Xây hai AI agent trong Claude Desktop cho người mới

1. Đừng dùng Claude như một search engine

Priyanka Vergadia mở đầu bằng một nhận xét: phần lớn mọi người vẫn đang dùng Claude như một search engine xịn. Chị gọi đó là một điều thật đáng tiếc. Họ hỏi một câu, copy câu trả lời, rồi hỏi câu tiếp theo. Theo chị (video đăng ngày 27/10/2026), có một cách làm việc với Claude thông minh hơn nhiều, và một khi đã thấy nó thì bạn không quay lại kiểu cũ được nữa.

Hôm nay chị hứa sẽ chỉ chính xác cách xây một AI agent ngay bên trong Claude mà không cần code (theo video đăng ngày 27/10/2026). Không chỉ một, mà chị sẽ xây hẳn hai agent. Nếu bạn chưa từng xây agent nào và muốn thử, chị nói, bạn có thể làm được ngay hôm nay cùng chị, chỉ cần ở lại tới cuối video.

2. Ba cấp độ làm việc với AI

Trước khi xây bất cứ thứ gì, Priyanka muốn làm rõ một điều. Theo chị (video đăng ngày 27/10/2026), cụm từ "AI agent" bị nhắc tới liên tục, và phần lớn các lời giải thích hoặc quá kỹ thuật, hoặc quá mơ hồ nên chẳng giúp được gì. Vì vậy chị trình bày cách chị nghĩ về nó: có ba cấp độ tách bạch khi làm việc với AI, và đa số mọi người đang kẹt ở cấp một mà không biết rằng cấp hai và cấp ba tồn tại.

Cấp một là chat cơ bản. Bạn hỏi, Claude trả lời: một định nghĩa, một bản tóm tắt nhanh, một lời giải thích. Chị nói cách này thật sự có ích, nhưng cũng là cách hạn chế nhất để làm việc với công nghệ này. Lúc đó, theo chị (video đăng ngày 27/10/2026), về cơ bản bạn đang dùng một search engine rất tinh vi.

Cấp hai là cái chị gọi là builder mode. Bạn thôi đặt câu hỏi và bắt đầu nhờ Claude làm ra thứ gì đó cho mình: viết email này, soạn bản đề xuất này, phân tích tài liệu này. Theo chị (video đăng ngày 27/10/2026), giờ bạn nhận được output thật chứ không chỉ là thông tin. Nhưng cái giá là bạn vẫn tự quản lý từng bước một. Bạn quyết định bước tiếp theo là gì, bạn review từng output, và bạn tự tay đẩy cả project đi tới.

Cấp ba là agentic work, nơi theo chị sự thay đổi thật sự xảy ra. Thay vì quản lý từng bước, bạn giao cho Claude một mục tiêu, một kết quả hoàn chỉnh thật sự, và nó tự tìm cách đi tới đó. Theo Priyanka (video đăng ngày 27/10/2026), agent suy nghĩ về task, chia nó thành các phase, đặt câu hỏi nếu có gì chưa rõ, thực hiện từng phase theo thứ tự, tự review công việc của mình, rồi giao một kết quả đã xong. Chị tóm lại bằng một hình ảnh: bạn đặt điểm đến, còn agent cầm lái.

3. Claude Desktop và tab Code

Theo Priyanka, điều khiến Claude đặc biệt mạnh cho kiểu làm việc này vào lúc quay (video đăng ngày 27/10/2026) là bạn không cần bất kỳ setup kiểu developer nào. App Claude Desktop có sẵn một tab Code: một workspace nơi bạn mở một project folder, quản lý file và chạy các workflow kiểu agent mà không phải đụng tới một dòng code nào. Chị nói việc này từng đòi hỏi cả một hạ tầng kỹ thuật nghiêm túc; giờ thì nó chỉ nằm trong một desktop app.

Tài liệu chính thức của Claude Code (đọc ngày 29/10/2026) mô tả bản desktop với tab Code này ở trang Desktop application, kèm các chế độ làm việc như Plan.

