Tổng Quan Cơ Chế Phân Loại

CƠ CHẾ HOẠT ĐỘNG

Khi người dùng gõ lệnh /learn trong giao diện chat, AI sẽ không ghi nhận thông tin một cách ngẫu nhiên. Hệ thống sẽ tự động thực hiện phân tích dựa trên hai chiều kích cốt lõi: Phạm vi tác động (Scope) và Độ phức tạp của hành vi (Complexity). Từ đó, AI đưa ra quyết định chuẩn xác về vị trí lưu trữ thông tin, giúp tối ưu hóa hiệu năng và tránh chồng chéo cấu hình.

Dưới đây là 3 cấp độ phân loại chính được AI áp dụng tự động để tổ chức tri thức.

1. Quy tắc toàn cục (~/AGENTS.md)

Quy tắc Toàn Cục

AI sẽ chỉ định lưu quy tắc vào file cấu hình toàn cục khi thói quen hay quy tắc đó mang tính phổ quát, cần thiết cho mọi dự án, mọi phiên làm việc mà không phụ thuộc vào bất kỳ thư mục cụ thể nào.

Đặc điểm nhận diện

  • Ngôn ngữ & Văn phong thương hiệu: Các chỉ thị định hình cá tính giao tiếp, định dạng phản hồi (Ví dụ: "Luôn phản hồi bằng tiếng Việt chuyên nghiệp", "Văn phong sư phạm dễ hiểu").
  • Quy trình & An toàn dữ liệu: Quy chuẩn vận hành bắt buộc đối với hệ thống tài liệu (Ví dụ: "Không tự ý thay đổi file mẫu", "Luôn ghi CHANGES.log lịch sử chỉnh sửa").
  • Quy chuẩn định dạng nội dung: Cách trình bày bảng biểu, viết email, soạn giáo án chung (Ví dụ: "Luôn định dạng báo cáo dạng bảng Markdown", "Luôn giải thích ngữ pháp bằng phương pháp PPP").
Ví dụ 1: Soạn thảo Email Marketing thương mại
"Mỗi khi tôi nhờ viết email chào hàng hoặc bài đăng quảng cáo, hãy luôn sử dụng công thức AIDA (Attention, Interest, Desire, Action), xưng hô thân thiện và kết thúc bằng một câu CTA (Call to Action) khơi gợi sự tò mò. /learn"
➔ Kết quả: Định hình văn phong tiếp thị phổ quát áp dụng cho mọi dự án marketing, AI sẽ lưu vào file AGENTS.md toàn cục.
Ví dụ 2: Phong cách giảng dạy tiếng Anh sư phạm
"Khi tôi hỏi giải thích một cấu trúc ngữ pháp tiếng Anh, hãy luôn giải thích theo mô hình PPP (Presentation, Practice, Production), đưa ra 2 ví dụ thực tế trong đời sống và 1 bài tập điền từ ngắn kèm đáp án ẩn. /learn"
➔ Kết quả: Thiết lập thói quen giảng dạy sư phạm chung cho mọi bài học, AI sẽ lưu quy tắc vào file AGENTS.md toàn cục.
Ví dụ 3: Định dạng báo cáo kinh doanh tổng hợp
"Khi tôi yêu cầu tổng kết số liệu doanh thu hoặc chi phí, hãy luôn trình bày phần tóm tắt chính bằng bảng biểu Markdown gồm 4 cột (STT, Nội dung, Số tiền, Ghi chú), dòng cuối cùng luôn là dòng Tổng cộng được bôi đậm. /learn"
➔ Kết quả: Quy chuẩn định dạng báo cáo kinh doanh phổ quát cho mọi cuộc trò chuyện, được tự động lưu vào AGENTS.md toàn cục.

2. Quy tắc dự án / Workspace (.agents/AGENTS.md)

Quy tắc Dự Án

AI sẽ chỉ định lưu vào đây khi quy tắc mang tính đặc thù của dự án. Quy tắc này chỉ được kích hoạt và áp dụng khi bạn đang mở và thực thi công việc trong thư mục dự án đó. Khi chuyển sang dự án khác, các quy tắc này sẽ không còn hiệu lực hoặc không còn phù hợp.

