Get better results faster

Đạt kết quả tốt hơn, nhanh hơn

Trong Bài học 4, bạn đã giao phó một nhiệm vụ và nhận lại được một sản phẩm thực tế. Những gì mô-đun này bổ sung thêm chính là phần mang tính cộng hưởng: Claude càng biết nhiều về bạn, về công việc của bạn và cách nhóm của bạn thực hiện mọi thứ, thì sản phẩm tiếp theo sẽ càng tốt hơn — và bạn sẽ đạt được kết quả đó nhanh hơn. Có bốn khối xây dựng giúp điều đó xảy ra, mỗi khối cung cấp cho Claude những thông tin có thể tiếp nối, để bối cảnh bạn cung cấp một lần sẽ tiếp tục mang lại hiệu quả lâu dài.

Bốn khối xây dựng nền tảng

Dưới đây là bốn cách mà Cowork học hỏi về bạn, mỗi cách cung cấp cho Cowork một loại kiến thức khác nhau và làm cho nó trở nên năng lực hơn:

  • Chỉ dẫn toàn cầu (Global instructions): Những gì Cowork học được là bạn là ai và bạn làm việc như thế nào. Điều này giúp mọi nhiệm vụ đều bắt đầu trong trạng thái đã được hiệu chỉnh sẵn theo vai trò, định dạng và sở thích cá nhân của bạn.
  • Dự án (Projects): Những gì Cowork học được là bối cảnh của một luồng công việc cụ thể. Bên trong dự án, Cowork hoạt động như một thành viên đã có mặt trong nhóm, có quyền truy cập vào các tệp tin, lịch sử và các quyết định đã được đưa ra cho đến thời điểm hiện tại.
  • Kỹ năng (Skills): Những gì Cowork học được là cách một quy trình cụ thể nên được thực hiện. Khi một nhiệm vụ phù hợp xuất hiện, Cowork sẽ thực hiện nó theo cách mà nhóm của bạn vẫn làm: sử dụng các biểu mẫu (templates), các tiêu chuẩn và các bước thực hiện của riêng bạn.
  • Tiện ích mở rộng (Plugins): Những gì Cowork học được là chuyên môn trong vai trò hoặc lĩnh vực của bạn. Cowork chuyển từ một người có kiến thức chung sang một chuyên gia, sở hữu các quy trình làm việc, các trình kết nối và bí quyết mà một người ở vị trí của bạn cần có.

Tính độc lập và sự cộng hưởng

Bốn khối xây dựng này hoạt động độc lập và mang tính cộng hưởng với nhau. Cowork càng biết nhiều, nó càng có thể đảm đương nhiều việc hơn cho bạn. Bạn sẽ không bắt đầu với tất cả bốn khối này ngay trong Ngày 1.

Khi làm việc với Cowork nhiều hơn, bạn sẽ nhận ra những chỉ dẫn toàn cầu nào là hợp lý để áp dụng cho mọi cuộc hội thoại. Bạn sẽ bắt đầu thấy được các luồng công việc lặp đi lặp lại và hiểu được điều gì là phù hợp để thiết lập thành một dự án. Nếu bạn nhận thấy mình đang phải giải thích cùng một quy trình làm việc cho Claude nhiều lần, đó chính là cơ hội thích hợp để tạo ra những kỹ năng đầu tiên. Và khi bạn cùng đội ngũ của mình hoàn thiện các quy trình đó, các plugin sẽ xuất hiện khi bạn có một nội dung nào đó thực sự xứng đáng để chia sẻ.

Các bước tiếp theo

Ba bài học tiếp theo sẽ dẫn dắt bạn đi qua các lớp này theo thứ tự. Bài học 6 sẽ bao gồm các chỉ dẫn toàn cầu và dự án — đây là lớp kiến thức mà hầu hết mọi người sẽ thiết lập đầu tiên. Bài học 7 và 8 sẽ đề cập đến các kỹ năng và plugin, kết thúc bằng một hoạt động thực hành để cài đặt một plugin thực tế cho công việc của bạn.