4. Prompt và agent: ba điểm khác nhau

Priyanka lưu ý rằng không phải cuộc trò chuyện nào với Claude cũng thật sự mang tính agent. Có một khác biệt thật giữa một prompt tinh vi và một agent workflow đúng nghĩa, và theo chị (video đăng ngày 27/10/2026) nó quy về ba điều.

Thứ nhất, một agent thật đi theo một quy trình, không chỉ trả lời một tin nhắn. Theo chị (video đăng ngày 27/10/2026), chatbot đưa bạn một câu trả lời cho mỗi tin nhắn. Agent thì đi qua các giai đoạn: thu thập context, lập plan, thực hiện từng bước, review output của chính nó, và điều chỉnh nếu có gì không ổn.

Thứ hai, một agent thật ra quyết định trong điều kiện chưa chắc chắn. Theo chị (video đăng ngày 27/10/2026), chatbot sẽ đoán khi không hiểu bạn, còn agent sẽ dừng lại và hỏi bạn. Nếu hướng đi đầu tiên hoá ra sai, agent sửa hướng thay vì tiếp tục lao tới trên một giả định tồi. Chị nói đó là thứ phân biệt một agent với một công cụ autocomplete xịn.

Thứ ba là làm rõ trước khi thực hiện, điều chị cho là có lẽ bị đánh giá thấp nhất. Theo Priyanka (video đăng ngày 27/10/2026), phần lớn output AI tệ xảy ra vì model hiểu sai điều bạn thật sự muốn: nó tự giả định đối tượng đọc, định dạng, phạm vi, giọng văn. Một agent tốt hỏi trước khi hành động. Nó coi yêu cầu của bạn là điểm bắt đầu của một cuộc trò chuyện ngắn, không phải một bản spec hoàn chỉnh. Và chị nói chính bước làm rõ đó là nơi chứa phần lớn chất lượng.

5. Dựng workspace: một project folder là văn phòng của agent

"Giờ thì xây thứ gì đó thôi", Priyanka nói. Bạn mở app Claude Desktop và vào tab Code. Theo chị (video đăng ngày 27/10/2026), nếu chưa tải app thì app này miễn phí từ Anthropic; chỉ cần tìm "Claude Desktop app". Sau đó tạo một project folder mới; chị đặt tên folder của mình là agent-workspace.

Chị gọi folder này là văn phòng của agent (video đăng ngày 27/10/2026): mọi thứ agent tạo ra, sắp xếp và tham chiếu đều nằm ở đây. Lúc đầu nó hoàn toàn trống, và điều đó hoàn toàn ổn.

Thứ đầu tiên chị thêm vào là file mà chị gọi là quan trọng nhất trong toàn bộ setup này: CLAUDE.md. Priyanka nói (video đăng ngày 27/10/2026) chị thật sự tin rằng phần lớn những người vật lộn với agent đang vật lộn chỉ vì họ bỏ qua bước đầu tiên này. Tạo file là phần dễ nhất: bạn không mở text editor nào cả, chỉ cần gõ vào ô chat của workspace câu sau, và theo chị (video đăng ngày 27/10/2026) việc tạo file xong trong vài giây:

Create a file called CLAUDE.md in the root of this project.

6. CLAUDE.md: tài liệu onboarding viết một lần, đọc mỗi session

Priyanka chỉ ra vấn đề của phần lớn các setup agent: người ta thiết kế những workflow công phu rồi chạy chúng mà không hề cho Claude biết họ là ai, họ đang cố đạt điều gì, hay họ muốn mọi thứ được làm ra sao. Rồi họ thắc mắc vì sao output nghe chung chung. Theo chị (video đăng ngày 27/10/2026), CLAUDE.md sửa đúng chỗ đó.

Theo Priyanka (video đăng ngày 27/10/2026), đây là một file markdown bình thường mà Claude tự động đọc mỗi lần làm việc trong project của bạn. Chị bảo hãy nghĩ về nó như một tài liệu onboarding cho nhân viên mới, chỉ khác là bạn viết một lần và nó được đọc ở mọi session. Trang Memory trong tài liệu Claude Code (đọc ngày 29/10/2026) cũng ghi rằng Claude đọc các file CLAUDE.md ở đầu mỗi session.

