Quy trình ghi chú cũng vậy. Nếu tôi muốn viết một bài báo, tôi có thể gọi điện cho ai đó, ghi âm cuộc trò chuyện, hoặc sử dụng Granola trên điện thoại di động để ghi lại một cuộc trò chuyện ngoại tuyến, sau đó sử dụng bản ghi âm như tài liệu khởi đầu. Rất nhiều kế hoạch trở nên tốt hơn là vì mô hình nhận được những suy nghĩ lộn xộn nhưng chân thực của tôi, chứ không chỉ là phiên bản đã được mài mòn của tôi.

Steering: Hướng dẫn liên tục

Nhập giọng khi kết hợp với Steering sẽ trở nên hữu ích hơn.

Steering cho phép bạn tiếp tục lời nhắc sau một cuộc gọi công cụ. Ví dụ, khi tôi đang xem xét một trang web, tôi có thể tiếp tục nói:

Thu nhỏ phần này

Cụm từ này không đúng

Khoảng cách giữa hai yếu tố này cảm thấy không thoải mái

Sau khi hoàn thành, mở một PR

Chờ cho việc triển khai xem trước hoàn thành

Gửi liên kết xem trước cho những người cần xem xét trên Slack

Tôi không cần phải đợi cho mỗi bước hoàn tất trước khi quyết định bước tiếp theo là gì. Tôi có thể tiếp tục thêm ý định trong khi Agent vẫn đang hoạt động, sau đó rời đi với danh sách công việc đã được sắp xếp.

Sau đó, Heartbeats có thể tiếp tục giám sát PR hoặc luồng Slack sau khi tôi rời đi. Đơn vị làm việc không còn là "một lời nhắc, một câu trả lời" nữa, mà trở thành một vòng lặp hoạt động nhỏ.

Kí ức

Khi một luồng bắt đầu tồn tại lâu dài, chúng cần một dạng ký ức chung không phụ thuộc vào một kho lưu trữ mã nguồn duy nhất.

Điều quan trọng không chỉ là lưu trữ lịch sử tin nhắn. Một luồng dài hạn tất nhiên có thể ghi nhớ nhiều thứ, nhưng nếu những thông tin hữu ích đó không được chuỗi thành một vị trí lưu trữ cố định, chúng sẽ bị mắc kẹt trong luồng. Ý nghĩa của hệ thống kí ức là chuyển đổi những điều mà luồng học được thành một sản phẩm mà tôi có thể kiểm tra, chỉnh sửa, so sánh diff và tái sử dụng.

Hầu hết các luồng dài hạn của tôi bắt đầu từ một Obsidian vault:

vault/
├── TODO.md
├── people/
├── projects/
├── agent/
└── notes/

Ở tầng cao nhất, tôi giữ AGENTS.md hướng dẫn, bao gồm: Khi bạn hiểu rõ hơn về một người nào đó, đẩy mạnh một dự án, hoặc hoàn thành một vòng lặp công việc chờ xử lý, hãy cập nhật trang tương ứng trong kho.

Thư viện này chính là nơi mà Agent "cư trú", độc lập với bất kỳ dự án cụ thể nào. Kho mã lưu trữ mã; thư viện lưu trữ ngữ cảnh cuộn tròn xoay xung quanh công việc của tôi: nhân vật, quyết định, các vấn đề chưa kết thúc, ghi chú hàng ngày, trạng thái dự án, cũng như những hiểu biết ban đầu dễ bị mất giữa các luồng.

Tôi cũng sẽ duy trì thư viện này như một kho mã GitHub. Lợi ích của việc làm này đối với tôi là hai:

Nó có thể chạy trên đám mây;

diff trở thành giao diện của bộ nhớ kiểm tra.

Khi Agent cập nhật thư viện, tôi có thể đọc diff để xem nó nghĩ rằng nội dung nào quan trọng đến nỗi đáng nhớ. Bước duyệt này rất quan trọng. Tôi không muốn luồng liên tục một cách âm thầm tích tụ một cảm giác mơ hồ trong lịch sử trò chuyện. Tôi muốn nó ghi lại những thay đổi thực sự xảy ra: người đó ưa thích gì, dự án đó đang chờ đợi điều gì, quyết định đó đã được đưa ra, vòng lặp đó đã được đóng.