Resumed conversation: b10cc91f-8bae-4a83-b7e5-22b9678090f7

Tóm tắt

Nguồn tài liệu này giới thiệu về bốn thành phần cốt lõi giúp tối ưu hóa hiệu suất làm việc với Claude, bao gồm hướng dẫn toàn cầu, dự án, kỹ năng và tiện ích mở rộng. Bằng cách tích lũy kiến thức về vai trò và quy trình đặc thù của người dùng, hệ thống sẽ tạo ra sự tăng trưởng cộng dồn, giúp các kết quả sau này trở nên chính xác và nhanh chóng hơn. Mục tiêu chính của văn bản là hướng dẫn người dùng cách chuyển đổi trí tuệ nhân tạo từ một công cụ tổng quát thành một cộng sự chuyên môn hóa, hiểu rõ ngữ cảnh và tiêu chuẩn riêng của từng nhóm làm việc. Thông qua lộ trình học tập bài bản, người dùng sẽ biết cách thiết lập nền tảng để công nghệ có thể tự động hóa các luồng công việc phức tạp một cách hiệu quả nhất.

Từ khóa: Chỉ dẫn toàn cầu · Dự án (Projects) · Kỹ năng (Skills) · Công cụ mở rộng · Tối ưu hóa Claude

Câu hỏi kiểm tra

1. Bốn khối xây dựng chính giúp Claude (Cowork) cải thiện hiệu quả công việc của bạn theo thời gian là gì?

2. Chức năng chính của 'Chỉ dẫn chung' (Global instructions) trong Cowork là gì?

3. Khi nào người dùng nên cân nhắc việc tạo ra một 'Kỹ năng' (Skills) mới cho Claude?

4. Điểm khác biệt chính của 'Dự án' (Projects) so với các khối xây dựng khác là gì?

5. Theo tài liệu về Anthropic Academy, người học có thể nhận được gì sau khi hoàn thành các khóa học?

6. Bản tin 'AI Fluency' của Anthropic được gửi đến hộp thư của người đăng ký với tần suất như thế nào?

7. Mô hình nào sau đây được liệt kê dưới dạng bản xem trước (preview) trong danh sách các mô hình của Anthropic?

8. Trong biểu mẫu phản hồi khóa học 'Cowork 101', mức độ kinh nghiệm AI nào được mô tả là 'Tích hợp AI sâu rộng vào công việc/học tập'?

9. Sản phẩm nào của Anthropic tập trung cụ thể vào việc triển khai Claude trong môi trường doanh nghiệp và tối đa hóa năng suất nhóm?

10. Lớp học hỏi nào trong Cowork được mô tả là giúp Claude chuyển từ 'người làm tổng quát' sang 'chuyên gia'?

Thẻ học

1 / 20
Mục tiêu chính của tài nguyên "Anthropic Academy" là gì?
Cung cấp hướng dẫn phát triển API và các thực hành tốt nhất để triển khai AI trong doanh nghiệp.

Nhấn thẻ để lật · Dùng nút để điều hướng

Nhớ: 0 / 20

Sơ đồ tư duy

Hệ sinh thái Đào tạo và Sản phẩm Anthropic
  • Anthropic Academy
    • Khóa học tiêu biểu
      • Claude 101
      • Claude Code in action
      • AI Fluency
      • Model Context Protocol
      • Cowork 101
    • Lộ trình học tập
      • Xây dựng với Claude (API)
      • Claude cho công việc
      • Claude cho cá nhân
  • Sản phẩm & Mô hình
    • Ứng dụng Claude
      • Claude Code
      • Claude Cowork
      • Claude for Chrome/Slack/M365
    • Các dòng mô hình
      • Opus (Mạnh nhất)
      • Sonnet (Cân bằng)
      • Haiku (Tốc độ)
      • Mythos preview
  • Khái niệm Claude Cowork
    • 4 Khối xây dựng
      • Chỉ dẫn toàn cầu (Global instructions)
      • Dự án (Projects)
      • Kỹ năng (Skills)
      • Tiện ích mở rộng (Plugins)
    • Lợi ích
      • Tích lũy ngữ cảnh
      • Cá nhân hóa quy trình
      • Tăng tốc độ xử lý
  • Phản hồi & Đối tượng
    • Nhóm người dùng
      • Chuyên gia công nghệ
      • Chuyên gia kinh doanh
      • Giáo dục & Sinh viên
      • Y tế & Sáng tạo
    • Mức độ kinh nghiệm
      • Mới bắt đầu
      • Trung cấp
      • Chuyên gia
  • Nền tảng & Đối tác
    • Amazon Bedrock
    • Google Cloud Vertex AI
    • Microsoft Foundry

Tài liệu liên quan


Link Nguồn