Rồi chị đi qua từng phần của một file tốt (video đăng ngày 27/10/2026):

• Project Context: hai hoặc ba câu về việc workspace này dùng để làm gì. File của chị ghi rằng workspace dùng cho phân tích kinh doanh có AI hỗ trợ, công việc cho khách hàng và tự động hoá workflow, và output dành cho founder và lãnh đạo doanh nghiệp, không phải kỹ sư.
• About Me: bạn là ai và bạn làm việc thế nào. Chị là một consultant giúp các công ty hiểu và áp dụng công nghệ phức tạp, thích ngôn ngữ rõ ràng, trực quan, sẵn sàng cho cấp điều hành, không dùng thuật ngữ chuyên môn trừ khi chị yêu cầu, và ký tài liệu gửi khách là "Cloud Girl".
• Rules: nơi mã hoá các sở thích của bạn để không bao giờ phải giải thích lại (theo chị, video đăng ngày 27/10/2026). Một vài rule trong setup của chị: luôn hỏi ít nhất ba câu làm rõ trước mọi task phức tạp; luôn trình bày plan trước khi thực hiện; giữ output bằng hoặc ngắn hơn độ dài được yêu cầu, không độn chữ; lưu file bằng chữ thường, nối bằng gạch nối.
• Folder Structure: thư mục workflows cho các file hướng dẫn, input cho tài liệu thô, output cho sản phẩm hoàn chỉnh, resources cho tài liệu tham khảo. Theo chị (video đăng ngày 27/10/2026), nhờ vậy agent có một tấm bản đồ: mọi thứ nằm ở đâu, và làm xong thì đặt vào đâu.

Ba phần đầu của file, như trên màn hình:

## Project Context
This workspace is used for AI-assisted business analysis, client work, and workflow automation. Outputs are for founders and business leaders, not engineers.

## About Me
I'm a consultant who helps companies understand and adopt complex tech. I prefer clear, visual, executive-ready language. No jargon unless I ask for it. Sign client documents as Cloud Girl.

## Rules
- Always ask at least three clarifying questions before any complex task
- Always show your plan before executing
- Keep outputs at or under the requested length, never pad
- Save files in lowercase with hyphens

Theo Priyanka (video đăng ngày 27/10/2026), lưu file xong là hành vi của Claude trong project này thay đổi ngay lập tức: nó không còn bắt đầu từ con số không, mà đã có context, rules và cấu trúc. Chị nói một file đó, nếu viết tốt, đáng giá hơn phần lớn các mẹo prompt engineering bạn tìm thấy trên mạng.

7. Planning mode: luôn xem plan trước khi agent chạy

Trước khi xây workflow đầu tiên, Priyanka nói về một thói quen mà theo chị (video đăng ngày 27/10/2026) quyết định việc làm với agent thành hay bại. Chị gọi nó là planning mode, và ý tưởng rất đơn giản: không bao giờ để agent thực hiện ngay lập tức.

Theo chị (video đăng ngày 27/10/2026), khi một agent chạy tự động, nó cam kết với một hướng đi: tạo file, dựng cấu trúc nội dung, đưa ra giả định. Nếu bất kỳ giả định ban đầu nào sai, và chị nói chuyện đó xảy ra rất thường xuyên, thì bạn sẽ phải sửa một project làm dở thay vì lái một project sạch sẽ ngay từ đầu.

Planning mode nghĩa là bạn luôn thấy plan trước: agent đã đọc mục tiêu của bạn thế nào, nó sẽ làm những bước nào, nó sẽ tạo những file nào, và nó còn những câu hỏi gì. Theo Priyanka (video đăng ngày 27/10/2026), bước review đó mất khoảng hai phút và thường xuyên tiết kiệm được mười phút dọn dẹp.

Theo chị (video đăng ngày 27/10/2026), cách đơn giản nhất để biến nó thành mặc định là thêm một dòng vào phần Rules của CLAUDE.md. Dòng chị thêm, như trên màn hình:

Always present a written plan and wait for approval before beginning any multi-step task.

