tôi làm gì tiếp theo với dữ liệu này?"
---
name: multilingual-translator
description: >
Dịch thuật các nội dung phức tạp nhưng vẫn giữ NGUYÊN VẸN sắc thái
(Tone), định dạng và các liên hệ văn hóa (Cultural references).
Tuyệt đối không dịch kiểu "Word-by-word" (Dừng từ sang từ).
---
# Multilingual Translator — Bộ Quy Tắc Dịch Thuật
## CÁC NGÔN NGỮ HỖ TRỢ VÀ ĐẶC THÙ VĂN HÓA
### Tiếng Tây Ban Nha (Spanish)
- Dùng "Tú" (Thân mật) thay vì "Usted" (Trang trọng), trừ khi đó là B2B rất nghiêm túc.
- Chuyển đổi tiền tệ cho phù hợp (Ví dụ Dollar -> Euro, hoặc giữ nguyên tùy bối cảnh).
- Giọng văn ấm áp và trực diện hơn so với tiếng Pháp.
### Tiếng Pháp (French)
- Hạn chế dùng từ mượn Tiếng Anh (Anglicisms) nếu có từ thuần Pháp tương đương.
- Tuy nhiên các từ "Email", "Tweet" vẫn được chấp nhận (Không cần chế ra từ cổ).
- Trình độ ngôn ngữ: Phổ thông, không quá hàn lâm, không lóng.
- Mặc định dùng "Vous" (Trang trọng) trong B2B, trừ khi User yêu cầu dùng "Tu".
### Tiếng Anh (English)
- Tùy vào tệp người đọc mà chọn British English (Anh-Anh) hay American English (Anh-Mỹ).
- Nếu viết cho nền tảng X/Twitter/Tech: Mặc định chọn Anh-Mỹ.
- Tránh việc sao chép cấu trúc ngữ pháp dài dòng của Tiếng Pháp/Tây Ban Nha.
- Phải chia câu ngắn hơn, súc tích hơn.
### Tiếng Việt (Vietnamese)
- Đại từ nhân xưng: Mặc định là "Bạn - Mình" (Thân thiện, trẻ trung) hoặc "Anh/Chị - Chúng tôi" (B2B chuyên nghiệp).
- Dịch thoát nghĩa, giữ hồn văn: Không dịch sát nghĩa bóng của Tiếng Anh. (VD: "Piece of cake" -> "Dễ như ăn kẹo", không dịch là "Miếng bánh").
- Giữ nguyên các thuật ngữ Tech/Marketing (Marketing, SEO, App, Website, Campaign) không cần ép dịch ra tiếng Việt.
## LUỒNG LÀM VIỆC DỊCH THUẬT (WORKFLOW)
1. Đọc lướt toàn bộ văn bản để hiểu ngữ cảnh.
2. Xác định Tone giọng (Trang trọng/Vui vẻ), Đối tượng đọc, Nền tảng đăng bài.
3. DỊCH Ý NGHĨA (Translate the sense), KHÔNG DỊCH TỪNG TỪ.
4. Xử lý các câu thành ngữ/tục ngữ cho hợp văn hóa đích.
5. Kiểm tra chéo các Con số, Ngày tháng, Tên riêng xem có bị sai lệch không.
6. Đọc nhẩm lại bản dịch xem nó có giống hệt một bài viết "Chuẩn bản địa" không.
## CÁC YẾU TỐ TUYỆT ĐỐI KHÔNG ĐƯỢC DỊCH
- Tên Sản phẩm / Thương hiệu (Claude, Notion, Apple).
- Thuật ngữ chuyên ngành đã quá phổ biến ("Prompt", "Feed", "DM", "Landing Page").
- Hashtags và @Mentions.
- Các đường link URLs.
## ĐỊNH DẠNG ĐẦU RA (OUTPUT FORMAT)
Nếu User chỉ yêu cầu 1 ngôn ngữ: Xuất thẳng bản dịch.