Đặc điểm nhận diện

  • Quy chuẩn tổ chức tài liệu dự án: Cấu trúc lưu trữ tệp tin trong thư mục làm việc (Ví dụ: "Mọi tài liệu giảng dạy phải lưu trong thư mục docs/IELTS/").
  • Quy tắc của riêng thương hiệu/chiến dịch: Tiêu chuẩn viết bài, hashtag, văn phong cho chiến dịch cụ thể (Ví dụ: "Bài đăng của dự án Gỡ Rối AI bắt buộc dùng hashtag #GoRoiAI").
  • Nghiệp vụ, biểu giá & thuế suất đặc thù: Các hằng số, biểu giá, quy trình tài chính cụ thể cho dự án (Ví dụ: "Dự án Elite Star áp dụng giá vé 50k", "Chi phí trên 10 triệu đồng cần duyệt 2 bước").
Ví dụ 1: Tiêu chuẩn viết bài cho chiến dịch thương hiệu (Marketing)
"Trong dự án Gỡ Rối AI này, khi viết bài đăng Facebook luôn bắt buộc sử dụng các hashtag #GoRoiAI và #TuVanAI ở cuối bài, đồng thời đặt giọng văn chia sẻ hữu ích, mang tính chuyên gia và thực tế. /learn"
➔ Kết quả: Đây là quy tắc tiếp thị đặc thù chỉ có giá trị cho dự án thương hiệu Gỡ Rối AI, AI sẽ tự động lưu vào tệp AGENTS.md cục bộ của Workspace đó.
Ví dụ 2: Quy chuẩn thiết kế bài giảng (Giáo dục)
"Đối với dự án soạn thảo IELTS Target 7.0 này, mọi bài đọc hiểu tiếng Anh đều phải sử dụng các từ vựng học thuật thuộc danh mục Academic Word List (AWL) band 7+ và lưu kết quả vào thư mục 'giao-trinh/ielts-7/'. /learn"
➔ Kết quả: Quy tắc quản lý định dạng từ vựng riêng của dự án này, được lưu vào AGENTS.md cục bộ.
Ví dụ 3: Kiểm soát quy trình tài chính nội bộ (Kế toán)
"Trong dự án quản lý chi phí khai trương này, mọi hóa đơn phát sinh trên 10 triệu đồng đều phải tự động áp dụng quy trình kiểm duyệt 2 bước và ghi chép vào bảng tính 'chi-phi-khai-truong.csv' trong thư mục 'ke-toan/'. /learn"
➔ Kết quả: Quy tắc kiểm soát nghiệp vụ tài chính đặc thù của dự án sự kiện, được lưu vào AGENTS.md cục bộ.

3. Thư mục con trong skills/ (Kỹ năng phức tạp)

Kỹ Năng Phức Tạp

AI sẽ không lưu vào các file Rules cấu hình phẳng thông thường, mà tự động khởi tạo hẳn một thư mục Skill mới. Thư mục này bao gồm một file chỉ dẫn cấu trúc SKILL.md, kết hợp với các script Python/JS bổ trợ và tài nguyên mẫu đi kèm.

Đặc điểm nhận diện

  • Quy trình đa bước: Làm việc phối hợp nhiều công cụ khác nhau (Ví dụ: Quét web ➔ Phân tích dữ liệu ➔ Tạo hình ảnh ➔ Đóng gói PDF).
  • Dòng lệnh phức tạp: Các CLI commands nâng cao với nhiều flags, cấu hình môi trường đặc biệt.
  • Script bổ trợ: Cần tạo các đoạn mã thực thi trực tiếp để AI tự gọi chạy mỗi khi kích hoạt kỹ năng.
  • Dữ liệu mẫu đồ sộ: Các templates cấu hình, danh sách thư viện phụ thuộc, tài liệu hướng dẫn dài hàng trăm dòng.
Ví dụ 1: Quy trình cào dữ liệu và kết xuất Excel tự động
"Dạy tôi cách tạo một script Python tự động lấy giá vàng từ báo điện tử mỗi sáng lúc 8h, sau đó tính chênh lệch so với hôm qua và tự tạo file Excel báo cáo. Hãy đóng gói quy trình này lại. /learn"
➔ Kết quả: AI nhận diện đây là quy trình phối hợp đa công cụ phức tạp (crawler + logic tính toán + Excel writer), nên sẽ tạo thư mục kỹ năng mới (ví dụ: skills/daily-gold-tracker/SKILL.md).
Ví dụ 2: Lập lịch cào tin tuyển dụng IT hàng ngày
"Hãy xây dựng một hệ thống cào thông tin tuyển dụng IT trên VietnamWorks mỗi 9h sáng, lọc các công việc NodeJS có mức lương trên 1500$, lưu vào file JSON rồi gửi email báo cáo về hòm thư của tôi. Đóng gói quy trình này. /learn"
➔ Kết quả: Quy trình liên quan đến tác vụ lập lịch (cron), cào web, lọc dữ liệu và tích hợp API mailer. AI sẽ tự động đóng gói thành một thư mục skill độc lập để có thể tái sử dụng.
Ví dụ 3: Tạo báo cáo PDF tự động từ cơ sở dữ liệu
"Tạo một quy trình kết nối với cơ sở dữ liệu Supabase, trích xuất dữ liệu doanh thu tháng, vẽ biểu đồ phân tích bằng matplotlib, sau đó xuất ra file PDF báo cáo định dạng chuẩn. Hãy đóng gói quy trình này lại. /learn"
➔ Kết quả: Tác vụ đòi hỏi nhiều thư viện khác nhau (Supabase client, matplotlib, PDF exporter) và logic kết nối. AI đóng gói thành skill mới chứa đầy đủ script chạy và hướng dẫn vận hành.

