Context engineering cho lãnh đạo: setup AI như tuyển một senior hire

1. Hai nhóm người dùng AI

Brett Jansen mở đầu bằng một quan sát của chị (video đăng ngày 26/10/2026): khi nói tới AI, chị thấy có hai nhóm người.

Nhóm thứ nhất yêu AI. Theo mô tả của Brett trong video đăng ngày 26/10/2026, họ bị cuốn hẳn vào nó, rất hào hứng, đặt cược tất cả và dùng nó mỗi ngày. Một số người trong nhóm này dùng sai cách, nhưng họ vẫn dán câu hỏi vào và nhận được output rất tốt. Có người còn tự build dashboard của riêng mình. Có điều, theo Brett, những người này có lẽ đang tin công nghệ hơi quá mức một chút, vì họ háo hức muốn đẩy bớt việc khỏi bàn mình, và họ biết AI có khả năng làm điều đó.

Nhóm thứ hai thì không muốn dính dáng gì tới AI. Brett mô tả họ là những người gieo rắc nỗi sợ về AI. Họ không biết cách dùng nó. Họ lo cho công việc của mình. Họ lo về tác động tới biến đổi khí hậu. Và họ thường nghĩ AI là thứ không tốt, vì họ đã thấy những poster, đồ họa, video hay email làm bằng AI trông rất tệ. Theo Brett (video đăng ngày 26/10/2026), lúc đó có rất nhiều ví dụ trên mạng xã hội, hay ngay trong thế giới kinh doanh, về chuyện AI bị dùng sai cách và kết quả trông rất tệ. Những người này chưa hiểu giá trị thật sự, có ý nghĩa của AI, vì họ chưa từng thực sự thấy "tốt" trông như thế nào, và AI có thể làm được gì cho họ và cho doanh nghiệp của họ.

2. Nhóm thứ ba: những người làm context engineering

Điều mà cả hai nhóm đều không thấy, theo Brett (video đăng ngày 26/10/2026), là kết quả phụ thuộc nhiều tới mức nào vào thứ công cụ đã được cung cấp trước khi bạn bắt đầu gõ prompt vào đó.

Rồi có một nhóm thứ ba, nhỏ hơn, Brett ước chừng chỉ khoảng một phần trăm (ước tính của chị trong video đăng ngày 26/10/2026). Họ đã học được thứ gọi là context engineering. Họ không tin output một cách mù quáng. Họ cũng không gạt bỏ nó. Họ nắn chỉnh nó và tiếp tục làm việc với nó. Họ setup công cụ ngay từ đầu theo đúng cách bạn onboard bất kỳ một senior hire nào (một nhân sự cấp cao mới vào).

Họ review những gì AI tạo ra. Theo Brett (video đăng ngày 26/10/2026), họ nhận được những sản phẩm nghe y hệt như chính họ viết, và họ đã huấn luyện nó để mang lại lợi ích có ý nghĩa cho doanh nghiệp.

Trong video này, Brett nói chị sẽ chỉ cách để bạn trở thành một phần của nhóm đó. Bạn không cần viết code. Bạn cũng không cần mỗi lần setup đều phải hoàn hảo, vì chị sẽ chỉ một kỹ thuật gọi là reverse prompting. Theo Brett (video đăng ngày 26/10/2026), kỹ thuật này làm cho việc setup dễ hơn rất nhiều, được chọn lọc và rất "may đo" theo việc bạn làm, việc công ty bạn làm, và cách bạn thích vận hành, làm việc trong môi trường của mình.

3. Prompt chỉ là phần nhỏ nhất, context mới là tất cả

Theo Brett (video đăng ngày 26/10/2026), phần lớn người học AI tập trung vào prompt, tức câu hỏi mà bạn gõ vào. Prompt chắc chắn có quan trọng, nhưng theo chị nó là phần nhỏ nhất trong những thứ thực sự định hình toàn bộ câu trả lời. Context là tất cả khi nói tới AI.

Brett cho rằng đó là một điều mà những người hoài nghi AI không hiểu. Theo lời chị trong video đăng ngày 26/10/2026: nếu bạn mở bất kỳ công cụ nào, Claude, ChatGPT hay bất cứ thứ gì, mà chưa setup công cụ theo cách tạo ra output tốt nhất cho bạn, tức là chưa dựng phần knowledge base về context, thì theo đúng cách nó vận hành, nó sẽ kéo vào mọi thông tin nó đã được huấn luyện, trên đủ mọi phân khúc thị trường, trên nhiều mảng công nghệ. Nó có thể nắm rất nhiều thông tin, nhưng nó sẽ tự lấp chỗ trống nếu bạn không nói cụ thể bạn đang muốn đạt được điều gì. "Context là tất cả", Brett nói chị sẽ còn nhắc lại câu đó suốt video.

Context ấy, theo Brett (video đăng ngày 26/10/2026), bao gồm: bạn là ai, sản phẩm làm ra là cho ai, "tốt" trông như thế nào, điều gì nằm ngoài giới hạn, và nguồn tài liệu mà AI nên dựa vào mỗi lần. Context engineering là việc thiết kế có chủ đích toàn bộ thông tin đó trước khi bạn hỏi nó bất cứ điều gì.

4. Onboard AI như onboard một senior hire

Brett đề nghị (video đăng ngày 26/10/2026) bạn hình dung mình đang onboard một senior hire, chẳng hạn một VP. Bạn sẽ không gửi cho họ một email vào ngày đầu tiên rằng: "Này, làm board deck cho công ty rồi trình bày cho tôi trước thứ Sáu nhé." Bạn sẽ đưa cho họ chiến lược. Bạn sẽ dẫn họ đi qua tệp khách hàng hiện có. Bạn sẽ dẫn họ đi qua các tiêu chuẩn, best practice, KPI của công ty, và những quyết định mà tổ chức đã đưa ra rồi.

