Spec Kit: A Smarter Way to Build Software with AI

Have you ever asked someone to help you with a project, only to get back something that looks right but isn’t quite what you wanted? That’s exactly what happens when we work with AI coding assistants today. We describe what we want, get code back, and often find ourselves saying “Well, it’s close, but…”

GitHub just released a free tool called Spec Kit that solves this problem by teaching us a better way to communicate with AI assistants. Think of it as a structured conversation method that helps both you and the AI stay on the same page.

The Problem: Why “Just Tell the AI What You Want” Doesn’t Work

Imagine you’re renovating your kitchen and you tell the contractor: “I want it to look modern and functional.” Without more details, they’ll make their best guess based on what they think “modern” and “functional” mean. The result might be beautiful, but probably won’t match your vision.

The same thing happens with AI coding assistants. When we give vague instructions like “build me a photo sharing app,” the AI has to guess at hundreds of details:

  • How should users organize their photos?
  • Can they share albums with friends?
  • Should it work on phones and computers?
  • How do they sign in?

Some guesses will be right, some won’t, and you often won’t discover the problems until much later in the process.

The Solution: Spec-Driven Development

Spec-Driven Development is like having a detailed conversation before starting any work. Instead of jumping straight into building, you:

  1. Clearly describe what you want (the “what” and “why”)
  2. Plan how to build it (the technical approach)
  3. Break it into small steps (manageable tasks)
  4. Build it step by step (focused implementation)

The magic happens because each step builds on the previous one, creating a clear roadmap that both you and the AI can follow.

How Spec Kit Makes This Easy

Spec Kit provides a simple toolkit with four phases that anyone can learn:

Phase 1: Specify – “What do you want to build?”

You describe your vision in plain language, focusing on:

  • Who will use it? (your target users)
  • What problem does it solve? (the main purpose)
  • How will people use it? (the user experience)
  • What does success look like? (your goals)

Example: Instead of “build a task manager,” you’d say:

“Build a team productivity app where project managers can assign tasks to engineers, team members can move tasks between ‘To Do,’ ‘In Progress,’ and ‘Done’ columns, and everyone can leave comments on tasks. It should be easy to see at a glance which tasks are yours versus others.”

Phase 2: Plan – “How should we build it?”

Now you get technical (but still in everyday terms):

  • What technology should we use? (website, mobile app, etc.)
  • What are the constraints? (budget, timeline, compatibility needs)
  • What are the rules? (security requirements, company standards)

Example:

“Build this as a simple web application that works in any browser. Store data locally on the user’s computer – no cloud storage needed. Keep it simple with minimal external dependencies.”

Phase 3: Tasks – “What are the specific steps?”

The AI breaks your big vision into small, manageable pieces:

  • Create user login system
  • Build the task board layout
  • Add drag-and-drop functionality
  • Implement commenting system

Each task is something that can be built and tested independently.

Phase 4: Implement – “Let’s build it!”

Your AI assistant tackles each task one by one, and you review focused changes instead of overwhelming code dumps.

Why This Approach Works Better

Traditional approach: “Build me a photo sharing app” → AI makes 1000 assumptions → You get something that’s 70% right

Spec-driven approach: Clear specification → Detailed plan → Small tasks → AI builds exactly what you described

The key insight is that AI assistants are incredibly good at following detailed instructions, but terrible at reading your mind. By being explicit upfront, you get much better results.

Getting Started with Spec Kit

Spec Kit works with popular AI coding assistants like:

  • GitHub Copilot
  • Claude Code
  • Gemini CLI

Installing and Using Spec Kit

1. Install Specify

uv tool install specify-cli –from git+https://github.com/github/spec-kit.git
specify init reading-assistant

2. Establish project principles

/constitution Create principles focused on code quality, testing standards, user experience consistency, and performance requirements

3. Create the spec

/specify
GOAL
– Input: URL (or pasted text)
– Process: Fetch article → summarize (150–250 words) → generate 3–5 practice questions
– Output: Markdown with Summary, Questions, Source
– Constraint: Minimal Python CLI

4. Create a technical implementation plan

/plan
ARCHITECTURE
– Python CLI with argparse
– Modules:
• fetcher.py: download HTML
• extractor.py: parse text with BeautifulSoup
• llm.py: call OpenAI (gpt-4o-mini)
• markdown.py: render Markdown
– Flow: URL/text → fetch & extract → LLM → Markdown → stdout

DEPENDENCIES
– requests, beautifulsoup4, python-dotenv

OUTPUT FORMAT
# Summary
<summary>

# Questions
1. …
2. …

# Source
<url or ‘pasted text’>

5. Break down into tasks

/tasks
– [ ] Setup project skeleton + requirements
– [ ] Implement fetcher (requests)
– [ ] Implement extractor (BeautifulSoup)
– [ ] Implement LLM client with prompt
– [ ] Implement Markdown renderer
– [ ] Wire CLI (argparse)
– [ ] Smoke test with one URL and one pasted file
– [ ] Add README with quick start

6. Execute implementation

/implement
FILES
1) requirements.txt
requests
beautifulsoup4
python-dotenv

2) app.py
– argparse: –url, –text
– orchestrate modules and print Markdown

3) fetcher.py
– fetch_url(url) with timeout, retry

4) extractor.py
– extract_text(html) → title + paragraphs

5) llm.py
– summarize_and_ask(text) → {“summary”: str, “questions”: [str]}
– uses OPENAI_API_KEY; friendly error if missing

6) markdown.py
– render(result, source) → Markdown string

7) README.md
– Quick start instructions
– Example commands

 

Result

 

References:

https://github.com/github/spec-kit

https://github.blog/ai-and-ml/generative-ai/spec-driven-development-with-ai-get-started-with-a-new-open-source-toolkit/

Agentic Web: Weaving the Next Web with AI Agents

Bài báo “Agentic Web: Weaving the Next Web with AI Agents” được công bố trên arXiv (7/2025) (arXiv+1), do một nhóm tác giả nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo và Web viết.

Mục tiêu chính của bài báo là:

  • Định nghĩa khái niệm Agentic Web – tức một thế hệ Web mới, nơi các AI agents không chỉ là công cụ trả lời câu hỏi, mà có khả năng hành động tự chủ, phối hợp, và thực thi nhiệm vụ đa bước thay cho con người.

  • Đưa ra khung lý thuyết ba chiều (trí tuệ, tương tác, kinh tế) để phân tích và định hướng phát triển Web trong kỷ nguyên AI agent.

  • Khảo sát các xu hướng công nghệ hiện tại, từ mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), hệ thống multi-agent, đến các giao thức mới (MCP, A2A), đồng thời thảo luận các thách thức kỹ thuật, kinh tế, đạo đức, và pháp lý.

  • Định hình tầm nhìn tương lai của Web, từ một không gian thông tin sang một không gian “tác nhân” – nơi các agent tự động đàm phán, phối hợp, và tương tác để phục vụ nhu cầu con người.

Điểm đáng chú ý là bài báo không chỉ mang tính lý thuyết mà còn gắn với các tiến triển thực tế:

  • Sự xuất hiện của AI agent frameworks (AutoGPT, LangChain, CrewAI, v.v.)

  • Những giao thức chuẩn hóa đang được phát triển (như Model Context Protocol)

  • Xu hướng các công ty lớn (OpenAI, Anthropic, Google, Meta) đều đang thử nghiệm agent ecosystems.

Nói cách khác, bài báo vừa mang tính khái niệm (định nghĩa, khung phân tích) vừa mang tính dự báo (visionary), đặt nền móng cho việc nghiên cứu và triển khai Web thế hệ mới dựa trên agent.

