# Build AI skill tốt hơn: cho agent học từ nguồn chuyên gia trước

[Brandon Builds](https://homus.dev/speakers/brandon-builds) · [Brandon Builds](https://homus.dev/orgs/brandon-builds)

> Cách build Claude skill tốt hơn: cho agent xem video, đọc web và sách bạn tin trước khi tạo skill, kèm demo skill tìm ý tưởng YouTube.

Topics: Skills, Workflow, Context Engineering

Canonical: https://homus.dev/talks/how-to-build-ai-skills-better-than-99-of-people-copy-this

## 1. Một mẹo đơn giản để build skill tốt hơn

Brandon, người làm kênh Brandon Builds, mở đầu bằng lời hứa của video (đăng ngày 12/10/2026): anh sẽ chỉ cách build một AI skill tốt hơn 99% mọi người, chỉ bằng một mẹo đơn giản. Theo anh, phần lớn mọi người tạo Claude skill bằng cách mô tả công việc trong đúng một câu rồi bảo AI tạo ra cả một skill hoàn chỉnh. Cách đó thường đẻ ra những skill chung chung, cho kết quả và output kém.

![Màn hình tiêu đề HOW TO BUILD AN AI SKILL với biểu tượng đầu người màu cam](https://homus.dev/photos/ph8M4ydrXro-0003.jpg)

Màn hình mở đầu của video đăng ngày 12/10/2026: dòng chữ "How to build an AI skill" cạnh biểu tượng một cái đầu có ngôi sao cam ở giữa, và một hình người nổi bật giữa đám đông mờ.

Trong video này, Brandon nói anh sẽ cho xem cách anh build skill tốt hơn bằng cách cho AI agent của mình truy cập đúng nguồn thông tin. Theo lời anh (video đăng ngày 12/10/2026), cách này làm agent "mạnh hơn 10 lần" và giúp bạn tiết kiệm rất nhiều thời gian.

Với người chưa biết anh, Brandon giới thiệu: anh đã bỏ ra hàng trăm giờ học AI, và đã dựng những workflow giúp anh kiếm "sáu con số" mỗi năm. Anh cũng nói đã dùng đúng phương pháp build skill này để làm cho bản thân hơn 40 file skill tuỳ biến, giúp anh tự động hoá workflow và tiết kiệm rất nhiều thời gian. Đó là những con số anh tự nêu trong video đăng ngày 12/10/2026.

Anh nêu ba phần sẽ đi qua: giải thích đơn giản skill là gì; chỉ ra vì sao cách làm thông thường hay sinh ra "AI slop"; và hướng dẫn build một skill tuỳ biến thật sự chạy được cho bạn. Phần thưởng thêm, theo lời anh trong video đăng ngày 12/10/2026, là anh sẽ đưa đủ các tool cần thiết để áp dụng ngay trong ngày.

## 2. Skill là gì: một SOP cho AI agent

Nói đơn giản, theo Brandon (video đăng ngày 12/10/2026), skill là một bộ hướng dẫn mà AI agent có thể làm theo mỗi khi bạn giao cho nó một việc cụ thể. Cách dễ hình dung nhất, theo anh, là coi nó như một SOP (standard operating procedure, quy trình thao tác chuẩn) mà bạn đưa cho agent để chắc chắn nó cho bạn một output nhất quán. Không có skill, bạn phải giải thích điều mình muốn mỗi lần. Có skill, quy trình đã được viết sẵn.

Brandon liệt kê những gì một skill có thể nói cho agent (video đăng ngày 12/10/2026): khi nào nó nên chạy, nó cần thông tin gì, nên dùng tool hay file nào, kết quả cuối cùng phải gồm những gì, và các hướng dẫn làm rõ khác.

Một agent skill, theo anh, thường là một folder được dựng quanh một file hướng dẫn chính tên là `SKILL.md`. Anh nói rằng nghe thì có vẻ phức tạp nhưng thật ra không: file MD chỉ là một file markdown, tức đơn giản là một tài liệu văn bản, chứa các hướng dẫn chính mà agent cần làm theo, viết bằng tiếng Anh thông thường. Tóm lại, theo cách Brandon nói trong video đăng ngày 12/10/2026, skill chỉ là thứ dạy AI agent cách bạn muốn một việc lặp đi lặp lại được hoàn thành.