Theo Brett (video đăng ngày 26/10/2026), AI vận hành y hệt như vậy. Một model không có context sẽ lùi về mức trung bình của mọi thứ nó từng đọc, mà thứ nó đã đọc thì rất nhiều, hàng triệu dòng thông tin. Chính cái mức trung bình đó là lý do output sẽ có cảm giác cực kỳ chung chung nếu bạn không dành thời gian dựng knowledge base về context, đặc biệt là khi setup project đầu tiên của mình, phần mà chị sẽ nói tiếp ngay sau đây.

5. Vì sao việc setup project quan trọng

Vì sao setup project lại quan trọng? Theo Brett (video đăng ngày 26/10/2026), lúc đó mọi công cụ AI lớn đều có một chỗ cho chỉ dẫn cố định (standing instructions) và file. Trong Claude, đó là Projects. Trong ChatGPT, đó cũng là Projects. Gemini và vài công cụ khác, Perplexity chẳng hạn, cũng có thứ y hệt. Tên gọi khác nhau, nhưng ý tưởng về cơ bản là một.

Theo Brett (video đăng ngày 26/10/2026), bất cứ thứ gì bạn đặt vào không gian đó sẽ đi theo vào mọi cuộc hội thoại diễn ra trong project. Chị nhắc người xem nhớ điều đó, vì đây là chỗ context engineering thật sự đem lại lợi ích nếu bạn đang bắt đầu với AI. Trang trợ giúp của Claude (đọc ngày 28/10/2026) cũng mô tả Projects là những workspace riêng có lịch sử chat và knowledge base của riêng nó, nơi bạn upload tài liệu và cung cấp context.

Điểm thứ nhất, theo Brett (video đăng ngày 26/10/2026): nếu bỏ qua bước setup, bạn sẽ phải giải thích lại doanh nghiệp của mình mỗi lần, và nhiều khả năng bạn sẽ thấy mình phải vật lộn với AI để nó đưa ra câu trả lời bạn cần, vì chất lượng sẽ phụ thuộc rất nhiều vào những gì bạn đưa vào "cơ sở dữ liệu context" đó. Nếu setup đúng, mọi cuộc hội thoại sẽ bắt đầu từ cùng một mức nền (baseline). Với một người lãnh đạo, theo chị, mức nền đó cho bạn sự nhất quán và quyền kiểm soát.

Team của bạn làm việc theo cùng một bộ tiêu chuẩn, dù bạn có mặt trong phòng hay không. Theo Brett (video đăng ngày 26/10/2026), điều này trở nên cực kỳ quan trọng khi bạn mở rộng các công cụ này ra cả một doanh nghiệp lớn (enterprise).

6. Sáu phần của một project được dựng tốt

Theo Brett (video đăng ngày 26/10/2026), một project được dựng tốt có sáu phần rất cụ thể. Chị trình bày từng gạch đầu dòng một và mời người xem ghi lại.

1. Role and purpose (vai trò và mục đích): AI đang đóng vai gì, và project tồn tại để tạo ra cái gì (theo Brett, video đăng ngày 26/10/2026).
2. Audience (người đọc): sản phẩm làm ra là cho ai, và người đọc thật sự quan tâm điều gì (theo Brett, video đăng ngày 26/10/2026).
3. What settled (điều đã chốt): các quyết định, định vị (positioning), thuật ngữ, và bất cứ điều gì không nên mở lại để bàn, vì bạn đã quyết rồi và không muốn AI tranh luận qua lại với bạn về nó (theo Brett, video đăng ngày 26/10/2026).
4. Standards and rules (tiêu chuẩn và quy tắc): giọng văn, định dạng, những gì cần tránh. Theo Brett (video đăng ngày 26/10/2026), đây là dịp để bạn nói những điều như hạn chế số dấu gạch dài (em dash), hay không muốn một kiểu cấu trúc câu nhất định, tức là bạn setup nó để nó nghe giống bạn.
5. Reference material (tài liệu tham chiếu): những tài liệu mà AI nên dựa vào để làm việc, và chỉ những tài liệu đó nếu đó là điều bạn muốn (theo Brett, video đăng ngày 26/10/2026).
6. What is not settled (điều chưa chốt): các câu hỏi còn mở, kèm chỉ dẫn yêu cầu AI đánh dấu chỗ trống thay vì đoán (theo Brett, video đăng ngày 26/10/2026).

Ở phần thứ tư, Brett gợi ý thêm (video đăng ngày 26/10/2026): nếu bạn chưa từng cho AI một cơ hội để "nhân hóa" giọng văn, một cách hay là cho nó đọc email của bạn, vì theo chị nó sẽ bắt đầu học cách bạn giao tiếp và bắt đầu tái tạo đúng phong cách giao tiếp đó.

7. Chưa vội giao cho agent, và vì sao phần thứ sáu quan trọng

Khi setup một project mới, Brett kể chị thường ghi thẳng ở cuối phần chỉ dẫn một đoạn như sau (lời chị trong video đăng ngày 26/10/2026):

Do not make assumptions. If you run into anything that requires additional feedback, ask me for that feedback before you move forward.