Động cơ & Định nghĩa

  • Tác giả bắt đầu bằng việc nhìn lại quá trình phát triển của Web: từ Web PC (static, tìm kiếm), tới Web di động (UGC, hệ thống gợi ý/recommender), và nay đang tiến tới một kỷ nguyên mới là Agentic Web – Web đại diện cho các tác nhân AI (AI agents) hoạt động tự chủ, mục tiêu rõ ràng, thực hiện các tác vụ đa bước, phối hợp giữa các tác nhân để phục vụ người dùng. arXiv+1

  • Định nghĩa: Agentic Web là hệ sinh thái phân tán, tương tác, nơi các tác nhân phần mềm (thường sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn) đóng chức năng trung gian, có khả năng lập kế hoạch, phối hợp, thực thi các tác vụ có mục tiêu do người dùng đặt ra. Web trở nên năng động hơn, giữa các tác nhân với nhau tương tác, chứ không chỉ người dùng -> nội dung. arXiv+1

Ba chiều khung khái niệm

Tác giả đưa ra một mô hình ba chiều (dimensions) để hiểu và thiết kế Agentic Web:

  1. Trí tuệ (Intelligence): các khả năng nhận thức, suy luận, lập kế hoạch, học hỏi, sử dụng kiến thức đã học vs dữ liệu thời gian thực, tương tác với các công cụ, API. arXiv+1

  2. Tương tác (Interaction): cách thức các tác nhân tương tác với nhau, với người dùng, với dịch vụ, định dạng giao tiếp, giao diện máy-máy, quản lý cuộc hội thoại dài hạn, phân chia công việc giữa các agent. arXiv

  3. Kinh tế (Economics): cách thức trao đổi giá trị giữa người dùng, hệ thống, dịch vụ, giữa các agent; mô hình kinh doanh mới; nền kinh tế “agent attention economy” nơi các dịch vụ cạnh tranh để được các agent “triệu hồi”, metrics mới thay thế metrics truyền thống như click, lượt xem. arXiv

Những chuyển đổi kỹ thuật & kiến trúc

  • Thay từ truy vấn đơn giản + tìm kiếm sang tìm kiếm thông minh do agent khởi xướng, truy cập thông tin, công cụ theo ý định người dùng. arXiv+1

  • Từ hệ thống gợi ý cá nhân hóa sang lập kế hoạch (planning), phối hợp giữa nhiều agent để thực thi task phức tạp. arXiv+1

  • Từ agent đơn lẻ sang hệ multi-agent, cần có các protocol giao tiếp, chuẩn hoá APIs, đạo đức trong phối hợp agent. arXiv+1

  • Kiến trúc hệ thống: agent discovery (tìm agent có năng lực phù hợp), orchestration (điều phối agent), communication protocols như MCP (Model Context Protocol) hay A2A (Agent-to-Agent) được đề cập. arXiv

Ứng dụng, rủi ro, quản trị & vấn đề mở

  • Ứng dụng: đặt dịch vụ giao dịch tự động (ví dụ: đặt vé máy bay, lịch trình du lịch), khám phá thông tin sâu (deep research), trợ lý kiến thức trong doanh nghiệp, agent làm người trung gian giữa người dùng và các dịch vụ. arXiv

  • Rủi ro: an ninh, bảo mật, sai lệch (bias), agent làm việc không đúng mục đích, kiểm soát & tương tác giữa người và agent, đảm bảo alignment (mục tiêu AI vs mục tiêu người dùng), tin cậy giữa các agent. arXiv

  • Các vấn đề mở: học & thích ứng động (dynamic learning), hệ thống đa agent đảm bảo phối hợp tốt & tin cậy, giao diện người-agent (human-agent interface), rủi ro hệ thống quy mô lớn, tác động xã hội kinh tế. arXiv


Nhận định & Ý kiến

Dưới đây là quan điểm của mình về bài báo—những điểm mạnh, những khó khăn, và liệu nó có thực sự khả thi & đáng quan tâm.

Các điểm mạnh

  • Khái niệm rõ ràng, kịp thời: Xu hướng AI agents đang phát triển rất nhanh, nhiều sản phẩm thực tế đã bắt đầu dùng agent tự chủ hơn, vì vậy bài báo nắm bắt rất đúng xu hướng. Việc định nghĩa “Agentic Web” giúp tạo khung để bàn luận chuyên sâu.

  • Phân tích đa chiều: Ba chiều trí tuệ, tương tác, kinh tế là cách tiếp cận toàn diện — không chỉ về công nghệ mà cả về kinh tế, mô hình kinh doanh, xã hội. Điều này giúp tránh việc chỉ tập trung vào “agent làm gì” mà bỏ qua “ai trả tiền”, “ai chịu trách nhiệm”, “liệu người dùng có tin tưởng” v.v.

  • Đề xuất kiến trúc & protocol thực tế: Việc nhắc đến MCP, A2A, cần chuẩn hóa interfaces… là những điều cần thiết nếu Agentic Web muốn được triển khai quy mô rộng. Những ví dụ về ứng dụng thực tế giúp minh họa rõ các lợi ích.

  • Đánh giá rủi ro & vấn đề mở: Không lờ đi các thách thức — như alignment, bảo mật, tin cậy, trách nhiệm — điều này cho thấy tác giả có quan sát sâu sắc, không chỉ hô hào lý tưởng.

Các hạn chế / những vấn đề cần cân nhắc

  • Yêu cầu hạ tầng rất lớn & phức tạp: Để Agentic Web hoạt động tốt, cần chuẩn hóa protocol, APIs, dịch vụ, quản lý danh mục agent, tin cậy giữa các tác nhân, cơ chế định danh, bảo mật. Ở nhiều nơi hiện nay, hạ tầng Web, dịch vụ vẫn chưa chuẩn mực, do vậy việc triển khai thực tế có thể gặp rất nhiều rào cản.

  • Vấn đề đạo đức, pháp lý, trách nhiệm: Khi agent thực thi hành động thay người dùng (ví dụ: đặt vé, thanh toán, tương tác với các dịch vụ khác), nếu có sự cố xảy ra—ai chịu trách nhiệm? Ai đảm bảo quyền lợi người dùng? Rất nhiều câu hỏi chưa được giải đáp đủ, đặc biệt trong các vùng pháp luật khác nhau.

  • Chi phí & kinh tế chưa rõ: Mô hình “agent attention economy” rất hấp dẫn, nhưng để triển khai được nó, ai sẽ chịu chi phí phát triển, vận hành, duy trì? Dịch vụ nào có lợi? Có nguy cơ các “agent” nhỏ, nhà phát triển nhỏ bị lấn át bởi các tập đoàn lớn có nguồn lực mạnh.

  • Tính chấp nhận của người dùng: Người dùng có thực sự muốn giao quyền nhiều cho agent? Có những việc người dùng muốn kiểm soát chi tiết. Việc tin tưởng AI agent hoàn toàn, hay tin vào các kết quả agent trả về mà không kiểm tra, là rào cản lớn.

Liệu Agentic Web có khả thi?

Mình nghĩ là , nhưng không phải trong ngắn hạn trên phạm vi rộng. Agentic Web sẽ phát triển dần dần, từng phần:

  • Những tác vụ tự động hóa nhiều bước nhỏ (đặt chỗ, sắp xếp lịch, tìm thông tin) sẽ được agent hóa trước.

  • Những dịch vụ lớn, yêu cầu tính tin cậy, đạo đức cao (ví dụ y tế, pháp lý) sẽ bị chậm hơn vì rủi ro lớn.

  • Cần sự hợp tác giữa các bên: công nghệ, nhà làm luật, doanh nghiệp, người dùng để xây khung quản trị, chuẩn kỹ thuật, bảo vệ người sử dụng.

Tác động nếu được hiện thực hoá tốt

  • Nâng cao hiệu suất sử dụng Web: người dùng sẽ tiết kiệm thời gian, công sức, có thể giao cho agent làm các công việc lặp đi lặp lại.

  • Thay đổi mô hình kinh doanh của các công ty công nghệ: ai sở hữu agent registry, ai được chọn/recommended bởi agent, ai được trả công khi agent “invoke” dịch vụ…

  • Có thể làm tăng bất bình đẳng nếu chỉ những tổ chức lớn có tài nguyên triển khai agent mạnh mới thắng được — các dịch vụ nhỏ có thể bị loại bỏ khỏi “attention” của agent nếu không có khả năng cạnh tranh.


Kết luận

Bài báo là một đóng góp quan trọng, làm rõ hướng phát triển mới cho Web trong kỷ nguyên AI. Nó vừa có giá trị lý thuyết (khung khái niệm, phân tích) vừa có tính định hướng thực tiễn (ứng dụng, rủi ro). Mình nghĩ việc Agentic Web phát triển là chỉ là vấn đề thời gian nếu các công nghệ liên quan (LLMs, multi-agent, protocol chuẩn, bảo mật, luật pháp) tiếp tục tiến mạnh.

