# 16 bài học sau 1000 giờ dùng Claude Code

[Nhật Anh](https://homus.dev/speakers/nhat-anh) · [Nhat Anh AI](https://homus.dev/orgs/nhat-anh-ai)

> 16 bài học dùng Claude Code: nói thay vì gõ, giữ CLAUDE.md ngắn, ba loại trí nhớ, quản lý context, chia model và subagent, /goal, kiểm tra kết quả, VPS.

Topics: Workflow, Context Engineering, Coding Agents, Skills

Canonical: https://homus.dev/talks/16-bai-hoc-sau-1000-gio-su-dung-claude

## 1. Hơn 1.000 giờ trong Claude Code và 16 bài học

Nhật Anh mở đầu bằng một con số: tính đến video đăng ngày 14/10/2026, anh đã dành hơn 1.000 giờ trong Claude Code để tự động hoá việc vận hành cho hai startup của mình, một ở Việt Nam và một ở nước ngoài. Ngoài ra còn rất nhiều dự án cá nhân khác: từ trang web cá nhân của anh, một "hệ điều hành AI" cho doanh nghiệp, thumbnail YouTube, banner quảng cáo, các video shorts, cho tới chính video người xem đang xem cũng được edit bởi Claude Code (theo lời anh trong video đăng ngày 14/10/2026).

![Màn hình mở đầu: chữ CLAUDE CODE kiểu pixel màu cam cạnh dòng chữ hơn 1000 giờ, số 1000 giờ được khoanh tròn](https://homus.dev/photos/mM0YzxgeyJQ-0003.jpg)

Màn hình mở đầu: chữ "CLAUDE CODE" kiểu pixel màu cam đứng cạnh dòng "hơn 1000 giờ", phần "1000 giờ" được khoanh bằng một nét vẽ tay. Góc dưới bên phải ghi tên kênh Nhật Anh AI. Nhật Anh nói từ khung camera tròn ở góc trái.

Hôm nay anh chia sẻ 16 bài học đã giúp anh đi từ một người newbie không biết gì cho tới một người có thể tự động hoá được những công việc vừa kể (theo video đăng ngày 14/10/2026). Ngay sau màn hình tiêu đề, video hiện một loạt nhãn câu hỏi bay quanh một biểu tượng hình ngôi sao cam ở giữa: "Claude Code là gì?", "mình không biết code", "bắt đầu từ đâu?", "terminal là gì vậy?", "CLAUDE.md để làm gì?", "skill là gì?", "sao Claude hay quên?", "có tốn tiền không?", "dùng model nào?", "lỡ làm hỏng thì sao?", cùng vài nhãn nhỏ hơn như "sub-agent?", "context?", "token?". Ở góc phải là một tập hồ sơ dán nhãn "16 bài học".

Trong suốt video, các bài học hiện dưới dạng một trang có mục lục đánh số từ #1 tới #16. Theo thứ tự trên màn hình, đó là: Claude Code không chỉ để lập trình; Không cần biết code để dùng Claude Code; Nói với Claude thay vì gõ; Đưa ví dụ thật thay vì mô tả; Để Claude phỏng vấn bạn; Nhắc 2 lần thì ghi vào CLAUDE.md; Đừng để CLAUDE.md của bạn trở nên quá dài; Nâng cấp trí nhớ; Context càng dài, Claude càng dễ sót; Mở phiên mới, nhưng bàn giao trước; Lên kế hoạch bằng model to, thực thi bằng model nhỏ; Dùng model nhỏ cho sub-agent; Giao việc kèm điều kiện hoàn thành: /goal; Eval: luôn kiểm tra kết quả của AI; Đưa Claude Code lên VPS để chạy 24/7; và Lưu "bộ não" trên GitHub. Mỗi bài trên trang thường có ba phần: "Vì sao", "Ví dụ của mình" hoặc "Làm thử", và một "Lời nhắn mẫu" là prompt chép được ngay. "Chúng ta sẽ đi vào bài học đầu tiên", anh nói (theo video đăng ngày 14/10/2026).

## 2. Bài 1: Claude Code không chỉ để lập trình

Bài học đầu tiên: Claude Code không chỉ để lập trình. Theo Nhật Anh, mọi người thường nghĩ Claude Code là một công cụ cho dân lập trình thôi, để tạo ra phần mềm, có lẽ vì trong chính cái tên của nó có chữ "Code". Thực ra không phải như vậy. Tuy nhiên anh thừa nhận lúc đầu chính anh cũng không biết điều này (theo video đăng ngày 14/10/2026).

Lúc đầu, anh chủ yếu dùng Claude Code để tạo ra phần mềm. Ví dụ là hệ điều hành AI mà anh xây để quản lý công việc, startup và cuộc sống của mình; hay trang web cá nhân mà anh đang mở trên màn hình. Tất cả đều được xây bằng Claude Code. Đây là những sản phẩm phần mềm có thể tạo ra từ Claude Code. Nhưng về sau, khi các model AI ngày càng thông minh và đa năng hơn (theo nhận xét của anh trong video đăng ngày 14/10/2026), anh bắt đầu dùng Claude Code cho các việc khác ngoài lập trình, ví dụ thiết kế thumbnail cho video YouTube.

Trên màn hình là một trang gom các sản phẩm anh đã làm bằng Claude Code: một mục với ảnh chụp trang web của anh, mục "Thumbnail" với bốn thumbnail cho hai video (mỗi video hai bản A và B), mục "Video ngắn (Shorts), có cả âm thanh" và mục "Hình động mở đầu video". Với thumbnail, anh kể: anh đưa cho Claude Code một tấm hình, Claude Code viết ra các dòng chữ trên thumbnail, tự tạo ra hoặc tự đi thu thập các logo, icon, rồi ghép tất cả lại thành một thumbnail nhìn khá ổn (demo trong video đăng ngày 14/10/2026).

Một ví dụ khác là các video shorts. Đây thực chất là các file MP4, và có âm thanh hẳn hoi. Như anh chỉ trên màn hình, đó không phải những video đơn giản: có chữ, có animation, có cả hình động. Theo anh, tính đến video đăng ngày 14/10/2026, Claude Code đã có thể generate được những video có độ phức tạp như vậy. Trên trang, ba video ngắn được dựng thành khung dọc, với các nhãn như "AI agent là gì?", "Claude skills" và "Claude Dashboards và Motion".

Ví dụ thứ ba là phần intro của video đầu tiên trên kênh của anh. Phần intro đó, một đoạn hình động chạy cùng giọng đọc của anh, cũng do Claude Code tạo ra dựa trên hướng dẫn của anh. "Khá là đẹp, khá xịn sò", anh nhận xét (demo trong video đăng ngày 14/10/2026).

Vậy tại sao lại như vậy? Nhật Anh giải thích bản chất: những video MP4 như thế, những hình ảnh, những trang web viết bằng HTML, hay thậm chí những ứng dụng phức tạp hơn viết bằng JavaScript, tất cả thực chất cũng chỉ là file trên máy tính của bạn. Và Claude Code có những công cụ ở phía backend mà nó có thể dùng để hiểu, xử lý và tạo ra output ở tất cả các định dạng file này (theo anh, video đăng ngày 14/10/2026). Trang trên màn hình viết gọn ý đó: Claude Code làm việc trực tiếp với file trên máy bạn, và hầu hết mọi thứ, từ một thumbnail, một trang web tới một đoạn hình động, suy cho cùng chỉ là file. Bạn mô tả, Claude làm ra file, mở cho bạn xem, rồi sửa theo góp ý.

Lý do Nhật Anh đưa ra cho bài học đầu tiên: thumbnail, video, trang web hay ứng dụng đều chỉ là file, và Claude Code có công cụ để đọc, xử lý và tạo ra các định dạng file đó (theo video đăng ngày 14/10/2026).

Theo Nhật Anh, xu thế thời gian tới là các model sẽ ngày càng mạnh và ngày càng đa năng (nhận định của anh trong video đăng ngày 14/10/2026). Vậy điều cần nhận thức rõ nhất là bỏ đi suy nghĩ rằng Claude Code chỉ dùng được để lập trình, và thay vào đó hiểu rằng Claude Code làm được rất nhiều thứ. Câu hỏi anh đặt ra cho người xem: trong công việc hằng ngày, có những phần nào ngoài lập trình, ngoài phần mềm, mà chúng ta đang dành rất nhiều thời gian, công sức hay nhân sự để làm ra kết quả? Hãy thử đưa công việc đó cho Claude Code xem nó làm có tốt hay không.

Tất nhiên, anh nói thêm, chuyện làm được một việc hay không thường không trắng đen hoàn toàn. Ví dụ, để ra được một video như vừa xem, đây không phải phiên bản đầu tiên Claude Code làm ra cho anh. Anh đã phải chỉnh đi chỉnh lại với nó nhiều lần. Anh cần hướng dẫn cho nó hiểu với anh thế nào là một kết quả tốt, thế nào là một trang web đẹp, một video hay. Nhưng một khi đã làm được điều đó, Claude Code có thể đưa ra những kết quả rất tốt như vậy (theo trải nghiệm của anh, video đăng ngày 14/10/2026).

Anh để lại một prompt mang tính gợi mở để dùng cùng Claude: nghĩ xem trong công việc hằng ngày, dựa theo ngành nghề của bạn, có những tác vụ gì, những sản phẩm gì mà Claude có thể giúp bạn thực hiện, vì theo anh các model AI ngày càng làm được nhiều thứ và làm những thứ đó tốt hơn (video đăng ngày 14/10/2026). Prompt trên màn hình, mục "Lời nhắn mẫu":

```
Hãy phỏng vấn mình về công việc hàng ngày, mỗi lần chỉ hỏi một câu: mình làm gì, việc nào tốn thời gian nhất, và mình hay phải làm ra những gì (tài liệu, slide, báo cáo, hình ảnh, video...). Hỏi cho tới khi đủ hiểu, rồi gợi ý 5 thứ ngoài code mà Claude Code có thể làm ra cho mình, mỗi thứ kèm một ví dụ cụ thể và thời gian tiết kiệm được.
```

## 3. Bài 2: Không cần biết code, từ terminal sang app desktop

Bài học thứ hai anh nhận ra sau một thời gian dùng Claude Code: chúng ta không cần viết code để dùng Claude Code. Nhật Anh nói ngay rằng điều này không phải lúc nào cũng đúng. Trước đây, khi Claude Code mới ra đời, cách duy nhất để dùng nó là trong một terminal, một giao diện rất kỹ thuật mà ta phải mở lên trên máy tính, rồi dùng những câu lệnh không giống ngôn ngữ tự nhiên của con người để bảo Claude Code làm cái này cái kia (theo video đăng ngày 14/10/2026).

Nhưng cũng rất nhanh sau đó, theo anh, Anthropic nhận thấy rằng nếu phải dùng terminal mới dùng được Claude Code thì sẽ ngăn cản rất nhiều người không có kinh nghiệm kỹ thuật. Anthropic tạo ra phần mềm riêng cho Claude Code trên các nền tảng macOS và Windows, và giao diện này dễ dùng hơn terminal rất nhiều (theo video đăng ngày 14/10/2026). Anh mở app ra cho người xem thấy: đây là Claude Chat bình thường, còn đây là Claude Code. Hai màn hình gần như y hệt nhau, không khác gì nhiều cả. Màn hình chính có lời chào "Good afternoon, Nathan" và một ô nhập, cột bên trái là danh sách các phiên làm việc.

![Hình minh hoạ Trước đây: terminal với lệnh cd, claude, npm run build và lỗi ENOENT; Bây giờ: app Desktop thẻ Code với kế hoạch ba bước, nút Dùng Auto và Đừng bật Bypass](https://homus.dev/photos/mM0YzxgeyJQ-0423.jpg)

Hình "Từ terminal sang app Desktop": bên trái là terminal với các lệnh `cd ~/du-an`, `claude`, `npm run build` và một dòng `error: ENOENT`; bên phải là app Desktop ở thẻ Code, người dùng nhắn "Tổng hợp hoá đơn tháng 9 ra Excel" và Claude trả về kế hoạch ba bước (đọc hoá đơn, lấy số tiền, ghi ra Excel). Bên dưới là hai lời khuyên "Dùng Auto" và "Đừng bật Bypass" (màn hình trong video đăng ngày 14/10/2026).