Nếu yêu cầu nhiều ngôn ngữ cùng lúc, phân chia rõ ràng:
--- TIẾNG ANH ---
[Bản dịch]
--- TIẾNG VIỆT ---
[Bản dịch]
--- name: frontend-design-creator description: > Thiết kế và Code giao diện Web (React, HTML/CSS, Tailwind) chuẩn Production. Sử dụng khi yêu cầu "tạo UI", "code component React", "làm trang landing page HTML", "code Dashboard". --- # Frontend Design Creator ## TRƯỚC KHI BẮT ĐẦU: Đọc bộ luật UI công khai Luôn luôn quét nội dung file: `/mnt/skills/public/frontend-design/SKILL.md` trước. Nó chứa các biến CSS, danh sách Component có sẵn, và hạn chế của môi trường. Không tự ý chế code nếu chưa đọc. ## MA TRẬN CHỌN CÔNG NGHỆ NHANH - Form/Bảng biểu đơn giản -> Dùng HTML + CSS thuần. - Giao diện có tương tác State (Click, Toggle) -> Dùng React + TailwindCSS. - Dashboard vẽ biểu đồ -> Dùng React + Recharts / Chart.js. - Landing Page đẹp mắt -> Dùng HTML + Hoạt ảnh CSS Animations. ## BỘ QUY TẮC THIẾT KẾ CỐT LÕI (DESIGN SYSTEM) - Mobile-First (Luôn ưu tiên code giao diện mobile trước, PC sau). - Độ tương phản màu sắc: Chuẩn WCAG AA (Đảm bảo dễ đọc). - Font chữ (Typography): Ưu tiên Geist, Inter, hoặc System fonts (San Francisco/Segoe UI). - Bo góc (Border-radius): Mặc định là 8px cho các thẻ Card/Button. - Hệ thống Spacing (Khoảng cách): Luôn dùng bội số của 4px (4, 8, 12, 16, 24, 32, 48, 64). - Hệ thống Màu (Colors): Tối đa dùng 3 tông màu chính trong toàn bộ UI (Màu Chủ đạo + Màu Trung tính + Màu Nhấn/Cảnh báo).
--- name: data-analysis-helper description: > Phân tích dữ liệu từ file (CSV, XLSX, JSON) và đưa ra các Insight (Sự thật ngầm hiểu) có thể dùng để ra quyết định. --- # Data Analysis Helper ## LUỒNG LÀM VIỆC TIÊU CHUẨN 1. Quét đọc file `/mnt/skills/public/xlsx/SKILL.md`. 2. Load dữ liệu vào bộ nhớ bằng thư viện Pandas. 3. Khám phá dữ liệu sơ bộ (Exploratory Data Analysis - EDA): print(df.shape) # Hiển thị Tổng số Dòng x Cột print(df.dtypes) # Xem định dạng từng cột (Số/Chữ/Ngày) print(df.describe()) # Tính thống kê cơ bản (Trung bình, Max, Min) print(df.isnull().sum()) # Đếm số lượng ô bị trống (Null/Missing) 4. Xác định các Cột quan trọng nhất và Trả lời câu hỏi trọng tâm của User. 5. Xuất kết quả bao gồm: Số liệu thống kê + Biểu đồ trực quan + Đề xuất hành động. ## CÁC MÔ HÌNH PHÂN TÍCH PHỔ BIẾN - Phân tích Chuỗi thời gian (Time-series): Tìm kiếm xu hướng (Trend) và Tính chu kỳ (Seasonality). - Phân tích So sánh (Comparative): A so với B, so sánh giữa các phân khúc/vùng miền. - Phân tích Tương quan (Correlation): Mối liên hệ giữa 2 biến (VD: Tăng giá bán thì có giảm sản lượng không?). - Phân tích Phân phối (Distribution): Tìm kiếm những giá trị đột biến bất thường (Outliers). - Phân tích Hiệu suất (Performance): Chấm điểm KPI, đo Benchmark. ## ĐỊNH DẠNG TRẢ KẾT QUẢ CHO USER 1. Tóm tắt nhanh (Executive Summary): Nêu đúng 3-5 Phát hiện quan trọng nhất. 2. Trực quan hóa (Visuals): Sinh code vẽ biểu đồ (Matplotlib hoặc Plotly). 3. Đề xuất hành động (Actionable Recommendations): Chỉ ra CẦN PHẢI LÀM GÌ với đống dữ liệu này, chứ không chỉ đọc lại số liệu.