Genspark AI Docs – Intelligent Document Creation Tool

Introduction

Genspark AI Docs is the world’s first fully-agentic AI-powered document creation tool, designed to automatically generate comprehensive documents. It leverages advanced AI agents to conduct research, write content, and format documents seamlessly.

Key Features

  • Full-agentic AI approach: automates the entire document creation process, including research, content generation, formatting.
  • Visual integration: integrates visual elements, and provides intelligent design.
  • Multi-format support: supports both Rich Text and Markdown formats.

How It Works

  • Users simply enter a prompt describing the document they need.
  • AI analyzes the request and creates a complete document.
  • Documents adapt to user needs, incorporate uploaded or external content and support real-time iterative refinement.

Practical Applications

  • Technical Specs and API Documentation.
  • Meeting Minutes → Action Plan Transformer.
  • Sales Proposals and Pricing Sheets.
  • Internal SOPs and Onboarding Playbooks.
  • Project Proposals and Progress Reports.

Quick Start Guide

  1. Visit https://www.genspark.ai
  2. Sign up or log in to your account
  3. Select AI Docs from the dashboard
  4. Enter your desired prompt

  5. Wait for the content to be generated
  6. Click on any element to format it if needed
  7. Export the document as HTML, Word, or PDF when you’re ready

What is MCP (Model Context Protocol)?

In the era of multimodal artificial intelligence (AI), seamless communication between AI models, intelligent agents, and real-world applications is essential for delivering powerful and fluid user experiences. One of the emerging technical standards designed to solve this challenge is MCP – Model Context Protocol.

In this comprehensive article, we’ll explore:

  • What MCP is

  • Why MCP is crucial in modern AI architecture

  • In-depth explanation of key MCP components like MCP Host, MCP Server, MCP Agent, and MCP Plugin/Tool

  • Practical applications of MCP in real-world AI systems

1. What is MCP (Model Context Protocol)?

MCP (Model Context Protocol) is a specification designed to standardize how AI models (e.g., language, vision, audio, or multimodal models) interact with external environments and contextual information through a unified interface.

Rather than simply sending a string of text to a language model and waiting for a response, MCP allows:

  • Declaration, management, and transfer of complex context (e.g., time, goals, resources)

  • Coordination between different AI modules via a standard protocol

  • Session and state management in long-running AI conversations

MCP is not just an API — it’s an open protocol designed to help AI systems “understand” the world more like humans — with context, intent, and interaction.

2. Why is MCP important?

Today’s AI systems rarely rely on a single model. A typical AI application may involve:

  • Language models like GPT-4 or Claude

  • Vision models for image analysis

  • Audio models for ASR and TTS

  • External tools such as web browsers, code interpreters, or knowledge bases

To orchestrate these components effectively, a unified communication protocol is required. MCP provides this foundation.

Key Benefits of MCP:

  • Scalability – Easily add new tasks, models, or plugins.

  • Separation of concerns – Clean boundaries between agents, models, and tools.

  • Standardized context representation – Ensures consistency and efficiency.

3. Core Components of MCP

Let’s break down the primary elements of an MCP-based system:

a. MCP Host

The MCP Host is the main orchestration environment where agents, models, and tools are deployed. It is responsible for:

  • Managing AI agents and sessions

  • Routing requests to models or plugins

  • Providing context (history, environment, user data)

Think of it as the “operating system” for your AI infrastructure — handling coordination and execution.

For example, in OpenAI’s ChatGPT, the host is responsible for dispatching user messages to agents, choosing tools, and integrating results.

b. MCP Server

The MCP Server acts as a middleware layer between the host and individual models/tools. It handles:

  • Request dispatching

  • Context formatting and transformation

  • Managing responses from tools and models

The server ensures that all communications conform to the MCP standard and that each model receives input in the format it understands.

c. MCP Agent

An MCP Agent is an intelligent AI unit designed to complete tasks through interaction with the MCP ecosystem. Each agent:

  • Operates within a defined context

  • Has access to tools and models

  • Makes decisions using LLMs and/or predefined policies

Examples include:

  • A travel assistant agent

  • A customer support bot

  • A task planner integrated into your AI suite

The agent leverages context and tools to perform reasoning, planning, and action execution.

d. MCP Plugin / Tool

Plugins (or tools) are external functionalities that extend the AI system’s capabilities. They can:

  • Access external APIs

  • Read or write files

  • Render charts, analyze documents, etc.

These tools are activated by agents through the LLM (or other reasoning engines), but executed in a secure, controlled environment through the MCP Server.

4. How MCP Works in Practice

Here’s an example of a typical MCP request flow:

  1. User input: “Schedule a meeting with my team for next week.”

  2. Host creates a session and assigns the agent.

  3. Agent sends request to the LLM with full context (user preferences, calendar data).

  4. LLM identifies it needs a calendar plugin → sends structured request via MCP.

  5. Server routes it to the correct plugin and executes the action.

  6. Plugin creates the calendar event → sends result back.

  7. Agent composes a human-readable response → returns to user.

Throughout the flow, MCP ensures context is preserved and actions are traceable, reliable, and secure.

5. Real-World Applications of MCP

MCP-like architectures are already powering cutting-edge AI platforms, such as:

  • OpenAI’s GPTs & ChatGPT Agents – Contextual plugin execution, code interpreters, and file handling are managed using MCP-like abstraction layers.

  • Anthropic Claude – Tool usage patterns reflect similar context-managed architecture.

  • LangChain / AutoGen – Frameworks that standardize context flow and reasoning across agents, tools, and models.

As AI becomes increasingly capable and modular, having a protocol like MCP ensures safe, consistent, and powerful coordination.

6. Conclusion

Model Context Protocol (MCP) is more than a technical interface — it’s a foundational protocol that enables next-generation AI systems to act with contextual intelligence, tool coordination, and human-like reasoning.

By separating responsibilities among hosts, agents, models, and tools, MCP brings structure and scalability to AI systems that aim to be more adaptable, secure, and useful.

Gemini CLI vs. Claude Code CLI: A Comprehensive Comparison for Developers

1. Introduction to the Launch of Gemini CLI

Recently, Google launched Gemini CLI – an open-source AI agent that can be directly integrated into the terminal for work. In previous articles about Claude Code CLI, we already saw its powerful features. Now, with the interesting arrival of Gemini CLI, users have even more options when choosing which agent to use. In this article, we’ll explore and compare the different criteria between Claude Code CLI and Gemini CLI to see which agent might best suit your needs.

2. Comparison Criteria Between the Two CLI Agents

a. Platform Support

  • Claude Code CLI: This tool has certain limitations when it comes to operating system support. It works well on MacOS and Ubuntu, but for Windows users, it requires extra steps such as installing an Ubuntu WSL virtual machine. Even then, there are still some restrictions and a less-than-ideal user experience.

  • Gemini CLI: Google’s new tool supports all operating systems, allowing users on any platform to set up and use it quickly and easily.

b. Open Source

  • Claude Code CLI: This is a closed-source tool, so its development is entirely controlled by Anthropic.

  • Gemini CLI: Google’s tool is open source, licensed under Apache 2.0, which enables the user community to access and collaborate on making the tool more robust and faster.

c. AI Model

  • Claude Code CLI: Utilizes powerful Anthropic models such as Claude Opus 4 and Claude Sonnet 3.7, both highly effective for coding tasks.

  • Gemini CLI: Gives access to Gemini 2.5 Pro and Gemini 2.5 Flash, each useful for different needs.

d. Context Limitations

  • Claude Code CLI: This is a paid tool. Users can access it through their Claude account with various tiers, each offering different token limits (from 250K to 1M tokens per model). Users can also use Claude’s API key to pay based on token usage.

  • Gemini CLI: Google’s tool provides a free version, which allows access to Gemini 2.5 Pro, but can quickly hit the limit and drop down to Gemini 2.5 Flash.

e. Community and Extensibility

  • Claude Code CLI: As a closed-source tool, only the developer (Anthropic) can improve and maintain it.

  • Gemini CLI: Being open source, it has a large and vibrant community contributing to its rapid improvement and greater capabilities.