Theo chị (video đăng ngày 27/10/2026), khi dòng đó đã nằm trong file, Claude cho bạn thấy nó đang nghĩ gì trước khi hành động. Bạn review, bạn điều chỉnh, bạn duyệt, rồi nó mới chạy. Riêng tài liệu Claude Code (trang Desktop application, đọc ngày 29/10/2026) còn có một chế độ Plan, và khuyên bắt đầu các task phức tạp ở Plan để Claude vạch ra cách làm trước khi thay đổi gì.

8. Kiến trúc: workflow file, agent và bộ tool

Quay lại với việc xây, Priyanka cho xem kiến trúc của thứ sắp được xây, vì theo chị, hiểu cấu trúc rồi thì bạn sẽ thiết kế workflow của riêng mình tốt hơn nhiều. Chị nói phần lớn các hệ agentic có ba thành phần (video đăng ngày 27/10/2026).

Thành phần một là workflow file: một tài liệu markdown mô tả toàn bộ quy trình cho một loại task, gồm mục tiêu, các bước, các rule, định dạng output, và phải làm gì nếu có gì trục trặc. Theo chị (video đăng ngày 27/10/2026), nó là một standard operating procedure (SOP) viết bằng tiếng Anh thường, không có code.

Thành phần hai là chính agent, tức Claude. Theo chị (video đăng ngày 27/10/2026), nó đọc workflow, hiểu mục tiêu rồi điều phối: quyết định làm gì ở mỗi bước, hỏi gì, khi nào đi tiếp, khi nào dừng lại. Nó giống một project manager đã đọc SOP và giờ đang vận hành quy trình.

Thành phần ba là bộ tool, tức các khả năng Claude có bên trong workspace (theo video đăng ngày 27/10/2026): đọc và tạo file, sắp xếp thư mục, tìm tài liệu, phân tích và chỉnh sửa văn bản. Theo Priyanka (video đăng ngày 27/10/2026), với phần lớn workflow, chừng đó là quá đủ; bạn không cần API cho mọi thứ.

Rồi chị đưa ra điều chị gọi là insight then chốt, và không phải điều đa số mọi người chờ đợi: thành phần quan trọng nhất là workflow file, không phải bản thân các tool. Theo Priyanka (video đăng ngày 27/10/2026), một workflow được thiết kế tốt với tool cơ bản lần nào cũng thắng một workflow cẩu thả đi kèm những integration xịn. Trí thông minh nằm ở phần hướng dẫn, không nằm ở công nghệ. Chị nói đó là tin tốt, vì viết hướng dẫn là việc ai cũng làm được.

9. Agent 1: thiết kế workflow Customer Feedback Analyzer

Agent đầu tiên là một customer feedback analyzer. Bạn thả vào một đống feedback thô như review app, support ticket hay câu trả lời khảo sát, và theo Priyanka (video đăng ngày 27/10/2026), Claude biến nó thành những báo cáo insight rõ ràng: các chủ đề nổi bật, khách hàng yêu thích điều gì, cái gì đang hỏng, và nên sửa gì trước.

Chị mở một cuộc trò chuyện mới trong workspace. Lời khuyên của chị (video đăng ngày 27/10/2026) là đừng đưa dữ liệu nào vội; thay vào đó, hãy mô tả hệ thống bạn muốn. Prompt chị gõ, như trên màn hình:

I want to design a feedback analysis workflow. When I drop files into the input folder, first ask me clarifying questions about the product, who the report is for, and what decision it should support. Then form a written plan. Once I approve, read every file, group the feedback into themes, score each theme by frequency and severity, pull representative customer quotes, and save a structured insights report to the output folder. Before we build this, show me your plan for the workflow itself.

Khi đọc prompt, chị nói "khi tôi yêu cầu bạn chạy nó trên thư mục input", còn trên màn hình câu đó là "When I drop files into the input folder".

Chị nhấn mạnh điều đang diễn ra: mình không nhảy thẳng vào task, mà đang thiết kế cái hệ thống sẽ xử lý task đó. Theo chị (video đăng ngày 27/10/2026), chính bước này biến một câu trả lời đơn lẻ thành một workflow lặp lại được, có thể chạy mỗi tháng trên feedback mới.

Rồi chị cho xem Claude trả lời gì (demo trong video đăng ngày 27/10/2026). Trước hết, nó tự xem quanh workspace của chị. Nó tìm thấy báo cáo feedback tháng trước trong resources và đề nghị làm theo đúng định dạng đó. Sau đó nó đề xuất một cấu trúc: kiểm kê mọi file, đặt câu hỏi, trình bày plan, đọc hết, nhóm feedback thành chủ đề, chấm mỗi chủ đề theo tần suất và mức độ nghiêm trọng, trích nguyên văn lời khách hàng, rồi lưu báo cáo. Chị gọi đó là một agent workflow thật đang thành hình, bằng tiếng Anh thường, không có code.

Và chị chỉ vào phần cuối (demo trong video đăng ngày 27/10/2026): trước khi xây gì, Claude hỏi chị các câu về chính workflow đó. Chị nói đó là bước làm rõ đã nhắc ở trên, và nó đã hoạt động. Chị trả lời các câu ấy trong một dòng. Khi mọi thứ trông ổn, chị bảo Claude viết workflow file. Nó tạo một file kiểu feedback-analyzer.md trong thư mục workflows. Chị mở ra đọc: đó là hướng dẫn vận hành của agent, viết bằng ngôn ngữ thường, sửa được hoàn toàn, và dùng lại được mỗi lần.

Câu chị gõ để duyệt, như trên màn hình:

This looks right. Write it as workflows/feedback-analyzer.md.

10. Chạy feedback analyzer trên dữ liệu của Taskloop

Giờ đưa nó vào việc. Dữ liệu demo (video đăng ngày 27/10/2026) là của một app quản lý project tên Taskloop: một file CSV khoảng 300 review app, cùng một thư mục support ticket. Chị mở một session mới trong cùng workspace và chạy feedback analyzer trên mọi thứ trong thư mục input.

Theo Priyanka (video đăng ngày 27/10/2026), nếu workflow được dựng đúng thì Claude sẽ không bắt đầu viết ngay mà hỏi trước. Lời khuyên của chị là trả lời thật cụ thể; đừng chỉ nói "làm cho tốt vào". Ví dụ câu chị nói: đối tượng đọc là đội lãnh đạo sản phẩm; quyết định cần hỗ trợ là đưa gì vào roadmap quý tới; tách bug khỏi yêu cầu tính năng; đánh dấu mọi thứ nhắc tới việc huỷ hoặc chuyển sang công cụ khác; giữ trong hai tới ba trang; bao quát mọi thứ trong các file. Câu trả lời gõ trên màn hình ghi "Keep it to two pages":

The product is Taskloop, a project-management app for small teams. The audience is our product leadership team. The decision is what goes on next quarter's roadmap. Separate bugs from feature requests. Flag anything that mentions cancelling or switching tools. Keep it to two pages.

Sau đó Claude trình bày plan (demo trong video đăng ngày 27/10/2026): các nguồn nó sẽ đọc, cách tách bug khỏi yêu cầu tính năng, cách chấm điểm, và bố cục báo cáo. Nó còn liệt kê cả các giả định mà chị chưa xác nhận, để chị bắt được chúng. Chị có thể đổi bất cứ thứ gì; ở đây chị yêu cầu đưa các cờ churn lên gần đầu báo cáo rồi duyệt, và agent bắt đầu chạy. Câu duyệt trên màn hình:

Looks good. One change: put the churn-risk flags in their own section near the top. Approved, go ahead.

Priyanka nói đây chính là điều khiến nó khác hẳn việc chỉ chat. Claude tự đi qua từng phase (demo trong video đăng ngày 27/10/2026): đọc mọi file, gom cụm feedback, đếm và xếp hạng các chủ đề, trích lời khách hàng, viết báo cáo và lưu vào thư mục output. Bạn không phải quản lý bước nào cả; bạn đã duyệt plan và giờ nó đang thực thi. Theo chị (demo trong video đăng ngày 27/10/2026), khoảnh khắc ngồi nhìn agent tự đi qua workflow của nó là lúc nó thôi giống một chatbot và bắt đầu giống một thứ đang làm việc cho bạn.

