Thấy bài viết hay chắc các huynh đệ sẽ cần Bài viết này ổng đăng 4 ngày trước trên X và đã có 17 triệu view. Chắc anh em nào nghiên cứu AI cũng từng rơi vào cảnh này rồi. Đọc 10 bài báo, lưu 20 cái link, mở 15 tab Chrome, ghi chú lung tung trong Notion, rồi 2 tuần sau quay lại… không nhớ mình đã đọc gì, học được gì, mấy thứ đó liên quan nhau kiểu gì. Mình cũng vậy. Và Karpathy cũng vậy. Vậy ổng đã làm gì? Ổng dùng chính AI để xây một “bộ não thứ 2” cho việc nghiên cứu AI! Cụ thể là ổng tạo một thư mục tên raw/ rồi ném vào đó tất cả mọi thứ từ bài báo, bài viết web, code GitHub, hình ảnh, dataset… Để clip bài web về nhanh, ổng dùng Obsidian Web Clipper - đây là extension trên Chrome, bấm một cái là nó tự lưu bài web về máy thành file văn bản sạch sẽ, không quảng cáo không rác. Sau đó thay vì tự ngồi đọc hết đống tài liệu đó rồi tự tóm tắt, ổng để Claude làm hết luôn. Claude tự đọc toàn bộ, tóm tắt từng cái, phân loại theo chủ đề, viết bài giải thích cho từng khái niệm, rồi liên kết tất cả lại với nhau - kiểu như Wikipedia cá nhân của riêng ổng vậy. Kết quả là wiki của Karpathy giờ có ~100 bài viết với ~400.000 từ mà ổng gần như không tự viết chữ nào 😂 Toàn bộ wiki đó được xem trong Obsidian - một app ghi chú miễn phí nhưng hiển thị được sơ đồ kết nối giữa các bài viết, trông như mạng lưới neuron thực sự, nhìn rất đã. Và quan trọng là ổng gần như không bao giờ tự chỉnh sửa wiki - đó là việc của AI, ổng chỉ ngồi đọc và hỏi thôi. Khi wiki đủ lớn rồi thì phần hay mới bắt đầu. Ổng có thể hỏi AI bất kỳ câu hỏi phức tạp nào kiểu như “so sánh cách tiếp cận của paper A và paper B”, hay “tổng hợp tất cả những gì tôi đã đọc về chủ đề Y”, hay “có mâu thuẫn nào giữa các nguồn tôi đã lưu không”… AI tự đi đọc lại wiki, tổng hợp rồi trả lời - không cần phải nhớ gì cả vì wiki đã nhớ hết rồi. Nhiều người nghĩ cần phải dùng kỹ thuật phức tạp gọi là RAG mới làm được chuyện này, nhưng Karpathy nói ở quy mô ~100 bài thì không cần vì AI tự duy trì file tóm tắt là đủ rồi. Thay vì trả lời bằng text thông thường, ổng còn cho AI render ra slide thuyết trình, biểu đồ, file markdown rồi xem hết trong Obsidian luôn. Và sau mỗi lần hỏi, ổng lưu kết quả ngược lại vào wiki làm cho wiki ngày càng giàu thêm theo thời gian. Kiểu như mỗi câu hỏi bạn hỏi đều “cộng thêm” vào bộ não, không bị mất đi. Mình thấy cái này rất hay vì Obsidian có nhiều plugin từ bên thứ 3 hỗ trợ việc này. 🧠

"Sáng nay mình học Claude Code live trong 25 phút. Kết quả: hiểu được 23 khái niệm + tạo được video demo cho cả nhà. Đây là ví dụ cho 1 cách thức làm việc mới đầy cảm hứng - Flow Work Trong phiên làm việc, Thắng học 1 video nền tảng về Claude Code với 23 khái niệm nhưng đồng thời Thắng chia sẻ về: - Giá trị của làm việc Flow Work - Đầy cảm hứng, vui, hiệu quả - Quy trình 3 bước đơn giản - Công cụ sử dụng: Flowthought + Notion + NotebookLM + ClaudeAI Demo thật, không cắt chỉnh. Xem lại toàn bộ phiên: https://www.loom.com/share/15b932098b994770a5883d67ce42a77b Mời cả nhà cùng xem Trong hôm nay Thắng ra mắt Thử thách 7 ngày tiếp theo cho các huynh đệ LV2 (LV1 là các huynh đệ nhập môn mới xem lướt, còn những người chăm chỉ học, tương tác, like, reaction... sẽ nhanh chóng đạt LV2). Thử thách 7 ngày Chinh Phục AI - X3-X5 hiệu suất công việc. - 7 Thử thách trong ngày ứng dụng Ai học nhanh hơn - làm nhanh hơn - Thiết kế lại 1 ngày làm việc của mình để gom các công việc về chung 1 nơi để tối ưu thời gian - Xử lý công việc nhanh hơn với các công cụ AI - Cởi các nút thắt ý tưởng trong đầu => Triển khai tốc độ thành kết quả có thể kiểm chứng được.. Ai hóng chờ, cmt xuống phía dưới đặt lịch và để thăng hạng LV2 nào?