Theo Nhật Anh, tính đến video đăng ngày 14/10/2026, Claude Code đã rất dễ dùng, nhưng lại có nhiều lợi ích hơn Claude Chat rất nhiều. Tất nhiên nếu bạn là lập trình viên hay có một nền tảng kỹ thuật nhất định, bạn sẽ có lợi thế khi Claude gặp lỗi, hoặc với những dự án phức tạp liên quan tới phần mềm. Ví dụ khi cần kết nối Claude với các service bên ngoài qua API hay MCP: người có nền tảng kỹ thuật sẽ học được và làm được những dự án như vậy nhanh hơn.

Nhưng điều đó không có nghĩa là người không có nền tảng kỹ thuật sẽ không làm được. Nó chỉ đòi hỏi bạn mất một chút thời gian để làm quen và học. Và đó chính là một lợi thế khi dùng Claude Code để học thêm về kỹ thuật: Claude Code có thể giúp chúng ta học. Khi bạn không biết một khái niệm nào đó, hay không biết cách làm một tác vụ kỹ thuật nào đó, bạn có thể hỏi thẳng Claude Code (theo trải nghiệm của anh trong video đăng ngày 14/10/2026).

Anh đưa ra một prompt mẫu cho người không có nhiều kiến thức hay kinh nghiệm kỹ thuật. Ý của nó là nói thẳng với Claude Code: mình không biết code, nhưng mình vẫn muốn làm việc này (ví dụ xây một website hay một ứng dụng); trước khi làm, hãy lên kế hoạch từng bước một cách dễ hiểu; sau đó làm từng bước, sau mỗi bước nói ngắn gọn bạn đã làm gì; nếu có lỗi thì giải thích điều gì đã xảy ra rồi đề xuất cách sửa. Trên màn hình, prompt này ghi (theo video đăng ngày 14/10/2026):

```
Mình không biết code. Mình muốn [việc]. Trước khi làm, hãy lên kế hoạch từng bước bằng lời dễ hiểu và chờ mình đồng ý. Sau đó làm lần lượt từng bước; xong mỗi bước, nói ngắn gọn bạn vừa làm gì. Nếu có lỗi, giải thích bằng lời thường chuyện gì đã xảy ra, rồi đề xuất cách sửa.
```

Còn nếu Claude Code vừa làm gì đó mà bạn không hiểu, anh khuyên bảo nó giải thích cho bạn như cho một người không biết code: nó vừa làm gì, tại sao, và bạn cần làm gì tiếp theo nếu có. Prompt thứ hai trên màn hình (theo video đăng ngày 14/10/2026):

```
Giải thích cho mình như cho người không biết code: bạn vừa làm gì, vì sao, và mình cần làm gì tiếp theo.
```

## 4. Bài 2 (tiếp): nhờ Claude lên kế hoạch, và chỉ dùng chế độ Auto

Nhật Anh làm thử ngay. Anh nhờ Claude Code: mình muốn xây một cái habit tracker, một ứng dụng trên điện thoại giúp theo dõi các thói quen hằng ngày và nhắc mình nếu mình quên; mình không biết code thì cần xây như thế nào. Prompt anh gõ trên màn hình bắt đầu bằng "Mình không biết code. Mình muốn xây dựng một cái habit tracker trên iOS để giúp mình theo dõi các thói quen hàng ngày và nhắc mình nếu mình quên", rồi nối tiếp đúng phần còn lại của prompt mẫu ở trên (theo video đăng ngày 14/10/2026).

Claude Code trước hết kiểm tra máy của anh, xem máy cần những công cụ gì, phần mềm gì để xây ứng dụng iOS mà hiện chưa có. Trên màn hình, sau dòng "Ran 2 commands", nó báo: máy chưa có Xcode, đây là phần mềm miễn phí của Apple, bắt buộc phải có để làm app iPhone. Nó còn giải thích thêm về dung lượng: máy chỉ còn trống khoảng 13 GB, mà Xcode cộng với iPhone ảo thường cần 20 GB trở lên, nên phải dọn bớt máy ở bước 1 (demo trong video đăng ngày 14/10/2026).

Sau đó nó đưa ra kế hoạch từng bước. Bước 1 là chuẩn bị máy (bạn làm, Claude hướng dẫn): tải Xcode từ App Store, và nếu máy thiếu chỗ thì Claude giúp tìm thứ nên xoá, hỏi trước khi xoá bất cứ thứ gì. Bước 2 là dựng khung app trống: tạo app tên "Habit Tracker" và chạy thử trên iPhone ảo. Bước 3 là danh sách thói quen: màn hình liệt kê, thêm, sửa, xoá thói quen, mỗi thói quen có tên và một biểu tượng emoji. Bước 4 là đánh dấu hoàn thành mỗi ngày, dữ liệu lưu trong máy. Màn hình còn có bước 5 về chuỗi ngày liên tiếp và lịch sử, rồi bước 6 về nhắc nhở. Cuối câu trả lời, Claude liệt kê vài lựa chọn mặc định cần anh xác nhận (ngôn ngữ app tiếng Việt, tần suất theo từng ngày, chuyện cài lên iPhone thật) và hỏi kế hoạch đã ổn chưa (demo trong video đăng ngày 14/10/2026).

Giả sử khi đọc những thứ này có phần bạn chưa hiểu lắm, bạn có thể hỏi kỹ hơn. Ví dụ "Xcode là gì?". Chắc chắn nếu chưa có kinh nghiệm thì bạn sẽ không biết. Anh gõ đúng câu đó, và Claude giải thích: Xcode là phần mềm miễn phí của Apple, dùng để làm app cho iPhone (trên màn hình ghi cho iPhone, iPad và Mac). Bạn có thể hình dung nó như một xưởng làm app gồm ba phần chính: chỗ ghép app lại (Claude viết các file mô tả app, rồi Xcode biến chúng thành một app chạy được trên iPhone); iPhone ảo, một chiếc iPhone giả hiện ngay trên màn hình Mac để thử test mà chưa cần điện thoại thật; và cầu nối sang iPhone thật, khi app xong thì Xcode giúp cài nó lên điện thoại của bạn. Claude còn nói thêm rằng bạn sẽ không phải học dùng Xcode, nó làm gần hết mọi việc trong đó, và hướng dẫn cách cài từ App Store (demo trong video đăng ngày 14/10/2026).

Trước đây, nếu phải học lập trình, bạn sẽ phải lên các trang documentation, ví dụ documentation về Xcode của Apple, để đọc xem Xcode là gì và dùng ra sao. Còn tính đến video đăng ngày 14/10/2026, với những công cụ AI như Claude Code, theo Nhật Anh bạn hoàn toàn có thể nhờ nó xây những thứ bạn muốn, và bạn chỉ cần lấp vào chỗ trống những điểm bạn chưa hiểu hay những điểm bạn muốn học thêm.

Có một lưu ý nhỏ ở đây. Vì Claude Code hoạt động trên máy tính của bạn và có thể chỉnh sửa các file trên máy thật của bạn, anh khuyên chỉ nên dùng chế độ Auto, đừng dùng Bypass permissions (theo video đăng ngày 14/10/2026). Nếu có một tutorial nào đó bảo bạn hãy bật Bypass lên, mà bạn không phải người có kinh nghiệm kỹ thuật, thì hãy rất thận trọng. Anh khuyên chỉ dùng chế độ Auto, để Claude Code hỏi ý kiến bạn trước khi thực hiện bất cứ hành động nào mang tính rủi ro.

![Menu Mode trong ô nhập của Claude Code: Auto (Default), Manual, Accept edits, Plan, Bypass permissions với nút Enable](https://homus.dev/photos/mM0YzxgeyJQ-0743.jpg)

Menu chế độ trong ô nhập của app Claude Code, như trong video đăng ngày 14/10/2026: "Auto" (đánh dấu Default, "Claude handles permission decisions"), "Manual" ("Always ask before making changes"), "Accept edits" ("Automatically accept all file edits"), "Plan" ("Create a plan before making changes"), và dưới cùng là "Bypass permissions" với nút "Enable", kèm gợi ý "Enable in Claude Code settings". Con trỏ dừng ở Bypass permissions, đúng chỗ Nhật Anh dặn đừng bật.

## 5. Bài 3: Nói thay vì gõ

Bài học tiếp theo: hãy nói chuyện với Claude thay vì đánh máy, thay vì gõ phím với nó. Nhật Anh dẫn một nghiên cứu của Đại học Stanford thực hiện năm 2016, cho thấy tốc độ nói của con người thường nhanh gấp 3 lần so với gõ khi dùng tiếng Anh, và gấp 2,8 lần khi nói tiếng Trung (như dẫn trong video đăng ngày 14/10/2026). Anh nói "gõ trên máy tính, trên điện thoại"; trên màn hình, nguồn được ghi là "Stanford, 2016 (gõ trên điện thoại)".

![Hình Nói nhanh gấp 3 lần gõ: thanh Gõ mới được 1/3, thanh Nói đã xong, chữ 3x nói nhanh hơn gõ, nguồn Stanford 2016](https://homus.dev/photos/mM0YzxgeyJQ-0803.jpg)

Mục "Nói nhanh gấp 3 lần gõ": khi thanh "Nói" đã chạy tới "xong" thì thanh "Gõ" mới được 1/3; con số lớn "3x, nói nhanh hơn gõ", nguồn "Stanford, 2016 (gõ trên điện thoại)". Đoạn văn phía trên nhắc lại con số 3 lần với tiếng Anh, 2,8 lần với tiếng Trung, và thêm rằng khi nói bạn còn kể được nhiều bối cảnh hơn (màn hình trong video đăng ngày 14/10/2026).

Trước đây, có lẽ anh cũng giống phần lớn mọi người. Khi bắt đầu dùng AI với ChatGPT, ban đầu anh cũng đánh máy ra từng câu lệnh, từng prompt muốn truyền đạt cho nó. Anh thấy điều đó bình thường, chẳng có vấn đề gì cả. Cho tới khi anh thử nói chuyện với AI thay vì đánh máy, thì nó "thay đổi hoàn toàn cái thế giới của mình luôn". Anh tự nhận là nói hơi quá một chút, nhưng theo cảm nhận của anh (video đăng ngày 14/10/2026), thay đổi rất nhỏ này khiến tốc độ anh làm việc với Claude nhanh hơn ít nhất 20 đến 30%.

Anh so sánh trực tiếp. Nếu prompt như bình thường trước đây, anh sẽ gõ đại ý: mình muốn xây dựng một workflow để giúp mình tự động hoá việc làm video quảng cáo bằng AI. Theo anh, gõ như vậy mất gần 20 đến 30 giây (số đo của anh trong video đăng ngày 14/10/2026), và anh hiểu mình không phải người đánh máy quá nhanh.

Còn với cùng một vấn đề đó, anh thử nói. Anh nói một mạch vào ô nhập, và trên màn hình chữ hiện ra gần như nguyên văn lời nói, kể cả những tiếng "uh", "um": mình muốn xây một workflow để giúp mình tự động hoá việc generate video bằng AI để chạy quảng cáo; mình muốn kết nối workflow này với một nền tảng giúp generate ra video và ảnh bằng AI; cách mình muốn nó hoạt động là mình sẽ đưa cho bạn một số yêu cầu của mình về script hoặc về ý tưởng, sau đó mình muốn bạn review ý tưởng đó, xem nó ổn hay chưa, giúp mình cải thiện ý tưởng đó một cách tự động, rồi kết nối thẳng với nền tảng kia để generate video và ảnh cho mình, rồi trả lại về đây cho mình. Anh chỉ ra: điều đầu tiên dễ thấy là bằng giọng nói, anh đưa được cho nó nhiều nội dung hơn rất nhiều trong một thời gian ngắn hơn so với đánh máy (theo video đăng ngày 14/10/2026).

Tất nhiên sẽ có những trường hợp máy nghe sai. Ở đây, tên nền tảng anh muốn nhắc tới bị ghi sai trong ô nhập. Nhưng theo anh, tính đến video đăng ngày 14/10/2026 AI cũng đã rất thông minh: nếu nó nghi ngờ bạn gõ sai hay nói sai điều gì, thường nó sẽ hỏi lại. Một điều nữa: khi nói ra, cách diễn đạt có thể không quá gãy gọn, không hoàn hảo. Thế nhưng nó vẫn đủ ý, và các model AI lúc đó theo anh đã thừa đủ thông minh để hiểu ý bạn là gì.