Brett nói tiếp (video đăng ngày 26/10/2026): một khi project và nhịp làm việc của nó đã chạy trơn tru, và chị thấy có thể giao cho một agent bắt đầu làm việc thay mình, thì việc đó vẫn cần thời gian. Theo chị, đó là một bước nhảy mà người ta hay bỏ sót. Họ setup project, thấy chỉ dẫn của mình đã ổn, thấy đã đưa đủ thông tin vào "cơ sở dữ liệu context", rồi cứ thế cắm nó vào một agent và chờ nó chạy trơn tru. Brett nói có thể rồi chúng ta sẽ tới được đó, có lẽ sớm hơn tất cả chúng ta muốn tin. Nhưng theo chị, quan trọng là phải thử nó có lẽ trong vài tuần trước khi giao cho một agent đi làm việc đó mà không có bạn.

Quay lại phần thứ sáu: theo Brett (video đăng ngày 26/10/2026), đây thật sự là một trong những phần quan trọng nhất mà người ta bỏ sót. Nếu bạn không nói cho AI biết điều gì vẫn chưa được quyết, nó sẽ bắt đầu lấp chỗ trống bằng thứ mà nó cho là hợp lý (plausible). Chị lấy ví dụ: nếu bạn đang làm một board deck, một phỏng đoán nghe hợp lý sẽ gây hại cho bạn nhiều hơn là cứ để trống slide đó làm placeholder. Và theo chị, đó là điều AI có thể làm nếu bạn không setup đúng.

8. Reverse prompting: để AI phỏng vấn bạn

Tiếp theo là reverse prompt engineering. Theo Brett (video đăng ngày 26/10/2026), đây thật sự là một rào cản thật với nhiều người dùng không có nền tảng kỹ thuật. Chị muốn chỉ cách để AI phỏng vấn bạn, nhằm rút được context tốt nhất ra khỏi đầu bạn. Bạn hiểu doanh nghiệp của mình hơn bất kỳ ai, nhưng bạn không biết model cần nghe điều gì.

Brett hình dung người xem có thể sẽ ngồi trước một màn hình trống và nói: "Brett, tôi biết là tôi cần tạo ra những chỉ dẫn project thật đầy đủ, nhưng tôi không thật sự biết bắt đầu từ đâu." Theo chị (video đăng ngày 26/10/2026), reverse prompting sẽ giải quyết chuyện đó. Thay vì tự viết ra bộ chỉ dẫn hoàn hảo, chị kể có những khách hàng nói với chị rằng họ đã mất chừng một tiếng để viết chỉ dẫn và không biết có lặp lại được như thế mỗi lần hay không. Thay vào đó, hãy để AI phỏng vấn bạn.

Brett nói bạn là người có thẩm quyền về doanh nghiệp của mình, và về cơ bản bạn sẽ dẫn dắt để AI biết phải hỏi bạn những gì. Ghép hai thứ đó lại, theo chị (video đăng ngày 26/10/2026), bạn sẽ có bộ chỉ dẫn project tốt nhất mà bạn từng thấy.

Kỹ thuật thứ nhất là the interview (cuộc phỏng vấn). Brett kể chị thường gõ vào như sau (lời chị trong video đăng ngày 26/10/2026):

I'm setting up a project to help me with this goal. Before you write anything, ask me the question you need answered to do this well. Ask one at a time. When you have enough, draft the project instructions for my review.

9. Ba kỹ thuật: interview, capture và gap check

Kỹ thuật thứ hai là the capture (ghi lại). Brett dùng nó sau một cuộc trò chuyện đã diễn ra rất tốt. Chị kể (video đăng ngày 26/10/2026) hầu hết khách hàng của chị đều biết chị chủ yếu dùng hai công cụ để chuyển các cuộc gọi thành văn bản, là Granola hoặc Wispr Flow, và gần đây chị nghiêng nhiều hơn về Wispr Flow. Cá nhân chị không thích việc quay video khi đang gọi với khách hàng, nhưng chị lại muốn có bản văn bản của cuộc gọi, vì theo chị nó giúp chị học được rất nhiều về chính doanh nghiệp của mình, về những gì khách hàng cần, và chị có thể dùng nó để tự coach bản thân với tư cách CEO, để trở thành một người lãnh đạo tốt hơn.

Vì thế, Brett thường lấy các cuộc gọi khách hàng trong một tuần, gồm discovery call, sales call, các buổi pitch và nhiều loại khác, rồi gõ vào như sau (lời chị trong video đăng ngày 26/10/2026):

Based on these conversations, write the instructions I should save so I can handle what good looks like the same every single time.

Điều chị đang muốn nói với AI, theo lời Brett, là: đây là một vài cuộc gọi mà chị thấy mình không thật sự hiện diện (present), chị đã hỏi những câu rất hay, và rốt cuộc vẫn mất deal. Rồi đây là "tốt" trông như thế nào: chị dẫn AI đi qua một buổi sales pitch tốt, hay một discovery call tốt đã dẫn tới một proposal. Chị đang dạy AI cái gì là tệ và cái gì là tốt. Nhờ vậy, theo Brett (video đăng ngày 26/10/2026), từ đó về sau AI có thể chỉ ra những chỗ chị có thể làm tốt hơn, và thật sự đóng vai business coach, chief of staff, chief marketing officer của chị, hay bất kỳ vai nào chị muốn nó đóng.

Kỹ thuật thứ ba là the gap check (kiểm tra chỗ trống). Câu Brett đọc ra trong video đăng ngày 26/10/2026:

What information should change your answer and list what you're assuming?

