Tính đến tháng 10 năm 2026, tôi đang vận hành 19 ứng dụng. Mỗi tháng tôi phát hành hơn sáu bản cải tiến và ra mắt bốn ứng dụng mới.
Khi một người vận hành nhiều ứng dụng như vậy, làm thủ công đương nhiên là không xuể. Tôi phải dồn toàn lực vào việc ra quyết định.
Trong một cuộc trò chuyện với AI, cụm từ "skill ops" xuất hiện. Tìm trên Google gần như không ra kết quả nào, nên có vẻ đây là một từ tình cờ được đặt ra. Tôi rất thích cụm từ này.
Skill ops.
Đó là cách vận hành lấy skill làm tiền đề. Ví dụ, ở công ty cũ, con người vất vả xây dựng nền tảng dữ liệu, rồi chính con người thu thập và phân tích dữ liệu. Nếu một mình làm như vậy thì việc vận hành sẽ không trôi.
Tôi chỉ dựng sẵn nền tảng Firebase và Google Analytics, còn việc phân tích thì giao cho AI.
- Phân tích dữ liệu chỉ cần một câu: "Phân tích đi."
- Phân tích log cũng chỉ cần: "Kiểm tra đi."
Việc của con người là xem những phát hiện thu được, quyết định "sẽ làm gì" rồi đưa ra chỉ thị.
Tôi đang vận hành hai trang web là Tenkaichi và Buzz Spot. Vì mới ra mắt nên đương nhiên nội dung còn ít. Nếu không ai đăng bài, tôi phải tự đăng cho đến khi nội dung đủ phong phú.
Dù vậy, nếu tự viết hết mọi bài thì việc vận hành sẽ không theo kịp.
- "Tìm hiểu về quán này rồi tổng hợp thành nội dung."
- "Yamcha và Ryomen Sukuna, ai mạnh hơn?"
Tôi thiết lập để chỉ cần hỏi AI như vậy là mọi thứ tự động chạy cho đến khi đăng nội dung. SEO cũng được lo luôn. Việc cập nhật sitemap.xml và yêu cầu lập chỉ mục trên Search Console đều chạy bằng skill ops.
Kinh nghiệm từ skill ops cũng phát huy tác dụng trong phát triển ở doanh nghiệp lớn. Ví dụ, trước đây khi xảy ra sự cố, chúng tôi điều tra theo các bước sau:
- Kiểm tra log trên CloudWatch hoặc Elasticsearch.
- Điều tra đoạn mã gây ra log đó.
- Nếu không thuộc phạm vi phụ trách của nhóm mình, liên hệ qua Slack để nhóm phụ trách điều tra.
- Sửa lỗi bằng cách thử đi thử lại trên môi trường local.
Thay vào đó, hãy đặt các kho mã backend, frontend và infra ở máy local, rồi giao cho AI mọi việc từ điều tra log đến điều tra kho mã. Tất nhiên, để Claude Code điều tra toàn bộ log của môi trường production là vấn đề về bảo mật, nên cần giới hạn ở môi trường phát triển hoặc chỉ đưa phần trích. Dù vậy, cách vận hành lấy tác tử AI làm tiền đề vẫn hoàn toàn dùng được trong doanh nghiệp lớn.
Hay nói đúng hơn, tôi dự đoán rằng từ nay về sau, nếu không thiết kế mọi công việc lấy tác tử AI làm tiền đề, chúng ta sẽ thấy "khổ sở" về mặt năng suất. Con người cố gắng thì vẫn làm được, nhưng sẽ thấy "phiền". Đó là vì chúng ta đã biết AI tiện lợi đến mức nào.
Để con người tập trung vào việc ra quyết định, tốt nhất là thiết kế vận hành lấy AI làm tiền đề ngay từ đầu.