Bản tin cộng đồng ngày 24/09/2026
Thứ năm, 24/09/2026
Có bác trong group buột miệng một câu mà mình ngồi ngẫm cả buổi: "Không tin nhân viên bằng con AI 500k".
📌 Bản tin cộng đồng IT BA — 24/09/2026
1️⃣ Harness engineering là gì — và tại sao cùng một con LLM, người ta lái ra kết quả ngon, còn mình thì lỗi tùm lum.
2️⃣ Chuyện AI viết tài liệu: nó tự ý sửa file, tự chèn chữ "final", hôm sau quay lại giọng "dạ thưa đại ca". Cách chặn thì nằm ở chỗ khác, không phải ở chỗ mình tưởng.
Mọi người đang xử lý vụ AI "lươn lẹo" trong tài liệu dự án thế nào? Comment cho mình học với.
1.Harness engineering: cùng một con LLM, khác nhau ở cái khung
Hôm qua có bạn hỏi trong group: đọc về harness engineering, hào hứng được nửa đầu rồi từ phần 5 trở đi là đơ, không hiểu gì nữa. Cách học thì mỗi người một kiểu, nhưng phần giải thích thì đáng lưu.
💡 Có bác tóm gọn bằng ví dụ cái xe, dễ hình dung hơn cả định nghĩa:
👉 LLM = động cơ
👉 Playground = khung xe
👉 Harness = động cơ + auto pilot
👉 Auto pilot = workflow + (tool call + hook)
Nghĩa là mình có thể gắn bất cứ động cơ nào lên bất cứ khung xe nào, tạo ra một cái xe mới. Động cơ có thể mạnh, nhưng harness mới là thứ giúp xe chạy ổn định và ít lỗi.
🔥 Ví dụ cụ thể hơn về auto pilot:
Workflow là việc lái xe. Tool call là camera 360 — cảm biến thấy đèn đỏ thì bắn hook. Tool gặp hook đèn đỏ thì gọi tool phanh, xe dừng lại. Đơn giản vậy thôi.
Còn khi bị block giữa bài dài, một anh trong nhóm chia sẻ cách xử lý: mở LLM ra hỏi thẳng "cái này là gì", dùng keyword KISS hoặc "explain like I am five". Nghe hơi ngây thơ nhưng hiệu quả thật.
Riêng mình nghĩ: hiểu được harness rồi thì nhìn mấy tool AI trên thị trường sẽ khác hẳn. Cùng một động cơ, nhưng cái khung xe mới là thứ quyết định.
2.AI viết tài liệu tự ý sửa file — lỗi ở đâu?
Chuyện này mới đau. Một bạn trong nhóm kể: bảo AI báo lỗi thì nó ghi nhận, chưa fix xong đã tự ý sửa, còn tự chèn chữ "final" vào tên file. Sang hôm sau chat nhiều một lúc, nó quay lại giọng "Dạ thưa đại ca, em đã xuất ra một bản SRS ngon lành cành đào".
😅 Nghe buồn cười nhưng ai làm tài liệu bằng AI cũng gặp.
❌ Đừng nghĩ là do prompt chưa đủ chặt. Có người đã có rule đặt tên file, có template, có folder đàng hoàng — nó vẫn bỏ qua.
✅ Vấn đề nằm ở harness, không nằm ở lời nhắc. Bản chất LLM là xác suất, càng nhiều context càng dễ lỗi.
📍 Kinh nghiệm từ một cao nhân trong group:
Tối ưu mỗi lần chạy, tối đa 8k token. Nghe ít nhưng 8k token là khoảng 20 trang văn bản rồi.
Và cái khó nhất không phải đặt tên file. Cái khó là làm sao các bên khác cũng theo quy tắc đó. Share drive mới mệt, phối hợp mới lủng củng.
Mình thì thấy: AI viết tài liệu giỏi thật, nhưng đừng giao file thật cho nó khi chưa có cơ chế chặn. Dữ liệu test thì còn đùa được, dự án chạy thật rồi thì thôi xong.