Brett nói kỹ thuật này tinh tế hơn một chút, vì đây là điều chị không nhân nhượng: chị yêu cầu mọi khách hàng của mình review output họ nhận được từ AI. Và theo lời chị trong video đăng ngày 26/10/2026, nếu chị bắt gặp bất kỳ ai, một contractor, bất kỳ ai làm việc cho chị liên quan tới một khách hàng, đang dùng AI và gửi đi một thứ rõ ràng là chưa đọc, rõ ràng là chưa tự mình kiểm tra, chị sẽ không chỉ nói thẳng ra với người đó: mỗi người có hai lần cảnh cáo, sau đó sẽ không còn làm việc cùng công ty của chị nữa. Lý do, theo Brett, là khẩu hiệu cho toàn bộ doanh nghiệp của chị là "human-led growth for the AI era" (tăng trưởng do con người dẫn dắt cho thời đại AI).

10. Vì sao con người vẫn phải review

Brett nói chị cảm thấy cực kỳ chắc chắn (video đăng ngày 26/10/2026) rằng trong thời đại này, ở đúng thời điểm này của công nghệ, chúng ta phải có sự giám sát của con người.

Chị tự hỏi: liệu chị có thấy một thế giới mà con người sẽ giám sát cả một team agent không? Brett trả lời là chắc chắn có. Nhưng theo chị (video đăng ngày 26/10/2026), chúng ta vẫn phải có sự can thiệp của con người: người review, dùng kỹ năng tư duy phản biện cùng trí tuệ cảm xúc, để chắc rằng chúng ta đang nói đúng điều, có ý nghĩa, vào đúng thời điểm, với đúng nhịp cảm xúc. "Vì vậy bạn phải đọc chúng. Phải đọc thôi", Brett nói.

Còn AI, trong kịch bản gap check này, theo Brett (video đăng ngày 26/10/2026) sẽ hỏi bạn các câu hỏi, và bạn sẽ là người chịu trách nhiệm về các câu trả lời.

11. Demo: prompt "Act as a chief marketing officer"

Brett chuyển sang (demo trong video đăng ngày 26/10/2026) cho xem reverse prompting thật sự trông như thế nào, và build một thứ hữu ích trong quá trình đó. Chị giả định mình là CEO của một công ty, mà chị đúng là CEO thật, nhưng ở đây sẽ là một công ty giả, để cho thấy mọi chuyện trông thế nào nếu bạn là CEO và quyết định mình cần trợ giúp về marketing.

Theo Brett (video đăng ngày 26/10/2026), thường khi bắt đầu làm việc với khách hàng, chị sẽ nói: "Này, cho tôi xem một prompt điển hình của anh chị trông thế nào nếu tôi giao cho anh chị một việc." Và đây là những gì họ đưa chị:

Act as a chief marketing officer. Create a 30-day marketing plan to help me generate more leads and grow my business.

Brett gõ prompt đó vào Claude và cho nó chạy (demo trong video đăng ngày 26/10/2026). Chị đoán trước là nó có lẽ sẽ đưa ra một kế hoạch marketing khá hợp lý, có tổ chức, vì tài khoản Claude của chị đã có khá nhiều context dựng sẵn ở phía sau, và có thể sẽ có sẵn vài gợi ý LinkedIn được kéo vào, các chiến dịch email, gợi ý content và nhiều thứ khác. Nếu bạn mới làm quen với AI, bạn có thể nhìn kết quả và nghĩ "chà, cái này hay thật". Nhưng Brett muốn bạn cân nhắc xem, chỉ dựa trên prompt vừa rồi, Claude thật sự biết gì về doanh nghiệp của chị: theo chị, hoàn toàn không biết gì cả.

Theo Brett (video đăng ngày 26/10/2026), nó không thật sự biết khách hàng của chị là ai. Nó không biết chị bán gì. Nó không biết biên lợi nhuận hay mục tiêu biên lợi nhuận của chị. Nó không hiểu chị đã thử và kiểm chứng những kênh marketing nào. Và nó thậm chí còn không biết ngân sách marketing của chị là bao nhiêu. Những thứ đó, theo chị, sẽ rất quan trọng nếu bạn thật sự đang xây một kế hoạch marketing chắc chắn.

Brett nói (video đăng ngày 26/10/2026) nó sẽ đưa ra một kế hoạch, và kế hoạch đó sẽ trông ổn. Nhưng về mặt thực thi, về mặt thật sự có tính chiến lược theo đúng những gì doanh nghiệp của chị cần, thì theo chị nó thật ra không tốt cho việc đó. Chị thấy rất nhiều người liên tục mắc sai lầm này: họ nghĩ output trông chuyên nghiệp, trông có vẻ vững về chiến lược, rồi lại thắc mắc vì sao nó không mang lại kết quả. Vì vậy chị sẽ tiếp cận theo một cách khác, nhưng trước hết chị muốn người xem thấy output trông ra sao, vì theo chị nó cũng làm khá tốt việc đưa ra một output.

Như đã nói, Brett nhắc lại rằng chị đã làm khá nhiều context engineering khi mới setup tài khoản Claude cho công ty mình, nên nó có chút context về việc công ty làm, dịch vụ cung cấp và đối tượng làm việc cùng; vì thế kết quả có lẽ đã tốt hơn những gì bạn sẽ nhận được. Nhưng theo nhận xét của chị về kết quả (demo trong video đăng ngày 26/10/2026), nó không đưa ra một kế hoạch thực thi đầy đủ, chắc chắn; về cơ bản nó đưa ra một bản executive brief: mục tiêu là gì, vài chỉ tiêu 30 ngày rất chung chung dựa trên con số không về thông tin, chẳng hạn về những gì công ty đã làm trước đây. Nó có hiểu khá tốt, dù không quá sâu, về đối tượng mà công ty đang nói chuyện cùng. Nó đưa ra một câu tagline, một conversion offer, và một channel plan cho thấy mỗi kênh sẽ đóng vai trò gì, nên đăng bài nhiều tới mức nào. Rồi nó có một kế hoạch theo từng tuần.

Brett đánh giá (demo trong video đăng ngày 26/10/2026) kết quả này ổn, và với phần lớn mọi người thì nó đủ dùng. Nhưng thay vì bảo AI giả vờ như nó biết về công ty rồi tự lấp chỗ trống, chị sẽ cho nó phỏng vấn mình và tự build kế hoạch onboarding của chính nó, như thể nó là một chief marketing officer thật của chị. Hãy nghĩ xem bạn sẽ làm gì nếu tuyển một chief marketing officer thật: bạn sẽ dành thời gian giải thích hiện trạng doanh nghiệp, thành công trông như thế nào, họ sẽ chịu trách nhiệm về những gì. Đó chính là điều chị làm ở phần tiếp theo, nơi reverse prompting được đưa vào.

12. Prompt phỏng vấn cho một marketing hire

Brett báo trước (demo trong video đăng ngày 26/10/2026) đây sẽ là một prompt rất, rất dài, và chị giữ nó trên màn hình để người xem có thể chụp lại, vì chị muốn bạn thấy cách chị bố cục chúng. Trong ví dụ này, chị giả định mình sở hữu một công ty tên Harborpoint Operations, một công ty tư vấn B2B hư cấu, giúp các doanh nghiệp dịch vụ trong vùng cải thiện quy trình vận hành.

Brett dùng Claude (demo trong video đăng ngày 26/10/2026) và nói rằng nó đang được tuyển vào làm một marketing hire mới, và chị muốn AI agent này tạo ra những discovery meeting đủ điều kiện (qualified) với khách hàng tiềm năng cho chị. Chỉ vậy thôi. Nhưng trước khi đi vào việc, AI sẽ thực hiện một cuộc phỏng vấn trước, vì chị muốn nó được huấn luyện để biết vai trò của mình là gì, cùng toàn bộ context nó cần để thật sự thực thi được một cách chính xác.

Như Brett nói (video đăng ngày 26/10/2026), cuộc phỏng vấn đi qua: một việc duy nhất của nó (one job), chỉ số thành công, đối tượng mục tiêu, sản phẩm, giọng thương hiệu (brand voice), những bằng chứng được phép dùng (approved proof), và thẩm quyền cùng ranh giới. Từ đó, mọi thứ thu được từ cuộc phỏng vấn sẽ được tổng hợp lại để tạo ra agent: bản mô tả công việc, dàn ý "training binder" (sổ tay đào tạo), kế hoạch 30 ngày, và chỉ dẫn project. Toàn văn prompt trên màn hình:

I want to onboard you as my new AI marketing hire. Your first assignment is to interview me and use my answers to create your own onboarding materials.

CONTEXT You know nothing about my business yet. You must learn how my company operates, who we serve, what we sell, how we communicate, and how I will measure your performance.

ROLE Act as a newly hired senior marketing professional who is responsible for understanding my business before recommending or performing any marketing work.

TASK Conduct a structured onboarding interview covering these seven areas, in this exact order:
1. YOUR ONE JOB Identify the single business outcome you will be accountable for. Focus on an outcome, not a collection of marketing activities.
2. SUCCESS METRIC Determine the specific number, timeframe, and criteria we will use to measure your performance.
3. TARGET AUDIENCE Understand who we serve, which decision-makers we sell to, what problems they face, and what makes someone a qualified prospect.
4. PRODUCTS AND SERVICES Understand exactly what we sell, our pricing, our competitive differentiators, and what we do not offer.
5. BRAND VOICE Learn how our company communicates, which words and phrases we use or avoid, and what examples of our existing communications you should follow.
6. APPROVED PROOF Understand which customer results, testimonials, credentials, case studies, and claims you are authorized to use.
7. AUTHORITY AND BOUNDARIES Determine what you may draft, recommend, or execute independently and what requires my explicit approval.

INTERVIEW RULES - Ask exactly one question per message. - Wait for my response before asking the next question. - If my answer is vague or incomplete, ask one focused follow-up before moving on. - Do not invent facts, results, prices, or company details. - Do not give generic marketing advice during the interview. - Do not begin creating marketing materials. - Everything you learn about my company must come from my answers or reference materials I explicitly provide.

AFTER THE INTERVIEW Summarize everything you learned in fewer than 150 words. Separate confirmed information from unresolved questions. Ask me to confirm or correct the summary before producing anything. Once I confirm the summary, create these four onboarding deliverables, one at a time:
1. JOB DESCRIPTION Your one business outcome, success metric, responsibilities, scope, exclusions, and approval requirements.
2. TRAINING BINDER OUTLINE Organized reference material covering our buyers, offers, positioning, voice, approved proof, and operating rules.
3. FIRST 30-DAY PLAN Week-by-week priorities tied to your success metric, including what you need from me each week.
4. CHATGPT PROJECT INSTRUCTIONS A reusable set of standing instructions organized into: - Role and Purpose - Audience - Settled Decisions - Standards and Rules - Reference Material - Open Questions and Boundaries Stop after each deliverable and wait for my approval before producing the next. Before each deliverable, ask up to three focused questions if missing information would materially affect its accuracy. Otherwise, label any necessary assumptions clearly. Do not begin executing marketing activities until all four deliverables are approved. Start the interview now. Ask me your first question.

Trên màn hình (demo trong video đăng ngày 26/10/2026), mục thứ tư trong danh sách sản phẩm ghi "CHATGPT PROJECT INSTRUCTIONS" dù prompt đang chạy trong Claude; sáu nhóm của phần chỉ dẫn đó khớp với sáu phần project Brett đã trình bày ở trên.

13. Trả lời phỏng vấn: mục tiêu, chỉ số và khách hàng phù hợp

Brett đã chạy prompt từ trước. Câu hỏi đầu tiên Claude đưa ra, theo màn hình (demo trong video đăng ngày 26/10/2026), là: nếu nó chỉ có thể mang lại một kết quả kinh doanh duy nhất cho chị trong năm nay, thì đó sẽ là gì? Trước câu hỏi, Claude viết rằng nó sẽ đi qua bảy khu vực theo thứ tự, hỏi từng câu một và build mọi thứ chỉ từ câu trả lời của chị.

Câu trả lời của chị (demo trong video đăng ngày 26/10/2026): mục tiêu là tạo ra những cơ hội bán hàng đủ điều kiện cho công ty tư vấn, chỉ vậy thôi. Mục tiêu marketing là đều đặn được gặp những CEO và COO có thẩm quyền và ngân sách để mua dịch vụ tư vấn vận hành. Trên màn hình, câu trả lời còn ghi rằng công ty giúp các doanh nghiệp dịch vụ đã có chỗ đứng cải thiện hiệu quả vận hành, giảm chi phí không cần thiết và xây quy trình vận hành dễ mở rộng hơn; và trong bài tập này, Claude cần tập trung tạo discovery meeting đủ điều kiện, chứ không phải độ nhận diện thương hiệu chung chung, tương tác mạng xã hội hay sản xuất content. Chỉ tiêu cụ thể sẽ được đặt trong quá trình onboarding.

Brett chỉ ra (demo trong video đăng ngày 26/10/2026) rằng Claude đã hỏi về cả năm, và điều đó không sao, vì nó muốn hiểu toàn bộ mục tiêu kinh doanh. Nhưng giờ chị muốn tinh chỉnh lại để nó đưa ra được một chỉ tiêu 30 ngày đo lường được. Câu hỏi tiếp theo của Claude: chị coi bao nhiêu discovery meeting đủ điều kiện mỗi tháng là thành công, và nên đo trong khung thời gian nào?

Câu trả lời cho công ty giả Harborpoint Operations (demo trong video đăng ngày 26/10/2026): chỉ tiêu là sáu discovery meeting đủ điều kiện mỗi tháng; hiệu quả ban đầu được đánh giá sau 30 ngày đầu, rồi review kết quả hằng tháng và đánh giá độ ổn định qua 90 ngày. Câu trả lời liệt kê điều kiện để một buổi gặp được tính: người được gặp là CEO, COO hoặc lãnh đạo có thẩm quyền về các quyết định cải thiện vận hành; công ty của họ là doanh nghiệp dịch vụ tại Mỹ đã có chỗ đứng, khoảng 50 tới 300 nhân viên; họ có một vấn đề vận hành rõ ràng mà dịch vụ tư vấn có thể giải quyết; và họ đã đồng ý và tham dự một buổi discovery với team tư vấn. Thứ được đo là số buổi gặp đủ điều kiện đã hoàn thành, không phải lượt hiển thị, lượt click, tương tác mạng xã hội hay lead chưa đủ điều kiện. Sáu buổi gặp là chỉ tiêu ban đầu, không phải một kết quả được bảo đảm; trách nhiệm của AI là xây các hoạt động marketing, theo dõi hiệu quả và đề xuất điều chỉnh để tiến tới mục tiêu.

Brett nói rõ (demo trong video đăng ngày 26/10/2026) chị đang copy và dán các câu trả lời vào, vì chị chỉ muốn người xem hiểu một cuộc phỏng vấn như vậy trông thế nào. Chị không muốn bạn ngồi xuống và nghĩ rằng mình sẽ dùng AI để trả lời cho AI. Chị muốn bạn thật sự nghĩ về doanh nghiệp của mình: mục tiêu là gì, ngân sách hiện tại ra sao, việc quản lý năng lực (capacity) thế nào, tất cả những thứ tạo nên các câu hỏi khó khi bạn cố build, kiểu như làm sao xây một vai trò và một team marketing đẩy bạn tới mục tiêu doanh thu mong muốn.

Câu hỏi về đối tượng mục tiêu trên màn hình (demo trong video đăng ngày 26/10/2026): trong các doanh nghiệp dịch vụ tại Mỹ đã có chỗ đứng, từ 50 tới 300 nhân viên, những ngành cụ thể nào là khách hàng phù hợp nhất? Câu trả lời cho Harborpoint Operations liệt kê năm ngành:

1. Công ty dịch vụ chuyên nghiệp, gồm tư vấn quản lý, kỹ thuật và dịch vụ doanh nghiệp (câu trả lời trong demo, video đăng ngày 26/10/2026).
2. Dịch vụ cơ sở vật chất thương mại, gồm bảo trì tòa nhà, vệ sinh và dịch vụ bất động sản (câu trả lời trong demo, video đăng ngày 26/10/2026).
3. Công ty staffing và tuyển dụng (câu trả lời trong demo, video đăng ngày 26/10/2026).
4. Doanh nghiệp dịch vụ tại nhà và hiện trường, gồm nhà thầu HVAC, ống nước và điện (câu trả lời trong demo, video đăng ngày 26/10/2026).
5. Nhà cung cấp dịch vụ logistics và vận tải (câu trả lời trong demo, video đăng ngày 26/10/2026).

Trong video đăng ngày 26/10/2026, Brett nói thêm: nếu bạn chưa có thông tin này, bạn có thể dùng AI để dựng ra nó, rồi tinh chỉnh lại. Hãy chắc rằng bạn biết mình đang bán cho ai và có lý do vì sao. Câu trả lời trên màn hình ghi công ty đặc biệt quan tâm tới những doanh nghiệp đang gặp chi phí lao động tăng, quy trình không nhất quán giữa các team hay địa điểm, khó mở rộng mà không tăng nhân sự, hoặc phụ thuộc nặng vào vài nhân viên giàu kinh nghiệm. "Bạn thấy tôi đang làm gì chứ?", Brett hỏi. Chị giải thích: dựa trên các dịch vụ của công ty giả này, chị biết đây là những pain point công ty có thể bán vào; đây là những người công ty có thể tiếp thị tới, vì công ty đang nhắm vào những doanh nghiệp có một vấn đề đã biết mà mình giúp giải quyết được.

Câu trả lời trên màn hình (demo trong video đăng ngày 26/10/2026) kết lại bằng ý: đây là các ngành mục tiêu ban đầu của công ty hư cấu này, công ty chưa xác định được phân khúc nào chuyển đổi tốt nhất, nên đừng mô tả ngành nào là ngành đã được chứng minh hiệu quả nhất. Brett cho nó chạy tiếp.

Brett nhấn mạnh (video đăng ngày 26/10/2026): điều quan trọng ở đây không hẳn là chị trả lời các câu hỏi thế nào hay nó hỏi những câu tiếp theo gì. Đây là thu thập thông tin. Đây là cái chị gọi là contextual engineering, vì chị sẽ lấy được mọi thứ đi ra từ cuộc hội thoại này để build project và chỉ dẫn project. Nhiều khả năng chị sẽ thêm một ít context nữa vào đó sau khi đã đi qua quá trình này.

Theo Brett, có lẽ đây là một cơ hội học hỏi tốt để bạn tự thúc mình trả lời những câu hỏi này, vì đây là việc khó nếu bạn đang ngồi ghế CEO hay là founder của một startup và đang cố nghĩ xem "chúng ta đang làm cái quái gì vậy, và làm sao thực thi nó". Theo chị (video đăng ngày 26/10/2026), để AI hỏi bạn những câu đôi khi khó trả lời như thế sẽ đẩy bạn làm đúng những việc tạo ra giá trị thật cho công ty.

14. Từ cuộc phỏng vấn ra kế hoạch marketing 30 ngày

Brett nhảy tới cuối cuộc phỏng vấn để cho xem kế hoạch 30 ngày sẽ trông thế nào nếu chạy trong một bài tập thật. Sản phẩm cuối là dùng mọi thứ đã xác lập về Harborpoint Operations để tạo ra một kế hoạch marketing 30 ngày, và chị mời người xem chụp lại prompt. Toàn văn prompt trên màn hình (demo trong video đăng ngày 26/10/2026):

For the purpose of this fictional onboarding demonstration, let's move ahead to the final deliverable.

Using everything we've established about Harborpoint Operations, produce your proposed first 30-day marketing plan as our newly onboarded AI marketing hire.

Your primary objective is to generate six completed, qualified discovery meetings per month with CEOs, COOs, or operational decision-makers at established US service businesses with 50-300 employees.

Focus on the target industries and disqualification rules we've discussed.

Organize the plan into four weeks:

Week 1: Establish the foundation and prioritize target accounts.
Week 2: Develop messaging and prepare campaigns.
Week 3: Launch approved marketing activities and monitor response.
Week 4: Optimize performance and report results.

For each week include:
- The business objective
- Specific actions you recommend
- Deliverables you will prepare
- What you need from me
- What requires my approval
- How we'll measure progress toward six qualified meetings

At the end, provide an executive scorecard showing our primary KPI, leading indicators, and review cadence.

Use only confirmed company information. Identify unverified assumptions and missing data separately. Do not fabricate campaign results or assume any activity has already happened.

This is a PROPOSED plan for my review. Do not execute any marketing activities.

Make it specific enough that I could hand it to an actual marketing employee and hold them accountable for delivery.

Kết quả là một bản làm lại (demo trong video đăng ngày 26/10/2026). Brett đi qua: việc duy nhất của nó là gì, những quyết định AI cần từ phía chị, rồi mục tiêu kinh doanh, các hành động được đề xuất và các deliverable. Như vậy, theo chị, nó biết mình sẽ chuẩn bị những deliverable nào.

Trên màn hình (demo trong video đăng ngày 26/10/2026), tài liệu mở đầu bằng trạng thái: đây là đề xuất để review, chưa có hoạt động marketing nào được thực thi và sẽ không có cho tới khi chị duyệt. Mục "A Decision I Need From You on Month 1" ghi rằng kế hoạch chỉ bắt đầu outreach ở tuần 3, nên chỉ còn khoảng hai tuần để khách hàng tiềm năng trả lời, đặt lịch và tham dự; nó không kỳ vọng 30 ngày đầu sẽ đều đặn tạo ra sáu buổi gặp, và đề xuất đánh giá 30 ngày đầu theo việc hệ thống đã được build, duyệt, khởi chạy và đang tạo ra các buổi gặp được đặt lịch hay chưa, rồi giữ chặt chỉ tiêu sáu buổi từ tháng 2 trở đi.