Tài liệu "Chiến lược học tập 10X" của coach Thắng Cảm nhận khi ghi nhận lại suy nghĩ của mình sau khi học thì kiến thức được thông suốt hơn và nhiều ý tưởng sinh ra trong lúc mình nói. Cám ơn Coach Thắng chia sẻ cách này Dưới đây là 2 mindset mình rất tâm đắc và sẽ học cách ứng dụng hằng ngày (nội dung được tổng hợp từ notebookLM: 1. Framework BE - DO - GIVE - HAVE là nền tảng tư duy định hướng cốt lõi phải được thiết lập trước khi bạn mở bất kỳ công cụ AI nào. Khung tư duy này hoạt động như một chiếc la bàn mỗi ngày, bắt nguồn từ nguyên tắc: AI chỉ là "đòn bẩy" thực thi, còn bạn phải là "người cầm lái". Nếu bạn không biết mình là ai và muốn đi đâu, đòn bẩy AI trở nên hoàn toàn vô dụng. Thay vì bắt đầu ngày mới bằng việc mở điện thoại hay kiểm tra email, hệ thống yêu cầu bạn dành ra vài phút tĩnh tâm mỗi sáng để trả lời 4 câu hỏi định hình chiến lược: - BE (Hôm nay muốn là ai?): Đây là bước định vị trạng thái tồn tại. Bạn cần xác định sự hiện diện trọn vẹn, tình yêu thương trọn vẹn và tập trung vào mục tiêu duy nhất (One Thing). Việc này cần được ghi ra trong 2 phút trước khi bạn bắt tay vào làm bất cứ việc gì. - DO (Việc quan trọng nhất hôm nay là gì?): Áp dụng nguyên tắc tối giản, bạn chỉ chọn ra duy nhất 1 việc mà khi làm xong, nó sẽ khiến mọi việc khác trở nên dễ dàng hơn hoặc không còn cần thiết nữa, và ưu tiên hoàn thành việc này trước tiên. - GIVE (Tạo ra giá trị gì cho ai?): Mọi công việc bạn tạo ra (như viết content, coaching, xây dựng cộng đồng) luôn phải xuất phát từ tâm thế cho đi. Bạn cần trả lời rõ: "Tôi có thể giúp ai hôm nay bằng điều gì?". - HAVE (Kết quả đo được là gì?): Xác định cụ thể và không mơ hồ những gì bạn mong muốn nhận lại (như tiền bạc, sự bình an, mức độ tiến bộ, hay các mối quan hệ). Bạn sẽ dùng chính câu hỏi này vào mỗi buổi tối để đánh giá lại mức độ thành công của một ngày. Trong bối cảnh rộng hơn của Tư duy Nền tảng (Mindset): Framework BE - DO - GIVE - HAVE giải quyết trực tiếp nguyên nhân khiến 90% người dùng AI thất bại: thiếu đi bối cảnh (context). Hãy tưởng tượng AI là một cộng sự xuất chúng, không bao giờ mệt mỏi và làm việc 24/7, nhưng nó lại hoàn toàn "mù tịt" về bạn — nó không biết bạn là ai, bạn đang làm gì và mục đích sâu xa của bạn là gì. Nếu không có sự định hướng rõ ràng từ bạn, AI chỉ có thể đưa ra những câu trả lời chung chung giống hệt như một công cụ tìm kiếm Google.

- Anh em đang “làm nhiều” nhưng vẫn rối, quên, và phải làm lại từ đầu? Có thể anh em thiếu 1 thứ: Database. - Mình vừa quay video demo 5 phút cho anh em thấy Database biến ghi chú rời rạc thành hệ thống: capture → lọc One Thing → đo bằng chứng. - Có Database rồi, AI mới làm đúng việc: tóm tắt, tìm pattern, nhắc việc, đề xuất kế hoạch dựa trên dữ liệu thật. - Xem video để hiểu vì sao mình nói: Database không phải cho đẹp — nó là nền móng để vận hành 10X.

100% Free cho bạn >> Vào Tab Classroom >> Học và Thực hành ngay - Action Now Tối qua chúng ta 400 người ngồi xem Zoom demo trong 2 tiếng. Và có 220 người vào School ngay trong buổi, và bạn là một phần trong số những người tiên phong để hiện diện ở đây! Hôm nay Thắng đóng gói toàn bộ nội dung đó thành một lộ trình 7 ngày — để anh em không chỉ xem mà thực sự làm được. --- Cấu trúc khóa học: 📹 Full record buổi tối qua — 1:53:12 — xem toàn bộ demo thực tế + slide Và tiếp theo, đây là lộ trình thực hành: Ngày 1–2 → NotebookLM Học xương sống tư duy của bất kỳ chuyên gia nào trong 3 ngày thay vì 3 tháng. Challenge: nạp tài liệu đầu tiên và đúc kết 3 insight có thể dùng ngay. Ngày 3–4 → Notion Second Brain Data hóa suy nghĩ thật của bạn — không phải template của người khác. Challenge: ghi âm 5 phút mỗi sáng và lưu vào Notion liên tục 2 ngày. Ngày 5–6 → Claude AI Xây Hội đồng Cố vấn phản biện ý tưởng của bạn. Thiết lập Content Studio tự động. Challenge: tạo agent đầu tiên và để nó phản biện 1 ý tưởng bạn đang ấp ủ. Ngày 7 → Kết nối hệ thống 3 công cụ → 1 hệ thống tự vận hành. Challenge: chạy toàn bộ vòng lặp từ đầu đến cuối 1 lần. --- Tại sao là 7 ngày? Vì biết không tạo ra kết quả. Làm mới tạo ra kết quả. Mỗi challenge thiết kế để hoàn thành trong 10–15 phút. Không cần thêm thời gian — chỉ cần làm đúng thứ, đúng thứ tự. --- Khóa học mở cho toàn bộ thành viên trong cộng đồng — miễn phí. Vào Classroom → "7 Ngày THỰC HÀNH xây Second Brain" → bắt đầu từ Ngày 1 ngay hôm nay. Action duy nhất cần làm: không phải xem hết video trước. Mở Challenge Ngày 1 và làm ngay trong 10 phút tới. Nếu thấy khóa học này ĐÁNG GIÁ - hãy lan tỏa ngay cho 10 -50 người bạn trên facebook của bạn và cùng chinh phục thử thách này!