Một trong các tình huống hay gặp của những người mới sử dụng AI là: mở Claude lên, viết một prompt khá dài, đọc kết quả thấy “cũng được” nhưng chưa đúng ý, sau đó bắt đầu chỉnh sửa prompt
Thêm vài yêu cầu, đổi cách diễn đạt, thêm một vài câu như “hãy suy nghĩ như chuyên gia”, rồi chạy lại. Có lúc kết quả tốt hơn thật, nhưng cũng có lúc càng sửa càng rối.
Thoạt nhìn, đây có vẻ là một vấn đề của kỹ thuật prompting. Tuy nhiên, khi AI bắt đầu được sử dụng cho những công việc phức tạp hơn, phải đọc nhiều tài liệu hơn hoặc phải duy trì bối cảnh trong thời gian dài hơn, một nhận định khác dần xuất hiện:
Nhiều khi Claude không thiếu khả năng, mà thiếu thông tin đúng ở đúng thời điểm.
Đó cũng là lý do Anthropic nhắc đến một khái niệm rộng hơn là context engineering. Nếu prompt engineering tập trung vào việc đặt câu hỏi như thế nào, thì context engineering lại quan tâm đến toàn bộ thông tin được đưa vào quá trình làm việc với AI.
Từ góc nhìn của một người dùng bình thường, điều này không có nghĩa chúng ta phải học thêm một thuật ngữ kỹ thuật. Nó chỉ dẫn đến một thay đổi khá đơn giản:
Đừng chỉ học cách đặt câu hỏi cho AI; hãy học cách giao việc cho AI.
Để làm được điều đó, có thể bắt đầu từ 5 thay đổi dưới đây:
- Personal Preferences: Giúp Claude biết người dùng là ai.
- Memory: Giúp duy trì một phần thông tin qua thời gian.
- Project: Giữ context của một nhóm công việc.
- Cowork: Đưa Claude đến gần hơn với file, folder và task thực tế.
- Connectors: Đưa Claude đến gần hơn với công cụ và workflow đang sử dụng.
1. Trước khi giao việc, hãy cho Claude biết bạn là AI ?
Khi nhắc đến việc sử dụng AI hiệu quả, phần lớn sự chú ý thường được dành cho prompt. Tuy nhiên, có một câu hỏi quan trọng khác lại thường bị bỏ qua:
Claude đang biết gì về người đang giao việc cho nó?
Nếu chỉ nói “Tôi làm Marketing”, thông tin đó vẫn khá chung chung. Nhưng nếu nói rõ mình thường làm content, research insight, lên kế hoạch campaign, cần checklist và thích câu trả lời ngắn gọn, Claude sẽ có một bối cảnh khác để bắt đầu.
Đó cũng là lý do Personal Preferences là một tính năng đáng để thiết lập ngay từ đầu. Có thể xem đây như cách giới thiệu bản thân với một đồng nghiệp mới, càng hiểu rõ cách bạn làm việc thì Claude càng dễ hỗ trợ đúng nhu cầu thực tế hơn.
Thông thường chỉ cần cung cấp một số thông tin cơ bản:
- Vai trò: Đang làm công việc gì.
- Lĩnh vực: Chuyên môn hoặc ngành nghề chính.
- Công việc thường làm: Các nhiệm vụ lặp lại hằng ngày.
- Cách muốn được hỗ trợ: Ngắn gọn, chi tiết, có cấu trúc hay thiên về trao đổi.
Hãy xem Personal Preferences như cách giới thiệu bản thân với một người đồng nghiệp mới.
2. Nếu lần nào cũng phải giải thích lại, hãy để Claude ghi nhớ
Tuy nhiên, ngay cả khi Claude đã hiểu bạn là ai, một vấn đề khác thường xuất hiện sau một thời gian sử dụng.
Đó là việc phải liên tục lặp lại cùng một phần bối cảnh ở những cuộc trò chuyện khác nhau. Nếu mỗi tuần đều phải giải thích lại công việc đang làm, cách trình bày mong muốn hay những thông tin cần ưu tiên, việc cộng tác với AI rất dễ trở thành một vòng lặp quen thuộc:
- Mở chat.
- Giải thích bối cảnh.
- Giao việc.
- Lặp lại từ đầu ở lần sau.
Memory giúp giải quyết một phần vấn đề này bằng cách cho Claude ghi nhớ những thông tin phù hợp từ quá trình làm việc trước đó.
Điểm quan trọng ở đây không phải là “Claude nhớ được càng nhiều càng tốt”, mà là:
Thông tin nào đáng để duy trì qua thời gian.
- Memory: Phù hợp với những thông tin ổn định về cách bạn làm việc.
- Project: Phù hợp với tài liệu và context của một công việc cụ thể.
Vào: Settings → Capabilities → Generate memory from chat history
3. Những việc làm thường xuyên, hãy tạo Project riêng
Nếu Personal Preferences giúp Claude hiểu người dùng là ai, còn Memory giúp Claude ghi nhớ một phần thông tin theo thời gian, thì câu hỏi tiếp theo sẽ là:
Claude hiểu công việc đang thực hiện đến đâu?
Trên thực tế, nhiều người vẫn làm việc theo cách khá quen thuộc: có việc mới thì mở một cuộc chat mới, tải tài liệu lên rồi bắt đầu. Cách này hoàn toàn phù hợp với những tác vụ ngắn hạn, nhưng lại trở nên khó quản lý khi công việc kéo dài nhiều tuần hoặc nhiều tháng.