Brett nói (demo trong video đăng ngày 26/10/2026) nó sẽ còn hỏi chị thêm các câu hỏi tiếp theo. Chị nhắc rằng mình chưa làm hết cuộc phỏng vấn, nhưng bình thường phần đó sẽ được đưa vào. Nó ghi việc cần chị duyệt ở tuần hai, và cứ thế tiếp tục. Theo đánh giá của chị, bản này chắc chắn (robust) hơn rất nhiều. Và nó đang đi tìm những dữ liệu còn thiếu mà chị chưa kịp đưa.

Ở phần cuối tài liệu trên màn hình (demo trong video đăng ngày 26/10/2026), mục "Unverified Assumptions" ghi rõ các kênh được đề xuất (outbound email, LinkedIn, giới thiệu qua mạng lưới quan hệ) chỉ là đề xuất của AI chứ không phải cách làm đã được công ty xác nhận, kèm các giả định về công cụ, về năng lực tiếp sáu buổi gặp mỗi tháng và về việc chia đều cho năm ngành. Mục "Missing Data" liệt kê những gì còn thiếu, như các tiêu chí loại trừ khác, dịch vụ và mô hình triển khai, giá, điểm khác biệt cạnh tranh, ví dụ về giọng thương hiệu, bằng chứng được phép dùng, ngân sách marketing, công cụ và CRM hiện tại.

Brett hy vọng (video đăng ngày 26/10/2026) đây là một minh họa tốt để bạn hiểu: nếu bạn không phải kỹ sư, nếu bạn không muốn cố nghĩ ra những cách sáng tạo để huấn luyện công cụ AI của mình, thì một reverse prompt như chị vừa làm, theo chị, là một trong những cách tốt nhất, chắc chắn và đầy đủ nhất để lấy được thứ bạn muốn từ AI. Từ đây, chị sẽ có thể lấy kết quả này và đưa vào project marketing của mình.

15. Năm sai lầm cần tránh khi setup

Brett kết bằng năm sai lầm cần tránh, theo những gì chị thấy ở khách hàng (video đăng ngày 26/10/2026).

Một: upload mọi thứ. Theo Brett, khi nhiều khách hàng của chị nghe rằng "chúng ta phải đưa context cho nó, và muốn đưa càng nhiều context càng tốt", họ chỉ muốn đổ hết mọi thứ vào mọi project. Vấn đề, theo chị (video đăng ngày 26/10/2026), là nhiều file hơn không phải lúc nào cũng có nghĩa là context tốt hơn, vì nhiều tài liệu không liên quan sẽ bắt đầu làm loãng câu trả lời theo thời gian. Bạn cần cân nhắc kỹ nội dung mình đưa vào một project, và cuối cùng phải tự hỏi một câu: thông tin này có giúp cho mục tiêu sau cùng của project này không? Nếu câu trả lời là không, thì đừng đưa vào.

Hai: không có ranh giới. Theo Brett (video đăng ngày 26/10/2026), nếu bạn không bao giờ nói điều gì nằm ngoài giới hạn, AI sẽ không biết đường mà tránh. Vì vậy hãy đặt các ràng buộc đó trong chỉ dẫn project. Và nếu vì lý do nào đó bạn thấy một output vượt ra ngoài ranh giới bạn đã đặt, hãy nhắc nó cập nhật memory theo chỉ dẫn bạn đã đưa.

Ba: set it and forget it (setup xong rồi bỏ đó). Brett kể (video đăng ngày 26/10/2026) nhiều khách hàng từng làm việc với chị quay lại sau vài tháng và nói: "Này, chị đã setup tất cả những project này cho chúng tôi, và chúng tôi bắt đầu thấy vài câu trả lời bị loãng đi." Chị sẽ hỏi: "Vậy đã có gì thay đổi?" Chị làm một buổi trao đổi với họ và phát hiện ra họ đã thay đổi gì đó trong cấu trúc workflow, hoặc có người mới tiếp quản một bộ phận và đã xáo trộn lại cách công việc được làm. Theo chị, khi những chuyện như vậy xảy ra, chỉ dẫn cũng phải được cập nhật theo, giống như bạn cập nhật một quy trình vận hành chuẩn (SOP) của công ty. Hãy cập nhật chỉ dẫn mỗi khi một quyết định thay đổi, một con người thay đổi, hoặc workflow thay đổi.

Bốn: thí nghiệm của một người. Theo Brett (video đăng ngày 26/10/2026), một project mà chỉ một người hiểu thì chưa phải là tiêu chuẩn của cả team, và nên được dùng như một vùng thử nghiệm (pilot) để làm việc trong đó. Ý chị là: đừng setup project, bắt đầu làm việc trong đó một chút rồi chia sẻ ngay cho sếp. Chị khuyên đừng làm vậy vội. Hãy chắc rằng bạn đã thử nghịch với nó, đã trò chuyện với nó, đã kiểm tra vài output, và chắc rằng đây chính xác là thứ bạn muốn, trước khi mời người khác vào chơi trong "sandbox" của bạn, tức project bạn đã setup.

Năm: bỏ qua review, quay lại chuyện human in the loop. Theo Brett (video đăng ngày 26/10/2026), context tốt sẽ làm giảm tỷ lệ lỗi đáng kể, nhưng nó không xóa đi trách nhiệm của bạn.

Brett muốn người xem ghi nhớ năm sai lầm hàng đầu mà chị thấy xảy ra nhiều (theo chị, video đăng ngày 26/10/2026). Chị chào tạm biệt, chúc mọi người một tuần tốt lành và cảm ơn mọi người đã theo dõi.