3. Gemini CLI

  • Link: https://github.com/mhieupham1/Flashcard_GeminiCLI

  • Prompt Example:

    • Please make for me a website about using flashcard for learning English with HTML, CSS, Javascript, do the best for UI/UX

    • A flashcard set can archive many words, user can add more word to a new set or existed set

    • Function for folder that can add existed flashcard sets or remove it

    • Function for flashcard set that can edit transfer user to a web to practice in this flashcard set

    • Dashboard need to have more eye-catching, good layout

    • And many prompts to ask Gemini CLI to fix their own bugs

    • Make the web has layout, functions like an official website with better CSS, JS, HTML

  • Strengths:

    • Can handle large token requests and good at reading context

    • Cost: Free version can access Gemini 2.5 Pro, but may quickly hit limits and fall back to Gemini 2.5 Flash. Sometimes, after logging out and back in, it works normally again with Gemini 2.5 Flash. A pro account offers a one-month free trial, after which users can cancel or continue with the stated price.

  • Weaknesses:

    • Requires a very large number of tokens (1M tokens for pro, 11M for flash) to build the website (even when incomplete)

    • Prone to repeated error loops, wasting tokens

    • Codebase is still weak and doesn’t always fully understand user intentions or basic web concepts, so prompts need to be very detailed

4. Claude Code CLI

  • Link: https://github.com/mhieupham1/Flashcard_ClaudeCodeCLI

  • Prompt Example:

    • Please make for me a website about using flashcard for learning English with HTML, CSS, Javascript, do the best for UI/UX

    • A flashcard set can archive many words, user can add more word to a new set or existed set

    • Function for folder that can add existed flashcard sets or remove it

    • Function for flashcard set that can edit transfer user to a web to practice in this flashcard set

    • Dashboard need to have more eye-catching, good layout

  • Strengths:

    • Understands user ideas very well, outputs high-quality, efficient, and minimal code without missing features

    • Only required 30K tokens for the flashcard web demo

    • Good, user-friendly UI/UX

    • Produced the demo with a single request (using only a pro account, not the max tier)

  • Weaknesses:

    • Requires a paid account or API key (tokens = dollars), but the code quality is worth the price

5. Conclusion

With the comparison above, it’s clear that Gemini CLI is currently much stronger than Claude Code CLI. However, a deeper dive into their practical efficiency and benefits for different use cases is still needed.

a. Gemini CLI

  • Strengths:

    • Free to use with high token limits, suitable for large projects needing a large context window

    • Highly compatible across platforms and easy to set up

    • Open source, ensuring rapid improvement through community contributions

    • Fast code reading and generation

  • Weaknesses:

    • Can randomly hit usage limits, dropping from Gemini Pro 2.5 to Gemini Flash 2.5, reducing effectiveness

    • Prone to repeated errors/loops, which can be difficult to escape’

    • Codebase may not be as efficient, often needing very detailed prompts

b. Claude Code CLI:

  • Strengths:

    • High-quality, thoughtful, and efficient codebase generation

    • Highly suitable for commercial projects thanks to token optimization

  • Weaknesses:

    • Requires a paid account, with different tiers for different performance levels; top tier is expensive

    • Limited cross-platform compatibility, making it less accessible or offering a poorer experience for some users

6. Which Should You Use? Summary of Best Use Cases

When is Claude Code CLI most convenient?
Claude Code CLI is the better choice if you prioritize high-quality, efficient, and minimal code output, especially for commercial projects that require clean UI/UX and robust functionality. It is also ideal when you want to achieve your result in a single, well-phrased prompt. However, you need to be willing to pay for a subscription or API access, and set up the tool on a supported platform.

When is Gemini CLI more convenient?
Gemini CLI is perfect if you need a free, open-source tool that works across all major operating systems and is easy to install. It’s best for large projects that require handling a lot of data or context, and for those who want to benefit from fast community-driven improvements. Gemini CLI is especially suitable for personal, experimental, or learning projects, or when you need flexibility and cross-platform compatibility—even though it might sometimes require more detailed prompts or troubleshooting.

Introducing Claude 4 and Its Capabilities

Claude 4 refers to the latest generation of AI models developed by Anthropic, a company founded by former OpenAI researchers. The most powerful model in this family as of June 2024 is Claude 3.5 Opus, often informally called “Claude 4” due to its leap in performance.

Claude Opus 4 is powerful model yet and the best coding model in the world, leading on SWE-bench (72.5%) and Terminal-bench (43.2%). It delivers sustained performance on long-running tasks that require focused effort and thousands of steps, with the ability to work continuously for several hours—dramatically outperforming all Sonnet models and significantly expanding what AI agents can accomplish.

Claude Opus 4 excels at coding and complex problem-solving, powering frontier agent products. Cursor calls it state-of-the-art for coding and a leap forward in complex codebase understanding. Replit reports improved precision and dramatic advancements for complex changes across multiple files. Block calls it the first model to boost code quality during editing and debugging in its agent, codename goose, while maintaining full performance and reliability. Rakuten validated its capabilities with a demanding open-source refactor running independently for 7 hours with sustained performance. Cognition notes Opus 4 excels at solving complex challenges that other models can’t, successfully handling critical actions that previous models have missed.

Claude Sonnet 4 significantly improves on Sonnet 3.7’s industry-leading capabilities, excelling in coding with a state-of-the-art 72.7% on SWE-bench. The model balances performance and efficiency for internal and external use cases, with enhanced steerability for greater control over implementations. While not matching Opus 4 in most domains, it delivers an optimal mix of capability and practicality.

GitHub says Claude Sonnet 4 soars in agentic scenarios and will introduce it as the model powering the new coding agent in GitHub Copilot. Manus highlights its improvements in following complex instructions, clear reasoning, and aesthetic outputs. iGent reports Sonnet 4 excels at autonomous multi-feature app development, as well as substantially improved problem-solving and codebase navigation—reducing navigation errors from 20% to near zero. Sourcegraph says the model shows promise as a substantial leap in software development—staying on track longer, understanding problems more deeply, and providing more elegant code quality. Augment Code reports higher success rates, more surgical code edits, and more careful work through complex tasks, making it the top choice for their primary model.

These models advance our customers’ AI strategies across the board: Opus 4 pushes boundaries in coding, research, writing, and scientific discovery, while Sonnet 4 brings frontier performance to everyday use cases as an instant upgrade from Sonnet 3.7.

 

 


Key Strengths of Claude 4

 1. Superior Reasoning and Intelligence

Claude 4 ranks at the top in benchmark evaluations such as:

  • MMLU (Massive Multitask Language Understanding)

  • GSM8k (math problem solving)

  • HumanEval (coding)
    It rivals or exceeds OpenAI’s GPT-4-turbo and Google Gemini 1.5 Pro in complex reasoning, long-context understanding, and task execution.

 2. Massive Context Window (Up to 200K Tokens)

Claude 4 can read and reason over hundreds of pages at once, making it perfect for:

  • Analyzing lengthy legal or scientific documents

  • Comparing large codebases

  • Summarizing long texts or reports

 3. Advanced Coding Support

Claude 4 excels in:

  • Writing and explaining code in multiple languages (Python, JS, Java, etc.)

  • Debugging and understanding large code repositories

  • Pair programming and iterative development tasks

 4. Natural and Helpful Communication

  • Responses are clear, polite, and structured

  • Especially strong in creative writing, professional emails, and educational explanations

  • Can follow complex instructions and maintain context over long conversations


Safe and Aligned by Design

Claude is built with safety and alignment in mind:

  • It avoids generating harmful or unethical content

  • It is more cautious and transparent than most models

 


 How to Access or Use Claude 4

Claude is a cloud-based AI model, so you don’t install it like software — instead, you access it via the web or API.

1. Use Claude via Web App

 Steps:

  1. Go to: https://claude.ai

  2. Sign up or log in (you need a US/UK/Canada/EU phone number).

  3. Choose from free or paid plan (Claude 3.5 Opus is available only in Claude Pro – $20/month).

 Claude Pro Includes:

  • Claude 3.5 Opus (latest, most powerful)

  • Larger context

  • Priority access during high demand

 Currently, Claude is only available in select countries. If you’re outside the US/UK/Canada/EU, you may need to use a VPN and a virtual phone number to sign up (unofficial workaround).


2.  Use Claude via API (For Developers)

 API Access:

  1. Go to: https://console.anthropic.com

  2. Sign up and get an API key

  3. Use the API with tools like Python, cURL, or Postman

 Example (Python):

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(api_key="your_api_key")

response = client.messages.create(
model="claude-3.5-opus-20240620",
max_tokens=1024,
messages=[
{"role": "user", "content": "Explain quantum computing in simple terms"}
]
)

print(response.content)


Can I Install Claude Locally?

