logo
Obsidian, quản lý dự án và công cụ nghĩ
Câu trả lời do AI tạo ra sẽ dễ phụ thuộc vào các nguồn thông tin chất lượng kém
Initializing search
    Tải bản đầy đủ chức năng
    • 🌟 Mở đầu
    • Danh sách bài viết
    • ⚔️ Hướng dẫn Obsidian và Git
    • ⚡Hiểu biết sâu
    • 📐 Dự án
    • 📜Tài nguyên
    Tải bản đầy đủ chức năng
    • 🌟 Mở đầu
    • Danh sách bài viết
    • ⚔️ Hướng dẫn Obsidian và Git
      • 1 Làm quen với Obsidian
        • 1.1 Tạo vault mới
        • 1.3 Tạo liên kết➡️
        • 1.3 Tạo liên kết
        • 1.4 Xem và chỉnh sửa nội dung
        • 1.6 Tìm hiểu tự do➡️
        • 1.6 Tìm hiểu tự do
          • Bật sidebar
          • Chèn ảnh. Chèn đoạn văn từ ghi chú khác
          • Khám phá canvas
          • Mở bảng lệnh
          • Thu gọn
          • Tạo tên phụ cho từng ghi chú
          • Đổi giao diện
          • 📖 2 chế độ chỉnh sửa nội dung
      • 2 Xây dựng dự án với plugin
        • 2.1 Cài plugin
        • 2.2 Tạo biến và dùng biến với (Dataview tập 1)
        • 2.3 Truy vấn dữ liệu (Dataview tập 2)
        • 2.4 Tạo mẫu ghi chú (Templater)
        • 2.9 Tìm hiểu tự do
          • 2.2 Gán biến
          • 2.3 Dùng Project
          • Dùng Database folder
      • 4 Du hành thời gian với Git
        • 4.1 Khám phá cây lịch sử
        • 4.2 Cài đặt Git và GitKraken
        • 4.3 Lưu dữ liệu mới (commit)
        • 4.4 Mở dữ liệu cũ (checkout)
        • 4.5 Tạo nhánh (branch)
        • 4.6 Chuyển nhánh (switch)
        • 4.7 Nhập nhánh (merge)
          • Reset
          • Tạo token trên GitHub
      • 5 Làm việc cùng nhau
        • 5.1 GitHub là gì
        • 5.2 Tải mới toàn bộ kho dữ liệu (clone)
        • 5.3 Đẩy dữ liệu mới lên (push)
        • 5.4 Kéo dữ liệu mới xuống (pull)
        • Tại sao không dùng Syncthing mà phải dùng Git để đồng bộ dữ liệu
          • Tài liệu đọc thêm về Git
          • 📖 Remote, upstream, origin
      • Các bài học nâng cao
        • Excalidraw Để chèn một phần của hình ảnh, dùng dấu mũ rồi thêm area
          • 1. Dùng plugin mẫu
          • 2. Nhập môn TypeScript
          • 📖 Nodejs và Electron
      • 💎 Giới thiệu về Obsidian
          • Obsidian lưu dữ liệu trên máy của người dùng
          • Obsidian lưu dữ liệu ở định dạng đơn giản
          • Đơn vị nhỏ nhất của Obsidian là file, không phải block
            • Có thể dùng kết hợp Obsidian với các giải pháp xử lý dữ liệu khác
            • Cộng đồng Obsidian rất mạnh
            • Khả năng tuỳ biến của Obsidian rất cao
            • Obsidian có thể tạo biến tại bất cứ vị trí nào trong ghi chú
            • Obsidian cực kỳ dễ mở rộng tính năng
            • Obsidian không gọi vốn để theo đúng định hướng của mình
            • Obsidian miễn phí, không có chức năng nào phải trả tiền hay tính theo đầu người
            • Obsidian phù hợp cho các dự án nhỏ, không có nhiều tiền
            • Obsidian xem liên kết là công dân hạng nhất
            • Ý tưởng logo là cục đá đang được đẽo gọt, hàm ý ❝You shape your tools, and they shape you❞
            • Đồ thị mạng lưới giúp thấy được bức tranh tổng thể
            • Obsidian khó tạo liên kết hai chiều được
            • Obsidian không mạnh về quản lý tác vụ
            • Obsidian không sử dụng dữ liệu dạng bảng
            • Việc hợp tác qua mạng trên Obsidian tốt nhất là qua Git
        • Theo tính năng của plugin
            • Ghi chú trên YouTube
            • Chỉnh sửa ghi chú
            • Tạo nút
            • Vẽ đồ thị
            • Chèn bản đồ
            • Kết nối dữ liệu với Trello, Notion, Discord
            • Slide
            • Tạo bảng
            • Xuất bản trên web
    • ⚡Hiểu biết sâu
      • Bản thể luận, nhận thức luận, phương pháp luận
        • Các nghiên cứu có thể có cùng một mục tiêu nghiên cứu, nhưng khác nhau về câu hỏi nghiên cứu
        • Bản thể luận
          • Bản đồ không phải là vùng đất
          • Rhizome
            • All classification systems are the result of political and social processes, which involve decisions about what’s worth remembering and what we can afford to forget
            • Các hệ thống phân loại quyết định trước cái gì được nhớ và cái gì được quên
            • Có 4 loại phân loại
            • Một hệ thống phân loại càng được nhiều người sử dụng thì càng khó thay đổi
            • Nếu không có phân loại, sẽ không có hành động
            • Phân loại, dán nhãn, khai báo metadata là những cái tên khác nhau cho cùng một thứ
            • Sự phân loại không quan tâm tới quần thể, phương pháp nghiên cứu
            • Việc phân loại không quan trọng bằng việc chuẩn bị cho sự thay đổi cách phân loại
            • Hoán dụ giúp ta vẽ được những thứ trừu tượng
            • Muốn nhìn thấy siêu vật thì cần có nhận thức phân tán và sự liên kết giữa các nhận thức đó
            • Mỗi thuộc tính của vật thể tạo nên chiều của nó
            • Siêu vật là những vật mà ta khi ta chạm vào những vị trí khác nhau của nó thì không thấy sự liên quan giữa chúng, làm ta nghĩ chúng là những vật khác nhau
            • Sử dụng nhiều ẩn dụ khác nhau sẽ cho ta thấy vật thể tốt hơn
            • Ta mô phỏng thế giới qua những vật thể
            • Ta thường chỉ nghĩ về vật thể khi ta gặp trục trặc với nó
            • Vì vật thể thường có số thuộc tính lớn hơn 3, nên ta không dễ biểu diễn dữ liệu thành bản đồ
            • Vùng đất thường là siêu vật
        • Nhận thức luận
            • Chú giải ban đầu là để hiểu lời của thượng đế, nhưng sau đó lại biến thành người có góc nhìn của thượng đế
            • Khi nhà nghiên cứu xem mình là người đọc và chú giải văn bản, họ bóc tách các lớp để tạo ra một văn bản mới. Khi họ xem mình là đưa thư, họ kết nối những văn bản để tạo ra văn bản mới
            • Trải nghiệm, diễn giải, đối thoại, đa thanh là những mô thức về tính uy quyền
            • Uy quyền diễn giải loại bỏ các quá trình đối thoại. Uy quyền đối thoại hoàn toàn che dấu đi tiến trình văn bản hóa
            • ❓Sự khác biệt giữa việc đưa thư và chăm trích dẫn là gì
            • ❓Việc quan sát tham dự biến việc diễn giải trở thành mô tả
            • ❓Wikipedia là góc nhìn thượng đế, nhưng nó lại là cơ chế để tất cả mọi người là đồng tác giả
              • Diễn giải văn bản không phải là sự đối thoại do nó không phụ thuộc vào việc có mặt của người nói
              • Hermes vốn chỉ là người đưa thư chứ không giải thích, diễn giải gì cả
              • Khi người quan sát có sự kết nối với nhân vật nào, thì những nhân vật khác sẽ trở thành nền cho nhân vật đó
              • Khi người quan sát có sự kết nối với nhân vật nào, thì những nhân vật khác sẽ
              • Khi nhà nghiên cứu chú giải văn bản, họ kiến tạo ra đồng tác giả cho mình
              • Không giống như diễn ngôn, văn bản có thể dịch chuyển được
              • Mỗi xã hội chứa đựng những cách diễn giải của riêng nó. Công việc của nhà nhân học là học cách bước vào những cách diễn giải đó
              • Người làm nhân học kết nối với lý thuyết nhiều hơn, còn nhà báo tường thuật sự kiện nhiều hơn
              • Người đọc là người chú giải
              • Những từ sử dụng trong viết lách điền dã nhân học không thể được coi là một độc thoại
              • Một phần quan trọng của sự kiến tạo cuộc đá gà thành một văn bản là một quá trình hội thoại và đối mặt với một số người Bali chứ không phải là việc đọc và diễn giải văn hóa đằng sau lưng họ
              • Sự kiểm soát của người bản xứ đối với những kiến thức có được trong quá trình thực địa là khá đáng kể, và thậm chí là có tính quyết định
              • Thông diễn học bắt nguồn từ việc chú giải kinh thánh
              • Tính một chiều của dân học diễn giải nằm ở chỗ chỉ diễn giải văn hóa bản địa chứ không diễn giải văn hóa của nhà nghiên cứu
              • Việc đọc là sự gặp gỡ, giao thoa của thế giới của văn bản và thế giới của người đọc
              • Văn hoá là một tập hợp các văn bản
              • Để có thể diễn giải thì việc tiên quyết là phải văn bản hoá, nghĩa là tách những hành vi, câu nói, niềm tin, lễ nghi, truyền thống, v.v. ra khỏi diễn ngôn
              • Biểu tượng là hệ quả của sự nội tâm hoá
              • Không trực tiếp nói đồ vật được dùng để làm gì, mà mô tả sao cho người đọc tự liên hệ được tới chức năng của nó
              • Kể về bản thân cho người khác vừa là sự kết nối những với tổn thương của mình, vừa là một lần tự sát
              • Mỗi một đồ vật, hành vi đều là ẩn dụ của một biểu tượng văn hoá
              • Phía sau các tình tiết hiển hiện ở bên ngoài tiềm ẩn các ý nghĩa phía sau
              • Tình tiết là các sự kiện cá nhân
              • Việc phân tích văn hoá không phải là một khoa học thực nghiệm tìm kiếm quy luật, mà là một khoa học lý giải ý nghĩa
              • Văn bản là nơi ta đọc ra các ý nghĩa và diễn giải nó
              • Văn hoá có liên quan chặt chẽ đến biểu tượng
              • Cộng đồng là tác giả của nghiên cứu, nhà nhân học chỉ là người mang thông điệp của cộng đồng đi đối thoại
              • Một bài viết là sự tương tác giữa rất nhiều tác giả, dù có thể ta không nhìn thấy điều đó một cách rõ ràng
              • Từ chống chủ quan đến liên chủ thể
        • Phương pháp luận
          • Nghiên cứu định tính có thể dừng khi đã cảm thấy đủ, còn nghiên cứu định lượng vẫn phải làm cho đủ số mẫu
          • Nghiên cứu định tính không có khái niệm cỡ mẫu, nhưng có bão hòa thông tin
          • Trong nghiên cứu định tính, câu hỏi thường là mở và có khả năng kiểm chứng thông tin tại chỗ. Trong nghiên cứu định lượng, câu hỏi thường là đóng
          • Trong nghiên cứu định tính, việc diễn giải câu trả lời có sự tham gia của người trả lời. Trong nghiên cứu định lượng, việc đó nằm ở người làm nghiên cứu
          • Trong nghiên cứu định tính, việc phân tích dữ liệu diễn ra đồng thời với thu thập dữ liệu. Trong nghiên cứu định lượng, việc phân tích phải diễn ra sau
          • Định lượng
            • Có 4 loại phân tích dữ liệu: mô tả, chẩn đoán, dự báo, đề xuất
            • Các mô hình được mô tả bởi các tham số
            • Người làm dữ liệu nói gì về các hạn chế của dữ liệu?
            • Giả thiết là tiên đoán về mối quan hệ nhân quả giữa biến độc lập và biến phụ thuộc
            • Không dễ để lấy mẫu ngẫu nhiên, dù đó là điều kiện tiên quyết cho nghiên cứu định lượng
            • Một số ghi chép và suy nghĩ về dữ liệu trong giáo dục
            • Nếu người làm dữ liệu định lượng cũng tương tác trực tiếp với khách thể, thì việc dữ liệu định tính bị loại bỏ cũng bị giảm thiệt hại
            • Số lượng mẫu không bằng cách lấy mẫu
            • Việc chọn ai hỏi bị ảnh hưởng bởi chủ quan của điều tra viên
              • Có 4 loại câu hỏi khảo sát: đặc điểm, thái độ, lòng tin, hành vi
              • Khảo sát thường được dùng để kiểm chứng các phát hiện quan trọng có được từ phỏng vấn trên quy mô lớn
              • Khảo sát tốt nhất là chỉ có một câu. Người chịu khó trả lời câu hỏi mở thường là người đã quý mến mình sẵn rồi
              • Khảo sát định lượng chỉ có tính chính xác tương đối
              • Vì câu hỏi nghiên cứu thường là câu hỏi mở, nên ta cần chuyển thành câu hỏi định lượng được
          • Định tính
            • Dữ liệu nhỏ cũng có tính dự báo xu hướng giống như dữ liệu lớn
            • Topic modelling trong NLP dùng cho máy và cần tập dữ liệu lớn. Còn thematic analysis trong nhân học thì dành cho người, nhấn mạnh vào yếu tố thị giác
            • Nhân học
              • Dân tộc học là nhân học văn hoá
              • Dấn thân, quan sát và ghi chép là những chỉ báo cho thấy mức độ hoà nhập
              • Hãy cài cắm các chi tiết
              • Nhà nghiên cứu điền dã không thể và không nên cố tỏ ra chỉ là con ruồi đậu trên bức tường
              • Nhân học cho ta cái nhìn sơ lược về những khả thể khác của con người
              • Nhiều ngành học xem con người là kết quả của những thứ bên ngoài trong mối quan hệ nhân quả. Nhân học chỉ chú trọng đến việc nói rằng bạn có thể khác biệt, rằng bạn còn có thể là người khác
              • Nhân học là triết học trong xã hội
              • Nhật ký điền dã
              • Quan điểm của các cá nhân
              • ❓Nhân văn chỉ quan tâm đến việc lưu trữ, hiểu dữ liệu và tạo ra câu chuyện hay
                • Cho độc giả xem, không kể lại
                • Cái quan trọng của câu chuyện là tinh thần, thông điệp và sự kiện. Còn ngôn từ, cách biểu đạt chỉ là thứ cấp
                • Câu chuyện cuộc đời có khả năng bị cảm xúc của nhân vật chi phối câu chuyện
                • Kết nối dòng chảy cuộc đời của nhân vật với quãng đường xã hội
                • Một người trung niên kể về thời họ 6 tuổi khác với đứa bé 6 tuổi đó kể về mình
                • Những đau buồn của nhân vật tạo ra tình tiết
                • Niên biểu là để lên kế hoạch và nhớ các từ khoá quan trọng, còn khi viết chuyện thì viết theo từ khoá
                • Ta có thể hư cấu nội tâm nhân vật dựa trên dữ liệu
                • Việc chọn chủ đề phụ thuộc vào niên biểu và thông điệp
                • Việc hỏi quan điểm có thể gặp việc tránh né, hoặc câu trả lời bị theo tư duy của họ, hoặc không tạo đủ chất liệu cho việc kể chuyện
                • Điểm nhìn ngôi thứ nhất không hoá thân được vào các không gian, nhưng suy tư được vào chính thế giới nội tâm của mình
                • ❓Mình có nhất thiết phải không thể hiện quan điểm của mình về nhân vật không
                • ❓Ngôi thứ ba thực ra vẫn chỉ là ngôi thứ nhất mà thôi
                • ❓Nếu đã xuất bản rồi mà nhân vật muốn rút lại thì làm sao
                • Đạo đức của mỗi nước về báo chí là khác nhau
                • ❓Bảo vệ sự tò mò. Đúng phương pháp thì được miễn tội
                • ❓Các hội đồng đạo đức khác nhau thì có mâu thuẫn với nhau không
                • ❓Khi nào thì một người sẽ cởi mở và thoải mái nói về những thứ họ không muốn nói
                • ❓Khi đóng vai để tham gia vào hệ thống, để trở thành một phần của cộng đồng, thì ko có sự đồng thuận trực tiếp cũng được
                • ❓autoethnography thì có quyền nói về trải nghiệm của mình. Khi tự nói về trải nghiệm của bản thân thì là khách quan hay chủ quan
                • ❓Đóng vai để được tham gia vào hệ thống mà những người khác chỉ nghĩ rằng mình muốn làm thì là một dạng của quan sát tham dự
              • Chỉnh link distance nhỏ nhất và link force lớn nhất để thấy rõ từng cụm nút
              • Lý thuyết đồ thị
            • Phỏng vấn
              • Có những thứ mà kể cả phỏng vấn cũng không dự đoán được
              • Khi phỏng vấn hãy hỏi cả về hành vi, đừng chỉ hỏi về lý do họ làm điều đó
              • Người chia sẻ luôn định vị nhà nghiên cứu là ai để quyết định sẽ nói cái gì
              • Người tham gia phỏng vấn nhóm cần có đặc điểm tương đồng để mọi người cảm thấy tự tin, thoải mái
              • Nơi cuộc phỏng vấn diễn ra định hình tính chất của lời nói
              • Phần lớn các câu hỏi nghiên cứu không thể sử dụng để hỏi trực tiếp
              • Phỏng vấn phi cấu trúc hữu ích khi nghiên cứu viên có đủ thời gian phỏng vấn nhiều lần, ở nhiều hoàn cảnh khác nhau, và khi chủ đề nhạy cảm
              • Tìm hiểu vào bối cảnh, không chỉ hành vi đơn lẻ
              • Việc người chia sẻ nói những điều khác nhau trong các bối cảnh khác nhau không có nghĩa là họ nói dối, mà là do sự phức tạp và tính năng động của dữ liệu
              • Việc phỏng vấn làm ta mệt và muốn nghỉ ngơi, nhưng ta vẫn phải tiếp tục làm
              • Đối thoại thay vì phỏng vấn
              • ❓Câu hỏi khiến cho đáp viên muốn nói dối
              • ❓Có nên phỏng vấn một người nhiều lần để vét cạn suy nghĩ của họ về các giả thiết của mình
              • ❓Có nên yêu cầu người tham gia phỏng vấn phải đọc trước cái gì không
              • ❓Có nên đưa câu hỏi trước cho người tham gia phỏng vấn đọc trước không. Có nên cho họ coi kết quả ghi chú của mình không
              • ❓Làm sao để cho họ tiếp tục nói hết ý của mình khi mà họ không có nhiều thời gian cho mình, và mình cũng không có nhiều tiền để trả họ