Từ trải nghiệm của mình, anh thấy khi nói chuyện với AI, anh nói ra được nhiều thứ hơn, suy nghĩ được nhiều hướng hơn, và phần nào giúp anh sáng tạo hơn, vì anh không phải vừa đánh máy vừa chỉnh từng dòng, từ từ từng chút một mỗi khi gõ sai. Và khi anh gửi prompt kể cả với lỗi chính tả như vậy, Claude vẫn hiểu ngay. Trên màn hình, nó trả lời rằng nó nghĩ cái tên bị ghi sai kia chính là một nền tảng chạy các model tạo ảnh và video (màn hình liệt kê các model như Kling, Veo, Seedance, Flux), rằng nó sẽ làm theo hướng đó, rồi bắt đầu tìm trên web tài liệu API của nền tảng ấy (demo trong video đăng ngày 14/10/2026).

Tóm lại, theo Nhật Anh: khi nói chuyện với AI như anh vừa làm, chúng ta tiết kiệm được thời gian hơn, và cung cấp được cho nó nhiều thông tin, nhiều ngữ cảnh hơn. Đó mới là mấu chốt để ra được một kết quả tốt. Trang của bài này cũng nêu cùng ý: khi gõ, ai cũng hay viết thật ngắn cho đỡ mỏi tay, và Claude phải tự đoán phần còn lại; khi nói, bạn tự nhiên kể đủ bối cảnh, giống như đang giao việc cho một đồng nghiệp ngồi bên cạnh; và bạn không cần nói gọn gàng, nói lộn xộn, ngập ngừng hay lẫn tiếng Anh vào tiếng Việt thì Claude vẫn hiểu (theo video đăng ngày 14/10/2026).

## 6. Bài 4: Đưa ví dụ thật thay vì mô tả

Bài học thứ tư: hãy đưa ra ví dụ thật để Claude tham khảo, thay vì chỉ mô tả cho nó. Theo Nhật Anh, điều này đặc biệt đúng với những tác vụ mà kết quả mang tính trực quan. Tại sao? Tính từ thì mỗi người hiểu một kiểu. Hiện đại là như thế nào, nổi bật là như thế nào, hay sang là như thế nào? Định nghĩa của bạn về các tính từ đó so với của Claude có thể rất khác nhau (theo video đăng ngày 14/10/2026).

Một điều rất đơn giản nhưng vô cùng hiệu quả bạn có thể làm khi nói chuyện với Claude là tìm cho nó những ví dụ sát với kết quả bạn mong muốn. Ví dụ đó có thể đến từ chính những output mà bạn tự làm ra, công ty bạn làm ra, hoặc tham khảo online. Trang trên màn hình ghi thêm: cách này dùng được cho hình ảnh, văn bản (một bài viết bạn thích) và cả trang web; chưa có mẫu thì nhờ Claude đi tìm mẫu trước (theo video đăng ngày 14/10/2026).

Anh lấy ví dụ là thumbnail cho video đầu tiên trên kênh của anh. Bản đầu tiên có ý tưởng cũng ổn: phần hình ảnh dùng ảnh của anh, cùng một dòng chữ lớn. Ý tưởng thì ổn, nhưng phần thực thi không được đẹp lắm. Rồi anh tìm cho Claude một ví dụ, một thumbnail khác mà với anh là khá đẹp. Anh muốn thumbnail của mình giữ bối cảnh của mình nhưng có phong cách giống như vậy, và anh đưa thumbnail đó cho Claude làm ví dụ (theo video đăng ngày 14/10/2026).

![Mục Ví dụ của mình: thumbnail video đầu tiên, ba ảnh nối nhau bằng mũi tên: bản đầu, ảnh mẫu của một kênh khác, bản chốt; bên dưới là phần Làm thử và Lời nhắn mẫu](https://homus.dev/photos/mM0YzxgeyJQ-1210.jpg)

Mục "Ví dụ của mình: thumbnail video đầu tiên" có ba ảnh nối bằng mũi tên. Chú thích dưới từng ảnh ghi: "Bản đầu: mô tả bằng lời, 7 vòng vẫn chưa ưng"; "Ảnh mẫu mình gửi cho Claude (thumbnail của một kênh khác)"; "Bản chốt, 3 vòng sau khi có ảnh mẫu". Bên dưới là phần "Làm thử" hai bước và "Lời nhắn mẫu" (màn hình trong video đăng ngày 14/10/2026).

Kết quả là một thumbnail dùng khuôn mặt của anh, và bối cảnh rõ ràng là khác: thumbnail mẫu ban đầu nói về chủ đề "one person business", còn video của anh nói về Claude Code. Nhưng phong cách thì, như anh chỉ, rõ ràng nó đã dùng ví dụ kia làm nền, nên ra được kết quả như anh mong muốn (demo trong video đăng ngày 14/10/2026). Anh nêu hai điều: thứ nhất, kết quả giống ý anh hơn rất nhiều; thứ hai, nhanh hơn rất nhiều. Anh nói thay vì phải qua 10 lần góp ý, giờ anh chỉ mất 2 đến 3 lần góp ý. Chú thích trên màn hình thì ghi bản đầu là 7 vòng vẫn chưa ưng, và bản chốt là 3 vòng sau khi có ảnh mẫu.

Theo anh, điều này áp dụng được cho bất cứ tác vụ nào, trong bất cứ ngành nghề nào mà bạn dùng AI và dùng Claude Code. Ví dụ một format báo cáo nhất định mà sếp bạn yêu cầu, hay một trang web bạn thấy đẹp và muốn có cấu trúc, phong cách như vậy: hãy đưa ví dụ đó cho Claude Code và bảo nó cố gắng làm ra kết quả giống phong cách này. Phần "Làm thử" trên màn hình gồm hai bước: chọn một mẫu bạn thích (ảnh, bài viết hay trang web), rồi gửi kèm lời nhắn mẫu, nói rõ phần nào giữ, phần nào đổi. Lời nhắn mẫu (theo video đăng ngày 14/10/2026):

```
Đây là [ảnh, đoạn văn, hoặc trang web] mẫu mà mình thích. Hãy chỉ ra 3 đến 5 điểm làm nên cái hay của mẫu này, rồi làm [sản phẩm của mình] theo đúng những điểm đó. Giữ nguyên: [phần cần giữ]. Thay đổi: [phần cần đổi].
```

## 7. Bài 5: Để Claude phỏng vấn bạn

Theo Nhật Anh, bài học tiếp theo không chỉ giúp bạn làm việc với Claude hiệu quả hơn, mà có thể giúp chính bạn có suy nghĩ mạch lạc và rõ ràng hơn: để Claude phỏng vấn mình. Khi anh có những dự án lớn muốn thực hiện, hay những câu hỏi lớn, ví dụ khi cần lên chiến lược cho startup của mình, anh muốn dùng Claude để giúp anh suy nghĩ về những câu hỏi, những quyết định đó. Lúc ấy anh cũng không biết mình cần nói với Claude điều gì, cần nó làm gì. Anh muốn nó trở thành một thinking partner, như một người co-founder của mình (theo video đăng ngày 14/10/2026).

Điều anh hay làm là dùng một skill tên grill-me. Skill này giúp Claude phỏng vấn anh, gợi mở cho anh qua các câu hỏi, để anh tìm được định hướng, tìm được chiến lược mà sau đó anh sẽ cùng thực thi với Claude (theo video đăng ngày 14/10/2026). Trên màn hình, trang bài 5 tóm tắt skill grill-me làm ba việc: mỗi lần một câu hỏi, kèm câu trả lời Claude đề xuất để bạn chỉ cần đồng ý hoặc sửa; ghi ngay vào file sau mỗi câu, nên không bị mất gì nếu cuộc trò chuyện dài hay bị ngắt; cuối buổi tóm tắt các quyết định và những việc còn bỏ ngỏ. Phần "Ví dụ của mình" cho thấy một file phỏng vấn mẫu, với các mục như "Câu 11 · Kênh nói tiếng gì?" gồm dòng "Đề xuất" và dòng "Đã chốt". Prompt mẫu đi kèm:

```
/grill-me Mình đang cần quyết định [quyết định]. Hãy phỏng vấn mình bằng tiếng Việt, mỗi lần một câu, kèm câu trả lời bạn đề xuất, và ghi từng câu trả lời vào file.
```

Anh lấy ví dụ luôn. Sau khi đã có skill grill-me trên máy, anh tìm skill đó trong ô nhập bằng cách gõ `/gri`. Một khung mô tả hiện ra, và anh đọc phần định nghĩa: "Interview the user relentlessly about a plan, design, or topic", kèm phần còn lại nói rằng mọi câu trả lời được ghi vào một file brainstorm để không mất gì, và skill dùng khi người dùng nói "grill me" hoặc muốn được phỏng vấn (màn hình trong video đăng ngày 14/10/2026). Sau đó anh đưa cho nó bối cảnh của dự án.

Và anh thực hành nói chuyện với Claude luôn, bằng giọng nói: mình muốn tạo một kênh YouTube mới để chia sẻ về quá trình, những câu chuyện cũng như những bài học mình rút ra được trong quá trình bỏ công việc đi làm văn phòng để ra làm freelance, cũng như tự mở công ty startup của mình trong 2 năm vừa qua; hãy đưa ra cho mình các câu hỏi để giúp mình làm rõ hướng đi này hơn (theo video đăng ngày 14/10/2026).

Sau khi chạy một lúc, Claude quay lại với câu hỏi đầu tiên: "Vì sao bạn muốn làm kênh này, và thành công của kênh sau 12 tháng trông như thế nào với bạn?". Nó còn đưa ra vài ví dụ để anh suy nghĩ: kiếm thêm khách hoặc uy tín cho công ty startup, tự kiếm tiền từ YouTube, xây thương hiệu cá nhân, hoặc lưu lại hành trình (demo trong video đăng ngày 14/10/2026).

![Claude Code hỏi Q1: Vì sao bạn muốn làm kênh này và thành công sau 12 tháng trông như thế nào, kèm bốn gợi ý; ô nhập bên dưới đang hiện câu trả lời Nhật Anh nói bằng giọng](https://homus.dev/photos/mM0YzxgeyJQ-1523.jpg)

Câu hỏi đầu tiên của skill grill-me, demo trong video đăng ngày 14/10/2026: Claude báo nó lưu ghi chép vào một file trong thư mục `brainstorms/` và sẽ cập nhật sau mỗi câu trả lời, rồi hỏi Q1 kèm bốn gợi ý và dặn đó chỉ là gợi ý, không phải đáp án. Ô nhập phía dưới đang hiện dần câu trả lời Nhật Anh nói bằng giọng.

Anh trả lời: mục đích của anh khi làm kênh này, thứ nhất, là để lưu lại hành trình cá nhân và chia sẻ những bài học, những sai lầm anh đã mắc phải, để những người khác nếu cũng đi, hay muốn đi theo con đường đó có thể rút kinh nghiệm mà không mắc phải những điều đó nữa. Ngoài ra anh cũng muốn luyện tập việc nói chuyện trước camera như thế này để cải thiện khả năng communication của mình. Nói chung là một dự án cá nhân, không có mục đích thương mại.

Nhật Anh nhận xét: trong một thế giới hoàn hảo, bản thân anh cũng tự nghĩ ra được những câu hỏi này và ghi chép xuống. Thế nhưng đôi khi chưa chắc anh đã nghĩ ra được các câu hỏi đầy đủ và sâu như Claude. Bên cạnh các câu hỏi, nó còn đưa ra một số định hướng như vậy, khơi gợi suy nghĩ của anh, và anh thấy đó cũng là một điều hay (theo anh, video đăng ngày 14/10/2026). Trên màn hình, Claude báo đã ghi lại vào file: kênh là dự án cá nhân, không thương mại, với hai mục đích là lưu hành trình kèm bài học và luyện nói trước camera.

Câu hỏi thứ hai: "Hành trình 2 năm của bạn cụ thể là gì?", kèm vài điểm gợi ý như trước khi nghỉ, bạn làm ngành gì, vị trí gì, trong bao lâu. Anh trả lời: trước đây anh làm product manager ở Việt Nam, rồi quyết định nghỉ việc để ra làm freelance, xây dựng các AI agent cho doanh nghiệp vừa và nhỏ ở các thị trường như Mỹ, Úc và châu Âu, và hiện đang build một startup của riêng mình để mang các AI agent đó về Việt Nam. Claude lại ghi lại những thông tin này, và câu hỏi tiếp theo xoáy sâu hơn dựa trên câu trả lời của anh. Trên màn hình, câu thứ ba là "Những người khác mà bạn muốn giúp cụ thể là ai?", kèm vài nhóm người để cân nhắc (demo trong video đăng ngày 14/10/2026).

Anh nói gọi Claude là therapist thì hơi quá và cũng không đúng, nhưng nó giống như một consultant của riêng mình. Nó giúp anh đặt ra những câu hỏi cho chính bản thân, và qua việc phải suy nghĩ để đưa ra câu trả lời, suy nghĩ và định hướng của anh cũng rõ ràng hơn (theo video đăng ngày 14/10/2026).

Đến đây, Nhật Anh chốt lại phần đầu: những bài học vừa rồi chủ yếu tập trung vào việc làm sao để prompt và làm việc với Claude hiệu quả. Tiếp theo anh đi sâu hơn một chút vào những bài học về việc quản lý trí nhớ, context, cũng như token khi làm việc với Claude.

## 8. Bài 6: Luôn cập nhật CLAUDE.md

Bài học thứ 6: hãy luôn cố gắng cập nhật file `CLAUDE.md` của bạn. Nếu bạn chưa biết, Nhật Anh giải thích, `CLAUDE.md` có thể hiểu là bộ não của Claude. Mỗi khi Claude nói chuyện với bạn trong một cuộc hội thoại mới, một phiên mới, coi như nó chưa biết gì về bạn. Nhưng ở phía sau, Claude luôn đọc file này để nhớ lại những điều nó cần ghi nhớ (theo video đăng ngày 14/10/2026). Trang trên màn hình viết: `CLAUDE.md` là file Claude đọc đầu tiên ở mọi phiên; điều gì đã ghi vào đó thì bạn không phải nhắc lại nữa.

Vì vậy, việc cập nhật file này để Claude nhớ được nhiều hơn là rất quan trọng: không chỉ về việc bạn là ai, bạn làm việc gì, mà còn về việc bạn thích làm việc như thế nào, hay bạn có những personal preference ra sao. Một quy tắc đơn giản anh hay dùng: nếu phải nhắc Claude một điều từ 2 đến 3 lần trở lên, anh sẽ bảo nó ghi thông tin mới đó vào `CLAUDE.md`, để không phải nhắc đi nhắc lại yêu cầu này nữa (theo video đăng ngày 14/10/2026).

Có lẽ trước đây bạn cũng từng gặp trường hợp này: có một phiên làm việc rất tốt với AI nói chung hay với Claude, nhưng 2 đến 3 ngày sau quay lại làm lại việc đó, bạn lại phải nhắc đúng những thứ đã nhắc. Theo anh, nếu cập nhật `CLAUDE.md` với những thông tin đó để nó luôn đầy đủ, Claude sẽ nhớ thông tin của bạn hơn và nhớ kết quả bạn muốn tốt hơn (video đăng ngày 14/10/2026).

Ví dụ của anh: trước đây khi làm website cho startup, Claude có một thói quen là cứ mỗi khi chỉnh sửa gì đó, nó lại đưa ngay lên phiên bản live, phiên bản production mà tất cả mọi người đều nhìn thấy được. Anh phải nhắc nó vài lần là đừng đưa thay đổi này lên vội, cứ để từ từ đã, có thể anh muốn review tất cả các thay đổi cùng một lúc. Dần dần anh biến điều đó thành một quy tắc trong file `CLAUDE.md`: trước khi đưa bất cứ thay đổi gì lên trang web, nó phải hỏi anh trước đã (theo video đăng ngày 14/10/2026).

![Sơ đồ Nhắc 2 lần thì ghi vào CLAUDE.md: Lần 1 Đừng đưa lên vội, Lần 2 Đã dặn đừng đưa lên, CLAUDE.md có dòng Hỏi trước khi đưa lên, áp dụng cho Phiên 2, 3, 4; Mỗi tuần Claude đề xuất 3 quy tắc mới, nút Duyệt; bên dưới là lời nhắn mẫu](https://homus.dev/photos/mM0YzxgeyJQ-1838.jpg)

Bài #6 trên màn hình, video đăng ngày 14/10/2026: lần 1 bạn nhắc trong chat "Đừng đưa lên vội", lần 2 "Đã dặn đừng đưa lên", và điều đã dặn hai lần thành dòng "Hỏi trước khi đưa lên" trong `CLAUDE.md`, áp dụng cho các phiên 2, 3, 4. Ô dưới cùng: mỗi tuần Claude đề xuất 3 quy tắc mới từ những lần bạn nhắc, kèm nút "Duyệt". Cột trái là mục lục 16 bài.

Anh chia sẻ một prompt anh đưa vào chính file `CLAUDE.md`: từ giờ, mỗi khi mình phải nhắc bạn một điều từ lần thứ hai trở đi, hãy đề xuất một dòng để thêm vào `CLAUDE.md`, và chỉ thêm khi mình đồng ý. Prompt trên màn hình:

```
Từ giờ, mỗi khi mình phải nhắc bạn một điều lần thứ hai, hãy đề xuất một dòng để thêm vào CLAUDE.md, và chỉ thêm khi mình đồng ý.
```

Vế cuối, "chỉ thêm khi mình đồng ý", theo anh cũng rất quan trọng. Có thể có những thứ bạn nhắc lại nhưng chưa chắc bạn đã muốn thêm vào bộ nhớ chính này của Claude. Việc Claude luôn xác nhận và hỏi bạn là một điều quan trọng, và đó là lý do anh để vế này ở đây (theo video đăng ngày 14/10/2026).

## 9. Bài 7: Đừng để CLAUDE.md quá dài

Tuy nhiên, một nhược điểm của việc thêm quá nhiều quy tắc vào `CLAUDE.md` là khi file trở nên quá dài, nó ảnh hưởng tới khả năng Claude nhớ lại những điều bạn cần nó ghi nhớ, nhất là những điều quan trọng (theo Nhật Anh, video đăng ngày 14/10/2026). Anh nói cũng dễ hiểu thôi, vì trí nhớ của Claude cũng tương tự trí nhớ của chúng ta. Nếu bắt mình nhớ một dòng thôi, "hôm nay tôi đi học", thì mình nhớ rất dễ. Nhưng nếu bắt mình học thuộc lòng cả một đoạn văn, cả một bài thơ, cả một cái sớ dài dằng dặc thế này, thì chắc chắn sẽ khó nhớ hơn. `CLAUDE.md` cũng như vậy.

Bài học thứ 7 vì vậy là: đừng để `CLAUDE.md` trở nên quá dài, mà hãy dùng nó như một mục lục. Mục lục này gồm, thứ nhất, những quy tắc quan trọng nhất mà Claude luôn cần biết trong mỗi phiên làm việc: ví dụ bối cảnh làm việc của bạn là gì, vị trí của bạn, ngành nghề của bạn, cùng các quy tắc quan trọng khác. Sau đó, khi đi vào chi tiết, nhất là khi bạn có nhiều dự án, nhiều công việc, hãy chỉ cho nó: nếu có tác vụ liên quan tới dự án A thì vào file A hay thư mục A; nếu cần làm tác vụ liên quan tới chủ đề B thì vào file này, folder này (theo video đăng ngày 14/10/2026).

Nhật Anh coi `CLAUDE.md`, bên cạnh các quy tắc luôn cần, như một mục lục gồm các chỉ dẫn tới những file chi tiết, thư mục chi tiết, chỉ mở khi cần. Nó giống một tấm bản đồ mini để chỉ cho Claude biết khi nào cần lấy thông tin gì. Trang trên màn hình viết rằng ghi quy tắc vài tuần thì `CLAUDE.md` sẽ dài dần, rồi một ngày Claude lờ đi một quy tắc nằm ngay trong file, và thường không phải vì quy tắc viết chưa đủ mạnh mà vì file quá dài. Hình minh hoạ "`CLAUDE.md` là mục lục" có một yêu cầu báo giá cho khách: `CLAUDE.md` chia hai phần "Quy tắc luôn cần" và "Chi tiết: mở khi cần", và Claude chỉ mở thư mục của dự án đó cùng file `giong-van.md`, còn `noi-luu-file.md` thì để yên. Nếu bạn dùng Claude mà thấy nó liên tục quên những điều đã dặn, anh nói, có thể đây là lý do (video đăng ngày 14/10/2026).

Cách Nhật Anh dùng `CLAUDE.md` như một mục lục: phần đầu là quy tắc lúc nào cũng cần, phần sau chỉ đường tới file và thư mục chi tiết để Claude chỉ mở khi cần, và file được giữ ngắn quanh mốc 50 dòng (theo video đăng ngày 14/10/2026).

Anh đưa ra vài cách để dọn dẹp lại file `CLAUDE.md`. Cách thứ nhất là lệnh `/doctor`: theo anh đây là một lệnh Anthropic cung cấp để Claude kiểm tra lại các cài đặt, và nó có thể đề xuất rút gọn file `CLAUDE.md` (theo video đăng ngày 14/10/2026). Phần "Làm thử" trên màn hình ghi: gõ `/doctor`, Claude kiểm tra cài đặt và có thể đề xuất chỗ cắt bớt trong `CLAUDE.md`. Cách thứ hai là dùng một prompt cụ thể hơn: bảo nó đọc `CLAUDE.md` của bạn, đề xuất những phần nên chuyển ra file riêng, để file chính chỉ còn những quy tắc lúc nào cũng cần, và chỉ chỉnh sửa khi bạn đồng ý:

```
Đọc CLAUDE.md của mình. Đề xuất những phần nên chuyển ra file riêng (kèm tên file), để file chính chỉ còn những quy tắc lúc nào cũng cần, cùng một dòng chỉ đường tới từng file. Chỉ sửa khi mình đồng ý.
```

Một điều nữa anh học được từ những người có kinh nghiệm dùng Claude Code hơn: họ muốn file `CLAUDE.md` chỉ dài khoảng 50 dòng thôi. Anh bảo Claude Code của mình giữ file này luôn ngắn bằng cách thêm chính dòng sau vào `CLAUDE.md`: mỗi khi file đã dài quá 50 dòng thì hãy đề nghị anh rút gọn trước, báo cho anh là nó đang bắt đầu dài và gợi ý những điều có thể lược bỏ, để giữ `CLAUDE.md` luôn ngắn gọn và chỉ gồm những thông tin quan trọng nhất (cách làm của anh tính đến video đăng ngày 14/10/2026). Prompt trên màn hình:

```
Thêm vào CLAUDE.md quy tắc này: "Mỗi khi thêm gì vào file này, nếu file dài quá 50 dòng thì đề nghị mình rút gọn trước, và chỉ rút gọn khi mình đồng ý."
```

Trên màn hình còn có một `CLAUDE.md` dạng mục lục làm ví dụ, chia ba phần: "# Về mình" (founder hai công ty dịch vụ AI, trả lời ngắn, nêu kết luận trước); "# Quy tắc lúc nào cũng cần" (hỏi trước khi gửi bất cứ thứ gì cho khách hàng, file mới lưu đúng thư mục, file này dài quá 50 dòng thì đề nghị rút gọn); và "# Chi tiết: mở khi cần" với các dòng chỉ tới thư mục dự án, `context/giong-van.md` và `context/noi-luu-file.md`.

## 10. Bài 8: Nâng cấp trí nhớ bằng ba loại ghi nhớ

Khi nói tới trí nhớ hay memory của AI, Nhật Anh thừa nhận đây là một chủ đề thực sự rất phức tạp. Có rất nhiều level để nói về nó, có nhiều công trình nghiên cứu hoặc những setup được xây dựng ra chỉ để giải quyết bài toán trí nhớ cho AI một cách hiệu quả. Trong video này anh không đi quá sâu vào phần đó. Ở đây anh chỉ muốn chia sẻ một cách đơn giản để nâng cấp trí nhớ mặc định của Claude Code. Đó là bài học thứ 8 (theo video đăng ngày 14/10/2026).