11. Kết quả, chỉnh sửa và so sánh với tháng trước

Khoảng ba phút sau (theo demo trong video đăng ngày 27/10/2026), 300 review và 25 ticket đã được đọc và phân loại. Mobile sync là vấn đề số một, chiếm gần một phần ba toàn bộ feedback. Rồi chị chỉ vào phần churn: mười hai người nói họ đang huỷ hoặc chuyển sang công cụ khác, và tất cả đều có tài khoản chưa tới ba tháng tuổi. Chị gọi đó là một phát hiện mà đội sản phẩm có thể hành động ngay sáng hôm sau.

Từ đây chị nói về điều mà theo chị người ta hay đánh giá thấp: context bền vững của project. Theo Priyanka (video đăng ngày 27/10/2026), khi agent đã tạo ra output, bạn không cần làm lại từ đầu để sửa nó. Giả sử báo cáo rất tốt nhưng lãnh đạo chỉ muốn phần tiêu đề: bạn bảo nó cắt phần tóm tắt xuống còn ba vấn đề lớn nhất, mỗi vấn đề kèm một câu trích của khách hàng. Trong demo (video đăng ngày 27/10/2026), Claude cập nhật đúng phần đó và để nguyên mọi thứ khác.

Hoặc bạn muốn thêm: một phần ở cuối so sánh các phàn nàn hàng đầu tháng này với báo cáo tháng trước trong thư mục resources. Câu chị gõ trên màn hình:

Add a section at the end comparing this month's top complaints to last month's report in the resources folder.

Theo demo (video đăng ngày 27/10/2026), Claude quay lại, tham chiếu những gì nó đã viết, rồi thêm phần mới sao cho khớp cấu trúc và giọng văn sẵn có. Và phần đó kể một câu chuyện: tháng trước, mobile sync đứng thứ ba, một mục "cần theo dõi"; tháng này nó tăng gấp đôi và lên số một. Yêu cầu về Slack lên vị trí thứ hai, còn onboarding, phàn nàn lớn nhất tháng trước, tụt xuống thứ ba. Chị nói đó là một xu hướng bạn sẽ không bao giờ thấy được từ một cuộc chat đơn lẻ.

Theo Priyanka (video đăng ngày 27/10/2026), đó là hiệu ứng cộng dồn của một workspace bền vững: mỗi session xây tiếp trên session trước. Thay vì bắt đầu lại, bạn đang tinh chỉnh và mở rộng một khối công việc sống. Chị gọi đó là một mối quan hệ khác với AI so với vòng lặp copy và paste mà phần lớn mọi người đang mắc kẹt.

12. Agent 2: Proposal Agent từ một cuộc discovery call

Priyanka nói feedback analyzer thì hữu ích, nhưng giờ chị muốn xây một thứ thật sự tiết kiệm thời gian cho bạn mỗi tuần: một proposal agent. Theo chị (video đăng ngày 27/10/2026), bạn đưa vào ghi chú từ một cuộc discovery call, và nó tạo ra một bản đề xuất đầy đủ cho khách hàng, một bản tóm tắt điều hành một trang, ba phương án giá, và một email follow-up, mỗi thứ là một file PDF riêng trong một thư mục, sẵn sàng để gửi.

Chị mô tả cụ thể (video đăng ngày 27/10/2026): bạn thả bản ghi cuộc gọi vào thư mục input và đưa agent một chỉ dẫn. Nó đọc hết, rút ra mục tiêu của khách hàng, các vấn đề, tín hiệu về ngân sách và timeline. Rồi nó viết một bản đề xuất may đo, cô lại thành bản tóm tắt một trang cho người điều hành không có mặt trong cuộc gọi, xây các phương án giá good, better, best từ bảng giá (rate card) của chị, và soạn email follow-up. Cuối cùng nó chuyển từng phần sang PDF sạch và đặt vào thư mục output.