              • Hoạt động trải nghiệm là việc tận dụng những gợi ý manh mối, dấu vết, cử chỉ, và cảm quan trước khi phát triển những diễn giải ổn định
              • Quan sát tham dự cho nhà nghiên cứu uy quyền về trải nghiệm
              • Quan sát tham dự không phải là khai thác thông tin
              • Quan sát tham dự là sự kết hợp giữa trải nghiệm cá nhân với cường độ cao và phân tích khoa học
              • Quan sát tham dự đời sống xã hội chính là một quá trình thay đổi toàn bộ con người mình để trở thành thành viên của cộng đồng
              • Sự sáng tạo mang tính trải nghiệm là một sản phẩm mang tính chủ quan, chứ không mang tính liên chủ thể hay dựa trên sự đối thoại
              • ❓Nhà nghiên cứu khi điền dã thì cũng đã có một mục tiêu nghiên cứu nào đó rồi. Nếu không phải khai thác thông tin thì sẽ không hoàn thành công việc được
              • ❓Quan sát tham dự có yêu cầu họ tập trung nói về một chủ đề nào đó không
            • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
              • Các dự án, công cụ, tài nguyên cho nhân văn số
              • Mạng từ
                • Bản chất của mô hình chủ đề là tô màu cho văn bản và từ
                • Mô hình chủ đề rất hữu dụng cho việc diễn giải
                • Ngoài việc sử dụng mô hình chủ đề và tạo cơ sở dữ liệu, các dự án nhân văn số dường như không sử dụng các lĩnh vực khác của công nghệ thông tin
                • Nhân văn số sử dụng mô hình chủ đề rất nhiều
              • Chỉ cần ghi những thứ để mình nhớ, và để người khác nhặt được cũng không hiểu gì
              • Các bước thực hiện điền dã
              • Hãy tham gia như một phần của cộng đồng chứ không phải thúc đẩy cộng đồng
              • Muốn cấu trúc hoá bối cảnh thì cần phải có tiêu điểm
              • Nhà nghiên cứu luôn trong tâm thế có thể sẽ rời đi. Người trong cộng đồng cần biết thời điểm mình sẽ rời đi
              • Nếu không tuân thủ việc không tác động dù chỉ là lời khuyên, thì cái kết quả nghiên cứu cũng có thể là cái mà mình tạo ra
              • Quá trình nghiên cứu nói chung là một sự thương thảo diễn ra liên tục
              • Quá trình điền dã từ đầu đến cuối luôn bị chi phối bởi việc viết lách
              • Quá tập trung vào tình tiết mà bỏ qua bối cảnh thì sẽ thành góc nhìn thượng đế
              • Trình thuật cuộc đời, câu chuyện cuộc đời, tiểu sử là giống nhau
              • ❓Có đưa ghi chú của mình cho người mình nghiên cứu xem
              • ❓Khi nào thì họ sẽ nói về những thứ họ thấy xấu hổ hoặc tội lỗi
              • ❓Môi trường đô thị thì cũng không có điều kiện để làm chung với họ được
              • ❓Một vài ví dụ hoặc nghiên cứu về sự ra quyết định can thiệp trong khi nghiên cứu
              • ❓Nghe những gì họ nói thì chỉ là một chiều
              • ❓Người ta ngại không muốn từ chối thì mình có tiến tới ko
              • ❓Nếu họ bận mình chỉ có thể hẹn họ ra cà phê thì thời gian họ có thể dành cho mình cũng chỉ có thể là 1, 2 tiếng. Như vậy thì cũng đâu khác gì phỏng vấn
              • ❓Nếu trước khi xin làm nghiên cứu mình họ đã có sự không thoải mái với mình rồi thì sao
              • ❓Quá trình xây dựng sự tin tưởng như thế nào, khi mình không có cơ hội để làm giống như họ
              • ❓Sau khi nghiên cứu xong thì giúp đỡ, tác động cũng được mà
              • ❓Trường hợp va chạm thói quen, văn hoá, lối sống mà mình không biết nhưng cũng đủ gây ra sự khó chịu ở họ thì sao
              • ❓Để một quan sát có chất lượng thì cần bao nhiêu thời gian ở cùng cộng đồng
                • Nhật ký điền dã
                • Tổng hợp thông tin
        • Bản thể luận (trong hệ thống thông tin) cố gắng tạo ra các ý nghĩa chung cho các biểu tượng
        • Công nghệ mới đem lại thêm lựa chọn cho người làm chính sách
        • Hai động lực lớn nhất để xây dựng ontology là để tránh concept drift và hỗ trợ interoperability của hệ
        • Máy tính không đọc code như cách con người đọc. Máy tính đọc theo những quy tắc được tạo ra từ nhiều thập kỷ trước. Con người đoán ý nghĩa của tên biến và những mẫu hình khác
        • Một ontology là một specification của một sự khái niệm hóa
        • Người không làm lĩnh vực lập trình không được tạo điều kiện để trưởng thành về mặt quản trị dữ liệu
        • Ontology trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên vốn chỉ là một tập hợp các từ, vốn đã được gọi là glossary
        • Sự khác nhau giữa công nghệ thông tin và chuyển đổi số
        • Tự động hóa là bản chất của ngành phần mềm. Cái gì phải làm thủ công thì nó là bug
        • Việc lưu trữ dữ liệu tại máy cá nhân và ở định dạng đơn giản sẽ giúp người dùng quen thuộc hơn với việc lập trình
        • Việc đổi mới sáng tạo bắt đầu bằng việc mỗi người có thể tự mình điều khiển được máy tính, chứ không phải có thêm một sản phẩm no code hay AI nữa
        • Dữ liệu định lượng, AI
          • 4 cấp độ phân tích dữ liệu: mô tả hiện tượng, lý giải nguyên nhân, dự đoán kết quả, đề xuất hành động
          • Cứt bò cứt ngựa trong thời đại dữ liệu
          • Dữ liệu có thể là ngôn ngữ mà tất cả mọi người đều hiểu
          • Dữ liệu của ta không chỉ là từ những thứ ta tạo ra, mà còn là sự liên kết với những dữ liệu người khác tạo ra
          • Khi một AI thực sự hữu ích, ta không còn gọi nó là AI
          • Nếu robot không cần phải giống người, thì AI không cần phải suy luận giống người
          • Tiên đoán từ dữ liệu chỉ đúng khi tương lai giống như quá khứ
          • Tiềm năng để kiếm tiền từ AI đến từ mảng học có giám sát nhiều hơn ở mảng tạo sinh
          • AI tạo sinh
            • Nên dùng khái niệm LLM cho loại AI đa số người dùng biết đến
            • Phép thử Turing không được sinh ra để đánh giá trực tiếp trí năng, mà chỉ đánh giá mức độ dễ lừa con người của máy
            • ❓Nếu như tất cả LLM đều là nhận dạng pattern, thì dùng topic modelling sẽ nhanh hơn
            • Chủ thể tính
              • Con người có xu hướng đánh đồng việc nói chuyện trôi chảy và việc suy nghĩ
              • Chủ thể tính của lao động
              • LLM không được xem là tác giả tri thức mới, vì nó không có khả năng chịu trách nhiệm đối với các tuyên bố tri thức
              • Người sử dụng LLM không thể tự nhận mình là tác giả của tác phẩm do nó tạo ra được, vì nghệ thuật đòi hỏi ta phải đưa ra rất nhiều lựa chọn
              • Nếu LLM thay thế được nhân viên, thì nó cũng thay thế được quản lý
              • Sự khác biệt giữa con người và mô hình ngôn ngữ lớn là con người có niềm tin và có thể kiểm chứng niềm tin từ môi trường bên ngoài
              • Tranh do LLM vẽ không thể hiện được mối quan hệ giữa tác giả và thứ được vẽ
              • Đằng sau vẻ ngoài tự trị của LLM là những người làm công việc dán nhãn và kiểm duyệt, vô hình và bếp bênh
              • 100％ các mô hình hiện tại đều chỉ có thể hoạt động được nhờ được pre train từ LAION5B
              • Các lỗi cơ xương và lực này thường thấy ở các cảnh hành động xuất bởi AI
              • Câu trả lời do AI tạo ra sẽ dễ phụ thuộc vào các nguồn thông tin chất lượng kém
              • Có bằng chứng cho thấy việc có thêm dữ liệu và phần cứng để tính toán cũng không làm tăng khả năng nhận diện
              • Có những dấu hiệu phi ngôn ngữ mà LLM không thể cảm nhận hay phân tích
              • LAION5B là một big data khai thác trái phép
              • LLM không học. Nó chỉ được tối ưu hoá trong một tập điều kiện
              • LLM không tất định mà tạo sinh kết quả mỗi lần mỗi khác dù với cùng một câu nhập
              • LLM không đọc được hàm ý
              • LLM là định dạng ảnh mờ của web
              • Lợi thế của các trang tài nguyên cộng đồng là ở chỗ nó được tạo bằng con người. Vì nếu nó được tạo bằng LLM thì người ta chẳng cần vào đó
              • Mô hình không tồn tại sau khi học xong. Con người đã tồn tại trước khi học
              • Mô hình ngôn ngữ lớn làm việc với ngôn ngữ, không phải kiến thức
              • Nếu như LLM không thể thay thế tư duy của con người, thì người không dùng LLM luôn có lợi thế về tư duy với người sử dụng
              • Nếu phải điều chỉnh lại kết quả của LLM thì tự làm luôn còn nhanh hơn
              • Ta chỉ cần tự động hoá những thứ ta có thể làm mà không cần nghĩ
              • Ở thời điểm hiện tại không có bất cứ ai có thể đủ tiềm lực và khối lượng dữ liệu vừa có bản quyền vừa đủ khổng lồ để tự huấn luyện
                • Chatbot LLM nào cũng dẫn sai thông tin khoảng 60％. Riêng Grok là tới 96％
                • Các LLM thương mại sẽ có chất lượng giảm dần do bị huấn luyện từ dữ liệu của LLM
                • Shadow prompting means that genuine users cannot discover real biases in the model, or any constraints imposed on the model to mitigate those biases
                • Với các lệnh vẽ hình, nó sẽ được điều chỉnh trước khi đi tới chương trình vẽ
                • Khi nào các công ty LLM không còn tuyển lập trình viên nữa thì lúc đó nó mới đủ khả năng code
                • LLM gần như không có khả năng tự sửa lỗi code
                • Người mới học nên bắt đầu bằng việc hiểu code đúng hơn là sửa lỗi code sai với lời hướng dẫn chưa chắc đúng
                • Trước khi LLM có thể kiểm định và sửa lỗi code, ta vẫn cần phải học lập trình để kiểm định và sửa lỗi cho nó
                • Để LLM có thể tham gia vào việc lập trình được, nó cần phải làm được cả việc kiểm định và sửa lỗi code, chứ không phải chỉ mỗi sinh code
                • Bài kiểm tra Turing được thiết kế cho những thứ biết nghĩ, không phải cho thứ không biết nghĩ
                • Con người xem mệnh đề phủ định nằm ở hướng đối lập. LLM xem là kế bên
                • Cách để LLM không bị ảo giác là kêu nó viết truy vấn cho Wikidata
                • Không có sự chính xác thì giống như lái xe trong sương mù
                • Khả năng tự hoàn thiện nằm ở việc nghĩ được về việc nghĩ của mình
                • LLM nhất thiết không được luôn lựa chọn từ tiếp theo có xác suất xuất hiện cao nhất, nếu không sẽ không tạo ra sự tự nhiên nữa
                • Tất cả các tác phẩm viễn tưởng từ trước tới nay đều vẽ về một nhân vật AI không có ảo giác
                • Việc truy xuất thông tin cần có accuracy, sourcing, consistency, and fragility. LLM không có những thứ đó
                • Ảo giác là việc có niềm tin sai về thế giới do có giác quan sai. LLM không có giác quan cũng không có niềm tin, nên gọi nó là ảo giác là không đúng
                • Ảo giác ở người thể hiện sự trục trặc. Ảo giác ở LLM thể hiện nó hoạt động đúng chức năng
                • Ở con người, sự chính xác vẫn có thể tồn tại trong lúc sáng tạo. Ở LLM, khi đã làm nó chính xác thì nó không thể ngẫu nhiên nữa
              • AGI không thể được tạo bởi LLM, vì các kiến thức mới là ngôn ngữ nhỏ
              • AI giống như công nghệ tua bin. Gắn nó với xe hơi thì không sử dụng được. Nhưng nếu có thể có thêm những công nghệ mới thì có thể thành máy bay
              • LLM làm rất tốt việc gợi ý từ khoá
              • Thế mạnh của LLM là làm những công việc cần tốc độ mà không đòi hỏi sự chính xác, chất lượng
              • Nếu LLM được huấn luyện có chọn lọc, nó có thể bị bẻ theo ý của người tạo ra nó. Nếu LLM được huấn luyện không chọn lọc, nó có thể bị bẻ bởi các chiến dịch tuyên truyền
              • Sự không phân biệt giữa AI học có giám sát và AI tạo sinh mà chỉ gộp chung vào AI làm nhiều người nhầm lẫn giữa điểm mạnh và điểm yếu của AI
              • Việc LLM được thiết kế như chat khiến ta không để ý rằng nó chỉ là tự động điền chữ
              • Việc có được cách phân biệt một sản phẩm là do LLM tạo ra hay không một cách tin cậy được không chỉ giúp người dùng mà còn giúp chính các LLM đó
              • Việc làm cho LLM như có thêm cảm xúc khiến ta dễ bị lệ thuộc vào chúng hơn
              • Việc tích hợp LLM vào sản phẩm là để bán lời hứa cho nhà đầu tư, không phải để bán sản phẩm cho người dùng
              • Việc xem LLM có nhân tính sẽ tạo thêm rào cản để lên án chúng
              • Việc xem LLM là học được cho phép các công ty đòi quyền cung cấp dữ liệu
            • Cái gọi là khoa học dữ liệu đúng ra chỉ là kỹ thuật dữ liệu
            • Khoa học dữ liệu tập trung vào mẫu hình, khoa học tính toán tập trung vào các mối quan hệ nhân quả
            • Ngành khoa học dữ liệu còn nhiều thuật ngữ không có sự ổn định về nghĩa
              • Chỉ có thể đảm bảo kết quả không thiên kiến khi kết quả đầu vào không thiên kiến
              • Dữ liệu lớn không nhất thiết là dữ liệu tốt
              • Không giám sát nghĩa là giả định rằng người huấn luyện không có giả định nào
              • Máy học dự đoán xem mẫu hình có bao nhiêu khả năng lặp lại trong tương lai
              • Rất nhiều thuật toán được sinh ra vì dữ liệu có nhiều chiều. Nếu chỉ có vài chiều thì dùng mắt tốt hơn
              • Việc dùng máy học có thể làm ta nghĩ mô hình rất phức tạp mặc dù thực chất nó rất đơn giản
              • 70％ thời gian chỉ là để làm sạch dữ liệu
              • Các công cụ lắng nghe xã hội có sẵn giống như một ảnh chụp màn hình nhanh về những gì đang diễn ra
              • Feature Extraction, Text Representation, Text Extraction, Text Vectorization là những cái tên khác nhau cho cùng một thứ
            • 40％ lượng điện của các trung tâm dữ liệu là để cho việc làm mát
            • Dấu chân carbon của việc tính toán đã vượt qua công nghiệp hàng không
            • Ngành công nghiệp siêu tính toán được xây dựng trên nền tảng thuộc địa từ việc khai thác tài nguyên ở các nước bán cầu nam
            • Việc dùng ẩn dụ đám mây làm ta nghĩ là nó không có địa điểm và không cần tốn công xử lý
            • Institutional quantification is designed to support procedures that can be executed by fungible employees
            • Sự định lượng là cách để ra quyết định mà trông không giống như quyết định
            • The wider the user base for the data, the more decontextualized the data needs to be
        • Dữ liệu, AI
          • Cứt bò cứt ngựa trong thời đại dữ liệu
          • Dữ liệu có thể là ngôn ngữ mà tất cả mọi người đều hiểu
          • Dữ liệu của ta không chỉ là từ những thứ ta tạo ra, mà còn là sự liên kết với những dữ liệu người khác tạo ra
          • Khi một AI thực sự hữu ích, ta không còn gọi nó là AI
          • Nếu robot không cần phải giống người, thì AI không cần phải suy luận giống người
          • Tiên đoán từ dữ liệu chỉ đúng khi tương lai giống như quá khứ
          • Tiềm năng để kiếm tiền từ AI đến từ mảng học có giám sát nhiều hơn ở mảng tạo sinh
          • AI tạo sinh
            • Nên dùng khái niệm LLM cho loại AI đa số người dùng biết đến
            • Phép thử Turing không được sinh ra để đánh giá trực tiếp trí năng, mà chỉ đánh giá mức độ dễ lừa con người của máy
            • ❓Nếu như tất cả LLM đều là nhận dạng pattern, thì dùng topic modelling sẽ nhanh hơn
            • Chủ thể tính
              • Con người có xu hướng đánh đồng việc nói chuyện trôi chảy và việc suy nghĩ
              • Chủ thể tính của lao động
              • LLM không được xem là tác giả tri thức mới, vì nó không có khả năng chịu trách nhiệm đối với các tuyên bố tri thức
              • Người sử dụng LLM không thể tự nhận mình là tác giả của tác phẩm do nó tạo ra được, vì nghệ thuật đòi hỏi ta phải đưa ra rất nhiều lựa chọn
              • Nếu LLM thay thế được nhân viên, thì nó cũng thay thế được quản lý
              • Sự khác biệt giữa con người và mô hình ngôn ngữ lớn là con người có niềm tin và có thể kiểm chứng niềm tin từ môi trường bên ngoài
              • Tranh do LLM vẽ không thể hiện được mối quan hệ giữa tác giả và thứ được vẽ
              • Đằng sau vẻ ngoài tự trị của LLM là những người làm công việc dán nhãn và kiểm duyệt, vô hình và bếp bênh
              • 100％ các mô hình hiện tại đều chỉ có thể hoạt động được nhờ được pre train từ LAION5B
              • Các lỗi cơ xương và lực này thường thấy ở các cảnh hành động xuất bởi AI