Vừa rồi anh đã nói tới `CLAUDE.md`: đó là trí nhớ "tối thượng" của Claude Code, gồm những thông tin như bạn là ai, và các quy tắc rất quan trọng, ít khi thay đổi. Đấy là loại trí nhớ thứ nhất. Ở mức dưới đó là một thứ anh gọi là "quyển sổ ghi chép": những ghi chú mà trong quá trình làm việc với bạn, Claude học thêm về công việc, tính cách, bối cảnh của bạn, và thêm dần vào quyển sổ này. Bản thân trong `CLAUDE.md` cũng có thể có những phần mục lục chỉ tới các ghi chú bên ngoài, theo từng chủ đề cụ thể. Loại trí nhớ thứ ba là "giấy nhớ": những công việc đang dở, những bước tiếp theo trong các tác vụ bạn chưa làm xong, hay bạn giao cho Claude mà Claude chưa làm xong. Phần này có thể thay đổi mỗi ngày (theo video đăng ngày 14/10/2026).

![Hình 3 loại trí nhớ: Sổ tay quy định là CLAUDE.md, Sổ ghi chép là thư mục ghi-chu, Giấy nhớ là dang-lam.md](https://homus.dev/photos/mM0YzxgeyJQ-2243.jpg)

Bài #8 "Nâng cấp trí nhớ" trên màn hình, video đăng ngày 14/10/2026: mỗi phiên mới Claude bắt đầu từ con số 0, và thứ duy nhất nó "nhớ" được là những gì nằm trong file nó đọc lúc bắt đầu. Ba loại trí nhớ được vẽ như bàn làm việc của một đồng nghiệp mới: "Sổ tay quy định" là `CLAUDE.md` (bạn là ai, các quy tắc, ít khi đổi); "Sổ ghi chép" là thư mục `ghi-chu/` (Claude học thêm về việc của bạn, thêm dần); "Giấy nhớ" là `dang-lam.md` (việc đang dở, bước tiếp theo, đổi mỗi ngày).

Vậy thiết lập ba loại trí nhớ này thế nào cho hiệu quả? Anh chia sẻ một prompt. Ta bảo Claude: hãy giúp mình dựng bộ nhớ đơn giản cho thư mục này. Một, tạo thư mục ghi nhớ cho các ghi chú mà bạn, tức Claude Code, tự viết, mỗi ghi chú một file theo chủ đề. Hai, tạo file "đang làm" để ghi lại những việc còn dở. Ba, thêm vào `CLAUDE.md`: đầu mỗi phiên hãy đọc file đang làm và mục lục; khi mình sửa bạn và đưa ra quyết định thì hãy cập nhật ghi chú và file đang làm. Prompt đầy đủ trên màn hình (theo video đăng ngày 14/10/2026):

```
Hãy giúp mình dựng bộ nhớ đơn giản cho thư mục này: (1) tạo thư mục ghi-chu/ cho các ghi chú bạn tự viết, mỗi ghi chú một file, và một file ghi-chu/muc-luc.md liệt kê chúng, mỗi ghi chú một dòng; (2) tạo file dang-lam.md ghi những việc còn dở; (3) thêm vào CLAUDE.md: đầu mỗi phiên, đọc dang-lam.md và muc-luc.md; khi mình sửa bạn, khi mình ra một quyết định, hoặc khi xong một việc, hãy cập nhật ghi chú và dang-lam.md. Cho mình xem trước khi tạo.
```

Trên thực tế, một thư mục sau khi setup xong trông thế nào? Anh cho xem mục "Thư mục sau khi dựng xong": thư mục gốc có `CLAUDE.md` (sổ tay: bạn là ai, quy tắc), `dang-lam.md` (giấy nhớ: việc còn dở) và thư mục `ghi-chu/` (sổ ghi chép: Claude tự viết). Trong `ghi-chu/` có một file mục lục `muc-luc.md` cho biết thư mục đang có những ghi chú gì, ví dụ một file ghi chú về khách hàng, một file về những quyết định đã đưa ra. Phần "Thêm vào `CLAUDE.md`" có một mục "## Bộ nhớ" hai dòng: đầu mỗi phiên, đọc `dang-lam.md` và `ghi-chu/muc-luc.md`; khi mình sửa bạn, khi mình ra quyết định, hoặc khi xong một việc thì cập nhật ghi chú và `dang-lam.md`. Bên cạnh đó là file đang làm, tờ giấy nhớ ghi lại tất cả những tác vụ còn dở cần làm tiếp, và có thể thay đổi hằng ngày (theo video đăng ngày 14/10/2026).

Anh còn mở thư mục thiết lập memory của chính mình trong Finder. Vì làm bằng tiếng Anh nên các file ở đó đều bằng tiếng Anh. Có một mục chứa những việc đang làm, chính là phần "đang làm" anh vừa cho xem: những công việc anh cần xử lý. Anh có thêm một phần `diary`, nơi anh bảo Claude Code lưu lại tất cả các phiên làm việc, cả trên máy Mac của anh lẫn các thiết bị khác, để xem lại khi cần; trên màn hình, thư mục này có các file theo ngày, mỗi ngày một file cho máy Mac và một file cho VPS. Phần `notebook` là nơi lưu lại, ghi chú lại những thông tin dựa theo quá trình làm việc của anh với Claude; Claude tự động ghi vào đó để dùng cho các phiên sau, và bản thân anh cũng có thể xem lại, quản lý nó hiệu quả. Ở thư mục gốc có file `AGENTS.md` và file `CLAUDE.md`, chính là những file chủ quản lý tất cả phần dữ liệu này (theo cách anh thiết lập, video đăng ngày 14/10/2026).

Nhưng anh nhắc: phần trí nhớ này không phải thiết lập một lần là xong. Chúng ta cần luôn theo dõi xem trên thực tế trí nhớ này vận hành có tốt không, có tốt như mong đợi không, và nên có một routine để review và điều chỉnh lại những thứ đang được nhớ. Anh có thêm một prompt với mục đích dọn bộ nhớ mỗi tuần: bảo Claude đọc lại những file trong thư mục ghi chú và file đang làm, gộp những ghi chú trùng nhau, đánh dấu những ghi chú nào cũ hoặc không còn đúng, và chuyển những việc đã xong ra khỏi file đang làm (theo video đăng ngày 14/10/2026):

```
Dọn bộ nhớ giúp mình: đọc lại các file trong ghi-chu/ và dang-lam.md, gộp những ghi chú trùng nhau, đánh dấu ghi chú nào đã cũ hoặc không còn đúng, chuyển những việc đã xong ra khỏi dang-lam.md, và cập nhật muc-luc.md. Cho mình xem danh sách thay đổi trước, chỉ sửa khi mình đồng ý.
```

Khi chạy prompt này, theo anh, chỗ nào không chắc thì Claude sẽ hỏi bạn (video đăng ngày 14/10/2026). Đó cũng chính là cách bạn giám sát việc dọn dẹp trí nhớ của Claude, để những thông tin trong trí nhớ luôn được cập nhật chính xác nhất. Phần "Làm thử" trên màn hình gợi ý ba bước: gửi lời nhắn mẫu đầu tiên để Claude cho bạn xem trước rồi tạo cả 3 loại trí nhớ; mở một phiên mới và hỏi "Mình đang làm dở việc gì?" để kiểm tra; mỗi tuần một lần gửi lời nhắn thứ hai để dọn bộ nhớ.

## 11. Bài 9: Quản lý context window

Tiếp theo là một bài học về context. Nếu bạn chưa biết, mỗi phiên làm việc, mỗi session trong Claude Code có một thứ gọi là context window. Nhật Anh bảo hãy hiểu nó như một mặt bàn. Khi bắt đầu làm việc, mặt bàn trống. Nhưng khi bạn trao đổi thông tin với Claude, context window, cái mặt bàn này, càng ngày càng đầy lên. Và việc quản lý context window sao cho hiệu quả cũng rất quan trọng (theo video đăng ngày 14/10/2026).

Theo anh, các model AI càng về sau thì context window, tức lượng thông tin model nhớ được trong một phiên, càng lớn: tính đến video đăng ngày 14/10/2026, những model lúc đó thường lên tới tận một triệu token. Vì vậy chúng ta nghĩ Claude càng ngày càng nhớ được nhiều hơn. Nhưng thực tế, khi context càng ngày càng đầy, thậm chí chưa cần tới ngưỡng một triệu token, nó cũng đã khiến Claude khó tìm đúng những thông tin nằm trong đó, và vì thế ảnh hưởng tới performance và kết quả của Claude Code (theo video đăng ngày 14/10/2026).

Anh dẫn một nghiên cứu do chính Anthropic thực hiện, so sánh các model của Anthropic với các model khác của Google và OpenAI. Hiểu nôm na: trong một văn bản rất dài, họ giấu 8 thông tin quan trọng, rồi đưa văn bản cho các model AI tìm lại. Họ thấy khi context window ở mức thấp, khả năng AI tìm được 8 thông tin này là 93%, tức rất cao. Còn khi phiên làm việc dài hơn và context window có nhiều thông tin hơn, lên tới 1 triệu token, khả năng tìm được 8 thông tin quan trọng này chỉ còn 76%, giảm từ 93%. Tức là cứ 4 thông tin thì sót 1, sót khoảng 25%. Ở mức thấp, anh đọc là "256 token", còn bảng và hình trên màn hình ghi 256K token. Bảng gốc trên màn hình đặt Claude Opus 4.6 cạnh Claude Sonnet 4.5, Gemini 3 Pro, Gemini 3 Flash và GPT-5.2; nguồn ghi là system card của Claude Opus 4.6, phần 2.18 Long Context (số liệu do Anthropic công bố, như dẫn trong video đăng ngày 14/10/2026).

![Hình Đọc bảng trên cho dễ hiểu: 8 thông tin được giấu trong văn bản dài; 256K token 93%, 1 triệu token 76%, cứ 4 thì sót 1; thanh Context với mốc /autocompact; nguồn Anthropic system card Claude Opus 4.6](https://homus.dev/photos/mM0YzxgeyJQ-2707.jpg)

Mục "Đọc bảng trên cho dễ hiểu", màn hình trong video đăng ngày 14/10/2026: 8 chấm cam là 8 thông tin được giấu trong một văn bản dài; ở 256K token Claude Opus 4.6 tìm đúng 93%, ở 1 triệu token còn 76%, "cứ 4 thì sót 1". Thanh "Context" bên dưới có một vạch đánh dấu `/autocompact`, và các dòng chú thích gợi ý đặt `/autocompact` để Claude tóm tắt sớm hơn, trước khi chất lượng giảm.

Từ đó có thể thấy ảnh hưởng của context window lớn tới khả năng ghi nhớ và khả năng thực hiện của AI như thế nào, theo Nhật Anh. Trong ứng dụng Claude Code, để kiểm tra phiên làm việc đã dùng bao nhiêu token và context window còn bao nhiêu, anh bấm vào một biểu tượng nhỏ cạnh ô nhập. Context window của phiên này mới dùng hết 8% trên 1 triệu token (màn hình ghi 78.5k / 1M), và anh còn có thể bấm thêm vào để xem kỹ token được dùng cho những phần nào (demo trong video đăng ngày 14/10/2026).

Khi chạm ngưỡng 1 triệu token, theo anh, phiên làm việc sẽ không biến mất hay dừng lại. Claude Code sẽ tự động chạy một lệnh gọi là compact, tức tóm tắt 1 triệu token thuộc phiên làm việc này, để Claude Code tiếp tục làm việc với bạn trong cùng phiên đó (theo video đăng ngày 14/10/2026). Nhưng trên thực tế, nếu context window của một phiên đã đạt tới 1 triệu, thường chất lượng của phiên đó sẽ giảm đi một chút.