Giờ viết system prompt cho nó, theo cùng cách tiếp cận như trước: role, input, các bước, định dạng output. Role là một senior consultant chuyên viết những bản đề xuất thắng thầu. Input là bản ghi cuộc discovery call trong thư mục input, cùng rate card và các proposal cũ của chị trong resources. Các bước: rút ra mục tiêu, vấn đề, ràng buộc và các bên liên quan của khách hàng; viết proposal bằng giọng của chị, dùng các proposal cũ làm mẫu văn phong; tạo bản tóm tắt điều hành một trang; xây ba bậc giá từ rate card; và soạn một email follow-up ngắn. Output là bốn file markdown chuyển sang PDF, lưu vào thư mục output. Prompt chị gõ, như trên màn hình:

Let's build a second workflow: a Proposal Agent. Write it as workflows/proposal-agent.md.

ROLE: A senior consultant who writes winning proposals.

INPUT: A discovery call transcript or notes in the input folder, plus my rate card and past proposals in the resources folder.

STEPS:
1. Extract the client's goals, problems, constraints, budget signals, timeline, and stakeholders (including anyone mentioned who wasn't on the call).
2. Write a proposal in my voice, using my past proposals as the style reference.
3. Create a one-page exec summary for the decision-maker who wasn't on the call.
4. Build three pricing tiers (good / better / best) using only items from my rate card.
5. Draft a short follow-up email to the people who were on the call.

OUTPUT: Four markdown files converted to PDF, saved to output/<client-name>/.
To make the PDFs, create a clean styled HTML version of each and print it with headless Google Chrome. Don't install anything.

Clarification: if the transcript already answers who the audience, budget and timeline are, skip the questions and go straight to a short plan. Always wait for my approval before writing files.

13. Chạy Proposal Agent: bốn PDF trong khoảng hai phút

Chị chạy trực tiếp: một prompt, một plan ngắn, rồi ngồi nhìn các file lần lượt xuất hiện: proposal, exec summary, các phương án giá, email follow-up. Theo demo trong video đăng ngày 27/10/2026, tất cả đến từ một cuộc gọi duy nhất, trong khoảng hai phút.

Màn hình cũng cho thấy một trục trặc giữa chừng (demo trong video đăng ngày 27/10/2026): bản exec summary tràn sang trang thứ hai nên Claude tự cắt cho vừa một trang; PDF không được tạo lại và lệnh Chrome bị treo; Claude ghi rằng có một cửa sổ Chrome thường đang mở nên lệnh có thể đã bám vào cửa sổ đó, rồi thử lại với một profile riêng kèm timeout.

Rồi chị chỉ vào những gì agent rút ra từ cuộc gọi (demo trong video đăng ngày 27/10/2026). Nó nhớ chi tiết về một chủ hàng (shipper) được hẹn khung giờ lấy hàng từ 6 tới 8 giờ tối thay vì 8 giờ sáng, và đưa chi tiết đó vào proposal. Bản exec summary được viết cho giám đốc tài chính (CFO), người thậm chí không có mặt trong cuộc gọi. Và theo chị (demo trong video đăng ngày 27/10/2026), mọi mức giá trong ba bậc đều lấy thẳng từ rate card của chị, không có gì bịa ra.

14. Năm lỗi thường gặp khi xây agent

Priyanka nói chị đã dành nhiều thời gian chạy các workflow này và quan sát người khác bắt đầu. Theo chị (video đăng ngày 27/10/2026), thất bại hầu như luôn đến từ cùng một nhóm nhỏ lỗi, và chị muốn giúp bạn bỏ qua phần bực bội đó.

Lỗi một: bỏ qua file CLAUDE.md. Theo chị (video đăng ngày 27/10/2026), thiếu nó thì Claude không có context bền vững nào về việc bạn là ai, bạn làm việc thế nào, hay bạn cần chuẩn mực gì. Mỗi session bắt đầu từ con số không. Chất lượng thất thường, và bạn mất nhiều thời gian sửa hơn thời gian tiết kiệm được.

Lỗi hai: mục tiêu mơ hồ. Một prompt "phân tích feedback này" sẽ cho bạn thứ đọc như một bản tóm tắt chung chung. Còn nếu bạn nói: phân tích các review này để tìm ba lý do hàng đầu khiến khách hàng huỷ trong 90 ngày đầu, tách bug khỏi tính năng còn thiếu, và xếp hạng theo số khách hàng trả tiền nhắc tới, thì theo chị (video đăng ngày 27/10/2026) bạn có thứ thật sự hành động được. Độ cụ thể của mục tiêu quyết định chất lượng output. Theo Priyanka (video đăng ngày 27/10/2026), điều này quan trọng nhất trong agent workflow, vì mọi bước đều chạy dựa trên mục tiêu ban đầu.

Lỗi ba: bỏ qua bước review plan. Rất dễ bị cám dỗ cứ để nó chạy rồi sửa sau. Nhưng theo chị (video đăng ngày 27/10/2026), một agent chạy mà không có plan đã được review có thể trôi rất xa khỏi hướng đúng, và sửa một workflow nhiều bước làm dở khó hơn nhiều so với chỉnh một plan. Hai phút ở đầu tiết kiệm mười phút dọn dẹp, và tiết kiệm cho bạn khá nhiều chi phí token.

Lỗi bốn: không bắt buộc câu hỏi làm rõ. Theo Priyanka (video đăng ngày 27/10/2026), nếu workflow của bạn không nói rõ với Claude là phải hỏi trước, nó sẽ tự giả định, và những giả định đó là nguồn gốc của phần lớn output AI tầm thường. Hãy đưa bước làm rõ vào mọi workflow.

Lỗi năm: xây mọi thứ cùng lúc. Người ta hào hứng và cố xây một feedback analyzer, một proposal agent, một CRM workflow, một inbox responder và một dashboard trong cùng một tuần. Kết quả, theo chị (video đăng ngày 27/10/2026), là năm hệ thống chạy được một nửa mà không ai tin nổi. Vậy hãy bắt đầu với một cái, chạy nó tới khi đáng tin cậy, rồi mới xây cái tiếp theo.

15. Lộ trình mở rộng: từ một workflow tới hệ nhiều workflow

Khi đã có một hai workflow chạy tốt, câu hỏi tự nhiên là: tiếp theo là gì? Priyanka (video đăng ngày 27/10/2026) đưa ra một lộ trình thực tế để phát triển bộ agent của bạn mà không bị quá tải.

• Bắt đầu với task đơn giản, khép kín, có input rõ và output rõ: một báo cáo feedback, một bản tóm tắt cuộc họp, một bản brief tài liệu. Theo chị (video đăng ngày 27/10/2026): rủi ro thấp, feedback nhanh, và dễ biết agent làm tốt hay không.
• Rồi chuyển sang workflow lặp, nơi agent viết nháp rồi tinh chỉnh qua nhiều vòng dựa trên feedback của bạn. Theo chị (video đăng ngày 27/10/2026), proposal rất hợp ở đây, và các workflow biên tập cũng vậy, khi Claude cải thiện một bản nháp thô dựa trên một bộ tiêu chí cụ thể.
• Mức nâng cao là hệ nhiều workflow, nơi một workflow nuôi workflow khác. Ví dụ của chị (video đăng ngày 27/10/2026): feedback analyzer phát hiện khách hàng liên tục đòi một integration với Slack mà bạn chưa có; một roadmap agent đọc báo cáo đó và soạn một feature brief; rồi proposal agent bắt đầu giới thiệu integration sắp ra mắt cho những khách hàng tiềm năng đã nhắc tới Slack trong cuộc gọi của họ.

Theo Priyanka (video đăng ngày 27/10/2026), đó là một pipeline thật mà bạn có thể xây, và nó không phức tạp như nghe có vẻ, một khi từng mảnh đã chạy chắc chắn. Bài học lớn nhất chị muốn để lại: khả năng của agent không phải thứ bạn mở khoá một lần là xong. Bạn xây nó từng workflow đáng tin cậy một, và hệ thống mạnh dần lên khi từng mảnh được mài giũa.

Chị khép lại: đó là hai agent đầu tiên của bạn, một cho insight khách hàng, một cho proposal. Theo chị (video đăng ngày 27/10/2026), nếu bạn xây được dù chỉ một trong hai ngay trong tuần này, bạn đã đi trước 90% những người chỉ đang nói về agent.