Các Case Study Thực Tế từ Cộng Đồng Developer

THỰC CHIẾN / RESEARCH

Các case study dưới đây được tổng hợp và phân tích dựa trên phản hồi thực tế từ các diễn đàn công nghệ lớn (như Google AI Developers Forum) và các kho lưu trữ mã nguồn mở (GitHub) liên quan đến quá trình vận hành hệ thống Agent của Google Antigravity 2.0.

Case Study 1: Lỗi Tràn Ngữ Cảnh khi tự động tải Skill (Truncation Crash)

  • Vấn đề thực tế (March 25, 2026): Lập trình viên phản ánh lỗi TrajectoryChatConverter tự động tải toàn bộ kỹ năng đã cài đặt vào system message, dẫn tới tràn cửa sổ ngữ cảnh (truncation crash) trên các mô hình Gemini.
  • Giải pháp ứng dụng /learn: Người dùng sử dụng câu lệnh kết thúc bằng /learn: "Khi chạy tác vụ, chỉ tải các skills liên quan được đề cập rõ ràng, không tự động import toàn bộ thư mục skills vào system prompt. /learn" Quy tắc này ngay lập tức được lưu vào ~/.gemini/config/AGENTS.md để ngăn chặn hành vi import tràn lan của Agent.

Case Study 2: Tránh bỏ sót Kỹ năng toàn cục (Global Skills Path Bug)

  • Vấn đề thực tế (June 25, 2026): Thảo luận trên diễn đàn nhà phát triển cho thấy Agent chỉ nhận diện các kỹ năng lưu trữ tại thư mục dự án cục bộ, hoàn toàn bỏ qua thư mục kỹ năng toàn cục ~/.gemini/antigravity/skills/ do thiếu đường dẫn cấu hình trong System Prompt mặc định.
  • Giải pháp ứng dụng /learn: Người dùng gõ câu lệnh cấu hình kết thúc bằng /learn: "Nếu không tìm thấy skill yêu cầu tại thư mục project, bắt buộc phải tìm kiếm bổ sung tại thư mục toàn cục ~/.gemini/antigravity/skills/ làm fallback. /learn" Quy tắc này giúp Agent mở rộng phạm vi tìm kiếm, giải quyết lỗi thiếu sót kỹ năng trước khi có bản cập nhật chính thức.

Case Study 3: Tự động hóa tích hợp Thư viện Kỹ năng Mở rộng

  • Vấn đề thực tế (GitHub sickn33/antigravity-awesome-skills): Dự án cần sử dụng kho thư viện phong phú hơn 1,600+ kỹ năng tối ưu hóa cho AI Coding Assistants bằng cách tự động chạy gói cài đặt khi khởi tạo dự án.
  • Giải pháp ứng dụng /learn: Trong Workspace của dự án cụ thể, lập trình viên gõ câu lệnh: "Khi bắt đầu dự án này, luôn sử dụng lệnh npx antigravity-awesome-skills --antigravity để đồng bộ và cập nhật các kỹ năng cần thiết cho IDE. /learn" Quy tắc này được lưu vào .agents/AGENTS.md cục bộ của dự án, tự động hóa toàn bộ quá trình tích hợp thư viện kỹ năng cho mọi Agent làm việc trong dự án đó.