Vì vậy, việc đầu tiên bạn có thể làm là tự chạy lệnh `/compact`. Khi anh gõ lệnh này, phần mô tả trên màn hình ghi "Free up context by summarizing the conversation so far": giải phóng context bằng cách tự động tóm tắt cuộc trò chuyện từ đầu tới giờ. Đó là cách thứ nhất. Ngoài ra còn lệnh `/autocompact` (mô tả trên màn hình: "Configure the auto-compact window size"), cho phép đặt một ngưỡng context window: thay vì 1 triệu mà ta thấy quá cao, có thể đặt ở một con số thấp hơn để Claude tóm tắt những phiên làm việc, những cuộc hội thoại này sớm hơn, nhằm giữ chất lượng câu trả lời ổn định hơn (theo video đăng ngày 14/10/2026).

Một cách nữa để xử lý bài toán context window quá đầy là đơn giản bắt đầu một phiên làm việc mới. Anh bấm vào nút New, và mỗi phiên mới như vậy context window bằng 0. Trang trên màn hình vẽ lại chuyện dọn bàn bằng ba ô: "Bàn đầy 85%, dễ sót"; `/compact` đưa về "15%, gom, làm tiếp"; hoặc `/clear` về "0%, việc mới", với dòng chữ "Việc mới, bàn sạch" trên "mặt bàn của Claude" (màn hình trong video đăng ngày 14/10/2026).

## 12. Bài 10: Bàn giao session trước khi mở phiên mới

Tuy nhiên, khi bắt đầu phiên mới, làm sao để Claude nhớ được những ngữ cảnh nó đã có với chúng ta ở phiên trước? Phiên anh đang mở làm ví dụ chưa có quá nhiều nội dung, nhưng sẽ có những phiên làm việc với Claude Code kéo dài hàng tiếng đồng hồ và có rất, rất nhiều thông tin. Một việc chúng ta có thể làm là nhờ Claude Code bàn giao từ phiên làm việc này sang một phiên mới (theo video đăng ngày 14/10/2026).

Nhật Anh chia sẻ prompt anh hay dùng để bàn giao công việc giữa phiên hiện tại, khi context window đã đầy, với một phiên mới: hãy viết một lời nhắn bàn giao để mình dán vào phiên mới; những gì đã làm xong, những gì còn lại theo thứ tự; các file liên quan nằm ở đâu; những quyết định đã chốt kèm lý do; viết sao cho phiên mới đọc xong là làm tiếp được ngay; và đặt cả lời nhắn trong một khung để chép luôn. Prompt trên màn hình (theo video đăng ngày 14/10/2026):

```
Mình sắp mở phiên mới. Hãy viết một lời nhắn bàn giao để mình dán vào phiên mới: những gì đã xong, những gì còn lại theo thứ tự, các file liên quan nằm ở đâu, và các quyết định đã chốt kèm lý do. Viết sao cho phiên mới đọc xong là làm tiếp được ngay, và đặt cả lời nhắn trong một khung để mình chép một lần.
```

Anh chạy thử lệnh đó với chính phiên vừa rồi, phiên Claude đang phỏng vấn anh về kênh YouTube mới, và nó ra một kết quả trong một khung chữ dài. Đây là một prompt có thể lấy ra và đưa sang phiên mới. Prompt này mô tả bối cảnh: những gì đã xảy ra, các file đã được ghi chép, các câu hỏi nào đã xong, những quyết định đã chốt, những thứ khác chưa chốt và các công việc còn lại. Trên màn hình còn thấy những mục như "Flag đang mở" (những điều cần anh trả lời sau) và "Quy tắc làm việc (giữ nguyên từ phiên cũ)", ví dụ hỏi một câu mỗi lượt, ghi vào file sau mỗi câu trả lời, phạm vi chỉ là phỏng vấn và ghi chép; dòng cuối là "Bắt đầu bằng việc đọc file ghi chép, rồi hỏi lại Q3 cho mình" (demo trong video đăng ngày 14/10/2026).

Bàn giao session theo prompt của Nhật Anh: phiên cũ viết một lời nhắn đủ bốn phần, người dùng chép sang phiên mới có context trống để làm tiếp liền mạch (theo video đăng ngày 14/10/2026).

Khi đưa prompt này vào một phiên mới, theo Nhật Anh, Claude Code có thể tiếp tục công việc rất liền mạch, nhưng vẫn giảm được context window và giữ được chất lượng trả lời cao (video đăng ngày 14/10/2026). Trang trên màn hình gọi bài này là "Mở phiên mới, nhưng bàn giao trước", và so sánh với một đồng nghiệp bàn giao việc trước khi nghỉ phép: bạn chép, dán vào phiên mới, và làm tiếp ngay.

## 13. Bài 11: Lên kế hoạch bằng model lớn, làm bằng model nhỏ

Bài học tiếp theo là nên dùng model nào của Claude cho tác vụ nào. Nếu bạn chưa biết, theo Nhật Anh, tính đến video đăng ngày 14/10/2026 Anthropic có 3 model chính là Opus, Sonnet và Haiku. Để dễ hiểu: model càng to thì càng thông minh và khả năng càng cao, nhưng cũng chậm hơn và tốn usage của chúng ta hơn. Ngược lại, càng đi về phía Haiku thì độ thông minh càng thấp, nhưng lại nhanh hơn và tiết kiệm hơn.

Tuy nhiên trên thực tế, anh nói, chúng ta không cần chỉ dùng một model cho tất cả công việc. Thậm chí trong cùng một công việc, có thể dùng nhiều model khác nhau để tối ưu usage. Cách làm: lên plan, lên kế hoạch bằng model to, model xịn, ví dụ Opus; còn khi thực thi thì thực thi bằng model nhỏ. Tại sao? Theo anh, phần khó nhất của những công việc phức tạp là nghĩ thế nào cho đúng: chia bước thế nào, làm gì trước, làm gì sau, chỗ nào dễ bị sai. Những phần đó nên dùng model có khả năng nhất. Còn khi đã có các bước rõ ràng và đủ nhỏ, model nhỏ hơn hoàn toàn có thể thực thi tốt gần bằng model xịn nhất, mà lại nhanh hơn và rẻ hơn (nhận định của anh trong video đăng ngày 14/10/2026).

![Bài 11 Lên kế hoạch bằng model to, thực thi bằng model nhỏ: Phiên 1 Opus lên kế hoạch, file ke-hoach.md với bước 1 đến 4, Phiên 2 Sonnet làm theo; cảnh báo Đổi model giữa cuộc trò chuyện](https://homus.dev/photos/mM0YzxgeyJQ-3045.jpg)

Bài #11 trên màn hình, video đăng ngày 14/10/2026: "Hai phiên, một file kế hoạch". Phiên 1 dùng Opus để lên kế hoạch, ghi vào `ke-hoach.md` bốn bước đã đánh dấu; Phiên 2 dùng Sonnet để làm theo. Ô đỏ bên dưới cảnh báo "Đổi model giữa cuộc trò chuyện: Claude phải đọc lại từ đầu, tốn hơn", và đoạn "Vì sao" phía trên khuyên lưu kế hoạch thành file rồi mở phiên mới với model kia.

Khi hiện thực hoá ý này bằng prompt, nó có thể như sau: nhờ Claude lên một kế hoạch chi tiết cho công việc này, chia nhỏ các bước ra và ghi rõ làm gì, ở file nào, làm thế nào là xong; sau đó lưu kế hoạch vào một file để các phiên khác làm được. Prompt trên màn hình (theo video đăng ngày 14/10/2026):

```
Hãy lên kế hoạch chi tiết cho [việc], chia thành các bước nhỏ, mỗi bước ghi rõ làm gì, ở file nào, và thế nào là xong. Lưu vào [ke-hoach.md] để một phiên khác làm theo được.
```

Anh chạy lệnh này bằng Opus, và để nó ở chế độ Plan: anh chọn chế độ ở menu trong ô nhập. Bộ chọn model trên màn hình lúc đó liệt kê Opus 5.5, Sonnet 5.5, Haiku 5.5 cùng vài lựa chọn khác (app như trong video đăng ngày 14/10/2026). Sau khi đã có kế hoạch, ở một phiên khác, anh bảo Claude Code hãy đọc kế hoạch này và làm lần lượt từng bước. Và ở phiên mới này, anh chọn Sonnet, hoặc thậm chí chỉ Haiku. Prompt cho phiên thứ hai:

```
Đọc ke-hoach.md và làm lần lượt từng bước. Xong bước nào thì đánh dấu bước đó trong file, rồi mới sang bước tiếp theo.
```

## 14. Bài 12: Chia việc cho subagent dùng model nhỏ

Cách thứ hai để dùng nhiều model với độ thông minh khác nhau trong cùng một công việc: dùng model lớn để lên kế hoạch và quản lý công việc, còn model nhỏ hơn thì dùng cho subagent. Theo Nhật Anh, subagent hiểu đơn giản là những trợ lý của Claude Code: Claude Code giao việc cho những trợ lý này để làm những công việc thực thi nhỏ hơn (theo video đăng ngày 14/10/2026). Nguyên lý cũng tương tự việc lên kế hoạch rồi đưa phần thực thi cho model nhỏ hơn. Khác biệt chỉ đôi chút: khi giao việc lớn và đã lên kế hoạch xong, ta bảo Claude Code hãy chia những công việc nhỏ hơn này cho các subagent, và dùng một model cụ thể, ví dụ Haiku 5.5, cho các subagent đó. Làm như vậy, theo anh, sẽ tiết kiệm được rất nhiều usage.

Điều này càng hữu ích vì, như anh nói, chỉ mấy hôm trước khi quay, Anthropic mới ra mắt Haiku 5.5; trang trên màn hình ghi ngày ra mắt là 7/10/2026. Trước Haiku 5.5 là Haiku 4.5, theo anh đã ra mắt gần một năm, rất lâu rồi. Anh nói trước đây anh đánh giá model đó khá tệ so với các model nhỏ của các nhà cung cấp khác, cũng như so với chính các model to hơn của Anthropic. Nhưng với Haiku 5.5, theo anh đã có sự thay đổi rất rõ rệt cả về khả năng, tốc độ lẫn chi phí (đánh giá của anh trong video đăng ngày 14/10/2026).

Trên màn hình, trang bài #12 ghi: sub-agent là những trợ lý mà Claude cử đi làm một phần việc, thường là đọc tài liệu, tìm thông tin hay tóm tắt; mặc định chúng dùng cùng model với phiên chính (thường là model mạnh nhất), nên tốn hạn mức cho những việc không cần nhiều suy nghĩ. Trang dẫn rằng Anthropic gợi ý dùng Haiku 5.5 làm sub-agent cho Opus và Sonnet, rằng chi phí chạy thấp hơn bản Haiku trước khoảng 75% (theo Anthropic), và làm tốt hơn hẳn trên các bài kiểm tra. Hình "Ai làm việc gì" chia phiên chính dùng Opus (suy nghĩ, lên kế hoạch, ra quyết định, ghép kết quả lại) và sub-agent dùng Haiku 5.5 (đọc tài liệu dài, tìm thông tin, tóm tắt); bên dưới là biểu đồ OSWorld 2.1 "Haiku 5.5: điểm cao hơn, chi phí thấp hơn" (số liệu Anthropic công bố ngày 7/10/2026, như dẫn trong video).

Điều này đồng nghĩa, theo Nhật Anh, chiến lược dùng model lớn để lên kế hoạch và quản lý, rồi dùng các subagent nhỏ hơn để giao những công việc thực thi cụ thể, sẽ càng lợi hại trong thời gian tới (nhận định trong video đăng ngày 14/10/2026). Anh đưa một prompt mẫu để thử: khi giao việc gì đó cho Claude Code, hãy bảo nó tạo ra một subagent, ví dụ cho việc nghiên cứu, chuyên đọc tài liệu, tìm thông tin, tóm tắt ngắn gọn. Prompt trên màn hình:

```
Hãy tạo cho mình một sub-agent tên nghien-cuu trong thư mục agents cá nhân (~/.claude/agents/), dùng model haiku, chuyên đọc tài liệu, tìm thông tin, và tóm tắt ngắn gọn. Từ giờ, việc nào cần đọc hay tìm nhiều thì giao cho sub-agent này, còn bạn giữ phần suy nghĩ và quyết định.
```

Theo anh, đây là những việc không quá phức tạp, và một model như Haiku, nhất là Haiku 5.5, thừa sức làm được. Anh nói nó lại rẻ hơn gấp 10 lần, gấp mấy lần các model cao hơn. Bảng giá API trên màn hình (nguồn ghi "Introducing Claude Haiku 5.5", Anthropic, 7/10/2026) cho mỗi triệu token: Haiku 5.5 có input $0.10 / $0.50 (prompt tới 100k / trên 100k) và output $0.50 / $2.50; Haiku 4.5 là $1.00 và $5.00; Sonnet 5.5 là $2.00 và $10.00. Chú thích dưới bảng nói thêm rằng với gói Pro hay Max bạn không trả tiền theo token, nhưng sub-agent dùng Haiku 5.5 sẽ tốn ít hạn mức hơn (theo màn hình trong video đăng ngày 14/10/2026). "Thế thì tội gì mà chúng ta không tận dụng", anh nói.

Cách chia việc ở bài 12: model lớn giữ phần suy nghĩ và quản lý, các subagent dùng Haiku 5.5 làm phần đọc, tìm và tóm tắt (theo video đăng ngày 14/10/2026).

## 15. Bài 13: Giao việc bằng /goal

Tiếp theo là một trong những command Nhật Anh thích nhất và dùng nhiều nhất trong Claude Code (tính đến video đăng ngày 14/10/2026): `/goal`. Theo anh, `/goal` là lệnh cho phép đặt ra cho Claude Code một mục tiêu, và Claude Code sẽ tự động làm tất cả những gì cần làm, chỉ dừng lại khi đã đạt được mục tiêu đó. Chúng ta đặt mục tiêu càng rõ ràng, nói cho nó càng rõ thế nào là xong, thế nào là đạt, thì nó làm càng tốt. Thậm chí không cần chia ra từng bước nhỏ, chỉ cần đưa mục tiêu thôi.

Khi gõ `/goal` trong ô nhập, anh chỉ cho thấy phần mô tả rất đơn giản: "Set a goal, keep working until the condition is met", tức đưa ra mục tiêu rồi nó làm đi làm lại cho tới khi xong (app trong video đăng ngày 14/10/2026). Ví dụ anh nêu: mục tiêu là làm website cho một tiệm bánh, và nó phải sẵn sàng go live. Nó sẽ đưa ra tất cả các điều kiện thế nào là go live (các link phải chạy, hiển thị đúng trên điện thoại...), rồi tự động rà soát: làm bước nào thì rà soát bước đó, cho tới khi đạt được tất cả các điều kiện của công việc, đạt được kết quả thì thôi.

![Bài 13 Giao việc kèm điều kiện hoàn thành /goal: /goal Website tiệm bánh sẵn sàng go live, bốn điều kiện và ba lượt: lượt 1 đạt 1/4, lượt 2 đạt 3/4, lượt 3 đạt 4/4 thì dừng](https://homus.dev/photos/mM0YzxgeyJQ-3403.jpg)

Bài #13 trên màn hình, video đăng ngày 14/10/2026: `/goal Website tiệm bánh sẵn sàng go live` với bốn điều kiện (đủ 4 trang, mọi link đều chạy, hiện đúng trên điện thoại, agent soát: hết lỗi). Bên phải là ba lượt: "Lượt 1 · đạt 1/4, Chưa đạt", "Lượt 2 · đạt 3/4, Chưa đạt", "Lượt 3 · đạt 4/4, Đạt: dừng". Đoạn "Vì sao" phía trên ghi rằng sau mỗi lượt, một model nhỏ khác đọc điều kiện và cuộc trò chuyện để chấm.

Theo Nhật Anh, `/goal` là một ví dụ điển hình cho việc AI agent tính đến video đăng ngày 14/10/2026 có thể hoạt động hiệu quả và tự động như thế nào. Trước đây chúng ta luôn giao việc cho AI, sau đó phải kiểm tra xem nó đã làm xong bước A, bước B, bước C chưa. Còn bây giờ ta chỉ đưa cho nó một công việc, và nó liên tục làm những bước cần làm cho tới khi hoàn thành công việc thì thôi. Nói cách khác, nó có một vòng lặp phản hồi tự động, và chỉ dừng khi làm xong nhiệm vụ. Trên màn hình lúc này, một hình vòng tròn tên "Lặp lại cho tới khi xong" vẽ đúng vòng lặp đó: bạn giao một mục tiêu, Claude đi qua các bước nhận việc, đọc, làm, kiểm tra, rồi mới báo cáo hoặc hỏi lại bạn.

Mấu chốt để lệnh `/goal` hoạt động và cho kết quả tốt, anh nói, là viết điều kiện cho rõ: các điều kiện phải đủ cụ thể. Anh đưa một prompt ví dụ cách dùng lệnh này: build một website, sẵn sàng go live, và go live nghĩa là gì; thêm một số chi tiết muốn nó lưu ý khi kiểm thử, khi đánh giá kết quả; sau mỗi lượt thì cho xem trong chat những điều kiện nào đã đạt, kèm bằng chứng; và dừng sau 30 lượt. Prompt trên màn hình (theo video đăng ngày 14/10/2026):

```
/goal Website cho tiệm bánh trong thư mục này sẵn sàng go live: có đủ 4 trang (trang chủ, menu, giới thiệu, liên hệ), mọi link và nút đều bấm được, hiển thị đúng trên điện thoại, và một sub-agent soát lỗi đọc lại toàn bộ mà không tìm ra lỗi nghiêm trọng nào. Sau mỗi lượt, cho mình xem trong chat điều kiện nào đã đạt, kèm bằng chứng. Dừng sau 30 lượt.
```

Phần "Viết điều kiện cho tốt" trên màn hình có bốn ý: cụ thể, kiểm tra được ("mọi link và nút đều bấm được", chứ không phải "làm cho đẹp"); bắt Claude đưa ra bằng chứng ngay trong chat, vì model chấm không tự mở file; thêm giới hạn "dừng sau 30 lượt"; và muốn Claude tự làm mà không hỏi từng bước thì chuyển sang chế độ Auto trước. Bảng "Lệnh" bên dưới liệt kê `/goal <điều kiện>` để Claude làm tiếp tới khi đạt điều kiện, `/goal` để xem goal đang chạy (số lượt, lượng token, lý do của lần chấm gần nhất) và `/goal clear` để dừng goal (theo màn hình trong video đăng ngày 14/10/2026).

## 16. Bài 14: Tự động kiểm tra kết quả

Khi đã có thể giao mục tiêu và để Claude Code tự làm việc để đạt mục tiêu đó, Nhật Anh nói, việc kiểm tra kết quả cuối cùng lại càng trở nên quan trọng. Hãy hình dung: AI ngày càng thông minh, làm được ngày càng nhiều việc, và làm những việc đó một cách tự động, không cần chúng ta hướng dẫn cầm tay chỉ việc như trước nữa (theo nhận định của anh trong video đăng ngày 14/10/2026). Vậy việc quan trọng hơn sẽ dần chuyển từ xây dựng, từ thực thi, sang kiểm tra kết quả. Làm sao để kiểm tra kết quả của AI một cách hiệu quả? Anh chia thành 4 cấp độ.

Đầu tiên, chúng ta tự đọc những gì Claude viết trong tin nhắn; hoặc thứ hai, chủ động hỏi nó đã xong chưa. Cấp thứ 3 là dùng một lệnh như `/goal` vừa rồi. Theo anh, khi Anthropic tạo ra lệnh này, họ đã lập trình sẵn để Claude Code tự động có những bước kiểm tra. Tuy nhiên, sự kiểm tra này vẫn là một agent tự kiểm tra chính nó, coi như tự làm bài xong rồi tự chấm bài của mình (theo video đăng ngày 14/10/2026). Cấp thứ 4, cao hơn việc dùng `/goal`, là có một agent khác: ta tạo ra một agent khác với nhiệm vụ kiểm tra xem công việc mà agent kia làm đã ổn chưa, có cần chỉnh sửa gì không.

![Hình 4 nấc eval dạng bậc thang: Nấc 1 Tự kiểm tra trong lời nhắn, Nấc 2 Hỏi lại xong chưa, Nấc 3 /goal, Nấc 4 Agent soát lỗi](https://homus.dev/photos/mM0YzxgeyJQ-3643.jpg)

Mục "4 nấc eval" của bài #14, màn hình trong video đăng ngày 14/10/2026: bốn bậc thang tăng dần, "Nấc 1: Tự kiểm tra trong lời nhắn", "Nấc 2: Hỏi lại 'xong chưa?'", "Nấc 3: `/goal`" và "Nấc 4: Agent soát lỗi" tô cam. Dòng phía trên ghi hằng ngày thì nấc 1 và 2 là đủ, nấc 3 là `/goal`. Đoạn văn phía trên giải thích eval là viết tắt của evaluation, nghĩa là đánh giá.

Anh đưa một prompt ví dụ: bảo Claude Code dùng một subagent chưa tham gia công việc này để soát lại kết quả theo mục tiêu và tiêu chí; báo lại những lỗi làm sai và ảnh hưởng tới mục tiêu, cũng như những góp ý khác. Theo anh, đây là một cách rất hay để Claude Code có thể tự, một cách độc lập, dùng một agent khác kiểm tra công việc chính nó làm, nhưng sát sao hơn vì có một agent khác thực hiện việc kiểm thử (video đăng ngày 14/10/2026). Trên màn hình có hai lời nhắn mẫu cho bài này, một cho nấc tự kiểm tra và một cho agent thứ hai:

```
Trước khi báo xong, hãy kiểm tra lại kết quả theo [tiêu chí], liệt kê những gì bạn đã kiểm tra, và những chỗ bạn chưa kiểm tra được.
```

```
Dùng một sub-agent chưa tham gia làm việc này để soát lại [kết quả] theo [mục tiêu và tiêu chí]. Chỉ báo những lỗi làm sai yêu cầu hoặc ảnh hưởng tới mục tiêu; những góp ý khác thì ghi riêng là tuỳ chọn.
```

Tuy nhiên, anh có vài lưu ý khi dùng agent thứ hai này. Thứ nhất, chỉ nên dùng nó cho những việc rất quan trọng và phức tạp, vì dùng thêm một agent nữa thì sẽ tốn thời gian và chi phí để chạy agent chuyên kiểm thử đó. Thứ hai, phải đảm bảo agent soát lỗi không tham gia vào công việc ban đầu, nếu không thì nó lại tự chấm bài của chính nó. Thứ ba, nên bảo nó chỉ bắt lỗi liên quan tới kết quả, tới mục tiêu cuối cùng thôi. Còn nếu chỉ nói "tìm lỗi" chung chung, theo anh nó sẽ luôn tìm ra được một thứ để chê, và bạn sửa thì có lẽ phải rất lâu mới xong (theo video đăng ngày 14/10/2026). Mục "Khi dùng agent thứ hai" trên màn hình ghi đúng ba ý này: chỉ dùng cho việc phức tạp, vì với việc nhỏ chi phí soát lỗi lớn hơn lợi ích; agent soát lỗi không tham gia làm việc đó; chỉ bắt lỗi ảnh hưởng tới mục tiêu.

## 17. Bài 15: Đưa Claude Code lên VPS

Hai bài học cuối, theo Nhật Anh, liên quan một chút tới hạ tầng và đòi hỏi một chút khả năng kỹ thuật. Anh không đi quá sâu vào việc thiết lập những phần này trong video.

Bài học số 15 là đưa Claude Code lên một máy chủ trên mây để nó luôn chạy 24/7, thay vì chỉ chạy được khi máy của mình còn đang bật. Theo anh, mặc định Claude Code chỉ chạy khi máy của bạn đang bật; nếu bạn đóng máy xuống thì nó sẽ không chạy nữa (theo video đăng ngày 14/10/2026). Vì vậy nếu đã dùng Claude Code một thời gian, nhất là cho những công việc phức tạp, chắc bạn đã gặp cảnh mang máy đi mà vẫn phải để nó hé hé một chút, không đóng hẳn được, vì nó vẫn đang chạy và bạn cần nó chạy xong.

Giải pháp là đưa Claude Code lên một server khác, một máy khác. Một phương án là VPS, một máy chủ có thể thuê được từ một nhà cung cấp hosting. Khi đưa Claude Code lên đó, Claude Code có thể chạy 24/7: bạn có thể đóng máy, tắt máy đi, và Claude Code vẫn chạy cả ngày lẫn đêm (theo video đăng ngày 14/10/2026). Trang trên màn hình mô tả VPS là một máy chủ thuê theo tháng, luôn bật: gập laptop thì Claude vẫn làm, bạn giao việc dài rồi đi ra ngoài, nhắn việc và nhận kết quả ngay trên điện thoại. Hình minh hoạ có một laptop đã gập, khối "VPS · Claude Code · 24/7" ở giữa, và một chiếc điện thoại mở Telegram gửi "Làm bản tin tuần này" rồi nhận lại "Đã xong".

Thiết lập Nhật Anh mô tả ở bài 15: Claude Code chạy liên tục trên một VPS thuê ngoài, còn anh giao việc và kiểm tra kết quả qua Telegram trên điện thoại (theo video đăng ngày 14/10/2026).

Thường khi thiết lập như vậy, chúng ta không dùng máy tính nữa, nên cần một chỗ để vẫn giao nhiệm vụ cho Claude, đưa ra những việc nó cần làm và kiểm tra chất lượng công việc. Cách anh chọn là thiết lập qua Telegram, một ứng dụng nhắn tin thôi, nhưng theo anh rất tiện trong việc kết nối với các hệ thống AI. Mỗi khi phải ra ngoài, không có bàn làm việc nữa mà vẫn còn việc muốn giao cho Claude Code làm trong lúc mình đi làm việc khác, ví dụ trong lúc đi tập thể dục, anh sẽ bảo Claude Code: đây có công việc này, chạy nó trên VPS đi, rồi báo lại kết quả cho mình qua Telegram. Giao việc xong như vậy coi như xong, anh đóng máy, đi làm việc khác. Claude Code vẫn tiếp tục chạy tác vụ đó trên máy VPS, và khi nào xong thì báo lại kết quả. Anh dùng điện thoại, bật Telegram lên để kiểm tra lại công việc của nó (cách làm của anh tính đến video đăng ngày 14/10/2026).

Anh mở Telegram của mình cho xem. Anh đặt tên con Claude Code của mình trên Telegram là Kai cho tiện, rồi nói chuyện với nó. Ví dụ hôm trước anh đang ở trên đường nhưng muốn nó nghiên cứu thêm một số ý tưởng thumbnail cho video YouTube của mình, rồi bảo nó làm các phiên bản khác nhau để anh xem. Trong lúc ở ngoài, không có máy tính nhưng vẫn dùng được điện thoại, anh đưa cho nó một công việc, nó làm, xong rồi đưa lại kết quả. Anh đánh giá kết quả đó, nếu cần sửa thì lại bảo nó, và cứ giao việc đi đi lại lại trên đó. Thậm chí anh còn giao việc bằng giọng nói qua điện thoại, và theo anh nó sẽ tự nghe, tự hiểu và tự làm những công việc đó (demo trong video đăng ngày 14/10/2026). Trên màn hình, cuộc trò chuyện với Kai có các ảnh thumbnail nháp và những tin nhắn báo đã lưu, đã commit các bản.

Ngoài việc giao việc khi không dùng máy tính, một ứng dụng khác là: buổi tối có một việc mà mình biết sẽ tốn rất nhiều thời gian để Claude Code chạy, nhưng mình đã lên kế hoạch và đã giao việc cho nó xong xuôi, thì có thể cứ để đó và bảo nó chạy qua đêm, vì máy VPS này always on, luôn được bật 24/7. Trước khi đi ngủ, giao việc cho Claude Code; sáng hôm sau kiểm tra kết quả và làm việc tiếp. Theo anh, cách này tiết kiệm thời gian hơn rất nhiều (video đăng ngày 14/10/2026).

Nếu muốn tự thử, anh gợi ý đưa cho Claude Code một lệnh tương tự như thế này, nói chung là mô tả cho nó việc bạn muốn làm: muốn đưa Claude Code lên chạy 24/7 trên một VPS, rồi bảo nó hướng dẫn cách thiết lập từng bước một. Đây cũng là cách anh đã làm và đã làm được. "Nếu muốn bạn có thể thử, đó cũng là một thử nghiệm rất là hay", anh nói. Prompt trên màn hình (theo video đăng ngày 14/10/2026):

```
Mình muốn chạy Claude Code 24/7 trên một VPS để giao việc từ điện thoại. Hãy hướng dẫn mình từng bước, mỗi lần một bước, chờ mình làm xong rồi mới sang bước sau: chọn và thuê một VPS Linux (ít nhất 4 GB RAM), kết nối vào VPS, cài Claude Code và đăng nhập, chạy Claude Code trong tmux để không bị tắt khi mình ngắt kết nối, rồi bật Remote Control để mình dùng từ app Claude trên điện thoại. Giải thích từng lệnh trước khi mình chạy, và nhắc mình những quyền không nên cấp cho Claude trên VPS.
```

Bảng "Lệnh" cạnh prompt này trên màn hình liệt kê `/remote-control` (hoặc `/rc`) để xem và nhắn tiếp trong phiên đang mở từ app Claude trên điện thoại (theo màn hình trong video đăng ngày 14/10/2026).

## 18. Bài 16: Lưu dữ liệu trên GitHub, và bài học cuối cùng

Khi dùng Claude Code qua nhiều máy chủ, nhiều device, nhiều thiết bị như vậy, chúng ta sẽ cần một cách nào đó để lưu giữ và đồng bộ hoá thông tin, dữ liệu của mình. Mục đích là mỗi khi dùng Claude Code, dù qua laptop, qua VPS hay qua điện thoại, thông tin đều đã được cập nhật và đồng bộ với nhau, để Claude Code dù ở đâu cũng luôn có bối cảnh, context và thông tin đầy đủ nhất. Cách Nhật Anh đang làm (tính đến video đăng ngày 14/10/2026) là lưu "bộ não" Claude Code của mình trên GitHub.

GitHub, hiểu đơn giản, là một nền tảng cho phép lưu trữ dữ liệu, theo lời anh là miễn phí (video đăng ngày 14/10/2026). Bên cạnh việc giúp Claude Code có thông tin và dữ liệu đầy đủ nhất dù ở đâu, việc này còn một lợi ích khác. Ví dụ trong tương lai chúng ta không dùng Claude nữa, muốn thử Codex chẳng hạn, hay muốn dùng các hệ thống AI khác, các model mã nguồn mở của Trung Quốc, hay những hệ thống agent như OpenClaw hay Hermes. Khi đó chúng ta vẫn giữ được bộ não của mình, không bị phụ thuộc vào Anthropic, không chỉ tồn tại trên máy chủ của Anthropic, mà được sao lưu trên repo GitHub cá nhân. Repo đó luôn là bản gốc và luôn riêng tư.

"Một bộ não, nhiều nơi dùng" như hình trong bài #16: bộ não gồm `AGENTS.md`, thư mục ghi chú và skills, nằm trên GitHub làm bản gốc riêng tư, đồng bộ với laptop và máy chủ, và các công cụ như Claude Code, Codex, Cursor đều đọc được `AGENTS.md` (theo màn hình trong video đăng ngày 14/10/2026).

Vì vậy, theo Nhật Anh, ta có thể mang bộ não này lắp vào những harness khác nhau, những bộ khung AI khác nhau: có thể của Anthropic, có thể là Claude, nhưng cũng có thể là OpenAI, Google hay các platform, các công cụ, các harness khác. Bởi trong thời buổi các model AI tiến bộ, thay đổi và phát triển nhanh như vậy, anh cho rằng chúng ta không nên bó buộc bản thân vào bất cứ nhà cung cấp nào cả. Ta nên thiết lập hệ thống AI của mình sao cho nó đa năng, có thể hoạt động với bất cứ model nào hay bất cứ harness nào ngoài kia, miễn là hệ thống đó phù hợp nhất, tốt nhất cho công việc, cho tác vụ, cho bối cảnh của chúng ta (quan điểm của anh trong video đăng ngày 14/10/2026).

Trang bài #16 trên màn hình liệt kê bốn ý: bộ não là một thư mục toàn file chữ (hướng dẫn, ghi chú, skill); một bản gốc trên GitHub, riêng tư, có lịch sử mọi thay đổi, lỡ sai thì quay lại được; laptop và VPS tự đồng bộ với bản gốc; đổi sang công cụ AI khác thì nhờ `AGENTS.md`, công cụ mới vẫn đọc được, không phải bắt đầu lại. Mục "Dùng được với cả AI khác" xếp các biểu tượng theo nhóm: các công ty lớn (Claude của Anthropic, đánh dấu "Video này", Codex của OpenAI, Gemini của Google, Grok của xAI), mã nguồn mở (DeepSeek, Kimi của Moonshot AI, Qwen của Alibaba), và agent tự cài (OpenClaw, Hermes của Nous Research) (theo màn hình trong video đăng ngày 14/10/2026).

Vừa rồi là 16 bài học Nhật Anh đúc kết sau 1.000 giờ dùng Claude Code. Bài học nhỏ cuối cùng anh muốn chia sẻ: hãy thử những thứ chúng ta học được. Chúng ta chỉ thực sự học và thực sự hiểu khi tự làm, khi tự áp dụng những gì đã học vào bối cảnh thực tế của chính mình. Theo anh, đó là cách để thực sự tiến bộ trong khả năng dùng AI của bản thân. Trang cuối trên màn hình, "Trước khi đi: tự làm thử", vẽ một vòng nhỏ lặp đi lặp lại: chọn một tip hợp với việc của bạn, làm thật với việc thật, kẹt chỗ nào thì hỏi Claude, thành thói quen rồi thêm tip mới (theo video đăng ngày 14/10/2026).

Anh cảm ơn người xem đã theo dõi.

## Nguồn và liên kết

- Tên gốc: 16 Bài Học Sau 1000 Giờ Sử Dụng Claude
- Sự kiện: [YouTube](https://homus.dev/events/youtube)
- Video gốc: [https://www.youtube.com/watch?v=mM0YzxgeyJQ](https://www.youtube.com/watch?v=mM0YzxgeyJQ)

- Kênh YouTube Nhat Anh AI (Nhật Anh): [youtube.com/channel/UCA_COBb6hjOWBYGRUBHwy6g](https://www.youtube.com/channel/UCA_COBb6hjOWBYGRUBHwy6g)

- Claude Code Docs, "Keep Claude working toward a goal" (lệnh `/goal`; đọc ngày 25/10/2026): [code.claude.com/docs/en/goal](https://code.claude.com/docs/en/goal)

- Claude Code Docs, "Create custom subagents" (đọc ngày 25/10/2026): [code.claude.com/docs/en/sub-agents](https://code.claude.com/docs/en/sub-agents)

- Claude Code Docs, memory và `CLAUDE.md` (đọc ngày 25/10/2026): [code.claude.com/docs/en/memory](https://code.claude.com/docs/en/memory)

- Claude Code Docs, cấu hình model (đọc ngày 25/10/2026): [code.claude.com/docs/en/model-config](https://code.claude.com/docs/en/model-config)

- Claude Code Docs, Remote Control (đọc ngày 25/10/2026): [code.claude.com/docs/en/remote-control](https://code.claude.com/docs/en/remote-control)

- Claude Code Docs, app Claude Code trên desktop (đọc ngày 25/10/2026): [code.claude.com/docs/en/desktop](https://code.claude.com/docs/en/desktop)

- Anthropic, "Introducing Claude Haiku 5.5" (đăng ngày 7/10/2026, có bảng giá Haiku 5.5, Haiku 4.5, Sonnet 5.5; đọc ngày 25/10/2026): [anthropic.com/claude-haiku-5-5](https://www.anthropic.com/claude-haiku-5-5)

- Anthropic, system card Claude Opus 4.6, mục 2.18 Long Context (OpenAI MRCR v2; đọc ngày 25/10/2026): [anthropic.com/claude-opus-4-6-system-card](https://www.anthropic.com/claude-opus-4-6-system-card)

Nguồn: https://homus.dev/talks/16-bai-hoc-sau-1000-gio-su-dung-claude · cập nhật 2026-10-25