--- name: deep-research-assistant description: > Thực hiện Khảo sát và Nghiên cứu chuyên sâu (Deep Research) về bất kỳ chủ đề nào. Sử dụng khi yêu cầu "nghiên cứu về...", "tìm thông tin thị trường...", "phân tích đối thủ trong ngành [X]". --- # Deep Research Assistant ## LUỒNG THỰC THI NGHIÊN CỨU 1. Xác định rõ Đề bài: Phân loại loại hình nghiên cứu: - Nghiên cứu Thị trường (Market Research) - Phân tích Đối thủ (Competitive Analysis) - Nghiên cứu Sự thật lịch sử/Khoa học (Factual) - Bắt trend/Công nghệ mới (Tech watch) 2. Chốt cấu trúc Sản phẩm bàn giao (Deliverable): - Báo cáo chi tiết (>1.000 từ). - Bản tóm tắt tóm lược (One-pager ~ 500 từ). - Bảng so sánh (Spreadsheet). 3. Kích hoạt công cụ tìm kiếm Web với các truy vấn chuyên sâu (Boolean search). 4. Xác minh độ tin cậy của các Nguồn (Cross-check). 5. Tổng hợp và diễn giải bằng ngôn ngữ dễ hiểu, mạch lạc. ## CẤU TRÚC BÁO CÁO NGHIÊN CỨU CHUẨN # [TIÊU ĐỀ BÁO CÁO] Ngày thực hiện: [NGÀY] | Tổng số Nguồn trích dẫn: [N] ## Tóm tắt Điều hành (Executive Summary) [Tóm gọn 3-5 Điểm mấu chốt nhất trong tối đa 150 từ] ## Bối cảnh & Thực trạng (Context) [Cái nhìn toàn cảnh về thị trường, các con số vĩ mô] ## Phân tích Chi tiết (Deep-dive) [Chia thành nhiều H3 phân tích từng khía cạnh] ## Hệ quả & Cơ hội (Implications) [Những thông tin này có ý nghĩa gì đối với người đang yêu cầu nghiên cứu? Đâu là cơ hội?] ## Danh sách Nguồn tham khảo (Sources) [Danh sách Links] ## TIÊU CHÍ ĐÁNH GIÁ ĐỘ TIN CẬY CỦA NGUỒN TÀI LIỆU - ƯU TIÊN SỐ 1: Báo cáo tài chính, Dữ liệu Chính phủ (.gov), Bài báo khoa học (Google Scholar). - ĐƯỢC CHẤP NHẬN: Tờ báo lớn (Forbes, WSJ, Bloomberg), Blog chuyên gia uy tín lâu năm. - TUYỆT ĐỐI TRÁNH DÙNG LÀM DẪN CHỨNG: Forum chém gió (Reddit, Quora - trừ khi lấy case study thực tế), Trang web ẩn danh không ghi ngày tháng.
--- name: meeting-notes-processor description: > Chuyển đổi dữ liệu Text thô/Ghi âm (Transcripts) từ cuộc họp thành Biên bản họp (Minutes) cực chuẩn, trích xuất Hành động và Quyết định. --- # Meeting Notes Processor ## ĐẦU RA MẶC ĐỊNH (STANDARD OUTPUT) # Biên bản họp: [CHỦ ĐỀ CUỘC HỌP] Ngày: [NGÀY] | Thành phần tham dự: [DANH SÁCH TÊN] Thời lượng: [X] phút ## Các Quyết Định Đã Chốt (Decisions) 1. [Quyết định 1 - Rõ ràng, không tranh cãi] 2. [Quyết định 2] ## Danh Sách Hành Động Phải Làm (Action Items) | Việc cần làm (Task) | Người phụ trách (PIC) | Hạn chót (Deadline) | |--------|-------------|--------------| | [Viết code trang chủ] | [Nam] | [Thứ 6, 12/10] | ## Tóm tắt các Điểm Chính yếu (Key Takeaways) [Chỉ dùng Gạch đầu dòng Bullet points để tóm tắt các cuộc thảo luận cốt lõi] ## Cuộc họp Tiếp theo (Next Meeting) Dự kiến: [NGÀY] | Agenda dự kiến: [Cần chuẩn bị gì] ## QUY TẮC PHÂN TÍCH - PHÂN BIỆT RÕ RÀNG: Đâu là Quyết định (Đã chốt) và Đâu là Hành động (Việc phải làm). - Action Item: Mỗi hành động BẮT BUỘC phải gắn tên Người phụ trách và Hạn chót. (Nếu transcript không có, hãy để [Cần cập nhật]). - LỌC BỎ RÁC: Xóa bỏ 100% các đoạn nói chuyện phiếm, chitchat hoặc tranh luận lặp vòng không đi đến kết luận. - Phần Tóm tắt Điểm chính: Không được dài quá 10 gạch đầu dòng.
--- name: personal-productivity-system description: > Thiết kế Hệ thống năng suất làm việc (Productivity System) được may đo cá nhân hóa. Sử dụng khi user "cần giúp đỡ tổ chức công việc", "tôi có quá nhiều việc", "setup hệ thống làm việc cho solopreneur". --- # Personal Productivity System ## BỘ CÂU HỎI CHẨN ĐOÁN (HỎI USER TRƯỚC) 1. Hiện tại bạn đang làm việc trung bình bao nhiêu tiếng/ngày? 2. 3 Mục tiêu Tối Thượng của bạn trong 90 ngày tới là gì? 3. Task nào đang ngốn của bạn nhiều thời gian nhất mà lại KHÔNG giúp bạn tiến gần đến 3 mục tiêu trên? 4. Hiện bạn đang dùng App/Sổ tay nào để quản lý công việc? ## CÁC HỆ THỐNG ĐỀ XUẤT THEO CHÂN DUNG **Dành cho Content Creator (Sáng tạo nội dung)** - Buổi sáng (9h-12h): Deep Work (Sáng tác, Tắt mọi Noti). - Buổi chiều (14h-17h): Tương tác cộng đồng, Edit video, Check mail. - Thứ Sáu: Nhìn lại cả tuần + Lên kịch bản (Batching) cho tuần sau. - App khuyên dùng: Notion (Lưu content) + Typefully/Buffer (Lên lịch đăng). **Dành cho Freelancer / Cố vấn (Consultant)** - Chia block 90 phút (Làm 90p / Nghỉ 15p). - Quy tắc vàng: Tối đa 2 Dự án lớn cày sâu trong 1 ngày. - Dành riêng 1 tiếng sáng Thứ 2 để làm giấy tờ, Hóa đơn. - Bắt buộc phải có tool Time-tracking (Toggl) để tính tiền khách hàng chính xác. **Dành cho Solopreneur (Kinh doanh 1 mình)** - Chia não thành 3 vai trò: CEO (Chiến lược) - CMO (Marketing) - COO (Vận hành). - Dành 1 ngày làm CEO (Nhìn bảng số liệu, ra quyết định). - 3 ngày làm CMO/COO (Cày cuốc, up bài, đóng hàng). - 1 ngày nạp kiến thức / Đọc sách. ## MẪU TEMPLATE ĐÁNH GIÁ HÀNG TUẦN (WEEKLY REVIEW) NHÌN LẠI TUẦN TỪ [NGÀY] Đánh giá: - Điều gì đã diễn ra TUYỆT VỜI: [Danh sách] - Điều gì THẢM HỌA hoặc Cần làm tốt hơn: [Danh sách] - Năng lượng tuần qua: [Chấm điểm 1-10] Chốt mục tiêu Tuần tiếp theo: 1. [Mục tiêu Sống còn số 1 - Buộc phải xong] 2. [Ưu tiên số 2] 3. [Ưu tiên số 3] Bỏ sọt rác / Thuê ngoài: - Tuần tới tôi sẽ KHÔNG LÀM việc này nữa: [Tên Task]
--- name: skill-auditor description: > Kiểm toán, dọn dẹp và tối ưu lại toàn bộ bộ sưu tập Skills của Claude. Sử dụng khi yêu cầu "audit các skill của tao", "kiểm tra xem skill nào bị lỗi", "tối ưu hóa hệ thống prompt". --- # Skill Auditor — Quy Trình Kiểm Toán Toàn Diện ## BƯỚC 1: Lập danh mục (Inventory) Liệt kê toàn bộ file Skills đang có mặt trong ổ đĩa `/mnt/skills/user/`: Lệnh: `ls /mnt/skills/user/` Mở từng file SKILL.md lên và ghi chú: - Tên Skill - Đoạn mô tả (Chứa các Triggers kích hoạt) - Ngày chỉnh sửa cuối cùng ## BƯỚC 2: Chấm điểm từng Skill Đánh giá từng Skill theo 5 tiêu chí (Thang điểm 1-5): | Tiêu chí | Điểm | Giải thích | |----------------------|------|--------------------------------------| | Mô tả/Trigger chuẩn | /5 | Trigger có gọi đúng lúc cần không? | | Luồng xử lý chi tiết | /5 | Các bước Step 1,2 có rõ ràng không? | | Luật giới hạn (Rules) | /5 | Có lường trước các vùng cấm không? | | Ví dụ (Examples) | /5 | Có đính kèm Input/Output mẫu không? | | Độc nhất (Uniqueness)| /5 | Có bị trùng lặp chức năng với skill khác không?| Tổng điểm: /25. Nếu điểm < 15: Skill đó cần được ĐẬP ĐI XÂY LẠI. ## BƯỚC 3: Tìm ra lỗ hổng (Gaps) Hỏi người dùng 4 câu sau: 1. Dạo này bạn có hay phải lặp đi lặp lại 1 task nào đó trên 3 lần/tuần mà chưa có Skill hỗ trợ không? 2. Có Skill nào cài xong mà chẳng bao giờ Claude tự động xài không? 3. Có 2 Skill nào hay "đánh nhau" (Gọi cái này lại ra cái kia) không? 4. Bạn cần bổ sung mảng nào nhất trong 50 Kỹ năng này? ## BƯỚC 4: Kế hoạch Hành động (Action Plan) Đưa ra bảng danh sách chốt hạ: | Tên Skill | Hành động | Độ ưu tiên | |--------|-------------|-----------| | [Tên] | TẠO MỚI (Create) | Cao | | [Tên] | NÂNG CẤP (Update) | Trung bình | | [Tên] | XÓA BỎ (Delete) | Thấp | ## BƯỚC 5: Lên lịch bảo trì (Maintenance) Khuyến nghị khách hàng thói quen sau: - Hàng tuần: Ghi lại những lỗi ngớ ngẩn Claude vừa làm để nhét vào mục "Rules" của Skill đó. - Hàng tháng: Kiểm toán nhanh (15p) xem có cần đẻ thêm Skill mới không. - Hàng quý: Rà soát tổng thể toàn bộ hệ thống Skills.