Tài liệu nằm ở nhiều cuộc trò chuyện khác nhau, hướng dẫn phải sao chép lại nhiều lần, còn template cũ đôi khi phải mất khá nhiều thời gian mới tìm thấy.
Project giải quyết chính xác vấn đề đó.
Nếu thường xuyên làm:
- Content
- Research
- Proposal
- Học tập
- Quản lý dự án
thì việc tạo Project riêng sẽ giúp tập trung toàn bộ tài liệu, hướng dẫn, tham chiếu và template vào cùng một nơi.
Những công việc lặp lại như báo cáo hàng tuần, phân tích dữ liệu hàng tháng hay viết email cũng phù hợp với cách tổ chức này.
Nếu Personal Preferences giúp Claude hiểu “mình là ai”, thì Project giúp nó hiểu “chúng ta đang làm công việc gì”.
4. Khi đã có file và folder, đừng biến mình thành người “vận chuyển file”
Đây là lúc cách sử dụng Claude bắt đầu thay đổi khá rõ.
Một workflow rất quen thuộc là:
Có file → upload vào Claude → yêu cầu xử lý → tải kết quả xuống → mở công cụ khác để làm tiếp.
Một vài file thì không sao. Nhưng nếu công việc có cả một folder tài liệu và phải xử lý thường xuyên, việc upload và tải xuống bắt đầu trở thành một phần công việc mà đáng ra chúng ta không cần làm.
Với Claude Cowork, Claude có thể làm việc trực tiếp với file và folder trên máy tính trong Claude Desktop.
Ví dụ, thay vì lần lượt upload tài liệu của một dự án, bạn có thể cho Claude làm việc với folder đó để: Đọc tài liệu; Tổng hợp thông tin; Phân tích dữ liệu; Tạo output mới
Bên cạnh đó, với những công việc cần thực hiện định kỳ, Anthropic cũng đề cập đến khả năng Schedule nhằm tự động hóa một phần quy trình làm việc.
Điểm đáng chú ý là cách tiếp cận lúc này bắt đầu thay đổi. Claude không còn đơn thuần là nơi để đặt câu hỏi, mà dần trở thành một công cụ có thể được giao thực hiện một nhiệm vụ cụ thể.
Nói cách khác, quá trình làm việc đang chuyển từ:
“Hỏi Claude một câu”
sang
“Giao cho Claude một task.”
5. Khi đã quen với context (bối cảnh), hãy đưa Claude vào workflow (luồng làm việc)
Đến đây, Claude không nhất thiết phải đứng một mình trong một cửa sổ chat.
Nếu đang sử dụng các công cụ như GitHub; Google Drive; Google Sheets; Notion; Slack ... thì Connectors cho phép Claude kết nối với những công cụ này để làm việc với dữ liệu và workflow liên quan.
Khi đó, câu hỏi không còn đơn thuần là:
“Claude có thể viết giúp mình cái này không?”
Mà trở thành:
“Trong cả workflow này, Claude có thể làm giúp mình những bước nào?”
Ví dụ:
Tài liệu hoặc dữ liệu đầu vào → Claude phân tích → chuyển kết quả sang công cụ mà team đang sử dụng.
Đây cũng là lúc Claude bắt đầu đóng vai trò như một thành phần trong quy trình làm việc, thay vì chỉ là một công cụ dùng để hỏi đáp.
Không phải lúc nào cũng cần một prompt tốt hơn
Nhìn lại toàn bộ 5 yếu tố trên, có thể thấy chúng đều xoay quanh một vấn đề chung:
Claude cần có đủ context phù hợp để hiểu công việc mình đang giao.
- Personal Preferences: Giúp Claude biết người dùng là ai.
- Memory: Giúp duy trì một phần thông tin qua thời gian.
- Project: Giữ context của một nhóm công việc.
- Cowork: Đưa Claude đến gần hơn với file, folder và task thực tế.
- Connectors: Đưa Claude đến gần hơn với công cụ và workflow đang sử dụng.
Vì vậy, nếu hiện tại Claude vẫn đang được sử dụng theo cách khá quen thuộc:
Mở chat → viết prompt → nhận câu trả lời → đóng lại
thì có lẽ chưa cần thay đổi mọi thứ ngay lập tức. Một điểm khởi đầu hợp lý có thể là:
- Personal Preferences
- Memory
- Project
Chỉ riêng ba yếu tố này cũng đã giúp Claude có thêm rất nhiều context để đưa ra những phản hồi phù hợp và nhất quán hơn. Sau khi đã quen với cách tổ chức đó, Cowork và Connectors sẽ là những bước tiếp theo đáng để khám phá.
Vấn đề đôi khi không phải là mình chưa biết prompt đủ hay, mà là mình chưa thực sự giao cho AI đủ context để làm việc.
Tài liệu tham khảo
- Anthropic – Effective context engineering for AI agents: cách lựa chọn và quản lý thông tin nền khi xây dựng và làm việc với trợ lý AI.
- Anthropic – Projects: cách sử dụng Projects để lưu trữ tài liệu, hướng dẫn và bối cảnh cho từng nhóm công việc cụ thể.
- Anthropic – Claude Cowork: cách Claude làm việc với file, folder và các công việc nhiều bước trên Desktop.
- Anthropic – Connectors: cách kết nối Claude với các ứng dụng và dịch vụ bên ngoài để truy cập dữ liệu hoặc thực hiện hành động.