No. Like ChatGPT or Gemini, Claude is not open-source or downloadable. It’s only available via:

 

Feature Claude 4 (Claude 3.5 Opus)
Developer Anthropic
Model Type Large Language Model (LLM)
Reasoning & Math Top-tier performance
Context Length Up to 200,000 tokens
Code Assistance Strong support for multiple languages
Language Style Human-like, calm, professional
Best Use Cases Analysis, writing, coding, dialogue
Access claude.ai or API

AIPM: Project Management with AI-Powered Automation

Introduction

AIPM (AI‑powered Project Management) v0 is an innovative framework designed by Miyatti that uses PMBOK, Lean UX, and Agile methodologies—streamlines the project lifecycle through AI assistance and structured documentation workflows.

Core Components

  1. Three-tier document structure:
    Flow: a draft workspace with date‑organized notes.
    Stock: approved, formal deliverables stored by phase.
    Archive: immutable records of completed projects.
  2. Workflow engine: LLM-assisted “Ask → Draft → Review → Sync” process, managed by a robust rules engine built on .mdc files.
  3.  Hybrid methodology:
    PMBOK for structure (“What”).
    Lean UX for discovery (“Why”).
    Agile for execution (“How”).

Strengths

  • Efficient documentation: Only drafts that pass review move to Stock, reducing clutter and focusing on essential deliverables.
  • Methodological rigor: Combines PMBOK’s structure, Lean UX’s problem framing, and Agile’s adaptability in a unified workflow.
  • LLM-powered automation: Accelerates document creation with tailored prompts and templates, reducing repetitive admin tasks.
  • Customizable rules: Built around easy-to-edit .mdc files (e.g., 00_master_rules, flow_to_stock_rules), making it extensible and flexible.
  • Seamless dev integration: Includes support for development workflows (e.g., environment setup, story planning), ensuring tech tasks are synced with PM processes.

Weaknesses

  • Steep learning curve: Requires familiarity with .mdc syntax and rule logic to fully harness system capabilities.
  • Tool & language lock-in: Depends on the Cursor editor and Japanese trigger phrases.
  • Version Control Complexity: Managing collaborative work across the Flow/Stock/Archived structure may become complex in larger teams without proper version control strategies.

How to use

A. System Requirements

  • Cursor editor for LLM prompts.
  • Git for cloning the repo.
  • Bash or compatible shell.

B. Quick Setup (via Cursor)

  • Open Cursor and select New Window.
  • Enter the repository URL: https://github.com/miyatti777/aipm_v0.
  • In the Chat panel, type: “Please perform initial setup / 初期設定お願いします” — Cursor will automate folder structure and rule setup.

C. Manual Setup

  • Clone the Repository.
    git clone https://github.com/miyatti777/aipm_v0.git
    cd aipm_v0
  • Run Setup Script.
    ./setup_workspace_simple.sh setup_config.sh
  • Verify the directory structure.

D. Configuration Options

  • Edit setup_config.sh (AUTO_APPROVE, AUTO_CLONE, RULE_REPOS, PROGRAM_REPOS) to customize behaviors, templates.
  • Set user rules from the Cursor settings (you can change the original rules from Japanese to English).
    #========================================================
    # 0. Base Policy
    #========================================================
    ! Always respond in English
    – Check if any rules are attached. If so, be sure to load them. Mark with ✅ once loaded.
    – Deliverables should be created as files using `edit_file` where possible (split into smaller parts).
    – Tasks such as MCP or file viewing should be executed autonomously if possible.
    – When receiving a task request, identify missing information, plan by yourself, and proceed to the goal.#========================================================
    # 0. Safe Execution of Shell Commands
    #========================================================
    ! Important: Prohibited and recommended practices when executing commands
    – Absolutely do not use subshell functions (`$(command)` format).
    – Backticks (“command“) are also prohibited.
    – Complex commands using pipes (`|`) or redirects (`>`) must be broken into simple, individual commands.
    – When date information is needed:
    1. First, run a standalone `date` command and get the terminal output.
    2. Use the resulting date string explicitly in the next command.
    3. Example: Run `date +%Y-%m-%d` → output `2024-05-12` → use this string directly.! Command Execution Example
    – Not Allowed: `mkdir -p Flow/$(date +%Y%m)/$(date +%Y-%m-%d)`
    – Allowed: [Break into the following two steps]
    1. `date +%Y%m`
    2. `date +%Y-%m-%d`
    3. `mkdir -p Flow/{output1}/{output2}`#========================================================
    # 1. Mandatory Rule File References (pre-load)
    #========================================================
    # * Prioritize loading `pmbok_paths_*.mdc` first. All subsequent paths
    # should be referenced using {{dirs.*}} / {{patterns.*}} variables.required_rule_files:
    – /Users/<YOUR_USER>/{{PROJECT_ROOT}}/.cursor/rules/basic/pmbok_paths.mdc
    – /Users/<YOUR_USER>/{{PROJECT_ROOT}}/.cursor/rules/basic/00_master_rules.mdc

E. Usage

Project Initialization

  • Start by typing: “I want to make curry. Please start a project.” (Japanese: カレー作りたい プロジェクト開始して).

  • After that, you can continue with commands like:
    “I want to create a project charter.”
    “Define the product.”
    “I want to do stakeholder analysis.”
  •  For each step, the AI will ask for your confirmation. If everything looks good, you can reply with “Confirm and reflect” to proceed.

You can continue with other phases, as shown in this example: [Usage by phase]

 

References

https://github.com/miyatti777/aipm_v0

https://deepwiki.com/miyatti777/aipm_v0

Internal Study Session Held! Learning the Essential “MCP” for Generative AI Utilization

Internal seminar about MCP

 

Hello, this is Kakeya, CEO of Scuti.

Our company specializes in offshore development in Vietnam with a strong focus on generative AI. We provide services such as Generative AI Consulting and Generative AI-OCR, and we are grateful to have received a growing number of system development requests integrated with generative AI.

Recently, we held an internal study session at Scuti to deepen our understanding of “MCP (Model Connection Protocol).”

MCP is a protocol that connects AI—particularly LLMs (Large Language Models)—with external services. While it may sound technical, it is actually quite useful even for non-engineers. For example, when using tools like Claude, MCP enables seamless integration with other services, greatly enhancing efficiency.

The study session was designed to benefit both engineers and non-engineers. It covered the fundamentals of MCP, practical use cases, and how this protocol can be applied to everyday operations. One of the key highlights was how MCP can be utilized with development tools such as Cursor to connect with various external services, thus boosting development speed and product quality. For engineers, this is becoming an essential skill.

At Scuti, we are committed to fostering an environment where every team member can stay up-to-date with the latest technologies. We hold regular internal seminars, offer incentive programs for research and output sharing, and actively support the acquisition of technical certifications.

As generative AI becomes increasingly integral to business growth, it is crucial for all team members to have a common understanding of the technologies involved and be able to apply them effectively. Through sessions like this, Scuti continues to strengthen its technological capabilities and collaborative potential across teams.

Cải Tiến Độ Chính Xác Khi Sử Dụng OpenAI API

OpenAI API đã trở thành công cụ mạnh mẽ cho nhiều ứng dụng, từ tạo nội dung tự động đến xử lý ngữ nghĩa phức tạp. Tuy nhiên, để đạt được kết quả chính xác và hiệu quả, việc tối ưu hóa việc sử dụng API là điều vô cùng quan trọng. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá một số phương pháp giúp cải thiện độ chính xác khi sử dụng OpenAI API.

Thực Hành! 10 Ví Dụ Cải Thiện Hiệu Quả Công Việc Sử Dụng OpenAI API Tạo Sinh

1. Tầm Quan Trọng Của Việc Tối Ưu API

Khi làm việc với OpenAI API, độ chính xác trong kết quả trả về có thể thay đổi tùy thuộc vào cách thức bạn cấu hình và xử lý input. API có thể hiểu sai hoặc không tối ưu hóa kết quả nếu không được thiết kế đúng cách. Chính vì vậy, việc tối ưu hóa quy trình làm việc với API không chỉ giúp giảm thiểu lỗi mà còn nâng cao hiệu suất công việc.

2. Chia Công Việc Thành Các Bước Nhỏ

Để tối ưu hóa độ chính xác và hiệu quả khi sử dụng OpenAI API, việc chia công việc thành các bước nhỏ không chỉ giúp API xử lý dễ dàng mà còn giúp bạn kiểm soát chặt chẽ kết quả trong từng giai đoạn. Hai giai đoạn quan trọng trong quy trình này là Tiền xử lýHậu xử lý.

2.1. Tiền Xử Lý (Preprocessing)

Tiền xử lý là giai đoạn chuẩn bị dữ liệu trước khi gửi yêu cầu đến OpenAI API. Mục đích của việc này là làm cho dữ liệu dễ hiểu và dễ xử lý hơn cho API, đồng thời giúp giảm thiểu khả năng sai sót hoặc kết quả không chính xác.

Các Bước Tiền Xử Lý:
  • Lọc và làm sạch dữ liệu: Loại bỏ các dữ liệu thừa hoặc không cần thiết như dấu câu không phù hợp, từ ngữ không cần thiết, hoặc các ký tự đặc biệt không có giá trị.
    • Ví dụ: Nếu bạn đang xử lý văn bản từ nhiều nguồn khác nhau, bạn cần loại bỏ các từ khóa không cần thiết hoặc nội dung thừa.
  • Tách các phần nội dung quan trọng: Chia văn bản thành các đoạn hoặc câu ngắn để API có thể hiểu rõ hơn và xử lý dễ dàng hơn.
    • Ví dụ: Nếu bạn đang xử lý một bài viết dài, bạn có thể chia bài viết thành các phần nhỏ theo chủ đề hoặc từng ý chính.
  • Chuẩn hóa và chuẩn bị các tham số: Nếu cần thiết, chuẩn hóa các tham số, như chuẩn hóa các con số, ngày tháng hoặc tên riêng, giúp OpenAI API dễ dàng nhận diện.
    • Ví dụ: Đảm bảo rằng tên các địa điểm hoặc con số trong văn bản được chuẩn hóa thành dạng dễ đọc và thống nhất.

2.2. Hậu Xử Lý (Postprocessing)

Sau khi nhận được kết quả từ OpenAI API, giai đoạn hậu xử lý sẽ giúp bạn cải thiện kết quả, đảm bảo tính mạch lạc và chuyên nghiệp cho output cuối cùng. Hậu xử lý không chỉ giúp tinh chỉnh nội dung mà còn giúp kết quả phù hợp với yêu cầu của người dùng hoặc mục tiêu ban đầu.

Các Bước Hậu Xử Lý:
  • Kiểm tra chính tả và ngữ pháp: Sau khi nhận được kết quả, bạn cần kiểm tra lại chính tả, ngữ pháp để đảm bảo văn bản không có lỗi. Bạn có thể sử dụng các công cụ như Grammarly hoặc các API kiểm tra ngữ pháp tự động để hỗ trợ công việc này.
    • Ví dụ: Một đoạn văn tự động tạo ra có thể gặp phải một số lỗi chính tả hoặc cấu trúc câu không tự nhiên, việc sửa lỗi này sẽ giúp văn bản trở nên chuyên nghiệp hơn.
  • Tạo đầu ra liền mạch: Đảm bảo các câu và đoạn văn được nối với nhau một cách mượt mà, giúp văn bản dễ đọc và dễ hiểu.
    • Ví dụ: Đôi khi, API có thể tạo ra các câu bị ngắt quãng hoặc thiếu sự liên kết chặt chẽ. Bạn cần điều chỉnh lại để chúng mạch lạc hơn.
  • Tăng tính chuyên nghiệp: Đảm bảo văn bản có cấu trúc rõ ràng, chuyên nghiệp, phù hợp với mục đích sử dụng (ví dụ: báo cáo, bài viết học thuật, nội dung marketing).
    • Ví dụ: Bạn có thể yêu cầu OpenAI API tạo một bài viết dài, nhưng cần phải chắc chắn rằng phong cách viết, giọng điệu và độ chính xác phù hợp với đối tượng người đọc.

Ví Dụ Về Tiền Xử Lý và Hậu Xử Lý:

  • Tiền xử lý: Giả sử bạn đang muốn tạo một bài blog từ một bài phỏng vấn dài. Trước khi gửi yêu cầu cho OpenAI API, bạn có thể:
    • Tách bài phỏng vấn thành các câu hỏi và câu trả lời riêng biệt.
    • Loại bỏ các đoạn hội thoại không liên quan hoặc các câu lặp lại.
    • Chuẩn hóa tên người phỏng vấn và các thuật ngữ chuyên ngành để API có thể hiểu và xử lý chính xác hơn.
  • Hậu xử lý: Sau khi API trả lại bài blog, bạn có thể:
    • Kiểm tra và chỉnh sửa các câu lỗi ngữ pháp hoặc chính tả.
    • Chỉnh sửa các câu nối để bài viết trở nên mượt mà và dễ đọc hơn.
    • Thêm các tiêu đề phụ, định dạng lại văn bản để tạo sự liền mạch và chuyên nghiệp.

3. Khi Lượng Input Lớn, Chia Đoạn Để Xử Lý Từng Đoạn

OpenAI API có giới hạn về độ dài input, vì vậy khi bạn xử lý dữ liệu lớn, việc chia nhỏ input thành các đoạn phù hợp là rất quan trọng. Cách tiếp cận này giúp API dễ dàng xử lý các đoạn dữ liệu và tránh lỗi do vượt quá giới hạn.

Câu chuyện bó đũa - Cười
Câu chuyện bó đũa – Cười

Các Kỹ Thuật Chia Đoạn Hiệu Quả

3.1. Sử Dụng History (Lịch Sử)

Kỹ thuật sử dụng history giúp OpenAI API duy trì ngữ cảnh giữa các đoạn văn bản khác nhau. Khi bạn chia một văn bản lớn thành nhiều đoạn nhỏ, API có thể “quên” các thông tin từ đoạn trước đó. Để khắc phục điều này, bạn có thể giữ lại phần lịch sử của các đoạn trước và đưa vào input của các đoạn sau, giúp mô hình hiểu được mạch truyện hoặc ngữ cảnh xuyên suốt.

Cách thực hiện:
  • Gửi lịch sử của các đoạn trước đó: Sau khi xử lý một đoạn văn bản, bạn có thể giữ lại phần cuối của đoạn đó (ví dụ, câu kết hoặc thông tin quan trọng) và thêm vào input của các đoạn tiếp theo để duy trì ngữ cảnh.
    • Ví dụ: Nếu bạn đang xử lý một câu chuyện dài hoặc một cuộc phỏng vấn, bạn có thể thêm phần tóm tắt hoặc câu hỏi cuối cùng vào đoạn tiếp theo để OpenAI API hiểu được kết nối giữa các phần.
  • Lịch sử không cần phải quá dài: Bạn không cần gửi toàn bộ văn bản trước đó. Chỉ cần giữ lại một vài câu quan trọng hoặc các thông tin chính để đảm bảo tính mạch lạc của nội dung.
Lợi ích:
  • Giữ được ngữ cảnh xuyên suốt giữa các đoạn.
  • API có thể tạo ra kết quả liền mạch và chính xác hơn khi hiểu rõ được sự liên kết giữa các phần của input.

3.2. Sử Dụng Overlap (Chồng Lên)

Kỹ thuật overlap giúp duy trì tính liên kết giữa các đoạn bằng cách chồng lặp lại một phần của đoạn trước vào đoạn sau. Thay vì chỉ gửi phần tiếp theo hoàn toàn mới, bạn sẽ sao chép một phần cuối của đoạn trước (thường là từ 1-2 câu) vào đoạn sau để mô hình có thể “nhớ” và duy trì mạch lạc giữa các phần.

Cách thực hiện:
  • Chồng lặp lại các câu hoặc từ quan trọng: Sau khi chia văn bản thành các đoạn nhỏ, bạn có thể sao chép phần cuối của đoạn trước (hoặc phần đầu của đoạn sau) và đưa vào input của đoạn tiếp theo.
    • Ví dụ: Khi xử lý văn bản theo các chương, bạn có thể giữ lại câu mở đầu của chương trước đó để tiếp tục mạch lạc cho chương tiếp theo.
  • Giới hạn độ dài overlap: Để tránh việc vượt quá giới hạn token của API, bạn chỉ nên sử dụng một phần nhỏ của đoạn trước, khoảng 20-30% của độ dài đoạn văn bản trước đó.
Lợi ích:
  • Giúp duy trì mạch lạc giữa các đoạn văn bản.
  • Hạn chế rủi ro API bị mất ngữ cảnh, tạo ra kết quả không chính xác khi chuyển từ đoạn này sang đoạn khác.
  • Cải thiện tính nhất quán và sự liên kết trong nội dung.