Đó cũng là lý do tại sao tôi thích biến ký ức thành tập tin. Tập tin sẽ buộc Agent nén kinh nghiệm thành một hình thức có thể tồn tại mà không cần phụ thuộc vào luồng. Nếu luồng biến mất, nén kém chất lượng, hoặc tiếp tục phụ thuộc quá đắt đỏ, thì kiến thức hữu ích vẫn sẽ ở đó.

Ở giai đoạn này, luồng ghim bắt đầu không còn giống như một cửa sổ trò chuyện nữa, mà giống như các nhân viên khác nhau đang đọc cùng một cuốn sổ tay.

Codex cũng có tính năng ký ức một bên trong Settings > Personalization > Memories. Tôi hiểu nó như một lớp gợi nhớ cục bộ: nó phù hợp để ghi lại sở thích ổn định, quy trình làm việc lặp đi lặp lại, quy ước dự án và những điểm sụt, nhưng không thể thay thế câu lệnh được gửi vào kho mã, cũng như không thể thay thế một thư viện rõ ràng. Chronicle ở đây đặc biệt thú vị, vì nó có thể sử dụng ngữ cảnh màn hình gần đây nhất để hỗ trợ xây dựng ký ức. Tôi chưa xem xét nghiêm túc nó, và tài liệu cũng đã cho biết rằng nó là một tính năng xem trước nghiên cứu cần phải chọn lựa tích cực, với sự đánh đổi thực tế ở các khía cạnh như quyền hạn, giới hạn tốc độ, chèn gợi ý và tập tin ký ức cục bộ không được mã hóa. Nhưng từ hướng tiếp cận, nó hướng đến những điều tôi quan tâm: công việc nên để lại ký ức có cấu trúc, chứ không chỉ để lại lịch sử trò chuyện dài hơn.

Sử dụng trên máy tính và trình duyệt

Khi một luồng có ký ức, vấn đề tiếp theo là: nó có thể tiếp cận điều gì?

Trong sự hiểu biết của riêng tôi, phân biệt hữu ích nhất là:

$browser: Được sử dụng cho giao diện trang web cục bộ mà tôi muốn kiểm tra và ghi chú;

@chrome: Được sử dụng cho trạng thái trình duyệt đã đăng nhập và nhiều tab;

@computer: Được sử dụng cho các công việc chỉ có thể hoàn thành thông qua giao diện đồ họa.

Nếu tôi đang lặp lại một ứng dụng cục bộ, tôi muốn sử dụng $browser. Nếu tôi cần thao tác trong một phiên trình duyệt đã đăng nhập, tôi muốn sử dụng @chrome. Nếu cách duy nhất để hoàn thành công việc là phải nhấp vào một ứng dụng desktop, thì tôi cần sử dụng @computer.

Trên máy tính làm việc của tôi, tôi đã đăng nhập Twitter trên Safari. Nếu tôi để @computer đọc Twitter ở đó, thì khi nó hoạt động, tôi sẽ không thể sử dụng Safari nữa. Khi tôi muốn Agent sử dụng nhiều tab đã xác thực cùng một lúc, nhưng không muốn tiếp quản toàn bộ ứng dụng đang sử dụng, thì @chrome sẽ phù hợp hơn.

Các Connectors mở rộng khả năng này vào các phần khác của công việc thực tế của tôi. Cái mà tôi thường sử dụng nhất là $slack, $gmail và $calendar, vì rất nhiều công việc trước khi trở thành mã nguồn, thường xuất hiện trong các thread Slack, hộp thư đến và lịch làm việc.

Các Skills giúp làm cho các quy trình làm việc lặp đi lặp lại có thể tái sử dụng. Skill Creator và Skill Installer là điểm khởi đầu tốt. Skill Installer cho phép bạn thêm các skill OpenAI đề xuất trực tiếp từ composer. Sau khi Codex pets được phát hành, tôi đã cài đặt kỹ năng Hatch Pet bằng nó, nhưng thực sự giá trị là mẫu chung này: một khi bạn đã thành công trong việc làm một điều hữu ích, thì thường bạn có thể đóng gói nó lại, để Codex không cần học lại toàn bộ quy trình mỗi khi cần thực hiện một lần nữa.

Tiếp Tục Thúc Đẩy Công Việc

Điều Khiển Từ Xa

Điều khiển từ xa giúp các chu trình làm việc dài hơn này trở nên có thể di động.

Codex có thể tiếp tục làm việc trên máy đã có tài liệu, quyền truy cập và môi trường cục bộ của bạn, trong khi bạn có thể xem tiến triển, xem xét những gì nó tìm thấy, trả lời câu hỏi, phê duyệt bước tiếp theo, hoặc thay đổi hướng đi mà không cần quay lại bàn làm việc. OpenAI mô tả điều này như một cách có thể cộng tác với Codex bất cứ khi nào và ở bất kỳ đâu.

Khi Codex đang thực hiện một nhiệm vụ dài hạn và bạn muốn giữ đà tiến triển, điều này trở nên quan trọng nhất. Bạn có thể bắt đầu một nhiệm vụ, sau đó rời đi; khi nó đến một điểm cần quyết định, bạn có thể hướng dẫn từ điện thoại.

Điều này cũng quan trọng như việc ghim luồng, đầu vào bằng giọng nói và Heartbeats: công việc không bao giờ bị tạm dừng vì lý do tôi di chuyển đến một địa điểm khác. Một luồng có thể tiếp tục chạy và tôi chỉ cần tập trung một cách rất ít năng lượng để giúp nó mở khóa bước tiếp theo.

Heartbeats

Ghim luồng hữu ích, nhưng họ vẫn đợi lệnh của bạn. Heartbeats cho phép chúng chạy theo chu kỳ.

Heartbeat là một dạng tự động hóa cục bộ của luồng. Bạn có thể nói: "Mỗi vài giờ hãy giúp tôi nhìn vào điều này." Sau đó, luồng này có thể đặt lịch trình cho chính mình. Một luồng có thể có nhiều lịch trình, có thể tiếp tục chạy cho đến khi một điều kiện được thỏa mãn, hoặc có thể điều chỉnh tần suất thực thi của mình theo thời gian.

Chief of Staff

Luồng Chief of Staff của tôi chạy mỗi 30 phút một lần:

Kiểm tra Slack và Gmail mỗi 30 phút, xem có tin nhắn nào cần chú ý của tôi nhưng chưa trả lời.
Giúp tôi xác định những vấn đề quan trọng nhất.
Nếu ai đó hỏi tôi câu hỏi, nghiên cứu kỹ câu trả lời và viết bản nháp, nhưng không gửi đi.

Khi tôi quay lại Slack, nhiều phản hồi thường đã được viết sẵn trong bản nháp. Tôi vẫn sẽ quyết định cái nào nên gửi, nhưng công việc mất nhiều công sức nhất - thu thập ngữ cảnh - đã hoàn thành.

Phản Hồi Theo Dõi

Mẫu tương tự cũng áp dụng cho chu kỳ đánh giá. Heartbeat có thể theo dõi bình luận trên Google Docs, bình luận yêu cầu kéo hoặc phản hồi Slack và tiếp tục thúc đẩy công việc khi phản hồi xuất hiện.

Một ví dụ mà tôi thích nhất đến từ một dự án hoạt hình. Tôi đăng một video lên Slack, sau đó cho Codex kiểm tra luồng mỗi 15 phút, xem có phản hồi nào; nếu có bình luận, họ sẽ render lại một phiên bản mới và trả lời trong luồng đó, đồng thời đề cập đến người xem xét. Máy chủ Slack MCP không thể tải lên tập tin, vì vậy Agent sử dụng @computer để nhấn vào nút "Thêm tệp", nhưng vẫn gửi tệp render đã chỉnh sửa lên đó.

Điều thú vị không chỉ là nó kiểm tra Slack mỗi 15 phút, mà còn là chu kỳ này vượt qua nhiều ranh giới công cụ: Slack được sử dụng để thu thập phản hồi, Remotion để render, @computer để tải lên. Khi Heartbeats, kết nối và hoạt động máy tính kết hợp, chúng không còn là các chức năng độc lập mà trở thành một chu trình phản hồi có thể tiếp tục chạy mà không cần tôi phải ngồi đó.

Yêu Cầu Hoàn Tiền

Gần đây, một bưu kiện của tôi đã bị mất trội. Amazon đã thông báo cho tôi rằng tôi sẽ mất khoảng 25 phút để liên hệ với dịch vụ khách hàng trực tiếp. Vì vậy, tôi đã tạo một luồng với tên @computer và nói với nó:

Kiểm tra mỗi 5 phút xem nhân viên dịch vụ khách hàng đã tham gia cuộc trò chuyện này chưa.
Nếu họ đã tham gia, hãy cố gắng hỗ trợ tôi để yêu cầu hoàn tiền.
Khi họ trả lời, hãy thay đổi sang kiểm tra mỗi phút một lần để bạn có thể phản hồi nhanh hơn.

Khi tôi tắm xong và ra khỏi phòng, việc hoàn tiền đã được xử lý.

Nhiều Heartbeats của tôi cũng sẽ cập nhật vào hầm lưu trữ Obsidian của tôi, biến nó trở thành một loại ký ức rõ ràng.

Mục Tiêu

Tôi vẫn đang học cách tận dụng tính năng mới nhất của bạn, đó là Mục Tiêu.

Bạn nên đặt mục tiêu rõ ràng hơn. Một mục tiêu yếu là: “Thực hiện các kế hoạch trong tệp Markdown này.” Một mục tiêu mạnh mẽ sẽ có tiêu chuẩn thành công thực sự, giúp Agent tiếp tục tiến triển.

Tuần trước, tôi đã cố gắng di chuyển thư viện Python Rich sang Rust. Vì dự án gốc đã có một bộ kiểm thử đơn vị lớn, tôi có thể đặt một mục tiêu như sau: Di chuyển Rich sang Rust, nhưng nó phải vượt qua tất cả các kiểm thử đơn vị của thư viện Python gốc.

Bộ kiểm thử này cung cấp một tiêu chuẩn đánh giá thực sự cho quá trình chạy: Phiên bản Rust chỉ được coi là hoàn thành khi vượt qua các kiểm thử giống như thư viện Python gốc.

Điều này khác biệt so với việc trò chuyện dài ngày với AI, tích luỹ một kế hoạch Markdown, sau đó cuối cùng nói một câu: “Thực hiện nó.” Hiệu suất thực thi đạt tối đa phụ thuộc vào mục tiêu và cách thức xác thực bạn cung cấp. Khao khát không có cách thức xác thực chỉ là mong muốn.

AI Thực Sự Tham Gia Quy Trình Làm Việc

Bảng Mặc Định

Phần thú vị nhất với tôi trong Codex là Bảng Mặc Định.

Mọi người dễ hiểu nó như một nơi xem trước cái sắp xảy ra. Nhưng cách hiểu đó đánh giá thấp nó. Bảng mặc định là nơi Codex không chỉ là ứng dụng trò chuyện nữa, mà nó bắt đầu trở thành nơi sự việc diễn ra.

Với tôi, nó đảm nhiệm ba việc: kiểm tra sản phẩm, điều hành giao diện web, xem xét thay đổi. Trong ba trường hợp này, tôi có thể xem và nhận xét đối tượng mà Agent đang thao tác.

Kiểm Tra Sản Phẩm

Markdown, Bảng tính, CSV, PDF và Slide đều có thể được đặt ở đó.

Markdown có thể được nhận xét. Bảng tính có thể hiển thị công thức và hỗ trợ chỉnh sửa ô, tôi sẽ sử dụng nó để quản lý Kế hoạch Mã nguồn mở Codex. CSV sẽ được hiển thị dưới dạng bảng, không phải là văn bản gốc. PDF có thể được hiệu quả hiển thị trực tiếp, điều này đặc biệt hữu ích đối với LaTeX. Slide cũng có thể được tạo và xem xét mà không cần thoát ra khỏi ứng dụng.

Quan trọng không chỉ là Codex có thể tạo ra những sản phẩm này, mà là tôi có thể kiểm tra và chú thích chúng mà không làm gián đoạn chu trình.

Giao Diện Trực Quan

Trình duyệt trong ứng dụng là điều thú vị. Agent có thể nhìn thấy nó, điều khiển nó bằng JavaScript qua $browser, và tôi có thể trực tiếp chú thích trên nội dung mà tôi đang xem.

Có một số giao diện trực quan mà tôi thường xuyên sử dụng theo cách này:

index.html, được sử dụng cho sản phẩm tĩnh nhẹ;

Storybook, được sử dụng cho việc xem xét các thành phần UI;

Remotion Studio, được sử dụng cho hoạt hình theo chương trình;

Slidev, được sử dụng cho trình diễn trình bày;

Streamlit, được sử dụng cho ứng dụng dữ liệu.

Phiên bản tối giản thường là tốt nhất. Bạn có thể thực hiện mô hình tạo một tệp index.html đơn với JavaScript và CSS, mở nó trong bảng điều khiển bên, sau đó bắt đầu tương tác ngay lập tức. Không cần máy chủ. Tôi luôn cố gắng sử dụng Heartbeats để cập nhật một sản phẩm tĩnh index.html theo thời gian, vì vậy mỗi khi tôi quay lại luồng công việc, có một sản phẩm mới tươi mát đang chờ đợi tôi.

Thariq có một bài viết tốt về việc tại sao so với Markdown, anh ấy ưu tiên HTML như định dạng đầu ra. Tôi nghĩ trực giác này là chính xác. Khi đầu ra trở thành một ứng dụng nhỏ, không chỉ là một tài liệu, mối quan hệ giữa người và sản phẩm thay đổi.

Nếu tôi cần một cái gì đó nặng nề hơn, tôi cũng có thể sử dụng ứng dụng Vite, nhưng trong trường hợp đó tôi cần giữ máy chủ hoạt động. Một tệp index.html thuần túy tồn tại lâu dài hơn nhiều.

Khi tôi đang tạo hoạt hình, tôi thường mở Storybook và Remotion Studio cùng một lúc. Tôi có thể để lại nhận xét như "làm cho cái này nhảy lên" hoặc "cái này nên lớn hơn một chút," trong khi Agent có thể kiểm tra trạng thái trình duyệt tương tự mà tôi đang xem, bao gồm cả khung hình hiện tại của hoạt hình.

Khi thuyết trình, tôi thường sử dụng Slidev. Codex có thể kiểm tra các slide, phát hiện nội dung bị cắt, chuyển đổi giữa các trang và phản hồi chú thích trong khi tôi đánh giá.

Tôi cũng mong muốn cách tiếp cận này sẽ trở nên hữu ích hơn trong các công cụ như Streamlit và Jupyter trong tương lai. Mỗi người sống trong một ứng dụng khác nhau. Codex đang ngày càng tiến vào nơi họ ở.

Càng nhiều nơi mà Codex có thể nhớ, truy cập, kiểm tra và thực hiện, công việc của tôi càng không bị kẹt giữa các prompt lặp đi lặp lại. Đó mới thực sự là sự thay đổi mà tôi quan tâm: không phải là Agent có thể viết mã thay tôi, mà là khi tôi rời đi, còn nhiều công việc vẫn có thể tiếp tục tiến triển.

[Link bài viết gốc]

Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của BlockBeats:

Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats

Nhóm Telegram thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App

Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia