Prompt chaining thời model biết tự suy luận: khi nào vẫn cần?
Khi nào nên chia việc thành chuỗi lời gọi API, mẫu tự sửa lỗi nháp–review–sửa, nguyên tắc thiết kế chuỗi và các rủi ro chi phí, độ trễ.
Prompt, shortcut và cách tiết kiệm token. · 10 bài
Khi nào nên chia việc thành chuỗi lời gọi API, mẫu tự sửa lỗi nháp–review–sửa, nguyên tắc thiết kế chuỗi và các rủi ro chi phí, độ trễ.
Từ Claude 4.6, prefill ở lượt assistant cuối trả lỗi 400. Bảng chuyển đổi theo mục đích: JSON, phân loại, bỏ mở đầu, viết tiếp, nhắc ngữ cảnh.
Nghiên cứu MT-Bench cho thấy LLM judge đồng thuận với người trên 80%; ba kiểu chấm, bốn thiên lệch (vị trí, độ dài, tự đề cao, suy luận yếu) và prompt mẫu.
Làm quá, code chỉ để qua test, rác file tạm, đoán code chưa đọc: bốn tật phổ biến của agent coding và các chỉ dẫn mẫu từ hướng dẫn prompting của Anthropic.
Coi Claude như nhân viên mới rất giỏi: viết rõ, giải thích vì sao, dùng 3–5 ví dụ, tách phần bằng XML tag, giao vai trò, nói điều cần làm.
Ba kỹ thuật chính thức cho input dài: đặt tài liệu trước câu hỏi, bọc từng tài liệu bằng XML có nguồn, yêu cầu trích dẫn trước khi kết luận.
Agent đọc web, email, issue GitHub… và mọi văn bản đó đều có thể chứa lệnh ẩn. Vài nguyên tắc phòng thủ đơn giản cho người dùng Claude Code.
Skill cộng đồng khiến Claude bỏ lời chào, mạo từ, câu dẫn — code giữ nguyên. Tiết kiệm output token, nhưng không hợp mọi tình huống.
Ô search gọi API theo từng phím gõ khiến server gánh hàng loạt truy vấn dở dang. Debounce chờ bạn gõ xong rồi mới hỏi.
“0ms” không hứa chạy ngay — nó chỉ hứa được xếp hàng sớm. Microtask luôn được ưu tiên trước macrotask.
Thử từ khoá khác hoặc bỏ bộ lọc chủ đề.
Theo dõi binhAI qua RSS (Feedly, Inoreader, Slack…) để nhận bài mới ngay khi đăng.