Kết Hợp History và Overlap

Một trong những cách hiệu quả nhất để tối ưu hóa việc xử lý input lớn là kết hợp cả historyoverlap. Bằng cách sử dụng lịch sử ngữ cảnh và chồng lặp lại phần cuối của đoạn trước, bạn có thể tạo ra một dòng chảy liên tục giữa các đoạn văn bản, giúp OpenAI API xử lý các phần sau một cách chính xác và mạch lạc hơn.

Cách kết hợp:
  • Sử dụng history để duy trì ngữ cảnh: Sau khi xử lý một đoạn, bạn sẽ lưu lại các thông tin quan trọng (như kết luận hoặc câu chủ đề) và gửi lại như một phần của input trong đoạn tiếp theo.
  • Sử dụng overlap để kết nối các phần: Bằng cách chồng lặp lại phần cuối của đoạn trước vào đoạn sau, bạn sẽ giúp API duy trì mạch lạc và tránh bỏ sót thông tin quan trọng.
Ví Dụ:

Khi bạn xử lý một bài luận dài, bạn có thể thực hiện như sau:

  1. Đoạn đầu tiên: Xử lý phần giới thiệu.
  2. Đoạn thứ hai: Xử lý phần nội dung chính, nhưng sao chép phần kết luận của đoạn đầu tiên vào đầu đoạn này để duy trì mạch lạc.
  3. Đoạn thứ ba: Tiếp tục với phần kết luận, giữ lại một phần từ đoạn thứ hai và kết hợp với thông tin mới từ đoạn ba.

4. Kết Hợp Nhiều Mô Hình Hoặc API

Một trong những cách giúp cải thiện độ chính xác là kết hợp nhiều mô hình hoặc API khác nhau cho các tác vụ cụ thể. Mỗi mô hình có thế mạnh riêng, vì vậy việc sử dụng một mô hình cho từng phần của bài toán sẽ giúp đạt được kết quả tốt hơn.

Microsoft Copilot vs Google Gemini vs Chat GPT: AI tools nào tốt nhất?
Microsoft Copilot vs Google Gemini vs Chat GPT: AI tools nào tốt nhất?

Các Mô Hình Hoặc Công Cụ Nên Kết Hợp:

  • Tóm tắt và phân tích ngữ nghĩa: Sử dụng OpenAI API để tạo tóm tắt hoặc phân tích ngữ nghĩa. Để tối ưu hóa hơn, bạn có thể kết hợp với các công cụ như Azure Cognitive Services để phân tích ngữ cảnh hoặc nhận diện thực thể.
  • Dịch thuật và kiểm tra ngữ pháp: Sử dụng mô hình khác để kiểm tra ngữ pháp và dịch thuật, sau đó yêu cầu OpenAI API cải thiện tính mạch lạc hoặc cung cấp văn phong tự nhiên hơn.

5. Các tham số quan trọng  trong OpenAI API

Để cải thiện độ chính xác trong việc sử dụng OpenAI API, bạn cần thử nghiệm và điều chỉnh tham số cẩn thận.

Các Điều Chỉnh Tham Số Quan Trọng:

  • Temperature: Để tăng tính sáng tạo, bạn có thể điều chỉnh tham số temperature. Nếu bạn cần kết quả chính xác và ít thay đổi, hãy giảm giá trị temperature xuống.
  • Max Tokens: Đảm bảo bạn không vượt quá giới hạn token của API. Nếu bạn cần xử lý dữ liệu lớn, chia nhỏ nội dung và xử lý từng phần.
  • Top P và Frequency Penalty: Sử dụng các tham số này để điều chỉnh mức độ ưu tiên cho các từ ngữ phổ biến và tính chất ngẫu nhiên của kết quả.

Đánh Giá Hiệu Quả Qua Ví Dụ Thực Tế:

  • Thử nghiệm với các bộ dữ liệu nhỏ: Trước khi xử lý dữ liệu lớn, hãy thử nghiệm với các bộ dữ liệu nhỏ để đánh giá độ chính xác của kết quả.
  • Phân tích kết quả sau mỗi lần thử: Sau khi nhận được kết quả, hãy kiểm tra cẩn thận các điểm yếu và điều chỉnh quy trình làm việc.

6. Kết Luận

Việc cải thiện độ chính xác khi sử dụng OpenAI API không chỉ phụ thuộc vào cách bạn gửi yêu cầu mà còn vào cách tối ưu hóa quy trình và lựa chọn công cụ phù hợp. Bằng cách chia công việc thành các bước nhỏ, xử lý lượng input lớn một cách hiệu quả, và kết hợp nhiều mô hình, bạn có thể đạt được kết quả tối ưu. Hãy luôn thử nghiệm và điều chỉnh tham số để nâng cao độ chính xác trong mỗi lần sử dụng API.

Lợi ích của việc cải tiến quy trình công việc thông qua việc áp dụng AI sinh tạo và các ví dụ thực tiễn

Xin chào, tôi là Kakeya, đại diện của công ty Scuti.

Công ty chúng tôi cung cấp các dịch vụ phát triển phần mềm offshore tại Việt Nam và phát triển theo mô hình phòng lab, với thế mạnh là AI sinh tạo, cũng như tư vấn về AI sinh tạo. Gần đây, chúng tôi rất may mắn khi nhận được nhiều yêu cầu phát triển hệ thống tích hợp AI sinh tạo.

AI sinh tạo đang mở ra những khả năng mới để nâng cao hiệu quả công việc. Nhiều công ty đang sử dụng AI sinh tạo để tối ưu hóa một loạt các công việc, từ các tác vụ đơn giản đến các công việc sáng tạo.

Các quy trình như dịch thuật, tóm tắt, phân tích dữ liệu và tạo nội dung đã được tự động hóa, giúp tiết kiệm đáng kể thời gian và chi phí. Ngoài ra, các trường hợp sử dụng AI sinh tạo trong việc tự động hóa dịch vụ khách hàng và tối ưu hóa công việc nội bộ ngày càng gia tăng.

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giải thích chi tiết về các ví dụ của các công ty đã thực hiện cải tiến quy trình công việc nhờ việc sử dụng AI sinh tạo.

Tổng quan về việc cải tiến hiệu quả công việc thông qua AI sinh tạo

 

AI sinh tạo đóng góp vào việc nâng cao năng suất công ty

Việc áp dụng AI sinh tạo trực tiếp góp phần nâng cao năng suất công ty. Đặc biệt, ngày càng có nhiều ví dụ cho thấy việc sử dụng AI sinh tạo giúp cải tiến mạnh mẽ các quy trình công việc hàng ngày.

Ví dụ, tự động tạo tài liệu và tự động hóa các công việc nhập liệu đã giúp các công việc trước đây mất nhiều thời gian thực hiện bằng tay trở nên nhanh chóng hơn. Nhờ đó, nhân viên có nhiều thời gian hơn để tập trung vào các công việc sáng tạo, cải thiện hiệu quả công việc tổng thể.

Việc áp dụng AI sinh tạo giúp tối ưu hóa đặc biệt các công việc sử dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ như dịch thuật và tóm tắt. Điều này giúp giảm bớt rào cản giao tiếp giữa các ngôn ngữ khác nhau, giúp các công việc quốc tế diễn ra suôn sẻ hơn. Ngoài ra, trong phân tích dữ liệu, AI sinh tạo giúp rút ra thông tin hữu ích từ lượng dữ liệu khổng lồ, hỗ trợ việc ra quyết định nhanh chóng và chính xác.

Cuối cùng, những cải tiến này không chỉ nâng cao năng suất công ty mà còn làm tăng sự hài lòng trong công việc của nhân viên. Việc cải tiến quy trình công việc nhờ AI sinh tạo dự kiến sẽ tiếp tục được áp dụng rộng rãi trong nhiều công ty và đóng góp lớn vào việc nâng cao năng suất trong ngành.

Lợi ích của việc áp dụng AI sinh tạo

Lợi ích của việc áp dụng AI sinh tạo rất đa dạng, nhưng đặc biệt đối với các công ty, nổi bật nhất là tự động hóa và tối ưu hóa công việc.

Khi sử dụng AI sinh tạo, các công việc lặp đi lặp lại và các công việc tốn thời gian có thể được tự động hóa, giúp nhân viên có thể tập trung vào các công việc có giá trị cao hơn. Ví dụ, AI sinh tạo hỗ trợ các quy trình như tạo nội dung, soạn báo cáo và phân tích dữ liệu, giúp tiết kiệm thời gian và giảm thiểu sai sót.

Ngoài ra, AI sinh tạo còn giúp nâng cao chất lượng dịch vụ khách hàng. AI tự động trả lời các câu hỏi của khách hàng giúp tăng tốc độ phản hồi và nâng cao sự hài lòng của khách hàng. Hơn nữa, AI sinh tạo còn giúp cá nhân hóa sản phẩm và dịch vụ, cho phép doanh nghiệp đáp ứng nhu cầu riêng biệt của từng khách hàng.

Những lợi ích này không chỉ cải thiện hiệu quả công việc mà còn giúp nâng cao tính bền vững trong quản lý của doanh nghiệp. Nhờ áp dụng AI sinh tạo, các công ty có thể sử dụng tài nguyên một cách hiệu quả hơn và duy trì sức cạnh tranh. Như vậy, AI sinh tạo không chỉ là công cụ giúp tăng năng suất mà còn là yếu tố quan trọng giúp đảm bảo lợi thế trên thị trường.

Ví dụ thực tiễn về hiệu quả của AI sinh tạo

 

Ví dụ thực tế về hiệu quả từ AI sinh tạo

Một ví dụ thực tế về hiệu quả đạt được nhờ AI sinh tạo có thể được thấy trong một sự chuyển mình của một công ty vừa và nhỏ.

Bằng cách áp dụng AI sinh tạo, công ty đã cải thiện đáng kể các công việc hàng ngày của nhân viên. Cụ thể, công ty đã tự động hóa quy trình hỗ trợ khách hàng và tối ưu hóa việc tạo báo cáo. Nhờ sử dụng AI sinh tạo, một hệ thống phản hồi tự động đã phản ứng ngay lập tức với các câu hỏi của khách hàng và cung cấp giải pháp cho các vấn đề cơ bản.

Kết quả là, nhân viên hỗ trợ khách hàng có thể tập trung vào các vấn đề phức tạp hơn, giúp giảm thời gian phản hồi và tăng sự hài lòng của khách hàng.

Trong việc tạo báo cáo, AI sinh tạo đã phân tích dữ liệu từ trước, chọn lọc thông tin cần thiết và tự động tạo bản nháp.

Kết quả là, các công việc trước đây mất hàng giờ giờ được hoàn thành trong vài phút, nhờ đó, thời gian có thể được dành cho các công việc chiến lược khác. Hơn nữa, sau khi triển khai hệ thống này, tỷ lệ lỗi cũng đã giảm, giúp tạo ra các báo cáo chính xác hơn.

Như ví dụ trên cho thấy, việc áp dụng AI sinh tạo không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao chất lượng công việc. Bằng cách áp dụng các giải pháp AI được tùy chỉnh để giải quyết các thách thức cụ thể, có thể đạt được sự cải thiện ở mọi giai đoạn của quy trình công việc.

Các công ty thành công trong việc áp dụng AI sinh tạo và kết quả của họ

Một ví dụ nổi bật về công ty đã đạt được kết quả đáng chú ý nhờ sử dụng AI sinh tạo là một nhà bán lẻ quốc tế.

Công ty này đã sử dụng AI sinh tạo để tự động hóa quy trình quản lý tồn kho và hỗ trợ khách hàng. Cụ thể, AI đã phân tích dữ liệu bán hàng từ trước để dự đoán nhu cầu, giảm thiểu đáng kể các vấn đề như tồn kho dư thừa và thiếu hàng. Kết quả là, hiệu quả chuỗi cung ứng được cải thiện và công ty đã tối ưu hóa tài nguyên quản lý thành công.

Trong hỗ trợ khách hàng, một chatbot sử dụng AI sinh tạo đã được triển khai để xử lý các câu hỏi của khách hàng 24/7. Hệ thống này giúp giảm thời gian chờ đợi của khách hàng và đồng thời cải thiện chất lượng dịch vụ khách hàng.

Ngoài ra, AI đã sử dụng dữ liệu khách hàng để phát triển các chiến lược tiếp thị cá nhân hóa, giúp nâng cao sự hài lòng của khách hàng và tăng doanh thu.

Như vậy, việc sử dụng AI sinh tạo đã giúp nhân viên giải phóng khỏi các công việc lặp đi lặp lại và tập trung vào công việc chiến lược hơn, góp phần cải thiện năng suất công ty. Thành công của công ty này rõ ràng minh chứng cho tiềm năng của công nghệ AI sinh tạo và hiệu quả tương tự cũng dự kiến sẽ xảy ra ở các ngành khác.

Giảm chi phí và tăng hiệu quả thông qua AI sinh tạo

 

Biến đổi công việc dịch thuật và tóm tắt nhờ AI sinh tạo

Việc sử dụng AI sinh tạo đã mang lại những cải tiến đáng kể trong việc tối ưu hóa và giảm chi phí cho công việc dịch thuật và tóm tắt.

Cụ thể, công nghệ AI đã tự động hóa các công việc dịch thuật mà trước đây cần có sự tham gia của con người, cho phép dịch thuật nhanh chóng và chính xác. Ví dụ, việc dịch các tài liệu kinh doanh và tài liệu kỹ thuật sang nhiều ngôn ngữ nay được AI sinh tạo xử lý nhanh chóng, giúp tiến trình các dự án quốc tế trở nên suôn sẻ và giảm thiểu rào cản giao tiếp.

Ngoài ra, trong công việc tóm tắt, AI sinh tạo có thể trích xuất thông tin cần thiết từ một lượng lớn dữ liệu văn bản và trình bày chúng dưới dạng ngắn gọn và dễ hiểu. Việc áp dụng công nghệ này giúp chuẩn bị báo cáo và tài liệu họp trở nên hiệu quả hơn rất nhiều, làm tăng tốc độ công việc. Hơn nữa, khi AI sinh tạo tiếp tục học hỏi, độ chính xác của nó được cải thiện, giúp tạo ra những bản tóm tắt chất lượng cao hơn và phù hợp với nhu cầu cụ thể.

Tự động hóa từ phân tích dữ liệu đến tạo nội dung

Việc tự động hóa phân tích dữ liệu và tạo nội dung nhờ việc áp dụng AI sinh tạo đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc tối ưu hóa công việc.

Trong phân tích dữ liệu, AI sinh tạo có thể trích xuất những thông tin giá trị từ các bộ dữ liệu khổng lồ và hỗ trợ ra quyết định dựa trên những thông tin đó.

Ví dụ, AI sinh tạo tự động phân tích các xu hướng thị trường và hành vi khách hàng, cung cấp nhanh chóng những thông tin này, giúp các kế hoạch chiến lược được triển khai nhanh chóng hơn. Quy trình này không chỉ cải thiện độ chính xác khi nhận diện xu hướng dữ liệu mà còn giúp rút ngắn thời gian cần thiết cho phân tích.

Mặt khác, trong việc tạo nội dung, AI sinh tạo sẽ tạo ra các bài viết và báo cáo dựa trên các hướng dẫn cụ thể. Nhờ vào công nghệ này, việc tạo bản nháp các bài báo hoặc tài liệu marketing được tự động hóa, tiết kiệm thời gian làm việc mà vẫn duy trì chất lượng và tính nhất quán của nội dung.

Đặc biệt, đối với các trường hợp cần cập nhật nội dung định kỳ hoặc khi có nhu cầu tạo một lượng lớn nội dung cho các chiến dịch, tính hiệu quả và độ chính xác của AI sinh tạo là một lợi thế lớn.

Những tự động hóa này giúp nhân viên có thêm thời gian dành cho các công việc sáng tạo và suy nghĩ chiến lược, góp phần nâng cao năng suất và sự sáng tạo tổng thể của công ty. Việc tự động hóa từ phân tích dữ liệu đến tạo nội dung là minh chứng rõ ràng cho tiềm năng của AI sinh tạo và được coi là yếu tố quan trọng trong cải cách công việc trong tương lai.