              • Có bằng chứng cho thấy việc có thêm dữ liệu và phần cứng để tính toán cũng không làm tăng khả năng nhận diện
              • Có những dấu hiệu phi ngôn ngữ mà LLM không thể cảm nhận hay phân tích
              • LAION5B là một big data khai thác trái phép
              • LLM không học. Nó chỉ được tối ưu hoá trong một tập điều kiện
              • LLM không tất định mà tạo sinh kết quả mỗi lần mỗi khác dù với cùng một câu nhập
              • LLM không đọc được hàm ý
              • LLM là định dạng ảnh mờ của web
              • Lợi thế của các trang tài nguyên cộng đồng là ở chỗ nó được tạo bằng con người. Vì nếu nó được tạo bằng LLM thì người ta chẳng cần vào đó
              • Mô hình không tồn tại sau khi học xong. Con người đã tồn tại trước khi học
              • Mô hình ngôn ngữ lớn làm việc với ngôn ngữ, không phải kiến thức
              • Nếu như LLM không thể thay thế tư duy của con người, thì người không dùng LLM luôn có lợi thế về tư duy với người sử dụng
              • Nếu phải điều chỉnh lại kết quả của LLM thì tự làm luôn còn nhanh hơn
              • Ta chỉ cần tự động hoá những thứ ta có thể làm mà không cần nghĩ
              • Ở thời điểm hiện tại không có bất cứ ai có thể đủ tiềm lực và khối lượng dữ liệu vừa có bản quyền vừa đủ khổng lồ để tự huấn luyện
                • Chatbot LLM nào cũng dẫn sai thông tin khoảng 60％. Riêng Grok là tới 96％
                • Các LLM thương mại sẽ có chất lượng giảm dần do bị huấn luyện từ dữ liệu của LLM
                • Shadow prompting means that genuine users cannot discover real biases in the model, or any constraints imposed on the model to mitigate those biases
                • Với các lệnh vẽ hình, nó sẽ được điều chỉnh trước khi đi tới chương trình vẽ
                • Khi nào các công ty LLM không còn tuyển lập trình viên nữa thì lúc đó nó mới đủ khả năng code
                • LLM gần như không có khả năng tự sửa lỗi code
                • Người mới học nên bắt đầu bằng việc hiểu code đúng hơn là sửa lỗi code sai với lời hướng dẫn chưa chắc đúng
                • Trước khi LLM có thể kiểm định và sửa lỗi code, ta vẫn cần phải học lập trình để kiểm định và sửa lỗi cho nó
                • Để LLM có thể tham gia vào việc lập trình được, nó cần phải làm được cả việc kiểm định và sửa lỗi code, chứ không phải chỉ mỗi sinh code
                • Bài kiểm tra Turing được thiết kế cho những thứ biết nghĩ, không phải cho thứ không biết nghĩ
                • Con người xem mệnh đề phủ định nằm ở hướng đối lập. LLM xem là kế bên
                • Cách để LLM không bị ảo giác là kêu nó viết truy vấn cho Wikidata
                • Không có sự chính xác thì giống như lái xe trong sương mù
                • Khả năng tự hoàn thiện nằm ở việc nghĩ được về việc nghĩ của mình
                • LLM nhất thiết không được luôn lựa chọn từ tiếp theo có xác suất xuất hiện cao nhất, nếu không sẽ không tạo ra sự tự nhiên nữa
                • Tất cả các tác phẩm viễn tưởng từ trước tới nay đều vẽ về một nhân vật AI không có ảo giác
                • Việc truy xuất thông tin cần có accuracy, sourcing, consistency, and fragility. LLM không có những thứ đó
                • Ảo giác là việc có niềm tin sai về thế giới do có giác quan sai. LLM không có giác quan cũng không có niềm tin, nên gọi nó là ảo giác là không đúng
                • Ảo giác ở người thể hiện sự trục trặc. Ảo giác ở LLM thể hiện nó hoạt động đúng chức năng
                • Ở con người, sự chính xác vẫn có thể tồn tại trong lúc sáng tạo. Ở LLM, khi đã làm nó chính xác thì nó không thể ngẫu nhiên nữa
              • AGI không thể được tạo bởi LLM, vì các kiến thức mới là ngôn ngữ nhỏ
              • AI giống như công nghệ tua bin. Gắn nó với xe hơi thì không sử dụng được. Nhưng nếu có thể có thêm những công nghệ mới thì có thể thành máy bay
              • LLM làm rất tốt việc gợi ý từ khoá
              • Thế mạnh của LLM là làm những công việc cần tốc độ mà không đòi hỏi sự chính xác, chất lượng
              • Nếu LLM được huấn luyện có chọn lọc, nó có thể bị bẻ theo ý của người tạo ra nó. Nếu LLM được huấn luyện không chọn lọc, nó có thể bị bẻ bởi các chiến dịch tuyên truyền
              • Sự không phân biệt giữa AI học có giám sát và AI tạo sinh mà chỉ gộp chung vào AI làm nhiều người nhầm lẫn giữa điểm mạnh và điểm yếu của AI
              • Việc LLM được thiết kế như chat khiến ta không để ý rằng nó chỉ là tự động điền chữ
              • Việc có được cách phân biệt một sản phẩm là do LLM tạo ra hay không một cách tin cậy được không chỉ giúp người dùng mà còn giúp chính các LLM đó
              • Việc làm cho LLM như có thêm cảm xúc khiến ta dễ bị lệ thuộc vào chúng hơn
              • Việc tích hợp LLM vào sản phẩm là để bán lời hứa cho nhà đầu tư, không phải để bán sản phẩm cho người dùng
              • Việc xem LLM có nhân tính sẽ tạo thêm rào cản để lên án chúng
              • Việc xem LLM là học được cho phép các công ty đòi quyền cung cấp dữ liệu
            • Cái gọi là khoa học dữ liệu đúng ra chỉ là kỹ thuật dữ liệu
            • Khoa học dữ liệu tập trung vào mẫu hình, khoa học tính toán tập trung vào các mối quan hệ nhân quả
            • Ngành khoa học dữ liệu còn nhiều thuật ngữ không có sự ổn định về nghĩa
              • Chỉ có thể đảm bảo kết quả không thiên kiến khi kết quả đầu vào không thiên kiến
              • Dữ liệu lớn không nhất thiết là dữ liệu tốt
              • Không giám sát nghĩa là giả định rằng người huấn luyện không có giả định nào
              • Máy học dự đoán xem mẫu hình có bao nhiêu khả năng lặp lại trong tương lai
              • Rất nhiều thuật toán được sinh ra vì dữ liệu có nhiều chiều. Nếu chỉ có vài chiều thì dùng mắt tốt hơn
              • Việc dùng máy học có thể làm ta nghĩ mô hình rất phức tạp mặc dù thực chất nó rất đơn giản
              • 70％ thời gian chỉ là để làm sạch dữ liệu
              • Các công cụ lắng nghe xã hội có sẵn giống như một ảnh chụp màn hình nhanh về những gì đang diễn ra
              • Feature Extraction, Text Representation, Text Extraction, Text Vectorization là những cái tên khác nhau cho cùng một thứ
            • 40％ lượng điện của các trung tâm dữ liệu là để cho việc làm mát
            • Dấu chân carbon của việc tính toán đã vượt qua công nghiệp hàng không
            • Ngành công nghiệp siêu tính toán được xây dựng trên nền tảng thuộc địa từ việc khai thác tài nguyên ở các nước bán cầu nam
            • Việc dùng ẩn dụ đám mây làm ta nghĩ là nó không có địa điểm và không cần tốn công xử lý
            • Institutional quantification is designed to support procedures that can be executed by fungible employees
            • Sự định lượng là cách để ra quyết định mà trông không giống như quyết định
            • The wider the user base for the data, the more decontextualized the data needs to be
          • Chất lượng phần mềm, đặc biệt là native, không còn quan trọng nữa
          • Code được dùng nhiều hơn được đọc, được đọc nhiều hơn được viết
          • Khi thiết lập xong ta sẽ mong đợi là không phải đụng lại nó lần nữa
          • Làm thứ phức tạp hơn thì dễ, làm thứ tốt hơn thì khó
          • Lập trình là việc hướng dẫn máy làm theo đúng ý mình, chứ không phải chỉ mỗi viết code
          • Mọi thứ ban đầu không phức tạp. Chỉ đến khi có nhiều người dùng và tính năng thì nó mới bắt đầu phức tạp
          • Mỗi một nhiệm vụ đều chứa những cái không biết, vì nếu đã biết rồi thì nó đã trở thành thư viện
          • Ngôn ngữ lập trình bậc cao không giúp con người làm được nhiều hơn những gì ngôn ngữ lập trình bậc thấp làm được. Nó chỉ giúp con người làm ra ít lỗi hơn mà thôi
          • Người mới lập trình thường chỉ biết muốn biết làm sao để code chạy được. Người có kinh nghiệm còn quan tâm đến tính dễ bảo trì, mở rộng và bắt lỗi của code
          • Người mới lập trình thường hỏi nên dùng cú pháp, thư viện, hay ngôn ngữ nào. Lập trình viên nhiều kinh nghiệm thường tập trung vào các khái niệm trừu tượng
          • Sự phức tạp của code sẽ tự cân bằng nó
          • Tài liệu sử dụng nếu được viết lúc phần mềm được viết gần xong sẽ chủ yếu ghi lại những thứ tác giả nghĩ mình cần nhớ
          • Tính năng của app không phải lúc nào cũng dành cho ta
          • Tương lai của một ngôn ngữ phụ thuộc vào việc lý do ra đời của nó và lý do để sử dụng nền tảng dựa trên nó có còn cần nữa hay không
          • Viết code là thứ kém quan trọng nhất trong lập trình
          • ❓ Học code bằng việc debug product code sẽ nhanh hơn
            • Các cuốn sách về phương pháp lập trình được viết bởi những người làm phần mềm nội bộ
            • Cách mạng khoa học sẽ xảy ra khi có nhiều dị thường không lý giải được bằng mô thức đang có. Vật lý thì mỗi thế kỷ một lần. Kỹ thuật phần mềm thì vài năm một lần
            • Định luật Conway: "Cấu trúc kỹ thuật của sản phẩm phản ánh giới hạn xã hội của tổ chức tạo ra nó"
            • Cầm một cuốn sách vật lý, bạn có thể chế ra được một lò hạt nhân phức tạp. Cầm một cuốn sách về kỹ thuật phần mềm, bạn không thể chế ra được những phần mềm phức tạp
            • Hình ảnh một phần mềm được xây dựng thuần tuý từ lý thuyết là một ảo tưởng
            • Không phải vì một thứ có thể làm một điều mà ta nên dùng nó để làm điều đó
            • Lập trình viên không chỉ không được giao một đề bài rõ ràng, đầy đủ ngay từ đầu, mà các yêu cầu cũng thay đổi theo thời gian
            • Nhiệm vụ của kiến trúc sư không phải là liệt kê hết các tình huống sẽ xảy ra, mà là thiết kế để dù các tình huống không ngờ tới xảy ra thì vẫn hoạt động ổn định
            • Những vấn đề ở cấp độ byte cũng gây ảnh hưởng tới các quyết định ở cấp độ chiến lược kiến trúc thượng tầng
            • Phần mềm nội bộ không cần dễ dùng và không phải kiểm thử trên nhiều môi trường khác nhau, cũng không sợ bị cạnh tranh
            • Việc cấu trúc là không có ý nghĩa, nhưng việc giả bộ cấu trúc là có ý nghĩa
            • Việc giả bộ là phần mềm được xây dựng bằng lý tính là có ích
              • Kiến trúc phần mềm không phải là khoa học, nhưng các kiến trúc sư lại nghĩ rằng mình đang làm khoa học
              • Ngay cả người làm khoa học cũng đánh mất tư duy khoa học của mình một khi họ bắt đầu lập trình
              • Những người đặt nền móng cho khoa học máy tính đều là những người theo phái logic thực chứng
              • Sau hội nghị NATO 1968, ngành phần mềm đã chuyển đổi hệ hình từ tính toán sang hệ hình mô phỏng mọi thứ như các hệ kỹ thuật
              • Thứ triết lý mặc định của kỹ thuật phần mềm là chủ nghĩa cấu trúc logic, có gốc gác từ triết học sự tĩnh
              • Triết học sự tĩnh cho ta máy tính, nhưng triết học chuyển động mới là thứ kiến trúc sư cần
              • Vì kiến trúc không kiểm sai được, nên nó gần với chiêm tinh hơn là vật lý
            • Các biểu diễn kiến trúc không nói gì về thời gian, sự thay đổi theo thời gian, và sự bất định về sự thay đổi
            • Học lập trình nhức đầu hơn học các ngành khác vì nó có quá nhiều đánh đổi, đồng thời cũng kém tính vận động trong không gian hơn, nên ta ít có khả năng nảy sinh trực giác hơn
            • Khi lạc trong một thành phố, ta mở bản đồ lên coi và định vị được bức tranh tổng thể. Khi lạc trong code, ta mở UML lên và càng thấy rối hơn
            • Khi đang dành tâm trí cho một công việc nhưng phải tạm hoãn giữa chừng để học một công cụ, ta sẽ không nhức đầu khi đó là công cụ vật lý, nhưng lại nhức đầu khi đó là công cụ số
            • Lý do không dùng lại code của người khác
            • Lập trình là lĩnh vực dễ nhức đầu vì cần phải học rất nhiều công cụ khác nhau trong lúc làm việc
            • Mỗi lần nghiên cứu một công cụ số mới là lại phải gom tất cả quyết tâm và năng lượng để làm
            • Ngành kỹ thuật phần mềm không có một ngôn ngữ thị giác chung
            • Ngành kỹ thuật phần mềm không thể viết nên một phần mềm để tạo bản thiết kế cho chính ngành của mình
            • Viết code dễ hơn đọc code
            • 90％ lượng code ban đầu tốn 90％ thời gian lập trình. 10％ lượng code còn lại tốn thêm 90％ thời gian lập trình
            • Kể cả những người đã làm lố thời gian quá nhiều vẫn luôn lạc quan mình sẽ làm xong sớm
            • Tính năng giống như thú nuôi, ta dễ quên những thứ cần có cho nó
            • Viết phần mềm chỉ chiếm khoảng 1/3 thời gian, còn lại là dành cho bảo trì (thêm bớt chức năng, sửa lỗi, v.v.)
            • Chấp nhận giải pháp mì ăn liền là đang mang nợ vào người
            • Con người bị giới hạn ở thời gian và sự chú ý. Máy tính bị giới hạn ở khả năng tính toán và bộ lưu trữ
            • Các ngôn ngữ lập trình là sự thỏa hiệp giữa con người và máy móc
            • Các đánh đổi tạo ra nhiều tổ hợp giải pháp khác nhau cho cùng một nhu cầu
            • Có sự đánh đổi giữa sự dễ dàng tuỳ biến dữ liệu của mình và sự dễ dàng hợp tác qua mạng
            • Có sự đánh đổi giữa sự tự do sử dụng dữ liệu và sự tiện lợi trong việc hợp tác
            • Quick and dirty is now your entire architecture
            • Việc lập trình ít trực giác hơn nhưng lại có nhiều đánh đổi hơn các ngành khác
            • Các website chứa thông tin sai lệch ít khi chặn trình thu thập dữ liệu AI so với các website chất lượng cao
            • Hơn một nửa lưu lượng trên mạng đến từ bot chứ không phải con người
            • Internet không được thiết kế để đảm bảo sự tin tưởng, vì nó vốn để được dùng trong một cộng đồng nhỏ các trường đại học và cơ quan chính phủ, và người tạo ra nó không dự đoán được là nó sẽ phát triển mạnh
            • Internet nặng khoảng 10⁻¹⁴ g
            • Luật lũy thừa trên internet
            • Một trong những lý do chính khiến mọi người dùng nền tảng là vì chúng có UX tốt
            • Những nơi khó chỉ mục được là những nơi gặp được nhiều cuộc trò chuyện lành mạnh
            • Thời kỳ sơ khai của internet là của giao thức, không phải nền tảng
            • Trong đa số mạng xã hội, 90％ người dùng chỉ theo dõi ngầm, 9％ đóng góp chút ít, chỉ 1％ tạo ra đa số hành động
            • Văn hóa internet
            • Web nhỏ, internet tí hon
            • Lập trình là một cái gì đó thâm nhập vào đời sống của chúng ta, nhưng lại gần như vô hình
            • Lập trình viên biết lập trình chủ yếu là nhờ biết google
            • Người không học về lập trình thấy việc lập trình như làm phép thuật
            • Người viết code thường làm một mình, không được hỗ trợ, không được trả tiền, chỉ làm vì sự đam mê. Họ cần xây dựng rất nhiều mối quan hệ tin tưởng được nhau
            • Phần mềm tự do thường không thu hút người dùng do nó thường được viết ra để đáp ứng nhu cầu đặc thù của tác giả và không có đội ngũ chuyên cho việc làm giao diện
          • Các cửa sổ phần mềm không giống như một bàn làm việc thật
          • Các ngành khác đều làm việc với những vật thể cụ thể trong không gian. Chỉ có ngành lập trình là không có điều đó
          • Dữ liệu là danh từ, giao diện là động từ
          • Kệ sách cho ta thứ ta không biết là không biết. Thanh tìm kiếm cho ta thứ ta biết là không biết
          • Lập trình thực ra là dùng ẩn dụ
          • Mô hình tâm trí trong ngành lập trình thực ra chỉ là những ẩn dụ
          • Tính khả dụng liên quan đến con người và cách họ hiểu và sử dụng mọi thứ, chứ không phải liên quan đến công nghệ
          • Ẩn dụ là cách ta hiểu code bằng cơ thể
          • Ẩn dụ máy tính như là bàn làm việc đã giúp mọi người biết làm việc với máy tính
            • Các tập quán chung giúp người dùng sử dụng web dễ dàng hơn. Nhưng cái thôi thúc sáng tạo khỏi lối mòn đó là mãnh liệt
            • Link gây xao nhãng
            • Muốn đọc trang tiếp theo trên web phải đợi tải, trong khi với sách thì tức thì
            • Một trang web giúp người dùng tới ngay được nơi họ cần đến làm họ cảm thấy mình có thêm tính tự chủ
            • Người dùng bấm bao nhiêu lần cũng được, miễn là tự tin mình đang đi đúng hướng
            • Người dùng dành nhiều thời gian ở website khác hơn website của bạn
            • Trải nghiệm truy cập web giống như trải nghiệm được dịch chuyển tức thời đến một nơi xa lạ
            • Việc web dùng ẩn dụ trang giấy giới hạn cách nghĩ của ta về web
          • Bạn có quyền chỉnh sửa dữ liệu của mình dưới bất kỳ hình thức nào
          • Các giao thức bị tái trung tâm hóa
          • Cần phải thỏa mãn về khả năng tiếp cận, việc giải quyết vấn đề, sự dễ hiểu của phần mềm trước khi người dùng quan tâm đến local first
          • Local first là cách để sử dụng và thay đổi dữ liệu nhanh nhất và ít rào cản nhất
          • Những người tự thấy mình ngu công nghệ đơn giản là vì họ không được trao quyền tự trị dữ liệu
          • Nếu bạn không kiểm soát chương trình bạn dùng, người khác sẽ kiểm soát nó
          • Quyền được đọc là quyền được cào
          • The assumption of centralization is deeply ingrained in our user experiences today, and we are only beginning to discover the consequences of changing that assumption
          • Việc dùng phần mềm tại máy mình sẽ cắt bỏ rất nhiều sự phức tạp đến từ việc dùng dịch vụ đám mây
          • Việc phải trả tiền cho phần mềm để được đọc dữ liệu của mình không khác gì bị tống tiền
          • Việc trung tâm hóa tạo ra lợi thế kinh tế nhờ quy mô lớn
          • Việc trung tâm hóa việc lưu trữ dữ liệu trên máy chủ sẽ lấy đi autonomy và agency của người dùng cuối
        • Tự trị dữ liệu, local first
          • Bạn có quyền chỉnh sửa dữ liệu của mình dưới bất kỳ hình thức nào
          • Các giao thức bị tái trung tâm hóa
          • Cần phải thỏa mãn về khả năng tiếp cận, việc giải quyết vấn đề, sự dễ hiểu của phần mềm trước khi người dùng quan tâm đến local first
          • Local first là cách để sử dụng và thay đổi dữ liệu nhanh nhất và ít rào cản nhất
          • Những người tự thấy mình ngu công nghệ đơn giản là vì đã lâu rồi họ không có được cảm giác mình được làm chủ dữ liệu của mình
          • Nếu bạn không kiểm soát chương trình bạn dùng, người khác sẽ kiểm soát nó
          • Quyền được đọc là quyền được cào
          • Sự không sẵn sàng của một máy khác không nên ngăn cản bạn làm việc trên máy mình
          • The assumption of centralization is deeply ingrained in our user experiences today, and we are only beginning to discover the consequences of changing that assumption
          • Việc dùng phần mềm tại máy mình sẽ cắt bỏ rất nhiều sự phức tạp đến từ việc dùng dịch vụ đám mây
          • Việc phải trả tiền cho phần mềm để được đọc dữ liệu của mình không khác gì bị tống tiền
          • Việc trung tâm hóa tạo ra lợi thế kinh tế nhờ quy mô lớn
          • Việc trung tâm hóa việc lưu trữ dữ liệu trên máy chủ sẽ lấy đi autonomy và agency của người dùng cuối
        • Các tổ chức làm việc chủ yếu với con người không quá cần để ý đến chuyện quản lý dữ liệu
        • Cộng đồng bao gồm những người có cùng tầm nhìn, muốn thay đổi một cái nào đó, và có những người dẫn dắt về chuyên môn. Sân chơi, hệ sinh thái thì không
        • Hệ phức hợp
          • Có nhiều cách mà con người dùng để thoát ra khỏi sự phức tạp
          • Có những vấn đề mà nếu ta thay đổi cách định nghĩa thì sẽ thay đổi cách giải quyết
          • Khi cố điều khiển một hệ phức hợp bằng một hệ đơn giản, ta dễ gặp những hệ quả không mong muốn
          • Khả năng tạo ra được sự bền vững nằm ở việc có thấy được siêu vật hay không
          • Muốn phát triển thì vào vòng lặp dương. Muốn bền vững thì vào vòng lặp âm
          • Mọi thứ luôn nằm ở chỗ cuối cùng bạn tìm thấy nó
          • Mọi thứ sẽ trở nên phức tạp trước khi trở thành đơn giản
          • Nếu ta muốn tác động vào hệ thống, ta phải đạt được quy mô
          • Ta thường cẩn thận với những quyết định một lần
          • Vòng lặp dương giúp củng cố tình trạng hiện tại, tránh sự tác động từ bên ngoài, tự bảo tồn chính nó
          • ❓Liệu có thể có trí tuệ tập thể mà không có người dẫn dắt
          • ❓Mối quan hệ giữa hệ phức hợp và siêu vật là gì
            • Một số người xem việc kết quả phụ thuộc vào xác suất là bất định, kể cả khi mình biết xác suất đó là gì. Một số người xem việc đó là tất định
            • Nhiều thứ ta thấy là bất định thực ra là vì không có thời gian để xác định quy luật hoặc kiểm nghiệm giả thiết
            • Sự đáp ứng đòi hỏi ta nhận diện được rằng ta không thể hoàn toàn biết được tương lai của mình
            • Độ tác động của quyết định, độ có sẵn của thông tin, trạng thái của môi trường là một trong nhiều thứ bất định
            • Những hệ tập trung thì có ưu điểm là dễ quản lý và vận hành hiệu quả trong thời gian ngắn, nhưng nếu bị tấn công một cách có chiến lược thì dễ chết
            • Sự hấp dẫn về hệ thống phân cấp đã ăn sâu vào tiềm thức của ta, mặc dù bộ não phát triển theo hướng rhizome
            • Việc hướng đến sự ngăn nắp là đang hướng đến việc tạo ra một thế giới trong đầu
            • Ý tưởng về rhizome khác với tư duy phi tuyến và hệ phức hợp ở chỗ nó đi tới được các khái niệm như bản đồ và cao nguyên
            • ❓Hệ thống phân cấp đã có từ thời linh trưởng, chứ không cần phải tới thời Aristotle
            • Giá trị của một mạng lưới điện thoại tỉ lệ với bình phương số thành viên của nó
            • Hiệu ứng mạng là hiệu ứng mà mỗi một người dùng gia nhập vào mạng lưới sẽ tạo thêm giá trị và cải thiện chất lượng cho cả mạng lưới đó
            • Phức tạp không có nghĩa là khó khăn
            • Phức tạp không phải là có nhiều thành phần, mà là có nhiều sự tương tác giữa các thành phần
            • Sự tự tổ chức là không tránh khỏi nhưng không dự báo trước được
            • Sự tự tổ chức sự tạo mẫu hình một cách phi tuyến
            • Trí tuệ đám đông được sinh ra từ sự đa dạng và độc lập của những cá nhân
          • Chung mục tiêu là không đủ. Còn phải chung giá trị nữa
          • Con người dường như được thiết kế để thể hiện ý định qua hành vi cơ thể hơn là lời nói
          • Các cấu phần quan trọng của hệ sinh thái DNXH
          • Hiện tượng khuếch tán trách nhiệm, người ngoài đứng nhìn khiến cho ngay cả khi ta thấy người khác chịu khổ sở và rất cần được giúp thì mong muốn giúp đỡ cũng bị tê liệt
          • Khi được hỏi về các rào cản làm cản trở mối quan hệ đối tác, phía doanh nghiệp chủ yếu nói về việc thiếu năng lực, còn phía các tổ chức xã hội chủ yếu nói về việc không cùng hướng đi
          • Một hệ sinh thái không hoạt động bằng cách đặt câu hỏi, mà bằng cách không cần hỏi cũng biết câu trả lời là gì
          • Để một hệ sinh thái hoạt động thực sự hiệu quả thì lượng năng lượng dành ra để nắm bắt tín hiệu của môi trường phải giảm tới mức gần như bằng 0
          • Để tham gia vào một hệ sinh thái đòi hỏi người tham gia phải nắm được thuật ngữ
          • ❓Có cách nào để đánh giá giá trị networking của một chương trình trước khi tham gia không
          • ❓Hệ sinh thái là vùng đất
          • ❓Mọi thành viên trong mạng lưới vẫn có thể sống khi bị cô lập, nhưng không chắc là vậy với hệ sinh thái
          • ❓Động lực làm việc không liên quan đến sự khuếch tán trách nhiệm
            • Chúng ta ai cũng đói, nhưng khi đói thì ta không quan tâm tới sự đói của người khác
            • Người khác sẽ tham gia giúp đỡ khi họ thấy việc mình làm gần thoả mãn nhu cầu của họ
            • Phản hồi và sự giúp đỡ trả lại là những thứ xa xỉ với người được giúp
            • Sau khi nhu cầu được giải quyết xong ta sẽ nghĩ ngay tới việc giải quyết vấn đề tiếp theo
            • Sự giúp đỡ người khác làm con người cảm thấy cuộc sống có ý nghĩa
            • Sự hợp tác xã hội của ta hướng đến việc chia việc để cùng tạo ra sản phẩm chung, chứ không phải ở việc giúp đỡ qua lại
            • Sự tập trung đòi hỏi người khác phải lo cho những nhu cầu khác của mình
            • Trong quá trình tập trung, sự chăm lo của người khác với những nhu cầu khác của mình sẽ trở nên vô hình và cần trở nên vô hình
            • Việc giúp đỡ người đã giúp mình không đủ khẩn cấp hoặc nhiều cảm hứng bằng việc giải quyết vấn đề tiếp theo, hoặc đủ cảm hứng bằng việc cải tiến giải pháp hiện có
            • Vấn đề của sự giúp đỡ không phải vì mọi người thiếu sự hào phóng, mà bởi vì ta không đặt yêu cầu
            • ❓Khi nào thì một người thấy được mình có thể giúp người khác nhưng lại không có hứng thú giúp
            • Chưa thấy có dự án nào nói về việc làm giảm tải gánh nặng công việc cho người bên cạnh mình
            • Các dự án xã hội không tập trung vào việc đối thoại với người bên cạnh mình
            • Ngay cả ở các tổ chức xã hội cũng có khoảng cách giàu nghèo lớn
            • Người giúp đỡ sẽ khó có động lực giúp nếu không thấy ý tưởng của mình rõ ràng
          • Các cách xác định sản phẩm đã phù hợp thị trường hay chưa
          • Cách phân tích các loại khách hàng
          • Có những người không muốn được hỏi mình muốn gì mà chỉ muốn được quyết định giùm
          • Cảm giác khó chịu khi bị quảng cáo quá đà
          • Cộng đồng giải trí có độ tương tác cao. Cộng đồng hướng kiến thức ít nói hơn. Cộng đồng hướng xã hội nói nhiều hơn
          • Media trên internet khác hẳn media trên các phương tiện ở chỗ người tiêu dùng có thể tương tác với nó
          • Người thụ hưởng sẽ nhớ đến mình nếu như mình có thể tạo được sự thỏa mãn cảm xúc, nhưng họ chỉ góp sức hoặc góp tiền cho mình khi họ cần đảm bảo một cái gì đấy
          • Nhiều người muốn hỏi ý kiến của người sáng lập nhưng không hỏi trong cộng đồng chung mà chỉ muốn nhắn riêng
          • Nhóm kín trên Facebook không nhất thiết là cộng đồng riêng
          • Nội dung thiên về lý tính có nhiều tương tác chủ động. Nội dung thiên về cảm tính có nhiều tương tác thụ động
          • Phân loại khách hàng tốt nhất là phân loại bằng niềm tin
          • Ra quyết định tập thể
          • Việc có được khách hàng mới có thể tốn kém hơn từ 5 đến 25 lần so với việc giữ chân một khách hàng hiện có
          • Đàm phán là để tạo ra giá trị, chứ không phải chia đôi lợi ích
          • ❓Làm sao để biết người thụ hưởng sẽ tiếp tục dựa dẫm hay sẽ có động lực thay đổi
          • ❓Một người khen là bài rất hay thì nó có nghĩa gì
          • ❓Tìm sự bàn tán trước hay chuẩn bị cho sự bàn tán trước
          • ❓Tỉ lệ hài lòng trên share là bao nhiêu
            • Cộng đồng của dự án khác với cộng đồng của xã hội
            • Cộng đồng trên Facebook là cộng đồng của Facebook
            • Cộng đồng từ chưa tỉnh thức đến tỉnh thức ít nhất cũng 2 năm
            • Các buổi cà phê bạn bè chủ yếu là thu hút người chưa biết về dự án thông qua cá tính của mình
            • Các buổi cà phê thường phải theo nhu cầu tán chuyện của mọi người
            • Các buổi hội thảo
            • Việc gặp người mới sẽ phải thường xuyên kể về động lực làm dự án mình hoài
      • Nghĩ về việc nghĩ
        • Cảm giác mơ hồ sẽ mạnh hơn nếu đó không phải là thứ mình biết là mình không biết, mà là thứ mình biết là mình không biết là mình không biết
        • Cứ 35 ngày thì ta lại có một trải nghiệm triệu lần mới có một
        • Triết học là việc đặt câu hỏi về những giả định của mình
        • Đi bộ giúp nghĩ tốt hơn
        • Địa lý → địa chất → địa hình → địa linh → địa bàn
        • ❓Bản đồ là cách để ta biết mình cần gì khi còn chưa cảm nhận được thứ mình cần là gì
        • ❓Essence có phải là sự trừu tượng hoá không？
          • Bản chất của việc hợp tác xã hội không nằm ở mỗi chuyện làm nhẹ gánh nặng của nhau, mà còn là chuyện sắp xếp làm sao để có thể đẩy gánh nặng sang cho nhau mà không ai cảm thấy áy náy
          • Chi phí chuyển đổi giữa lập trình và nghiên cứu là lớn
          • Chi phí tương tác là đo lường trực tiếp của độ khả dụng
          • Chúng ta không chọn phương án tối ưu khi chọn sai cũng chẳng hại gì
          • Chúng ta lên web để thu thập, so sánh, lựa chọn
          • Con người điều chỉnh theo hướng reliability
          • Các quá trình nhận thức của con người có nhiều giới hạn, nên những thứ tiện và ít phải nghĩ sẽ luôn được ưu tiên
          • Công việc làm slide ít khi nào được gộp vào trong công việc sản xuất nội dung
          • Khi khoảnh khắc loé sáng ý tưởng đến vào lúc ta đang tập trung làm việc khác, nó làm tăng thêm khối lượng nhận thức mà chúng ta có trong tâm trí, qua đó làm phân tán sự tập trung của ta khỏi thứ mà ta định làm
          • Khi được trò chuyện với người cùng quan tâm thì việc nghĩ không nhức đầu. Khi không có thì việc nghĩ nhức đầu
          • Logo nên được thiết kế một cách độc lập với môi trường, vì nó sẽ được sử dụng ở bất kỳ môi trường nào
          • Lỗi của con người chỉ có thể tránh được nếu có thể tránh được việc sử dụng con người
          • Người dùng chọn sản phẩm vì số lượng tính năng hơn là vì họ cần chúng, dù sau đó họ lại thấy mệt mỏi khi tính năng họ cần lọt thỏm trong nhiều tính năng họ không cần
          • Slide nhiều chữ thì không hấp dẫn
          • Sự giàu có về thông tin tạo ra sự nghèo đói về chú ý
          • Sự tập trung làm ta không thấy được bức tranh tổng thể
          • Vấn đề của việc đọc lướt không chỉ ở việc nó không có khả năng thành công cao, mà là vì khi mình đã kết luận là khả năng thành công không cao rồi, thì việc chuyển sang trạng thái thực sự đọc cẩn thận không được suôn sẻ và tự nhiên
          • Thời gian để ta thấy không bị ngắt mạch là 100 ms
          • Việc chất vấn quan điểm của mình dễ dàng hơn nhiều khi có ai đó nói ra sự chất vấn đó
          • Việc mò mẫm vui, đỡ phải nghĩ và thường là hiệu quả hơn là đọc hướng dẫn cẩn thận
          • Việc nghe nói tốn ít năng lượng hơn là đọc viết
          • Việc tìm hiểu lý do cho một thứ gì đó làm nhiều người nhức đầu
          • Vì ta thường cần người khác cho ý kiến về suy nghĩ của ta, nên ta thường không cho được người khác ý kiến về suy nghĩ của họ
          • Về mặt nhận thức, con người tương lai của chính mình không liên quan gì đến mình
            • Con người dường như không được thiết kế để quá trình hỏi trở nên dễ dàng
            • Có những câu hỏi ta rất muốn có câu trả lời nhưng mãi mà vẫn chưa đi google
            • Hành vi tìm kiếm thông tin sẽ dừng ngay khi kết quả chấp nhận được ở mức tối thiểu được tìm ra
            • Khi bạn bị hỏi là sao không google, hãy trả lời rằng liệu có bao giờ họ cũng đi hỏi người ta mà không google không
            • Mỗi một thắc mắc đều làm tăng thêm khối lượng nhận thức mà chúng ta có trong tâm trí, qua đó làm phân tán sự tập trung của ta khỏi thứ mà ta định làm
            • Người tìm kiếm thông tin có xu hướng dùng phương pháp tìm kiếm tiện nhất in the least exact mode available
            • Nội việc đặt câu hỏi thôi đã đủ áp lực rồi, chứ đừng nói đến việc đi google hay đặt câu hỏi tốt hơn
            • Sự sẵn sàng và tiện lợi luôn áp đảo hơn sự chính xác
            • Ta không có đầu óc để đứng trên vai những người khổng lồ. Tự mò mẫm đỡ nhức đầu hơn
          • A problem well stated is half solved
          • Chúng ta săn tìm và tích trữ thông tin giống như săn tìm và tích trữ lương thực
          • Chúng ta thường nhìn hiện tại và tương lai bằng những khái niệm học trong quá khứ
          • Dữ liệu không phải thông tin, thông tin không phải kiến thức, kiến thức không phải hiểu biết, hiểu biết không phải thông thái
          • Giả định đến từ trực giác
          • Hiểu biết không chỉ để mình làm một cái gì đó, mà còn để mình không làm một cái gì đó
          • Hiểu là khả năng tự giải trình vì sao mình tin vào một kết luận, khả năng cân nhắc các phản ví dụ và sự sẵn sàng tự hiệu chỉnh sau những phản biện hợp lý
          • Kiến thức là các niềm tin đúng có cơ sở
          • Knowledge forms when we accumulate, mix, connect and visualize information
          • Mô hình tâm trí là những niềm tin của người dùng vào hệ thống
          • Mọi mô hình đều sai, nhưng một số thì hữu ích
          • Một học giả chỉ là cách mà một cái thư viện tạo ra một cái thư viện khác
          • Nghịch lý triển ngôn: Ý tưởng có trước hay sự triển khai ngôn ngữ về ý tưởng có trước?
          • Nhiều khi để trả lời được một câu hỏi ta phải tìm hiểu cả một lĩnh vực
          • Những câu chuyện kể ra có quyền lực tạo thành thực tại
          • Những niềm tin sai tạo ra một vùng chết các ý tưởng chưa được khám phá xung quanh nó
          • Nơi dễ kiếm những ý tưởng mới lạ với nhiều người là xung quanh những niềm tin sai phổ biến
          • Sự khác nhau giữa một từ gần đúng và một từ đúng cũng giống như sự khác nhau giữa một con bọ chớp và một tia chớp
          • Ta không xây dựng kiến thức về một thứ bằng cách phân tích các thuộc tính của nó và làm thí nghiệm lên nó. Ta biết về nó bằng cách làm lại nó nhiều lần
          • Thứ làm tốt công việc của mình là thứ ta không nhận ra sự tồn tại của nó
          • Triết học sự tĩnh và triết học chuyển động
          • Tư duy gặng xét (critical thinking) đòi hỏi ta phải bảo vệ những luận điểm ta thấy chưa được bảo vệ thoả đáng
          • Về lý thuyết thì lý thuyết và thực tế giống nhau. Trong thực tế thì lý thuyết và thực tế khác nhau
            • Chuyên nghiệp (professional) và chuyên gia (expertise) là hai vấn đề khác nhau
            • Các phương pháp học
            • Học là quá trình cấu trúc hoá những thứ phi cấu trúc
            • Lúc mới học thì cần chất lượng hơn là nhanh
            • Sự khác biệt giữa khai vấn, tư vấn, đào tạo, huấn luyện
            • Tự đặt ra các câu hỏi ngớ ngẩn chính là cách để học lại những gì bạn tưởng là mình đã hiểu rõ
            • ❓Tác giả của một bài viết không bao giờ vét cạn được mọi từ khóa mà người đọc có thể sẽ nhập vào máy tìm kiếm để được gợi ý tới bài viết đó
            • Game hoá
              • 8 động lực cốt lõi của game hoá
              • Bản đồ là yếu tố tuyệt vời nhất của game mà các dự án có sử dụng game hoá chưa sử dụng triệt để
              • Chuỗi kỹ năng mô tả những khoảnh khắc ý nghĩa xảy ra trong quá trình chơi trò chơi, chứ không chỉ là những cơ chế đơn thuần
              • Chơi là sự thử nghiệm các kỹ năng mới học trong những môi trường mới
              • Game hoá đang được dùng để tạo ra những trò chơi mà người chơi không được chọn để chơi
              • Games effectively develop players’ skills
              • Làm game không được tính là làm sản phẩm. Nó nên được xem là làm nghệ thuật, nhưng vì nó có data, cũng phải dev, nên nó lai lai
              • Những thứ lặp đi lặp lại có thể game hoá được
              • Đa số các dự án game hoá chỉ tập trung vào cạnh tranh thi đua, chứ không tập trung vào bản đồ
              • ❓Những game có yếu tố bản đồ mới là những game tạo thành một cộng đồng nhiều ý tưởng
              • Con người chuyển từ kỹ năng này sang kỹ năng khác ngay cả khi họ chỉ có một khái niệm mơ hồ về đích đến cuối cùng
              • Con người phản ứng mãnh liệt nhất khi bị đụng đến điểm đau
              • Con người sẽ theo đuổi kỹ năng mới với giá trị tiềm năng trong phạm vi dự đoán
              • Dopamine sẽ được tiết ra khi có dự đoán về phần thưởng
              • Một tổ chức đáng làm tạo ra được động lực nội sinh ở nhân viên
              • Những nhiệm vụ thách thức làm nhiều người thấy thú vị hơn
              • Những thứ khẩn cấp thường không phải là những thứ thú vị
              • Phần thưởng ngoại sinh làm tăng sự tập trung vào đích đến và giảm sự quan sát tới những thứ khác
              • Sự cống hiến là một động lực nội sinh
              • Sự hứng thú tạo ra sự tập trung
              • Thang đo năng lực dựa trên việc có thể đưa ra phân tích và trực giác đúng hay không
              • Thứ muốn làm bây giờ phụ thuộc vào cái mình đang nghĩ đến
              • Trạng thái dòng chảy
              • Tình trạng thiếu sự phản hồi xảy ra thường xuyên, đến nỗi nhiều người không còn kỳ vọng vào việc mình sẽ nhận được sự phản hồi nữa
              • Tò mò thử, hứng thú, mong muốn, ý định, động lực nội sinh, đam mê, ưu tiên, sẵn sàng, cam kết, gắn bó, trách nhiệm
              • Việc mải mê làm việc đến quên cả đói cho thấy phần thưởng từ việc làm việc là đủ lớn hơn việc được ăn
              • Việc nghĩ ra ý tưởng tốt hơn làm ta muốn theo đuổi nó hơn là làm tiếp thứ hiện tại
              • Để tạo ra sự thú vị cần sự bất ngờ. Để tạo nên chuyên gia cần môi trường ổn định
              • ❓Khi nào một chuyên gia về một lĩnh vực không hào hứng nói về lĩnh vực họ thành thạo
              • ❓Tại sao một công việc có ý nghĩa là không đủ để một người quyết định sẽ làm, mà còn phải có cả việc tự quyết định và thấy mình tiến bộ hơn
          • Bộ não được thiết kế để loại bỏ mối nguy hiểm ngay bây giờ, không phải trong tương lai
          • Có những vấn đề lúc cần nói ra thì không nghĩ ra nhưng vẫn cảm thấy chưa vét cạn
          • Có sự chênh lệch về sự thoải mái trong việc hỏi và việc trả lời
          • Framework thường dùng cho nhiều tình huống khác nhau, trong khi model thường dùng cho một tình huống cụ thể
          • Hiểu biết sâu làm ta thấy khoái cảm
          • Hot cognition và cold cognition
          • Hệ thống 1 dựa vào trí nhớ dài hạn. Hệ thống 2 dựa vào trí nhớ ngắn hạn
          • Não coi thông tin bên trong cơ thể, cảm xúc như thông tin chính xác về thế giới bên ngoài
          • Não con người thay đổi rất chậm
          • Não cần thời gian để kết nối các ý tưởng lại với nhau
          • Sự trì hoãn giúp giảm những hệ quả không lường trước được
          • Tiếng Việt rất không thuận lợi cho việc tìm hiểu các mức độ nhận thức
            • Con người cố gắng nhìn ra mẫu hình, kể cả khi đó chỉ là sự ngẫu nhiên
            • Con người thường cố gắng tìm ra mẫu hình, kể cả khi nó không có ở đó
            • Cờ vua trông như là tư duy logic, nhưng thật ra chỉ là nhìn thấy mẫu hình
            • Loài vật chỉ có trực giác. Chỉ có con người mới lập luận
            • Sự chuyên gia đến từ việc nhìn ra mẫu hình
            • Trực giác là cách nhận thức không dựa trên khái niệm
            • Trực giác là việc nhìn ra mẫu hình không hơn không kém
            • Trực giác là việc đi tới kết luận mà không thông qua suy luận
            • Việc nhìn ra mẫu hình cần những kiến thức có cấu trúc được lưu trong trí nhớ dài hạn
            • Bất hoà nhận thức giúp chúng ta hiểu sâu sắc hơn
            • Càng mất nhiều ta càng học nhiều
            • Các nghịch lý tạo ra bất hoà nhận thức
            • Cảm xúc không chỉ khiến ta nhớ tốt hơn, mà còn điều hướng những suy nghĩ tự động
            • Khoảnh khắc loé sáng ý tưởng thường đến vào những lúc ta không tập trung chú ý
            • Sự dễ hiểu làm tăng sự đáng tin, dù có thể nó không hợp lý
            • Sự lập luận dùng để thống nhất, nhưng lại có sự thờ ơ với lập luận
            • Sự lập luận không được tiến hoá để có quyết định tốt hơn, mà để có quyết định nhiều người đồng ý nhất
            • Sự suy luận (reasoning) là việc đưa ra những thông tin mới từ những thông tin đã có một cách có ý thức
            • Sự đau chi phối sự diễn giải của ta
            • Ta cần lý do để người khác muốn đáp ứng nhu cầu của ta
            • Ta không nhớ những điều mình đã làm người khác đau bằng nhớ những điều người khác làm mình đau
            • Thay vì suy luận để đi tới kết luận, chúng ta thường dùng kết luận để suy luận
            • Trong hoạt động nhóm, thiên kiến xác nhận giúp giảm gánh nặng suy nghĩ mà vẫn đảm bảo mọi lập luận được trình bày và cân nhắc
            • Truyện cười thể hiện những nghịch lý
            • Việc con người không thường xuyên suy luận tốt dường như là một sự sắp đặt có chủ ý của tiến hoá
            • Đuối lý, cảm thấy đã được thuyết phục hoàn toàn, và né tránh việc suy nghĩ tới vấn đề là những thứ khác nhau
            • Các loại trí nhớ
            • Ký ức của chúng ta chủ yếu là những mẩu 3 giây. Hầu như tất cả các mẩu này biến mất không chút dấu vết
            • Mỗi lần một ký ức được sự chú ý rọi đến, nó lại biến đổi một chút
            • Nhiều khi ta nhớ nơi lưu trữ thông tin hơn là chính thông tin đó
            • Ta dễ đưa ra kết luận với những thứ dễ nhớ hơn là với những thứ xảy ra thường xuyên
            • Ta thường nhớ chỗ để của một thứ hơn là tên của nó
            • Trí nhớ tình tiết và thủ tục thường để não nhớ. Trí nhớ ngữ nghĩa và tương lai thường để cho não ngoài
            • Trí nhớ được thiết kế cho việc học, không phải để tạo ra một biểu diễn chính xác cho những gì đã từng diễn ra
            • Đường cong trí nhớ, Lặp lại theo khoảng (spaced repetition)
            • Bạn có thể chứng minh mọi thứ bằng ẩn dụ
            • Chúng ta sống bằng ẩn dụ
            • Các ẩn dụ tri nhận cơ bản dựa trên mối tương quan của cơ thể và xung quanh
            • Di sản nhị nguyên của Descartes vẫn còn được sử dụng
            • Ẩn dụ là nền tảng của mọi suy nghĩ và lập luận
            • Ẩn dụ tô đậm những tính chất chung và ẩn đi những tính chất không chung
            • Ẩn dụ được nhúng trong các neuron não. Chúng tồn tại dưới dạng vật lý
        • Môi trường nghĩ, nhận thức tăng cường
          • App không render tức thời
          • Chúng ta không quen thuộc với luỹ thừa
          • Con người có khả năng tự nhận thức ra lỗi tư duy của mình, dù khả năng đó không hoàn hảo
          • Các công ty ít có lợi trong việc đầu tư nghiên cứu môi trường tư duy
          • Explorable explanation phù hợp cho các trình bày liên quan chặt chẽ đến toán hơn
          • Explorable explanation thiên về toán, còn data journalism thiên về thống kê dữ liệu
          • Hmm…Because…So now…
          • Hành vi và phản ứng là những thứ native trong môi trường máy tính
          • Một hệ thống lịch mà tất cả mọi người trên thế giới dùng được là một hệ thống lịch chỉ có ngày chứ không có tháng hay năm
          • Một môi trường nghĩ mới là nơi ta có thể có những loại suy nghĩ mới mà không thể hoặc khó hình thành ở môi trường nghĩ cũ
          • Một môi trường nghĩ thực sự mới là thứ chỉ việc dùng nó thôi sẽ thay đổi cả cách nghĩ của toàn bộ một nền văn minh
          • Một nửa thời gian bạn nghĩ là bạn nghĩ thực ra bạn chỉ lắng nghe
          • Nghĩ về cách mình nghĩ làm tăng thêm khối lượng nhận thức mà ta có trong tâm trí, qua đó làm phân tán sự tập trung của ta khỏi thứ mà ta định làm
          • Powerful medium enables powerful representations
          • Thật khó để nghe thấy sự nghĩ của chính mình
          • Việc dùng game hoá để giải thích có một bất lợi là các công ty làm game tập trung vào việc tạo ra game có tính giải trí hơn là việc giải thích
          • Việc đơn giản hoá một khái niệm phức tạp để giải thích cho một đứa trẻ hiểu không làm cho đứa trẻ đó hiểu được hết khái niệm đó, nhưng làm cho bản thân người giải thích hiểu được thêm về khái niệm
          • Ý tưởng hoặc quan sát vừa nghĩ ra nếu không nhanh chóng ghi lại sẽ bị mất
          • Đồ thị mạng lưới giúp ta thấy được mẫu hình
          • ❓Môi trường nghĩ giúp ta hiểu được những thứ phi tuyến bằng việc tuyến tính hoá nó, còn công nghệ là thứ khiến ta làm được những thứ phi tuyến kể cả khi mình không thoát khỏi sự tuyến tính
            • Công cụ không chỉ là cách để đạt mục tiêu nhanh hơn, mà còn thay đổi tư duy của chúng ta
            • Công cụ là sự nối dài của cơ thể
            • Công cụ nghĩ giúp ta có thể nghĩ tới những suy nghĩ khó nghĩ và bất khả nghĩ
            • Minh hoạ dữ liệu không nhất thiết phải chính xác, mà chỉ cần đủ để đặt câu hỏi
            • Những công cụ nghĩ tốt đa phần là sản phẩm phụ của những nỗ lực giải quyết những vấn đề nghiêm túc
            • Sơ đồ không phụ thuộc vào hướng. Bản đồ phụ thuộc vào hướng
            • Xây dựng hệ thống luôn là nhiệm vụ phụ
            • Các bảng tin làm mình cảm giác ai cũng thấy giống mình
            • Mạng xã hội mở cho dữ liệu được tự do giống như mã nguồn mở cho code được tự do
            • Người mua tên miền độc lập với dịch vụ hosting. Sử dụng mạng xã hội làm họ mất sự độc lập đó
            • Nền tảng bị kẹt vào cuộc chiến giữa chống độc hại và tự do ngôn luận, ở đó quyết định nào của nó cũng không giải quyết được vấn đề
            • Nền tảng đẩy việc ra quyết định vào trung tâm. Giao thức đẩy việc quyết định ra rìa mạng lưới
            • Việc giảm sự tập trung chỉ có liên hệ với việc coi video ngắn không giới hạn số lần lướt. Những hình thức khác thì không
            • Ưu tiên giao thức hơn nền tảng
            • Bản đồ là yếu tố tuyệt vời nhất của game mà các dự án có sử dụng game hoá chưa sử dụng triệt để
            • Dùng thuật ngữ chính xác hơn dùng từ bình dân, nhưng ngay cả chuyên gia cũng không phàn nàn về việc dùng từ bình dân, miễn là việc đó không tạo ra sự mơ hồ
            • Giấy và bút không thể hiện hành vi của hệ thống đang được nghiên cứu
            • In nghiêng câu trích dẫn thay vì để vào trong ngoặc kép làm câu văn tự nhiên hơn
            • Không nên đánh giá một quyển sách qua trang bìa, nhưng có thể đánh giá một con người qua tủ sách
            • Một văn bản không nên chỉ là thứ để truyền đạt thông tin hay hiểu biết một chiều và thụ động, mà còn nên trở thành một sân chơi cho người đọc khám phá
            • Những câu trả lời luôn giả định người hỏi hiểu trước một vài khái niệm
            • Sách và bài giảng là những môi trường được thiết kế như thể người học hiểu hết hoàn toàn trong một lần tiếp thu, kể cả khi tác giả và giảng viên cũng không thực sự nghĩ vậy
            • Sự phát minh ra ký hiệu phát minh ra toán học hiện đại
            • Sự phát minh ra việc viết phát minh ra việc lập luận
            • Ta hiểu một đoạn 100 chữ nếu có không quá 3 từ không biết
            • Ta không tận dụng hết được môi trường máy tính khi chỉ bắt chước môi trường giấy
            • Tinh túy của một cuốn sách chính là mục lục của nó
            • Viết cho phép ta nghĩ về sự nghĩ
            • Viết làm suy nghĩ không còn là vô hình
            • Việc rút gọn cả bài thành câu tóm tắt chỉ có tác dụng khi mình hiểu được những khái niệm quan trọng trong bài
            • Đọc một bài viết sâu làm ta biết mình cần phải làm gì nhiều hơn là đọc một bài viết nông
            • Đọc mục lục một cuốn sách thì đơn giản, nhưng có thể truy xuất được điều mình cần và vận dụng nó một cách hiệu quả thì phải đọc cả cuốn sách
            • ❓Tình tiết khiến ta cảm thấy vẫn hấp dẫn và có lợi ích dù không hiểu quá nhiều
              • Collecting material feels more useful than it usually is
              • Cần những cách lưu dữ liệu khác nhau cho việc họp, nghiên cứu và quản lý dự án
              • Ghi chép tay creates a tactile information recall
              • Ghi chép thứ mình nhớ kém
              • Ghi chú thường xanh biến ý tưởng trở thành vật thể để mình thao tác
              • Ghi chú thường xanh giúp tăng khả năng nhìn thấy được mâu thuẫn
              • Giàn giáo nhận thức cần phải tuỳ biến với quá trình hiểu biết của người dùng
              • Khu vườn số luôn phát triển và thay đổi. Nó không bao giờ có trạng thái hoàn thành
              • Kể cả khi có được một tài liệu chắc chắn sẽ trả lời câu hỏi của ta, thì ta cũng thường không sẵn sàng để đọc nó
              • Não làm tốt việc tạo ra ý tưởng, nhưng không tốt việc nhớ lại nó
              • Sự hiểu đòi hỏi phải bỏ công tương tác
              • Tiếng Anh càng làm mình muốn đọc lướt hơn
              • Tác giả muốn sự sáng tạo của mình có được sự riêng tư khi mới bắt đầu
              • Tóm tắt nội dung bài giảng, dùng bút đánh dấu đoạn văn bản quan trọng khi đọc sách, đọc đi đọc lại một chương sách hoá ra lại là những cách không mấy hiệu quả về ghi nhớ
              • Việc thu thập tài nguyên tạo cảm giác hữu ích hơn là sự hữu ích thực sự của tài nguyên
              • Việc thu thập tài nguyên tạo cảm giác hữu ích hơn là thực sự hữu ích
              • Ý tưởng nếu không ghi lại ngay sẽ quên rất nhanh
              • Đọc lướt không giúp ta tiếp thu được gì cả
          • Dịch thoát giúp người nghe không chướng tai, nhưng làm mất cơ hội để họ thấy sự khác biệt trong cách tư duy ở nguyên ngữ
          • Luyện nói
          • Ta tương tác với thế giới qua cơ thể hàng triệu năm trước khi ngôn ngữ ra đời
          • Để dịch một khái niệm, hãy vét cạn các nét nghĩa, các cách dùng, các cách hiểu về nó, rồi tìm những từ chứa đựng được càng nhiều nét nghĩa càng tốt
        • Triết học công nghệ
          • Chúng ta có cảm xúc cổ đại, thiết chế thời trung đại và công nghệ của chúa
          • Các công ty công nghệ đang thành công trong việc làm chúng ta nghĩ rằng cuộc sống vốn toàn điều bất tiện
          • Công nghệ vừa làm tăng sự phức tạp của vấn đề, vừa làm giảm khả năng hiểu được vấn đề của chúng ta
          • Khi hành động của một người được tạo bởi thiên kiến, ta thường nói là nó phi lý. Khi một đồ vật được tạo bởi thiên kiến, ta thường bảo rằng nó trung lập
          • Khi sử dụng công nghệ, ta không nghĩ là nó sẽ thay đổi bản thân mình
          • Máy móc càng tốt, ta càng gặp khó khăn khi nó không hoạt động
          • Mặc dù yếu tố con người luôn ảnh hưởng đến quá trình thu thập dữ liệu, nhưng mong muốn loại bỏ nó ra khỏi dữ liệu để tăng cường tính khách quan vẫn rất mạnh mẽ
          • Mọi công nghệ đều bắt đầu từ sự phản tư của con người
          • Mọi công nghệ đều bắt đầu từ ý tưởng rằng mối quan hệ của ta với thế giới có thể hoặc nên khác đi
          • Một dụng cụ có sự lý tính rất rõ ràng
          • Người có lý điều chỉnh bản thân theo thế giới, người vô lý kiên định điều chỉnh thế giới theo bản thân. Vì vậy, mọi tiến bộ đều tùy thuộc vào người vô lý.
          • Triết học ngôn ngữ là trung tâm của triết học khoa học máy tính
          • Trong khi khoa học thường đi liền với công nghệ, triết học khoa học thường nói về chân lý, còn triết học công nghệ thường nói về đạo đức
          • Điện thoại càng ngày càng có nhiều tính năng, vì nó càng ngày càng đóng vai trò quan trọng trong đời sống của con người
      • Quản lý dự án, phát triển sản phẩm, xây dựng tổ chức
        • ❓Học qua dự án hay học bài bản
          • Tại sao các bài dịch không được ủng hộ lắm, mặc dù bài viết tổng thì được nhiều người share？
          • Việc không nhận được sự phản hồi sẽ đem đến những hệ quả gì？
          • Công việc chính là giải pháp
          • Công việc sẽ được gắn ở khắp nơi
          • Công việc và cuộc sống không thể tách rời nhau
          • Cần nghĩ về công việc như là một cách để kiểm định giả thiết, chứ không phải chỉ để hoàn thành
          • Insight through making
          • Quản lý cuộc sống chính là quản lý dự án
          • Sự hoàn hảo và không phạm sai lầm
          • Thành quả mong muốn và giả định của một công việc tìm hiểu một vấn đề nào đó là chính nó
          • Từ thành quả mong muốn nghĩ ra công việc trước dễ hơn nghĩ ra giả định trước
          • Vì tôi không biết làm nên không được giao, nhưng vì không được giao nên càng không biết làm
          • Làm sao để cân bằng giữa exploration và exploitation
          • Áp lực giết chết sự sáng tạo
          • ❓Chỉ số sau và kết quả mong muốn của công việc thành phần có phải là một
            • Agile dành cho sản phẩm thay đổi nhanh, và tập trung vào tốc độ và sự linh hoạt. Lean dành cho sản phẩm thay đổi chậm, và tập trung vào việc giảm lãng phí
            • Công việc khai phá và công việc khai thác
            • Dự án chủ yếu gồm các công việc khai phá. Chiến dịch, chương trình chủ yếu gồm các công việc khai thác
            • Mọi thứ nên được xây từ trên xuống, trừ lần đầu tiên
            • Nhiều khi vấn đề chỉ được phát hiện ra khi đến khâu triển khai ý tưởng
            • Sau 2 tuần nên cập nhật những cái mới
            • Sự khám phá thực ra chỉ là lấy mẫu chứ không phải khám phá kiến thức
            • Ta không lường trước được những công việc mình cần làm là gì trừ phi đã từng làm nó rồi
            • Xây dựng chiến lược, nghiên cứu, quản lý tri thức, thiết kế hệ thống là các công việc khai phá
            • Điều đã biết là đã biết được dùng để lên kế hoạch chính. Điều không biết mà đã biết được dùng để lên kế hoạch dự phòng. Điều đã biết là không biết thì cần nghiên cứu thêm
            • ❓Chuyên gia là người có thể chỉ ra cho mình thứ mình không biết là mình cần
            • Bảng quan trọng – khẩn cấp
            • Bỏ công đi học lập trình thì không đáng, nhưng không biết thì sẽ rất lệ thuộc vào người khác
            • Có người giới thiệu về vấn đề có lẽ là cách duy nhất để làm được những thứ mình muốn làm nhưng không khẩn cấp
            • Có những cái ta cần làm trước khi ta thấy cần làm
            • Có những thứ ta biết là cần thiết nhưng không thể thấy thú vị nổi, thậm chí không thể đồng cảm nổi
            • Cường độ của nhu cầu quyết định thứ tự ưu tiên của các giá trị
            • Giữa thời gian, chất lượng, chi phí, ta chỉ chọn được 2
            • Khi một người dành thời gian để làm một điều đúng ở hiện tại, họ là một người cầu toàn không có khả năng ưu tiên. Còn khi một người dành thời gian làm một điều đúng trong quá khứ, họ là nghệ nhân bậc thầy với tầm nhìn xa trông rộng
            • Loạn chủ đề khi chat
            • Lý do mọi người hay gặp nước đến chân mới nhảy, không giải quyết chuyện quan trọng khi vấn đề còn nhỏ là vì ta không có đầu óc để nghĩ đến nó
            • Mong muốn giải quyết sự khó chịu không tuân theo sự sắp đặt về độ ưu tiên có từ trước
            • Muốn thấy điều không biết là mình không biết thì cần phải ở trạng thái khám phá
            • Muốn thấy được những vấn đề lớn cần sự thong thả
            • Nhiều khi không chịu đi bán vì việc code tiếp sẽ có lợi hơn khi ta biết sản phẩm rồi sẽ cần phải được code tiếp
            • Số lượng vấn đề tìm ra trong 1 buổi có thể nhiều hơn số lượng vấn đề có thể giải quyết trong 1 tháng
            • Thay vì lập ra danh sách công việc, hãy thử lập ra danh sách không phải công việc xem
            • Việc nghĩ về sản phẩm lôi cuốn hơn việc nghĩ về thành quả cần có hơn nhiều
            • Vấn đề ngắn hạn hay dài hạn không quan trọng, quan trọng là làm cái này mà phải nghĩ về cái khác thì sẽ nhức đầu
            • Ý tưởng sinh ra không theo độ khẩn cấp
            • Điều quan trọng thì thường hiếm khi khẩn cấp, và điều khẩn cấp thì thường hiếm khi quan trọng
            • ❓Sự khác biệt giữa việc thấy một thứ là có tiềm năng và cần thứ đó là gì
              • Ai cũng có một kế hoạch, cho tới khi bị đấm vào mồm
              • Những thứ không quan trọng có thể tự xử lý lẫn nhau
              • Nên ưu tiên làm những việc có thể sẽ khiến ta phải viết lại kế hoạch
              • Sự ghi chú tạm để để sau thôi cũng có khi tốn vài tiếng
              • Việc bàn kế hoạch sẽ có nhiều chủ đề đâm ngang mà cũng phải bàn cho rốt ráo
              • Việc lập kế hoạch là để giảm những hệ quả không lường trước được và tạo ra được sự bền vững dài hạn
              • Việc ưu tiên ra quyết định nhanh làm ta thấy thảo luận và dành thời gian xây dựng kế hoạch và nghiên cứu là phí thời gian
              • Để không bị đối thủ đấm vào mồm mà còn đấm được vào mồm hắn thì phải lên kế hoạch
            • Dự án là sản phẩm
            • Giải pháp gợi ý chính là thành phẩm
            • Một sản phẩm được tạo nên bởi nhiều thành phẩm. Thứ ta gọi là sản phẩm thành phần, hoặc sản phẩm nhỏ hơn, chính là thành phẩm
            • Mục tiêu, yếu tố hỗ trợ, ý tưởng tốt hơn. Mục tiêu, sản phẩm, hoạt động, tác vụ
            • Tầm nhìn = thành quả lớn nhất
            • Tầm nhìn là thứ mình muốn có. Sứ mệnh là thứ mình sẽ làm. Sản phẩm là thứ mình tạo ra
            • Tầm nhìn là điều mình sẽ có khi tất cả mọi hoạt động của mình đều thành công
            • Working on niche, personally meaningful projects brings weirder, more serendipitous inbounds
            • Đổi những câu hỏi chất vấn giả định của một thành quả về dạng khẳng định thì ta sẽ có những thành quả mong muốn thành phần
            • ❓Một object khi chưa tồn tại mà ta muốn có nó thì nó là objective
            • ❓Tại sao không gọi thẳng là kết quả từ sự thay đổi hành vi của người dùng？Dùng thành quả dễ gây nhầm lẫn cho người chưa biết
            • ❝Mục tiêu❞ và ❝Kết quả❞ là những từ bao trùm
              • Nguồn lực bị tắt nghẽn tạo thành điểm đau
              • Nói về nhu cầu thì thấy nghèo, nói về nguồn lực thì thấy giàu
              • Nếu không có nhu cầu thì nguồn lực sẽ không di chuyển
              • ❓Nhu cầu = impact = vấn đề = điểm đau = động lực = lý do bắt đầu = thành quả mong muốn nguyên thuỷ
              • Các cấp trong tổ chức nên nói chuyện với nhau bằng thành quả
              • Mọi thành quả mong muốn đều chứa trong mình những giả định
              • Một số thành phẩm sẽ có những thành quả mong muốn bên trong nó, nhưng thường chỉ là thành phẩm nhỏ hơn
              • Nhu cầu mà có định lượng sẽ là kết quả mong muốn
              • Nhìn vào hành trình người dùng và xem coi hành vi nào giúp đạt được mong muốn của mình. Đó chính là thành quả mình cần hướng đến
              • Sản phẩm là kết quả của các công việc
              • Sản phẩm là sự bồi tụ của các dòng hải lưu nhu cầu và kết tinh của nguồn lực
              • Sản phẩm là vùng đất
              • Sản phẩm là vật thể
              • Thành phẩm (output) là các kết quả trực tiếp của các công việc
              • Thành quả (outcome) là kết quả thu được do sự thay đổi về hành vi của người dùng khi tương tác với sản phẩm đã được cải tiến hoặc sản phẩm mới
              • Thành quả phải có nhiều không gian để thay đổi
              • Thành quả quan trọng hơn thành phẩm
              • Tiêu đề của thành quả mong muốn bắt đầu bằng người dùng
            • Chỉ có thể ước lượng được thời gian cần có để hoàn thành khi công việc của ta gần như chỉ gồm công việc khai thác
            • Các lý do để không muốn ra hạn chót
            • Cây quyết định và PERT dành cho những dự án chủ yếu gồm các công việc khai thác
            • Danh sách công việc chỉ là danh sách chờ. Để một công việc thực sự được tính đến, ta cần để nó vào lịch
            • Gọi sự chú ý là tài nguyên là không chính xác, vì đa phần ta có thể sống thiếu tài nguyên, còn sự chú ý chính là sự sống
            • Làm sao để biết rằng việc nghiên cứu không kéo dài mãi mãi?
            • Lên lịch khối thời gian giúp cân bằng sự quan trọng và khẩn cấp
            • Mọi thứ sẽ luôn tốn thời gian hơn bạn nghĩ
            • Nghiên cứu trong bối cảnh thực hành khác với nghiên cứu học thuật
            • Nếu bạn nghĩ rằng bạn có thể hoàn thành đúng kế hoạch, có thể bạn đang ngộ nhận
            • Quản lý công việc là quản lý thời gian
            • Quản lý tác vụ chỉ có thể giải quyết khi nó kết hợp được lịch để time blocking
            • Việc họp hành phá hỏng việc tạo sản phẩm
            • Xong hạn chót này thì sẽ tới hạn chót khác
            • Khi làm xong một việc hiệu quả hơn, ít khi nào ta dùng thời gian rảnh để chơi, mà sẽ kiếm thêm việc để làm
            • Những app quản lý công việc mang trong mình những giá trị văn hoá
            • Những công việc chưa hoàn thành sẽ ám ảnh ta (hiệu ứng Zeigarnik)
            • Những tác giả của những app quản lý công việc cũng cảm thấy app của họ không thể giúp quản lý công việc một cách hiệu quả được
            • Nỗi ám ảnh với sự hiệu quả có thể đến từ nỗi sợ chết
            • Sống cho hiện tại và đối diện với sự khó chịu khi làm điều quan trọng với mình không mâu thuẫn nhau
            • Sự chuyên môn hoá khiến ta không được tự đáp ứng nhu cầu của mình mà phải đáp ứng nhu cầu người khác để họ đáp ứng nhu cầu của mình
          • Các nhóm làm việc qua mạng ngày càng nhiều
          • Các tổ chức thường chỉ lưu trữ kiến thức mà ít khi dành nhiều sự chú ý tới kết nối chúng
          • Dữ liệu chính là lập trình
          • Email không được sinh ra để trao đổi thông tin, mà là để làm todo list
          • Ghi chú thì linh hoạt, nhưng tĩnh. App thì cứng nhắc, nhưng động
          • Quy trình xử lý dữ liệu cho PKM và phát triển sản phẩm là giống nhau, nhưng từ dữ liệu ra insight rồi làm gì với insight đó là khác nhau
          • Quản lý công việc và quản lý kiến thức không thể tách rời nhau
          • Sự khác biệt giữa các ứng dụng quản lý chủ yếu ở nghiệp vụ cần giải quyết chứ không nằm ở yếu tố kỹ thuật
          • Ta được hứa hẹn sẽ có những chiếc xe đạp cho tâm trí. Thay vào đó ta lại có máy bay
            • Cấu trúc phân cấp thường cứng nhắc và nhân tạo
            • Những gì ta viết thì nên được tự động được cấu trúc
            • Việc quản lý công việc thường cần một cấu trúc
            • CRM tập trung vào tăng sale, ERP tập trung vào cắt giảm chi phí
            • Dữ liệu dưới dạng văn bản phù hợp cho việc quản lý kiến thức
            • Silo thông tin khiến cho những thao tác tự động hoá đơn giản không thể làm được
            • Việc lưu dữ liệu ở các công cụ khác nhau tạo thành các silo thông tin
            • ❓Tại sao không cho người chưa biết gì về CNTT học về cơ sở dữ liệu trước thay vì học lập trình trước？
            • Các ERP được dựng sẵn không đủ khả năng đáp ứng những luồng làm việc và suy nghĩ đặc thù
            • Các tiếp thị về no code hàm ý rằng việc code là việc khó nhất trong việc tạo sản phẩm, nhưng thực ra việc thảo luận và lên kế hoạch mới là thứ quan trọng nhất
            • Cái tên no code chỉ bình mới rượu cũ của GUI
            • Dùng low code để xây dựng hệ thống là đang mang nợ kỹ thuật vào người
            • File Google Docs không thực sự là file
            • Lập trình viên khó chịu với hệ thống low code không phải vì nó ưu tiên sự tiện lợi và chi phí thấp cho người dùng, mà vì nó được tiếp thị như là một giải pháp hoàn hảo có thể giải quyết được mọi nhu cầu thực tế
            • No code so với có code giống như so xe Lego so với ô tô thực sự
            • Sản phẩm no code không thể nào đáp ứng được nhu cầu tuỳ biến cao
            • Sản phẩm no code đem đến sự phản hồi tức thời
              • Excel dịch chuyển một phần quyền lực của chuyên gia IT vào người sử dụng
              • Excel không cho ta quản lý phiên bản được
              • Excel không cản ta làm điều mà ta sẽ hối tiếc
              • Excel không làm ta hiểu về lập trình một cách đúng đắn
              • Excel không phù hợp cho việc lập cơ sở dữ liệu
              • Excel là loài gián trong ngành phần mềm
              • Excel là một ngôn ngữ lập trình mà không làm ta cảm giác là đang lập trình
              • Excel là nguồn ý tưởng cũng như là kẻ thù lớn nhất của các SaaS
              • Excel là người bạn tuổi thơ tuyệt vời, nhưng là kẻ thù của tuổi dậy thì
              • Excel là sản phẩm low code tồn tại lâu dài nhất
              • Excel đã làm một việc phi thường trong việc giáo dục hàng trăm triệu người về sức mạnh của phần mềm
        • Phát triển sản phẩm
          • An outcome is a change in human behavior that drives business results
          • Bởi vì sản phẩm có tính quy hồi và có thể là thành phẩm chung của nhiều sản phẩm lớn hơn, nên để quản lý được nó ta phải biết lập trình
          • Các công ty không quan tâm đến tính năng chuyên biệt
          • Có thêm nhân viên không làm sản phẩm phù hợp với thị trường hơn
          • Design thinking bắt đầu từ một đề bài. Nhưng đề bài được ra thế nào thì không nói
          • Insight không dùng đi dùng lại
          • Insight trong phát triển sản phẩm gắn liền với việc thay đổi hành vi người dùng
          • Khi app có nhiều tính năng thì sẽ không biết một người dùng không vào là vì họ không tìm thấy tính năng họ cần hay là vì họ không biết app có tính năng họ cần
          • Lean comes from the automotive industry and they have a lot of regulations to follow
          • Làm sản phẩm thiên về cảm giác, làm tăng trưởng thiên về dữ liệu
          • Mô hình xoắn ốc nhấn mạnh vào phân tích rủi ro
          • Ngôn ngữ của người dùng và ngôn ngữ của người cung cấp giải pháp có thể khác nhau
          • Người dùng hài lòng với chất lượng sản phẩm, không phải tốc độ làm ra nó
          • Người dùng yêu cầu tính năng không có nghĩa là họ sẽ dùng
          • Những người viết phần mềm vì cả nhu cầu của mình và người giống mình
          • Nên chọn tính năng nào
          • Phân loại người dùng khi phát triển sản phẩm khác với phân khúc khách hàng
          • Sản phẩm ra mắt 10 năm rồi cũng có thể không biết gì về người dùng
          • Việc làm sản phẩm thì muốn làm thật ít chức năng càng tốt, nhưng việc viết phần mềm đòi hỏi nên lên kế hoạch các chức năng kỹ càng
          • Đặc điểm của quy trình phát triển sản phẩm truyền thống là bước nghiên cứu xem ý tưởng có đúng không luôn đến sau việc nghĩ ra được ý tưởng đó trước
          • ❓Có nên làm tiếp thị khi mình chưa làm nghiên cứu người dùng không
          • ❓Thu thập kinh nghiệm từ các blog cũng là xây dựng sản phẩm
          • ❓Tung ra quá sớm sẽ dễ bị thị trường chi phối ngược lại
          • ❓Với một sản phẩm demo còn nhiều lỗi vặt thì có cần phải hoàn thiện những lỗi vặt đó trước khi hỏi ý kiến khách hàng không
          • Chỉ số
            • Chỉ số ta theo đuổi phải là chỉ số về giá trị của sản phẩm đối với người dùng, không phải là tăng trưởng
            • Chỉ theo đuổi một chỉ số là quá đơn giản
            • Con số không nói dối, nhưng nó nói nửa sự thật, và người nói dối dùng con số
            • Các chỉ số đo lường thu nhập
            • Dựa vào KPI thì bộ phận kinh doanh sẽ có tiếng nói lớn nhất, còn đội phát triển sản phẩm rất ít có tiếng nói
            • Định luật Goodhart: "Khi một phép đo trở thành mục tiêu, nó thường mất đi sự hiệu quả của nó"
            • Mô hình phễu không xem khách hàng như là người cùng đồng hành với mình
            • NPS trên 50％ là đạt được sản phẩm phù hợp thị trường
            • Nếu bạn không thể đo lường, bạn không thể cải tiến
            • Thứ nào được đo thì sẽ tốt lên, còn thứ nào khó đo thì sẽ tệ đi
            • Đừng dùng chỉ số sao bắc cực, hãy dùng chỉ số hải đăng
            • ❓Có phải thứ quan trọng nhất là tìm được sản phẩm phù hợp thị trường không
            • ❓Theo đuổi một bộ chỉ số thì không còn sợ là quá đơn giản nữa
            • ❓Việc theo đuổi chỉ số sẽ không phải là vấn đề nếu người tạo ra chỉ số là người quyết định dự án hoặc không để quyết định con người
            • ❓Việc theo đuổi các chỉ số ESG, phát triển bền vững có giúp làm điều tương tự không
              • Chỉ nên nghĩ về viral khi đã có một lượng người thực sự sử dụng sản phẩm của mình
              • Hệ số k đo lường số lượng người dùng mới mà mỗi người dùng cũ đem lại
              • Tăng trưởng thị trường là khoảng cách giữa chuyển đổi và rời bỏ
              • Tăng trưởng thị trường quan trọng hơn tăng trưởng doanh số
              • Tỉ lệ quay lại là thứ quan trọng nhất trong tăng trưởng
            • Có quá nhiều điều cần kiểm chứng nhưng dù muốn đi tìm cũng không ai chịu dành thời gian để trả lời
            • Giả định có mặt ở khắp nơi
            • Hãy liệt kê những niềm tin trước khi phỏng vấn
            • Hãy suy nghĩ độc lập, nhưng phản biện cùng nhau
            • Hệ thống giả thiết ban đầu dễ khiến ta bỏ qua việc kiểm chứng niềm tin, hoặc kiểm chứng bằng những câu hỏi định hướng
            • Nên so sánh nhiều ý tưởng cùng lúc hơn là đánh giá từng ý tưởng một
            • Nếu người dùng nói cho mình nhu cầu của họ thì mình không cần phải đi khảo sát nhu cầu họ nữa, mình cũng không phải lo lắng xem giả định của mình có sai hay không
            • Quan trọng là chứng minh được rằng điều mình làm thành công hay không, chứ không phải là tin rằng nó có thể thành công rồi mới làm
            • Rất khó để kiểm chứng hết toàn bộ các giả định
            • Sử dụng nhiều phương pháp khác nhau để kiểm tra giả thuyết sẽ tránh thiên kiến tốt hơn là dùng một phương pháp nhiều lần
            • Từ các giả định mới bắt đầu đặt ra các nghiên cứu để kiểm chứng giả định
            • Việc kiểm định giả thuyết thường bị bỏ qua khi có quá nhiều việc
            • Để có thể thiết kế một giải pháp một cách nhanh chóng và tự tin, ta cần được thử nghiệm ý tưởng mới và kiểm tra giả thiết ngay khi chúng vừa được nghĩ ra
            • Đừng chạy theo tính năng, mà hãy xác định vấn đề cần ưu tiên giải quyết và nhanh chóng kiểm tra các giả thuyết
            • ❓Thu thập dữ liệu đến đâu là đủ
          • Nghiên cứu, tìm ý tưởng
            • 1 nghiên cứu 20 ngày khác với 4 nghiên cứu 5 ngày
            • Giai đoạn lên ý tưởng thường khó khăn
            • Mô hình kinh doanh và định giá
            • Những câu hỏi đánh giá tác động đòi hỏi phải nghiên cứu sâu
            • Phân loại người dùng khi phát triển sản phẩm khác với phân khúc khách hàng
            • Ý tưởng là một cái gì đó để thử, còn hiểu biết sâu là kết quả của sự thử
            • Ý tưởng với hiểu biết sâu đều là giả thiết
            • ❓Hiểu biết sâu thông qua việc bắt tay vào làm, hay hiểu biết sâu thông qua việc nghiên cứu
            • ❓Khảo sát để lọc ứng viên phỏng vấn khác gì khảo sát để xác nhận phát hiện mới từ phỏng vấn trên quy mô lớn
              • Biểu đồ cánh hoa phù hợp cho việc phân tích bối cảnh cạnh tranh ở một thị trường mới hoặc resegmented markets
              • Biểu đồ cạnh tranh XY phù hợp cho việc phân tích bối cảnh cạnh tranh trên một thị trường đã có sẵn
              • Biểu đồ cạnh tranh giúp ta có được những giả định đầu tiên về những khách hàng đầu tiên của chúng ta
              • Các mạng xã hội có những báo cáo về xu hướng của người dùng nền tảng của họ
              • Tổng hợp các cách biểu diễn các bên liên quan
              • Dữ liệu cho dự đoán tin cậy về hành vi người dùng
              • Dữ liệu cho ta biết hành vi của một người, nhưng không nói lý do họ làm điều đó
              • Một số ví dụ về mục tiêu nghiên cứu về người dùng
              • Sự miễn phí chỉ có ích khi ta cần phản hồi của người dùng, hoặc khi nền tảng của ta cần hiệu ứng mạng
              • ❓Với những người mà mình biết sẽ có cố gắng tìm hiểu mình, mình nên tiếp tục cho họ thấy mình có những thứ họ cần, hay là cho họ thấy mình là như thế nào
                • Các câu chuyện mà người dùng kể được lấp đầy bởi khoảng trống mà họ kỳ vọng vào thế giới
                • Persona tuy tạo sự đồng cảm với người làm sản phẩm, nhưng lại chứa quá nhiều giả định
                • Segmentation là một nhóm user, còn persona thường là một chân dung có tính đại diện của nhóm đó
                • Đừng dùng câu chuyện người dùng (user story), mà hãy dùng câu chuyện công việc (job story)
                • ❓Persona khác gì với segmentation
                • ❓Persona là exemplar của segmentation
              • Phỏng vấn
                • 5 người dùng đầu tiên phát hiện 85％ vấn đề ở sản phẩm
                • Hãy hỏi người dùng họ cần sản phẩm này để giải quyết việc gì
                • Insight sẽ thường ra ngay lúc phỏng vấn
                • Không phải lúc nào con người cũng làm những điều họ nói
                • Kết quả phỏng vấn phải actionable
                • Nghiên cứu người dùng không nên là một bước, mà nên là một hoạt động diễn ra liên tục
                • Nếu có thể phỏng vấn liên tục thì không gặp phải áp lực hỏi quá nhiều
                • Phỏng vấn là để hiểu vấn đề người dùng gặp phải, không phải để cải thiện giải pháp của mình
                • Phỏng vấn người dùng nên được diễn ra liên tục, tốt nhất là hàng tuần. Khảo sát thì không nên nhiều, mỗi quý một lần là được
                • Phỏng vấn phù hợp để hiểu lý do cho một hành vi của một người
                • Phỏng vấn phù hợp để đánh giá cách tiếp nhận hay thái độ
                • Phỏng vấn thường kém chính xác trong việc dự đoán các hành vi tương lai của người dùng
                • Trong nhiều trường hợp, kết quả phỏng vấn bị rơi vào quên lãng
                • Trả tiền cho người phỏng vấn sẽ khiến họ làm việc chuyên nghiệp
                • ❓Người dùng thấy không hiểu ý đồ của mình và giải thích nhiều vì nghĩ là mình không hiểu
                  • Người dùng dịch vụ của mình thường phản hồi những thứ họ chấp nhận được. Người dùng dịch vụ của đối thủ thường phản hồi những thứ họ không chấp nhận được
                  • Người thích mình thường có nhu cầu khác về sản phẩm so với người không thích mình
                  • Nên phỏng vấn cả những người không nằm trong nhóm đối tượng mục tiêu của mình
                  • Nên phỏng vấn một tập người dùng nhiều lần, nhưng không nên một người nhiều lần
                  • Việc chọn đối tượng phỏng vấn phụ thuộc vào việc giả định của mình liên quan đến hành vi nào
                  • Con người không muốn mâu thuẫn với những điều mình nói ra
                  • Con người nhiều khi không nói dối mà chỉ đang lý tưởng hoá bản thân
                  • Con người thường lạc quan về hành vi của mình
                  • Người có nhu cầu thường để lại ấn tượng nhiều, nhưng số lượng không nhiều trong thị trường
                  • Người dùng nói thích một tính năng không có nghĩa là họ sẽ bỏ những sản phẩm khác để đến với tính năng của mình
                  • Người dùng thường không nói không với những tính năng mới
                  • Sự tiêu cực của người dùng là cơ hội làm dự án
            • Khoảng 20％ người mở tab lên là tắt ngay hoặc để đó không đọc
            • Người muốn có giải pháp sẽ muốn đọc nội dung dài
            • Người đã biết xài công nghệ sẽ muốn tiết kiệm thời gian
            • Những tính năng khác của app hấp dẫn hơn tốc độ app, trừ phi nó quá chậm
            • Trong số những người chịu đọc, về trung bình họ dành ra 25 s đầu để hiểu giao diện, các tính năng khác và hình ảnh. Sau đó cứ 100 chữ thì đọc thêm 4.4 s, cỡ 18 chữ
        • Quản lý rủi ro
          • Rủi ro = tần suất x tác động
          • Rủi ro mang ý nghĩa mất mát, nhưng nhiều khi nó chỉ là mình không được sự tối ưu nhưng chứ thực ra vẫn được thêm
          • Sau khi quản lý rủi ro sẽ còn một phần rủi ro không quản lý được, và rủi ro của việc quản lý rủi ro
        • Quỹ, gọi vốn
          • Hãy nhắm còn đủ tiền cho khoảng 20 đến 30 lần thất bại
          • Không thể làm dự báo tài chính dài hạn khi chỉ mới có một vài người dùng
          • Người cho tiền thấy mình đáng được cho tiền nhất khi không thấy mình cần tiền
          • Nhà đầu tư đầu tư vào bạn và vào câu chuyện của startup
          • Trước khi gây quỹ cần biết mục tiêu của mình là gì
          • Việc thuê ngoài chỉ giải quyết được một lần, trong khi phải thử rất nhiều lần
            • Người đã muốn tiết kiệm thời gian sẽ chấp nhận trả phí
            • Nhiều người thấy việc không thu phí thì chỉ làm cho vui, dễ bug
            • Crowdfunding depends on highly visible public work
            • Funder exclusive writing should be a secondary by product of primary work
            • Getting Paid for Open Source Work
            • Lý do thường gặp nhất của những người ủng hộ trên Patreon là để sản phẩm mà tác giả đang làm hoàn thành sớm hơn, hơn là để cảm ơn những gì họ đã làm
            • Patreon không được thiết kế để có được sự tương tác trực tiếp với người ủng hộ
            • Patreon quảng cáo theo ngôn ngữ của kinh tế quà tặng, nhưng cách vận hành lại theo kinh tế thị trường
            • Patreon vận hành gần giống như một cuộc mua bán hơn là hoàn toàn ủng hộ
            • Nhà đầu tư tìm kiếm tiền trong vụ đầu tư
            • Nhà đầu tư tốt nhất đầu tư vào những startup chưa có câu chuyện thuyết phục, vì khi đã có câu chuyện thuyết phục rồi thì startup có giá đắt hơn
            • Nhà đầu tư đầu tư vào việc kinh doanh, không phải ý tưởng
            • Nếu không thế nói về thành tựu của mình thì hãy nói về tốc độ của mình
            • Thiên thần dùng tiền của bản thân. VC dùng tiền của người khác
            • Thứ quan trọng không phải là ý tưởng, mà là người có ý tưởng
            • Thứ quyết định hiệu quả của việc kinh doanh là văn hoá doanh nghiệp và phản ứng của thị trường về mình
            • Để gọi vốn thì rất cần nắm chắc những con số
            • Định giá
          • Tài trợ từ doanh nghiệp, CSR
            • Hãy loại bỏ quyền lợi truyền thông tài trợ ra khỏi tài liệu mời tài trợ
            • Ít có doanh nghiệp nào làm CSR mà thực sự đặt vấn đề phát triển cộng đồng lên hàng đầu
            • 30％ of the pivotal papers from Nobel laureates in medicine, physics and chemistry was done without direct funding
            • Kinh nghiệm gây quỹ cho dự án nghiên cứu độc lập
        • Thành lập dự án
          • Liệt kê các giả định tốt hơn là liệt kê giá trị
          • Làm thứ một số người rất cần quan trọng hơn là làm thứ nhiều người thấy hay
          • Trực giác về con người thường đúng. Trực giác về cách startup hoạt động thường sai
            • Chiếm lĩnh thị trường nhỏ trước
            • Hiểu về quản trị chỉ cần thiết khi đã có thành công bước đầu. Trước đó thì hãy chỉ tập trung vào sản phẩm
            • Không có giải pháp nào cho người sáng lập để giải quyết sự quá tải ngoài những lời khuyên chung chung
            • Làm người sáng lập có hại cho việc cân bằng cuộc sống
            • Mở ra một công ty giống như nhảy xuống vực và lắp được máy bay trong lúc rơi xuống
            • Nhà đầu tư không ăn cắp ý tưởng vì phải cạnh tranh với các nhà đầu tư khác
            • Nhà đầu tư là người ra quyết định cuối cùng về sản phẩm, không phải người dùng
            • Những dự án ngoài lề thường là ý tưởng tốt cho startup. Những ý tưởng chỉ để có một startup lại thường không tốt
            • Quá trình chú ý và ghi nhớ ép ta phải đơn giản
            • Startup = tăng trưởng
            • Startup giải quyết những vấn đề nghe thì tồi
            • Sự đơn giản ép ta phải làm nó cực kỳ tốt
            • Việc kể ý tưởng startup ra thường không phải là nguy hiểm, vì không ai cạnh tranh với ý tưởng tồi
            • Ý tưởng startup lớn thách thức căn tính của bạn
            • Đa số startup không chết vì cạnh tranh với đối thủ, mà vì không có người dùng sản phẩm của mình
            • Đơn giản không phải là dễ dàng. Phức tạp không nhất thiết là rối
            • Đừng nhìn vào đối thủ cạnh tranh, mà hãy nhìn vào người dùng
          • Gốc của thương hiệu là văn hoá doanh nghiệp
          • Không nên có quá 20 nhân sự khi chưa có sản phẩm phù hợp thị trường
          • Sociocracy
          • Việc cần vai trò nào cần bắt đầu từ sứ mệnh
          • Văn hoá giao tiếp bối cảnh thấp thường có ở tổ chức phẳng. Văn hoá giao tiếp bối cảnh cao thường có ở tổ chức phân cấp
          • ❓Liệu quy luật 1％ vẫn còn đúng cho nhóm nòng cốt
          • ❓Thành viên nòng cốt không cần trách nhiệm ngang hàng, nhưng cần có sự tự gánh trách nhiệm
          • ❓Thành viên nòng cốt là người chịu trách nhiệm lớn nhất hay là người có nhiều đóng góp nhất
            • Bội thực chat nhóm gây phân tán nguồn lực, mất tập trung, tăng rủi ro lộ dữ liệu
            • Có sự đánh đổi giữa quá tải thông tin và cập nhật thông tin kịp thời
            • Việc muốn các thành viên sử dụng Discord thay cho Facebook hay Zalo thường khó khăn
            • Một người sẽ tiếp tục được thăng chức dựa trên thành tích trong vai trò hiện tại cho đến khi họ đạt đến một vị trí mà họ không đủ năng lực thực hiện tốt
            • Người lãnh đạo tốt là người tránh được khủng hoảng ngay từ đầu chứ không cần vượt qua nó. Nhưng vì vậy, họ sẽ không có câu chuyện thú vị nào để kể
            • Người người vạch chiến lược hay nhiều khi được giao triển khai luôn, hoặc người làm chuyên môn tốt nhiều khi được đề bạt lên làm quản lý, lãnh đạo
            • Vị trí càng cao trong tổ chức thì đề xuất càng dễ bị cấp dưới hiểu thành yêu cầu phải làm
            • Phân tích quyết định đa tiêu chí (MCDA) là phương pháp để tìm điểm đánh đổi tối ưu nhất, và có thể sắp xếp các lựa chọn theo thứ tự giảm dần
            • Thảo luận có tính xây dựng là để tìm kiếm sự hiểu nhau, không phải để tìm kiếm sự đồng ý
            • Việc có quá nhiều ý kiến làm ta thấy loạn
            • Việc trì hoãn giúp đánh giá được mức độ quan trong
            • Đa số những lúc cần phải ra quyết định thì đều có nhiều áp lực
            • Đừng ra quyết định khi bụng đói
            • ❓Dù việc sử dụng phân tích quyết định đa tiêu chí vẫn là quy về một chỉ số, thì việc theo đuổi nó vẫn khác với theo đuổi một chỉ số thành phần, nên cũng không sợ nó quá đơn giản
            • ❓Kết quả cuối cùng của MCDA có khác gì với tiền
            • Có nhiều người đăng ký tham gia nhưng chỉ để thoả mãn sự tò mò
            • Không cần kiếm thêm nhân sự khi không thấy quá nhiều việc
            • Tìm được người cùng muốn làm chung với mình và đủ rảnh là rất khó
            • Từng làm chung với nhau trước khi tuyển dụng sẽ tốt hơn là phỏng vấn
            • Có một quy trình đánh giá năng lực định kỳ sẽ làm giảm vấn đề khi tăng lương hoặc đuổi việc nhân viên
            • Một nhóm đáng tin là nhóm mà các thành viên có thể nói lên sai lầm của mình
            • Nhìn thấy được người kia đang làm gì làm tăng sự tin tưởng đối với họ
            • Số liệu định lượng tạo ra cảm giác minh bạch rất tốt
            • Văn hoá tổ chức là những giá trị, niềm tin và hành động của mỗi thành viên giúp đóng góp cho sứ mạng của nó
            • Điểm yếu của việc minh bạch việc đo lường cá nhân là sự tự ti, mặc cảm, cảm thấy bị cạnh tranh quyền lợi. Để vượt qua nó thì cần mình thực sự quan tâm đến người bị đánh giá
            • Chuyển giao tri thức rất khó khăn
            • Nếu thất bại nhanh hơn thì sẽ học nhanh hơn
            • Tổ chức nào học nhanh hơn đối thủ thì sẽ có lợi thế cạnh tranh lớn hơn
        • Chiến dịch
        • Chính xác
        • Cân bằng
        • Câu hỏi nghiên cứu
        • Công cụ, công nghệ
        • Cảm xúc
        • Dữ liệu
        • Dự án
        • Dự đoán
        • Game hoá
        • Giao diện
        • Giả định
        • Giải trung tâm
        • Hiểu
        • Hệ sinh thái
        • Khoa học
        • Khảo sát
        • Kiến thức
        • Kiến trúc
        • Mô hình
        • Mạng lưới
        • Nghiên cứu
        • Nguồn lực
        • Người dùng
        • Nhân văn số
        • Nền tảng
        • Phân cấp
        • Phân tích
        • Phản hồi
        • Phỏng vấn
        • Phức tạp, phức hợp
        • Quy mô
        • Rủi ro
        • Sáng tạo
        • Sự không biết
        • Thành quả
        • Thời gian, lịch
        • Tiện
        • Triết học
        • Trung tâm hóa
        • Tác giả
        • Tình tiết
        • Tính năng
        • Tóm tắt, mục lục
        • Tự tổ chức
        • Viết lách, ghi chép
        • Web
        • Kn
        • Điều tra viên
        • Định lượng
        • Đồ thị mạng lưới
        • Cộng đồng
          • Gây quỹ
          • Hỗ trợ
          • Marketing
          • Quan sát tham dự
          • Chuyên gia
          • Chuyên nghiệp
          • Cạnh tranh
          • Giá cả
          • Tiền
          • Đầu tư
        • Nhận thức
          • Chú ý
          • Cấu trúc
          • Diễn giải, đọc
          • Gánh nặng nhận thức
          • Học
          • Hỏi
          • Insight
          • Không gian
          • Lập luận
          • Mô hình tâm trí
          • Mẫu hình (pattern)
          • Ngôn ngữ
          • Não
          • Phân loại
          • Trí nhớ, ký ức
          • Trải nghiệm
          • Trực giác
          • Văn bản
          • Vật thể
          • Ý tưởng
          • Đánh đổi
          • Ẩn dụ
            • Bản đồ
          • Công việc
          • Impact
          • Kế hoạch
          • Mục tiêu
          • Nhu cầu
          • Phi tuyến
          • Quỹ
          • Sản phẩm
          • Thước đo, đo lường, chỉ số, KPI
          • Backup
          • Đơn giản
          • Ưu tiên
          • Nhóm nòng cốt
          • Ra quyết định
          • Thảo luận
          • Tin tưởng
          • Vai trò (role)
          • Văn hoá
        • Bing AI
        • Emilie Durkheim
        • James Clifford, Về Tính Uy Quyền của Khảo tả Dân Tộc Học
        • Kendy
        • Neilsen Norman Group
        • Nguyễn Hoài Vân
        • Nguyễn Đức Lộc
        • Paul Graham
        • Phạm Trường Sơn
        • Seth Godin
        • Tự ngẫm nghĩ, trải nghiệm
        • Veritasium
        • Y Combinator
        • Nngroup
        • Điệp
          • Google Support
          • IBM
          • Phạm Đình Khánh
          • Viblo
          • freeCodeCamp
          • Tuhocict
          • ABG Open Special 2023
          • Tiền không mua được gì
          • Tạp chí ngân hàng
          • Andy Matuschak
          • Bret Victor
          • Maggie Appleton
          • Đừng bắt tôi nghĩ
          • Bùi Quang Tinh Tú
          • Doing project wiki
          • Hoàng Đức Minh
          • Media for Thinking the Unthinkable
    • 📐 Dự án
      • Từ việc phá vỡ silo thông tin và sử dụng hiệu quả các nguồn lực cộng đồng, đến hệ thống quản lý niềm tin và nền kinh tế không dùng tiền: vai trò của các phần mềm ghi chú động lưu dữ liệu tại máy người dùng và ở định dạng đơn giản
      • Đo lường
      • C Obsidian, quản lý dự án và công cụ nghĩ
        • 3 Thành phẩm
          • Ý tưởng thực hành phát triển sản phẩm lên chính nhóm Product Maker Vietnam
          • Các buổi cố vấn riêng
          • Các buổi giới thiệu vault
            • Các buổi chia sẻ vault cá nhân
            • Demo tại nhóm phát triển sản phẩm
          • Các buổi họp xây dựng kế hoạch phát triển
            • 15 3
            • Phiếu đăng ký tham gia buổi lên kế hoạch xây dựng
          • Các bài học trên vault
            • 100％ bài học có thành quả cần có
          • Các nghiên cứu về người dùng
            • Khảo sát người sử dụng Obsidian
            • Các nghiên cứu lý giải lý do người dùng rời bỏ, hoặc chưa đóng góp
              • Các buổi phỏng vấn người tham gia tích cực trong kênh Obsidian tiếng Việt về cảm nhận, nhu cầu của họ về vault và lý do chưa đóng góp
                • Hướng dẫn phỏng vấn người tham gia tích cực trong kênh Obsidian tiếng Việt
            • Các nghiên cứu về nhu cầu sử dụng công cụ quản lý dự án cộng đồng
              • VOGE
                • Bài đăng kêu gọi phỏng vấn
                • Khởi động
          • Các nghiên cứu về sản phẩm
            • Bộ cài
              • Tôi không tải được bộ cài
            • Web
          • Kế hoạch phát triển dự án
          • Kế hoạch tổng
          • Thành quả mong muốn khi hết quý
            • Số người tham gia mới (user acquisition)
            • Số người tiếp tục tham gia theo thời gian (retention)
            • Quản lý dự án
            • Tự học
          • Nhu cầu sử dụng
          • Dự án này cần những gì để phát triển
          • Hướng dẫn tải kho
          • Khác biệt giữa cộng đồng Obsidian tiếng Việt ở Facebook và Discord
          • Mọi người hay thảo luận ở đâu？
          • Những dấu mốc
          • Mục tiêu
          • Tôi có thể giúp gì?
          • Tại sao lại cần tải kho về hơn là đọc trên web?
          • Về chữ Nguồn
          • Giả thiết về người tham gia
          • Giả thiết về nhu cầu công việc
          • Giả thiết về tiếp nhận của người đã đọc bài Các buổi đáp ứng nhu cầu học cách sử dụng công cụ và tư duy lập trình
          • Giả thiết về tiếp nhận của người đọc bài giới thiệu buổi hướng dẫn cụ thể
          • Giả thiết về đối tượng cần học cách lập trình
          • Mỗi tuần có 450 người học
          • Kế hoạch
            • Kế hoạch tổ chức các buổi hướng dẫn sử dụng Trấn Kỳ
          • Nghiên cứu người dùng
            • Chuyển từ giả định nghiên cứu sang bảng hỏi định lượng thế nào cho hiệu quả?
            • Khảo sát người muốn tham gia nhóm học lập trình
              • Bản khảo sát nhu cầu học lập trình
              • Mục tiêu phỏng vấn
              • Trải nghiệm của họ thế nào
            • Phiếu đăng ký tham gia các buổi đáp ứng nhu cầu
            • Bàn làm việc Google Calendar
            • Các buổi đáp ứng nhu cầu học cách sử dụng công cụ và tư duy lập trình cho nhu cầu công việc
            • Tự động tạo liên kết UTM hoàn chỉnh chỉ bằng những thông tin tối thiểu (tên bài, nơi đăng)
          • Buổi hướng dẫn và thảo luận
          • Các buổi đáp ứng nhu cầu học cách sử dụng công cụ và tư duy lập trình cho nhu cầu công việc
          • Giải thích thêm về việc quyết định giá
          • Hệ thống thông tin kế toán: từ lý thuyết đồ thị đến chương trình văn bản trơn
          • Làm chủ máy tính, làm chủ dữ liệu
          • Tản mạn về các buổi đáp ứng nhu cầu học cách sử dụng công cụ và tư duy lập trình cho nhu cầu công việc
            • Lộ trình hướng dẫn về dữ liệu và lập trình cho dân kế toán
            • Các buổi hướng dẫn hiểu các công cụ và kỹ thuật lập trình
            • Hướng dẫn cho người thấy việc biết lập trình là quan trọng nhưng không thể biến việc học trở thành ưu tiên cao nhất
            • Các buổi hướng dẫn tích hợp Trấn Kỳ vào hệ thống quản lý
            • Hiểu về dữ liệu cho người làm kế toán
        • ABG Alumni
        • Dự án phi lợi nhuận cần gì khi cần lập trình
        • Nhận xét về app mô phỏng VSLA, và ý tưởng cho việc áp dụng ở Việt Nam
        • Plugin
        • Ứng cử ban điều hành ABG Alumni
          • 3 người có 1 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực phi lợi nhuận nhận phỏng vấn
            • 50％ người xây vault kết nối nhu cầu của mình tới vault chung
            • 20％ người tham gia liên thông dữ liệu với các vault khác
            • 40％ người tham gia biết dùng Git
            • 50％ người đóng góp đáp ứng được các nhu cầu khác của họ
            • 100 nhóm dự án thấy vault ❝Tự học Obsidian❞ giúp họ trong việc học Obsidian và quản lý công việc
            • 1000 người mở vault 3 lần
            • 10000 người biết tới sự tồn tại của vault
            • 2000 người mở vault 1 lần
            • 2500 người tải bộ cài về
            • 4000 người nhấp vào link tải
            • 50 nhóm dự án cộng đồng tham gia các buổi học về Obsidian
            • 500 người mở vault ít nhất 10 lần
            • 50％ người dễ dàng tự sử dụng
            • 50％ người hỏi về sau buổi demo
            • 50％ người thấy được sự khác biệt với những phần mềm khác và ý nghĩa của sự khác biệt đó
            • 80％ người mới đến được nơi họ cần đến trong 3 giây
            • Người làm vault để quản lý cuộc sống của họ
            • 1 người tham gia phỏng vấn mỗi tuần
            • 100％ người tham gia cho phản hồi về độ hấp dẫn của bài học
            • 20％ người tham gia tìm hiểu về Quả Cầu
            • 3 người có 10 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực phi lợi nhuận nhận phỏng vấn
            • 3 nhóm chỉ cần đi học không bị mất tiền
            • 50％ người chia sẻ vault cho bạn bè
            • Nhật hoàn thiện được vault giáo trình Obsidian
            • 100 dự án cộng đồng thấy Obsidian giúp họ xây dựng cộng đồng mạnh
            • 50 nhóm dự án sử dụng Obsidian để quản lý kiến thức và công việc
        • 4 Các bên liên quan
              • Người đang dùng Google Drive
              • Người đang dùng Notion cho QLDA
              • Người muốn hỗ trợ người khác xây vault
              • Người tham gia kênh Obsidian tiếng Việt
              • Người theo dõi QC
              • Người đóng góp nội dung
              • TNV QC
              • Người muốn quản lý cuộc sống cá nhân
              • Người muốn quản lý dự án, tổ chức
              • Người muốn xây dựng cộng đồng hoặc mạng lưới
              • Người tò mò về Obsidian
              • Người có viết plugin
              • Người tham gia thầm lặng kênh Obsidian tiếng Việt
              • Người tham gia tích cực kênh Obsidian tiếng Việt
              • Người đã dùng Git mức 1
              • Người đã dùng Git mức 2
              • Người đã dùng Obsidian mức 1
              • Người đã dùng Obsidian mức 2
        • 5 Giả thiết
            • Chỉ có việc lưu dữ liệu ở dạng văn bản và ở trên máy người dùng mới có thể giúp liên thông dữ liệu một cách dễ dàng nhất
            • Người dùng sử dụng dễ dàng Obsidian
            • Người muốn đóng góp có biết cách đóng góp
            • Obsidian hữu ích để quản lý công việc
            • Việc có sẵn dữ liệu của các bên khác trong CSDL của mình sẽ giúp mình hoạch định tốt hơn
            • Các dự án có lợi nhuận không quan tâm đến các nhu cầu khác của nhóm mình
            • Các tổ chức trong lúc mới hình thành rất mong có ai kết nối giùm
            • Cảm thấy sự hợp tác giữa các nhóm dự án chưa đạt được hiệu quả tối ưu, dù họ có nhiều nỗ lực
            • Họ có quá nhiều việc cần ưu tiên
            • Mình có quá nhiều việc cần ưu tiên
            • Việc phải nói chuyện nhu cầu của nhau là mệt mỏi
          • Buổi thảo luận về việc xây dựng mạng lưới đối tác, các bên liên quan
          • Bài viết về vấn đề về hệ sinh thái
          • Kho địa điểm để chọn nơi gặp mặt
          • Kết quả truyền thông cũ
          • Từ việc lưu dữ liệu tại chỗ
            • Hanoi Grapevine
            • Lê Nguyễn Tường Vân
            • Nguyễn Cảnh Bình
          • Giả thiết
          • Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu
          • Thông tin cơ bản
          • đối ⊷ thoại: Chương trình tìm và chia sẻ kho kiến thức, tài nguyên đến với mọi người
          • Giới thiệu đối ⊷ thoại
          • Bối cảnh
          • Không gặp vấn đề với các ký tự tiếng Việt
          • Mở các cuộc đối thoại với cộng đồng
          • đối ⊷ thoại: Rút gọn liên kết và thống kê lưu lượng truy cập cho các dự án, tổ chức hiện diện trên nhiều nền tảng
          • Biết được phiếu khảo sát hoặc phiếu đăng ký được nhóm đối tượng nào quan tâm nhiều hơn
          • Tăng độ nhận biết và huy động sự quan tâm tới những nguồn tài nguyên quan trọng
          • đối ⊷ thoại
        • Hướng dẫn truyền thông
            • 06-11
            • 03-02
            • 10-11
            • 10-11
            • 10-11
            • 09-11
              • Công cụ nghĩ
              • Data driven
              • Phân loại câu nhập
              • Câu hỏi khảo sát > Làm sao để tự động phân loại dữ liệu trên Excel, AppScript?
              • Phân loại chi tiêu
              • Phân loại câu nhập
              • Phân loại câu nhập
              • Sản phẩm, phân tích kinh doanh
              • Chuyển đổi số
              • Các buổi đáp ứng nhu cầu học lập trình
              • 29-10
              • Phân loại chi tiêu
              • Trong các nhu cầu, kỹ năng sau đây, nhu cầu nào bạn đang gặp khó khăn trong việc giải quyết và muốn được hướng dẫn, thảo luận thêm?
              • Cho em hỏi có công việc nào về nhập liệu excel ko?
              • Bàn làm việc Google Calendar
              • Bàn làm việc Google Calendar
              • Tự động tạo liên kết UTM hoàn chỉnh chỉ bằng những thông tin tối thiểu (tên bài, nơi đăng)
              • Phân loại câu nhập
              • Phân loại câu nhập
              • Bạn gặp khó khăn nào về nhu cầu nào
            • Facebook page QC
            • LinkedIn
            • Discord QC
              • 06-11
    • 📜Tài nguyên
      • Giải pháp kỹ thuật
        • Viết tài liệu đặc tả yêu cầu
          • GitHub không phải là dịch vụ mã nguồn mở, dù nó tự nhận rằng nó là ngôi nhà của mã nguồn mở
          • LibGen
          • Teamliquid, Liquidpedia, tl.net
          • Tôi học được gì khi tôi học Promise trong JavaScript
            • Nếu chủ đề trên diễn đàn không có thêm phản hồi sau 3 tháng thì sẽ bị đóng. Nếu muốn phải mở lại cái mới
          • Stack Exchange
            • Không được đăng trùng vì thiết kế không cho phép, chứ không phải về nguyên tắc là sai
            • Stack Exchange không xem mình là trang dạy kiến thức
            • Vì Stack Exchange là một công ty tìm kiếm lợi nhuận nên hệ thống thông tin của nó có mục tiêu kéo thêm người mới. Codidact thì nhấn mạnh đến đáp ứng nhu cầu cộng đồng hơn
          • Wikipedia
            • Bảo quản viên, hành chính viên, điều phối viên
            • Cộng đồng
            • Những thứ đăng trên Wikipedia Commons cần tuân thủ luật pháp Mỹ
            • Trường phái xóa và trường phái bao gộp
            • Uy quyền sự thật của Wikipedia
            • Wikipedia Library
            • Wikisource chứ dữ liệu toàn văn, cung cấp nhiều khả năng trình bày đa phương tiện
            • Đóng góp vào Wikipedia
            • Ở trang nhà sẽ có tên cố vấn
          • Các công việc tổ chức một buổi họp
          • HDMI không dây
          • Kinh nghiệm setup khi có cả online và offline
          • Làm livestream và video
          • Nơi gặp mặt trực tiếp
            • Câu hỏi cho người hỗ trợ địa điểm
            • Di chuyển
            • Hướng dẫn đóng góp kho địa điểm để chọn nơi gặp mặt
            • Lý do ra đời kho địa điểm để chọn nơi gặp mặt, và hệ quả của những lý do đó
              • View
            • Hà Nội
              • Cricket
              • Cái Giếng
              • Home4FreeCreators
            • TP.HCM
                • Kobe Town
              • Công viên
                • Bàn ghế siêu thị chung cư GoldView
                • Sân vườn chung cư GoldView
              • Không gian làm việc chung
                • Căn tin bệnh viện
                • Phòng tự học của các trường đại học
              • Nhà riêng
              • Phòng họp riêng
                • Cái Tổ Nhỏ
                • Không gian cộng đồng của của Hướng nghiệp Sông An và Hệ thống trường Việt Mỹ
                • Nguyễn Văn Nhã
                • Phòng sinh hoạt chung cư GoldView
                • Phúc An Lộc
                • SiHub
                • Thư viện sách nói Hướng Dương dành cho người mù
                • Untitled
                • Viễn Đông
                • Zest X Space
                  • UAC
                  • Vẫn đang suy nghĩ space
                • Phòng tập chung cư Goldview
              • Quán có phòng riêng
                • Flat White
                • Lululala
                • ME
                • Sam
                • Tonkin
              • Quán không có phòng riêng
                • Mr Bean
                • The Joi factory
                • Ý Phương
                • Nam Thi
                • Tempo Nexus
          • Buổi gặp gỡ (gathering), kết nối (networking), hội thảo
          • Canvas và mạng lưới liên kết các khái niệm, bài viết, ghi chú
          • Có cố vấn, huấn luyện viên
          • Cú pháp, kiểu dữ liệu
          • Danh sách tổng hợp không sắp thứ tự
          • Danh sách tổng hợp sắp theo tiêu chí
          • Danh sách từ bình chọn tập thể
          • Hướng dẫn nhập môn, bài giới thiệu, nghiên cứu tổng quan
          • Hệ thống quản lý nội dung
          • Không gian vector từ
          • Môi trường tạo khả năng
          • Tiếp thị
          • Vét cạn từ khoá cho máy tìm kiếm
          • Điều hướng
          • Đồ họa thông tin, sơ đồ
          • Cách để tìm công cụ đúng nhu cầu của mình
          • Có thể học nhanh video mà không cần xem đầy đủ không?
          • Khai thác một từ khoá
          • Khắc phục hạn chế của dữ liệu định lượng
          • Làm sao tận dụng hiệu quả thời gian họp trực tiếp
          • Làm sao để có một buổi khai vấn (mentor) tốt?
          • Làm sao để một người có thể tìm đến tài nguyên tốt nhất cho nhu cầu của mình một cách nhanh nhất?
          • Làm sao để tìm được thứ cần tìm khi không biết từ khóa chính xác của nó?
          • Những công việc không đòi hỏi sự tập trung cao độ
          • Vài suy nghĩ về truyện tranh Gióng
          • Vì sao tôi hay chia sẻ bài viết của mình hơn là tự nói?
          • Facebook vs Discord
          • LIN theo sứ mệnh quản lý tổ chức, không phải là phát triển cộng đồng
          • Server Discord
          • Untitled
          • Kinh nghiệm mua sách giấy
          • Kinh nghiệm tìm thuật ngữ tiếng Việt
          • Phương án dịch một số từ
            • Các lệnh chỉnh sửa PDF hàng loạt thường gặp
            • Cách làm việc đọc PDF thường xuyên
            • PDF là để in ra giấy, không phải để đọc trên máy
            • Thiết lập môi trường cho việc đọc PDF thường xuyên
            • Trích dữ liệu trong PDF
            • Tạo mục lục cho PDF
          • Chuyển sang nền tảng trao đổi mới
          • Google Calendar
          • Google Drive
          • Key functions of an ecosystem of collaborative software tools
            • Discord
            • Messenger
            • Zalo
            • Butter
            • Discord (gọi video)
            • Gather
            • Google Meet
            • Messenger (gọi video)
            • Microsoft Teams
            • Zalo (gọi video)
            • Zoom
            • ExcaliDraw
            • Miro
          • Phần mềm xây dựng cộng đồng
            • Discord, Messenger và Telegram
            • Nhóm Facebook
            • Nhóm Zalo
          • Các vấn đề của plugin Digital Garden trong việc tạo trang web từ kho
          • Enveloppe
          • Sự khác biệt giữa các nền tảng viết trên mạng
          • Tạo website từ kho ghi chú của bạn
          • Người dùng cá nhân hoặc dự án nhỏ có nên dùng WordPress hay không?
          • Chọn tệp để đồng bộ qua Syncthing
          • Các loại alias
          • Các loại tiêu đề và cách dùng chúng
          • Cách kho này được thiết kế
          • Cách sắp xếp thư mục cho các tập tin bổ trợ
          • Quản lý công việc
          • Quản lý dữ liệu cho dự án, sản phẩm
          • Quản lý kiến thức
          • Quản lý tổ chức
          • Tôi học được gì sau khi viết Graphvidian?
          • Tạo chỉ mục cho các ghi chú
          • Đánh số phiên bản
          • Chương trình
            • Airtable
            • Fibery tập trung vào xử lý dữ liệu để ra quyết định và không chịu tập trung vào việc nhập liệu, markdown hay graphview, canvas
            • Những thứ Fibery muốn giải quyết
            • Khi nào thì Google Sheet hoặc Notion không phù hợp để dùng?
            • KoboToolbox
            • Nhược điểm của Obsidian và Fibery
            • Notion
            • Tana
            • TiddlyWiki
            • Git
              • Git giúp ta du hành thời gian
              • Git mở ra nhiều khả thể trong việc hợp tác
              • Đọc lịch sử git
            • Obsidian
              • Các nỗ lực quản lý tác vụ trên Obsidian đa phần đều là gắn tag
              • Các plugin trong Obsidian liên quan đến Notion
              • Cách để tìm plugin Obsidian đúng nhu cầu của mình
              • Obsidian Hub được thiết kế để không phải dùng plugin gì cũng dùng được ngay
              • Obsidian tập trung hoàn toàn vào việc nhập liệu và bỏ qua việc quản lý tác vụ
          • App script
          • Chỉnh sửa file hàng loạt bằng PowerShell
          • Chỉnh sửa ảnh hàng loạt bằng ImageMagick
          • Chụp màn hình bằng ShareX
          • Quản lý clipboard bằng CopyQ
          • Học ngôn ngữ lập trình nào để giải quyết nhu cầu công việc?
          • Lấy thông báo từ các chương trình
          • Tạo phím tắt bằng AutoHotKey
      • Lĩnh vực
        • Lập trình web
        • Sắp chữ, thiết kế, xuất bản
        • Thiết kế bao trùm
        • Xây dựng mạng lưới, hệ sinh thái
        • Hệ thống thông tin
          • Việc phân loại thư mục chỉ cần theo đúng thư mục đó, không nhất thiết phải tạo thành một cây thống nhất
          • Văn bản thuần là dạng tổ chức dữ liệu đơn giản nhất
        • Hợp tác làm việc
          • Groupware giúp cho việc cộng tác trong nhóm và giao tiếp giữa các thành viên trong nhóm. ERP giúp cho việc quản lý toàn diện các hoạt động của doanh nghiệp
          • Groupware requires careful implementation into a group setting, and product developers have not as yet been able to find the most optimal way to introduce such systems into organizational environments
          • Hợp tác thời gian thực không thực sự cần thiết trong đa số trường hợp. Đa số đều là hợp tác phi đồng bộ
          • Máy không mệt khi phát sự kiện cũng như lắng nghe sự kiện
          • Real time collaboration isn't necessary in most cases, but asynchronous collaboration
          • Sơ đồ kết nối
          • Sự kiện chỉ thông báo về sự thay đổi chứ không kỳ vọng một chương trình phản ứng với nó
          • Sự kiện là một sự thay đổi về trạng thái
          • Việc hợp tác làm việc thời gian thực với dữ liệu được lưu ở máy cá nhân là một bài toán khó
        • Kế toán
        • Lập trình hướng vật thể
          • 4 đặc điểm của lập trình hướng vật thể
          • Alan Kay và Bjarne Stroustrup là đại diện của 2 trường phái khác nhau về lập trình hướng vật thể
          • Chưa rõ lý do vì sao lại dịch object ra thành đối tượng chứ không phải vật thể
          • Các ngôn ngữ tiến hoá dần để trở thành Lips
          • Hoạt động trung tâm của lập trình hướng vật thể là phân loại
          • Mọi ngôn ngữ bậc cao đều là cú pháp đường của assembly
            • Biểu thức (expression) là những thứ trả lại một giá trị nào đó
              • Giao diện là cái khuôn của phương thức
              • Phương thức cho ta biết mình có thể làm gì với vật thể đó
              • Phương thức phải gắn lên một vật thể cụ thể nào đó để có tác dụng
              • Lớp là một cái khuôn để tạo các vật thể cho nhanh
              • API là giao diện của một chương trình
              • Giao diện
              • Package và library là những cái tên khác nhau cho cùng một thứ
              • JSON là cách để biểu diễn vật thể ra chữ
              • Không cần biết vật thể chứa dữ liệu gì, chỉ cần quan tâm nó làm được gì
              • Thay vì ta thao túng trực tiếp dữ liệu, ta điều khiển vật thể qua phần giao tiếp của nó với bên ngoài
              • Việc đóng gói (encapsulation) giúp ta không cần quan tâm vật thể lưu dữ liệu thế nào, mà chỉ cần quan tâm tới thuộc tính và phương thức của nó
              • Vật thể ngoài tự nhiên không chứa hướng dẫn để sử dụng nó. Vật thể trong máy tính có hướng dẫn sử dụng nó
              • Vật thể được tạo nên bởi những thuộc tính
            • Giao diện người dùng, logic, dữ liệu là 3 thành phần cơ bản cho một chương trình. Mỗi thành phần này có mục tiêu khác nhau, kỹ thuật xử lý khác nhau. Không thể trộn lẫn lộn với nhau được.
            • Mẫu thiết kế là những giải pháp cho những vấn đề thường gặp trong lập trình mà nhiều thế hệ lập trình viên đã đúc kết và chứng minh tính hiệu quả của nó
          • Dùng điện thoại trên giường gây rối loạn giấc ngủ
          • Email làm quá tải
          • Không nên dùng chai nước nhiều lần
          • Mỗi một vị trí trong phòng nên được dùng cho một chức năng duy nhất
          • Thôi đừng hảo ngọt nữa
          • Những lý do để khó duy trì việc ngủ sớm
          • Xem điện thoại trước lúc ngủ làm khó ngủ
          • Điện thoại làm tăng sự lo lắng
            • Thoái hóa cột sống
            • Trĩ
            • Viêm loét dạ dày
            • Đau ngực do trào ngược dạ dày
            • Bàn phím
            • Các chấn thương ở tay thường gặp
            • Ghế sofa có hại cho cột sống
            • Gù lưng
            • Việc ngột CO₂ xảy ra nhiều hơn chúng ta tưởng
            • Ô nhiễm tiếng ồn
        • Thiết kế thông tin
          • Bỏ hết những thông tin thừa khi làm biểu đồ
          • Làm thông điệp trở nên hấp dẫn và trải nghiệm được
          • Minh hoạ vịt
          • Truyện tranh kiến thức
          • Tương tác với ý tưởng bằng cả cơ thể
          • Vì biểu đồ cột thể hiện giá trị của biến nên không được cắt ngắn trục tung. Còn biểu đồ đường thể hiện sự biến thiên của biến nên cắt ngắn trục tung được
          • Đồ họa thông tin
        • Tiếp thị số
            • Chiến dịch là sản phẩm
            • Các URL dài có thể là organic traffic chứ không phải direct traffic
            • Các organic branded traffic nên được xem như là direct traffic
            • Dữ liệu từ phân tích web chỉ nói người dùng ngừng đọc ở đâu, chứ không nói cho ta biết vấn đề là gì, không nói cho ta biết ta nên đi đâu
            • Một số medium cho blog: social, referral, forum, blog, chat, form
            • Social về bản chất là referral, nhưng được tách ra để phân tích sâu hơn
            • Web analytics đã thay đổi trong nhiều năm qua
      • Nhu cầu công nghệ
          • Cơ sở dữ liệu
          • Quản lý thời gian cho cả nhóm
          • Quản lý việc chat
          • Tạo dashboard
          • Đọc sách, dịch thuật
            • