XEM TRƯỚC · BÀI 11/13

Vòng lặp Description–Discernment

Thời gian đọc: 9 phút

Bạn mô tả yêu cầu, nhận đầu ra, đánh giá bằng tiêu chí, xác định khoảng trống rồi bổ sung bối cảnh hoặc sửa ràng buộc. Vòng lặp dừng khi đạt tiêu chí, không phải khi hết ý để hỏi.

Đừng kỳ vọng prompt đầu tiên hoàn hảo

Công việc thực tế chứa nhiều giả định chỉ lộ ra khi nhìn thấy đầu ra đầu tiên. Vì vậy, phiên bản đầu là công cụ khám phá khoảng trống trong mô tả.

Discernment cho biết lỗi đến từ dữ liệu, tiêu chí, cách diễn đạt hay chính sự không phù hợp của AI với tác vụ.

Sau bài này, bạn sẽ biết

  • Dùng phản hồi để cải thiện mô tả
  • Biết khi nào nên dừng vòng lặp

Nội dung bài học

  1. Đừng kỳ vọng prompt đầu tiên hoàn hảo
  2. Chu kỳ bốn bước
  3. Biết khi nào nên dừng

Bài chuyên sâu dành cho học viên

Bài 11 thuộc sáu bài chuyên sâu B8–B13, mở trọn đời với 99.000đ: video, toàn bài, bài tập, Giáo Trình tiếng Anh và tài liệu thực hành.

Đã mua? Đăng nhập

Câu hỏi thường gặp

Nên lặp tối đa bao nhiêu lần?

Không có con số cố định; hãy đặt tiêu chí dừng và theo dõi giá trị của mỗi vòng.

Feedback cho AI nên viết thế nào?

Nêu điểm chưa đạt, tiêu chí liên quan, ví dụ mong muốn và phần cần giữ nguyên.

Khám phá đủ 13 bài AI Fluency

Khóa học được Việt hóa bởi Nguyễn Xuân Tài từ khóa học chính thức AI Fluency: Framework & Foundations của Anthropic, trên trang nguyenxuantai.com. Bản gốc © 2025 Rick Dakan, Joseph Feller và Anthropic PBC, phát hành theo giấy phép CC BY-NC-SA 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/). Bản Việt hóa đã được biên soạn lại, bổ sung ví dụ và phát hành theo cùng giấy phép.