![Một file tài liệu màu cam ở giữa, nối tới sáu folder data, references, assets, examples, templates, scripts](https://homus.dev/photos/ph8M4ydrXro-0123.jpg)

Hình minh hoạ trên màn hình (video đăng ngày 12/10/2026) khi Brandon nói về cấu trúc skill: file hướng dẫn chính ở giữa, xung quanh là các folder data, references, assets, examples, templates và scripts.

Ở phần mở đầu video, màn hình còn lướt qua một terminal mở thư mục `~/.claude/skills` với các folder skill như `commit-message`, `debugging`, `documentation`, `pr-description`, kèm ghi chú rằng trên Windows thư mục này nằm ở `C:/Users/<your-user>/.claude`. Rồi một mẫu phần đầu file `SKILL.md` hiện ra, gồm bản tối thiểu và bản "with all the options" (video đăng ngày 12/10/2026):

```
name: my-skill
description: What it does and when to trigger it
---
Instructions here. Claude follows these when the skill is active.

# With all the options
---
name: my-skill
description: What it does and when to trigger it
disable-model-invocation: true
user-invocable: true
allowed-tools: Read, Grep, Bash(npm test)
context: fork
agent: Explore
argument-hint: [file-path]
---
Instructions here.
```

## 3. Skill khác prompt ở đâu: ví dụ dàn ý video YouTube

Rồi Brandon đặt câu hỏi mà người xem có thể đang nghĩ: skill khác một prompt bình thường thế nào, và vì sao nó mạnh đến vậy? Theo anh (video đăng ngày 12/10/2026), một prompt bình thường thì thường chỉ đưa cho AI hướng dẫn cho một cuộc hội thoại hay một việc. Còn skill lưu lại toàn bộ quy trình để agent dùng lại về sau.

![Ô chat với câu Give me 10 YouTube video ideas to grow my channel using AI, model Sonnet 5.5 Medium](https://homus.dev/photos/ph8M4ydrXro-0146.jpg)

Kiểu prompt một lần mà màn hình minh hoạ (video đăng ngày 12/10/2026): "Give me 10 YouTube video ideas to grow my channel using AI", gõ trong một ô chat đang chọn Sonnet 5.5, mức Medium.

Anh lấy ví dụ: nếu muốn dùng AI để làm dàn ý (outline) cho một video YouTube, anh có thể giải thích lại mọi thứ từ đầu mỗi lần mở một cuộc hội thoại mới. Nhưng việc đó rất khó, tốn thời gian và cho kết quả không nhất quán. Brandon kể chính anh đã từng làm như vậy, và nó cực kỳ bực mình.

![Sáu thẻ My topic, Target audience, Video goal, Style & tone, Examples, Other context nối vào cửa sổ Claude rồi ra Outline A](https://homus.dev/photos/ph8M4ydrXro-0203.jpg)

Mỗi lần làm dàn ý theo cách cũ, bạn phải đưa lại từ đầu: chủ đề, khán giả mục tiêu, mục tiêu video, style và tone, ví dụ, và context khác, rồi Claude mới cho ra một "Outline A" (hình minh hoạ trong video đăng ngày 12/10/2026).

Thay vào đó, theo Brandon (video đăng ngày 12/10/2026), ta có thể tạo một skill dàn ý YouTube tuỳ biến, vốn đã biết chính xác output anh muốn. File skill này có thể biết anh mở đầu video thế nào, sắp xếp các phần ra sao, những thói quen viết nào anh muốn tránh, cần kiểm tra những gì trước khi coi dàn ý là xong, và nhiều thứ khác nữa.

Một khi file skill chạy đúng như anh muốn, anh chỉ cần đưa cho nó một chủ đề mới, một ý tưởng video mới hay một concept mới, và theo lời anh trong video đăng ngày 12/10/2026, nó có thể tạo cả một dàn ý theo đúng quy trình và định dạng anh thích, lần này qua lần khác.

## 4. Taste: đầu bếp giỏi với một công thức tồi

Tuy vậy, Brandon lưu ý (video đăng ngày 12/10/2026): chỉ tạo ra một skill không có nghĩa là bạn sẽ thật sự có output tốt và thật sự làm việc hiệu quả. Skill cho agent cái khung (framework) để ra kết quả nhất quán, nhưng nó không tự động cho agent chuyên môn, cũng không có nghĩa output thật sự tốt.

Đó là lý do, theo anh, "taste" rất quan trọng khi làm việc với AI. Anh định nghĩa taste về cơ bản là khả năng đánh giá output của AI và quyết định nó tốt hay dở.

![Hình hoạt hình một đầu bếp nhíu mày nhìn tờ công thức có nhiều dòng trống](https://homus.dev/photos/ph8M4ydrXro-0255.jpg)

Hình minh hoạ ví dụ của Brandon: một đầu bếp giỏi cầm một tờ công thức thiếu nhiều dòng, nhìn đầy nghi ngại.

Anh đưa ví dụ: nếu đưa cho một đầu bếp giỏi một công thức tồi, người đầu bếp đó sẽ đều đặn nấu ra những món tồi. Dù cực kỳ nhất quán, về cơ bản anh ta lúc nào cũng nấu ra "rác". Và đó tuyệt đối không phải điều ta muốn. Vì vậy, theo Brandon (video đăng ngày 12/10/2026), việc build một tờ công thức tốt, tức một file skill tốt, mới quan trọng đến thế.

## 5. Vì sao AI tạo ra skill chung chung

Điều đó dẫn tới vấn đề tiếp theo mà Brandon đặt ra: nếu AI thông minh đến vậy, tại sao nó lại tạo ra những skill tầm thường và chung chung? Theo anh (video đăng ngày 12/10/2026), nếu bạn đang cố làm một skill từ con số không, AI thường sẽ sinh ra AI slop, và nhìn chung sẽ không cho bạn thông tin tốt.

![Cuộc chat Hey Claude, please help me create an image editor skill bị phủ chữ đỏ AI SLOP](https://homus.dev/photos/ph8M4ydrXro-0316.jpg)

Minh hoạ cách làm thông thường (video đăng ngày 12/10/2026): người dùng gõ "Hey Claude, please help me create an image editor skill", AI đáp "I'll help you create an image editor skill!", và màn hình phủ lên dòng chữ đỏ "AI SLOP".

Lý do, theo Brandon, là AI chỉ có thể suy luận dựa trên thông tin nó đang tiếp cận được. Và thông tin đó thường đến từ ba nơi: những gì model học được trong lúc training, những gì bạn đưa vào cuộc hội thoại hiện tại, và thông tin nó truy cập được qua các tool đã kết nối. Đây là cách anh giải thích trong video đăng ngày 12/10/2026.

Ba nơi AI lấy thông tin theo Brandon: kiến thức từ training, những gì bạn đưa vào cuộc hội thoại, và tool đã kết nối. Ở phần sau anh gọi nguồn thứ ba là điểm nghẽn lớn.

Vì thế, theo Brandon (video đăng ngày 12/10/2026), nếu bạn bảo AI tạo một skill phức tạp chỉ từ một prompt ngắn, nó phải dựa phần lớn vào các khuôn mẫu chung chung (broad patterns) học được lúc training. Model dù cực kỳ có năng lực, vẫn không biết bạn coi cái gì là tốt, trừ khi bạn đưa cho nó cái chuẩn đó.

## 6. Model không biết chuẩn "tốt" của riêng bạn

Brandon liệt kê những thứ model AI sẽ không tự động biết (video đăng ngày 12/10/2026):

- bạn tin những chuyên gia nào;

- bạn muốn theo cuốn sách hay framework nào;

- mọi người đang nói gì trên mạng vào lúc này;

- ví dụ nào hiệu quả với bạn;

- lời khuyên nào bạn đồng ý hay không đồng ý;

- và nhìn chung, một kết quả tuyệt vời trông thế nào trong đúng hoàn cảnh của bạn.

Điều làm mọi chuyện tệ hơn, theo anh trong video đăng ngày 12/10/2026, là khi thiếu thông tin, AI cố lấp chỗ trống bằng câu trả lời có khả năng cao nhất. Và đôi khi nó có thể tự tin bịa ra thông tin hoàn toàn sai. Nói thẳng như Brandon: nó sẽ nói dối bạn luôn. Rõ ràng đó là một vấn đề lớn. Trên màn hình lúc này hiện trang một bài báo trên tạp chí Scientific Reports, đăng ngày 07/09/2023, có tiêu đề "Fabrication and errors in the bibliographic citations generated by ChatGPT".

Chuỗi Brandon mô tả: một prompt ngắn không mang chuẩn của bạn, AI lấp chỗ trống bằng câu trả lời có khả năng cao nhất, và output có thể chung chung hoặc sai mà vẫn tự tin.

Đến đây, khi đã biết skill là gì và hiểu vấn đề, Brandon chuyển sang câu hỏi (video đăng ngày 12/10/2026): làm sao để thật sự giải quyết nó?

## 7. Lời giải: trỏ agent tới nguồn bạn tin

Câu trả lời, theo Brandon, thật ra cực kỳ đơn giản (video đăng ngày 12/10/2026). Trước khi yêu cầu AI build skill, tất cả những gì bạn cần làm là trỏ nó tới những nguồn thông tin bạn vốn đã tin là có giá trị. Và về cơ bản, điểm nghẽn lớn sẽ là nguồn thông tin thứ ba: những gì AI truy cập được qua các tool đã kết nối.

Anh mời người xem hình dung: bạn có một AI agent siêu thông minh, suy luận rất giỏi, nhưng nó bị nhốt trong một cái hộp hay một căn phòng và không tiếp cận được thông tin. Vì vậy mỗi lần bạn hỏi nó một câu, nó chỉ trả lại cho bạn thông tin chung chung. Đó là hình ảnh Brandon dùng trong video đăng ngày 12/10/2026.

![Chú bạch tuộc đeo kính đen mặc vest, xung quanh là biểu tượng sách, GitHub, YouTube và Reddit](https://homus.dev/photos/ph8M4ydrXro-0443.jpg)

Hình minh hoạ của Brandon (video đăng ngày 12/10/2026): chú bạch tuộc đeo kính đen tượng trưng cho agent thông minh. Ban đầu nó bị nhốt trong lồng; sau đó được mở ra với thư viện sách, GitHub, YouTube và Reddit.

Nhưng nếu ta cho agent cực kỳ thông minh đó quyền truy cập những thứ như YouTube, một thư viện, GitHub, Reddit, và thêm khả năng duyệt internet theo thời gian thực, thì theo Brandon (video đăng ngày 12/10/2026), đây là lúc nó trở nên thật sự thông minh và mạnh mẽ.

## 8. Ba tool: Video Watch, Agent Reach và Book to Skill

Thứ đầu tiên giúp bắc cây cầu đó, theo Brandon, là skill **Video Watch**. Anh mô tả (video đăng ngày 12/10/2026): đây là một file skill cho AI agent truy cập phần lời có sẵn của video, các mốc thời gian và một số hình ảnh trích từ video. Với skill này, agent có thể "xem" bất kỳ video nào trên mạng, xem cả bằng hình ảnh, để thật sự hiểu chuyện gì đang diễn ra. Anh nhấn mạnh skill này mạnh thế nào, và nói đã làm hẳn một video hướng dẫn riêng về nó. Theo anh, một khi cài lên máy và đưa cho agent, nó có thể hiểu được các video YouTube.

Repo của skill này là [claude-video](https://github.com/bradautomates/claude-video); README của repo (đọc ngày 24/10/2026) mô tả lệnh `/watch` biến một URL hay file video thành các frame có mốc thời gian cùng phần lời, và ghi rõ skill chạy trong Claude Code, Codex và các agent hỗ trợ Agent Skills, nhưng không chạy trong Claude Chat hay Cowork.

Brandon nói thêm (video đăng ngày 12/10/2026): YouTube là một thư viện video khổng lồ, chứa gần như mọi thông tin bạn muốn. Đó là lý do YouTube thường được coi là một trong những nền tảng học tốt nhất, và theo anh có lẽ cũng là lý do bạn đang xem video này. Vì thế đó là thứ đầu tiên bạn nên cài, và nó lo phần video.

![Ba thẻ Video Watch, Agent Reach, Book to Skill và các dòng real human workflows, tips, courses, strategies](https://homus.dev/photos/ph8M4ydrXro-0623.jpg)

Ba tool Brandon dùng, theo video đăng ngày 12/10/2026: Video Watch cho video, Agent Reach cho web và mạng xã hội, Book to Skill cho sách và tài liệu dài. Bên dưới là những thứ agent có được: real human workflows, tips, courses, strategies.

Skill tiếp theo xếp chồng lên trên là **Agent Reach**. Theo Brandon (video đăng ngày 12/10/2026), Agent Reach giúp agent tìm tài liệu cập nhật, bài viết, thảo luận của chuyên gia và những góc nhìn khác nhau trên mạng. Nó cho agent truy cập những nơi như X, Reddit, GitHub và nhiều nơi khác. Điều này quan trọng, theo anh, vì giờ agent sẽ có thông tin cập nhật về mọi chủ đề bạn muốn học và muốn build skill quanh nó, nhờ vậy bạn chắc chắn agent đang có đúng thông tin để build một skill tốt. README tiếng Anh của repo [agent-reach](https://github.com/Panniantong/agent-reach) (đọc ngày 24/10/2026) mô tả nó là cách để AI agent "với tới" những phần internet nó không tự vào được, với bảng kênh gồm github, youtube, web, reddit, twitter và nhiều nền tảng khác; một số kênh cần đăng nhập.

Cái cuối cùng giúp nối cây cầu là một file skill khác tên **Book to Skill**. Brandon nói anh cũng đã làm một video đầy đủ về nó (video đăng ngày 12/10/2026). Theo anh, skill này giúp sắp xếp một cuốn sách hay một tài liệu dài mà bạn được phép xử lý thành kiến thức tái sử dụng được. Nếu bạn có một cuốn sách, một bài viết, một SOP hay một file PDF dài, skill này có thể rút thông tin từ tài liệu rồi giúp bạn tạo ra một skill. Repo [book-to-skill](https://github.com/virgiliojr94/book-to-skill) (đọc ngày 24/10/2026) tự giới thiệu là công cụ biến một cuốn sách kỹ thuật, một folder tài liệu hay một tập nguồn thành một agent skill, dùng được trong Claude Code, Codex và nhiều agent khác.

Với ba tool này, theo Brandon (video đăng ngày 12/10/2026), agent giờ có quyền truy cập workflow thật của con người, mẹo, khoá học, chiến lược, framework, template, bài giảng, và nó có thể biến những thứ đó thành workflow thực sự hành động được. Bạn đang cho agent AI thông minh của mình quyền truy cập mọi cuốn sách, mọi video YouTube, mọi khoá học bạn từng muốn xem, nhưng giờ ta có thể ghi chúng vào bộ nhớ và nhớ mãi.

Tất cả những gì ta đang làm, anh tóm lại, là lấy chuyên môn và kiến thức thật của một người rồi đổ hết vào AI agent. Theo Brandon trong video đăng ngày 12/10/2026, đó là lý do cách này mạnh như vậy, nó chạy được ở mọi lĩnh vực (niche), và agent sẽ không phải đoán nữa.

## 9. Ví dụ thật: skill tìm ý tưởng video YouTube

Brandon lấy chính mình làm ví dụ (video đăng ngày 12/10/2026). Anh làm rất nhiều nội dung và đang cố đăng nhiều hơn lên YouTube, nhưng một khó khăn lớn của anh là nghĩ ra ý tưởng và concept cho video. Khi muốn làm một video mới, anh vẫn làm thủ công, và việc đó có thể ngốn hàng giờ liền. Anh muốn thử tự động hoá nó bằng AI.

Ban đầu, anh thử làm file skill và workflow theo cách cũ: anh bảo AI agent làm cho anh một skill giúp nghĩ ý tưởng video YouTube. Theo lời anh kể trong video đăng ngày 12/10/2026, nó đã làm ra trọn một skill, nhưng output thì tệ vô cùng. Về cơ bản là không dùng được, không đáng thời gian của anh. Các ý tưởng video nhìn chung rất dở, và những chủ đề nó gợi ý không dựa trên chút dữ liệu nào.

![Bảng YouTube Video Ideas với 10 ý tưởng như 10 Ways to Make Money Online in 2026, Top 5 AI Tools You Must Know](https://homus.dev/photos/ph8M4ydrXro-0711.jpg)

Kiểu output của cách làm cũ mà màn hình minh hoạ: một bảng "YouTube Video Ideas" mười dòng như "10 Ways to Make Money Online in 2026", "Top 5 AI Tools You Must Know", "AI vs Humans: Who Wins?".

Để sửa, Brandon lên YouTube tìm "how to come up with viral video ideas". Anh chọn ba video chất lượng cao của những creator anh thật sự thích, đưa ba video đó cho AI agent và cho nó xem hết. Khi agent đã "tiêu hoá" xong các workflow, và thật sự hiểu một workflow đúng nghĩa trông như thế nào, lúc đó anh mới vào và yêu cầu nó làm một skill hoàn chỉnh (theo lời anh kể trong video đăng ngày 12/10/2026).

Nhờ xem những video anh đưa vào, theo Brandon, agent lấy được thông tin và nghĩ ra một chiến lược tốt hơn nhiều. Agent nhận ra vài tool mới nên tìm hiểu. Nó học được "outlier video" là gì: theo Brandon, đó là một video đang làm tốt hơn mức trung bình của kênh. Và nó cũng học được chính xác cách các creator hàng đầu tìm ra ý tưởng viral một cách có chiến lược. Đây là kết quả anh kể lại trong video đăng ngày 12/10/2026.

Sau khi agent học hết những thứ đó, anh trò chuyện qua lại với nó, cùng nhau brainstorm cả một ý tưởng về cách muốn build skill, rồi đi tới phiên bản cuối của skill: **YouTube Outliers** (video đăng ngày 12/10/2026).

## 10. Demo lệnh /youtube-outliers trong Claude Code

"Đây, nó đây", Brandon nói, trong Claude Code (demo trong video đăng ngày 12/10/2026). Anh gõ lệnh slash của skill rồi bấm Enter. Trên màn hình, ô nhập hiện lệnh kèm gợi ý tham số:

```
/youtube-outliers [brand-name]
```

![Ô nhập của Claude Code với lệnh /youtube-outliers [brand-name], model Opus 5.5 Medium, Brandon ở góc trái](https://homus.dev/photos/ph8M4ydrXro-0807.jpg)

Brandon gõ `/youtube-outliers` trong Claude Code (demo trong video đăng ngày 12/10/2026): ô nhập gợi ý tham số `[brand-name]`, phiên đang chạy Opus 5.5 ở mức Medium.

Theo Brandon (demo trong video đăng ngày 12/10/2026), khi chạy lệnh này trong Claude Code, skill sẽ đi qua 16 kênh YouTube tương tự trong lĩnh vực của anh, tìm các outlier video, tức những video đang làm rất tốt ở các kênh khác, rồi đưa cho anh dưới dạng danh sách.

Như trên màn hình (demo trong video đăng ngày 12/10/2026), nó đưa ra top năm ý tưởng video kèm phần phân tích: tiêu đề video, creator, điểm outlier (outlier score), hook, vì sao video đó thành công, và có nên làm theo hay không.

![Bảng Video ideas: top 5 breakdowns với các cột Video, Creator, Score, Hook, Why it worked, Copy it?](https://homus.dev/photos/ph8M4ydrXro-0821.jpg)

Bảng "Video ideas: top 5 breakdowns" mà skill trả về (demo trong video đăng ngày 12/10/2026): mỗi dòng có tiêu đề video, creator, điểm như 19.0x hay 15.2x, câu hook mở đầu, các lý do thành công, và cột "Copy it?" ghi Yes hoặc Partly kèm cách áp dụng cho kênh của anh.

Cuộn xuống, theo Brandon (demo trong video đăng ngày 12/10/2026), nó còn đưa ra tất cả những video cụ thể đã làm rất tốt, và gom chúng theo từng chủ đề mà anh nên làm video. Ví dụ, với kênh chính của anh, Bento Boy (trên màn hình tên kênh là BentoBoi), mà anh nói có 45.000 người theo dõi (trang kênh hiện trên màn hình ghi 46,8 nghìn), skill gợi ý nên làm một thử thách với tiền thật (real money challenge). Cuộn tiếp, còn rất nhiều video đang làm tốt, và danh sách cứ kéo dài mãi.

Brandon nói đây là thứ cực kỳ hữu ích, và anh thật sự dùng skill này thường xuyên (video đăng ngày 12/10/2026). Anh hy vọng qua ví dụ này, người xem thấy được workflow này cho ra một skill tốt hơn nhiều, và output tốt hơn nhiều, so với một danh sách tiêu đề và ý tưởng chung chung, không dựa trên dữ liệu, mà có lẽ đằng nào ta cũng chẳng dùng.

Nhìn chung, anh nói mình rất hài lòng với kết quả của skill này. Theo lời anh trong video đăng ngày 12/10/2026, anh dùng đúng workflow làm skill mà video vừa trình bày để làm tất cả các skill của mình, và đó là cách anh làm ra những file skill thật sự chạy được và tiết kiệm thời gian cho anh.

## 11. Hai giới hạn của cách làm này

Tuy vậy, Brandon muốn nói thật về vài giới hạn khi dùng phương pháp này (video đăng ngày 12/10/2026).

![Slide The Limitations với hai mục No one-shot và Too much information](https://homus.dev/photos/ph8M4ydrXro-0946.jpg)

Slide "The Limitations": "No one-shot" (bạn vẫn cần test, chỉnh và sửa vài chỗ) và "Too much information" (quá nhiều thông tin có thể làm AI rối hơn và cho output tệ hơn).

**Thứ nhất: không một phát ăn ngay.** Theo Brandon (video đăng ngày 12/10/2026), nhiều khả năng bạn vẫn sẽ không "one-shot" được một skill chỉ bằng cách cho AI thông tin tốt hơn. Như anh đã nói, có lẽ bạn sẽ phải trò chuyện qua lại với agent và brainstorm một lúc thì nó mới tự đưa ra được kế hoạch. Và ngay cả khi đã làm xong file skill, bạn vẫn nên test nó. Anh nói phần lớn các lần anh làm skill, nó đi được khoảng 80% chặng đường, nhưng anh vẫn phải chỉnh và sửa vài chỗ để nó đúng y như ý mình. Vì thế đây sẽ là một quá trình liên tục, và bạn nên cố cải thiện skill theo thời gian.

**Thứ hai: quá nhiều thông tin.** Brandon nói anh sẽ cẩn thận với việc nhồi quá nhiều thông tin cho agent. Lúc đầu, anh từng cho AI agent xem 20, 30, 40 video YouTube vì muốn đưa nó càng nhiều context càng tốt. Theo anh kể trong video đăng ngày 12/10/2026, việc đó làm AI rối hơn: nó nhận những lời khuyên mâu thuẫn nhau và nhìn chung không biết phải làm gì, nên anh thật sự nhận output tệ hơn. Vì vậy anh khuyên mỗi lần chỉ đưa cho nó vài thứ để tham khảo, để nó không bị quá tải context.

Giới hạn thứ hai theo kinh nghiệm Brandon kể trong video đăng ngày 12/10/2026: ba video chọn lọc giúp agent hiểu một workflow, còn 20 đến 40 video một lúc làm nó rối và cho output tệ hơn.

## 12. Lời kết

Ngoài hai điểm đó, Brandon nói đây là cách tốt nhất anh tìm được để làm file skill tuỳ biến, tính đến lúc đăng video ngày 12/10/2026. Anh hy vọng video giúp ích, và nói sẽ để sẵn link tải Agent Reach, Video Watch và Book to Skill cho người xem; ba repo đó nằm ở mục nguồn bên dưới.

Toàn bộ quy trình gói lại theo thứ tự của video đăng ngày 12/10/2026: chọn vài nguồn bạn tin, cho agent xem và đọc, brainstorm qua lại, tạo file skill, rồi test và chỉnh dần theo thời gian.

## Nguồn và liên kết

- Tên gốc: How to Build AI Skills Better than 99% of People (Copy This)
- Sự kiện: [YouTube](https://homus.dev/events/youtube)
- Video gốc: [https://www.youtube.com/watch?v=ph8M4ydrXro](https://www.youtube.com/watch?v=ph8M4ydrXro)

- Kênh YouTube Brandon Builds (Brandon): [youtube.com/channel/UCwk_dbm0TKoNYwlSdDGd4jA](https://www.youtube.com/channel/UCwk_dbm0TKoNYwlSdDGd4jA)

- Video Watch, repo claude-video: skill `/watch` biến URL hay file video thành frame có mốc thời gian và phần lời (đọc ngày 24/10/2026): [github.com/bradautomates/claude-video](https://github.com/bradautomates/claude-video)

- Agent Reach: cho AI agent truy cập các nền tảng như GitHub, YouTube, web, Reddit, X (đọc ngày 24/10/2026; README tiếng Anh nằm trong thư mục docs): [github.com/Panniantong/agent-reach](https://github.com/Panniantong/agent-reach)

- Book to Skill: biến sách, folder tài liệu hay một tập nguồn thành agent skill (đọc ngày 24/10/2026): [github.com/virgiliojr94/book-to-skill](https://github.com/virgiliojr94/book-to-skill)

Nguồn: https://homus.dev/talks/how-to-build-ai-skills-better-than-99-of-people-copy-this · cập nhật 2026-10-24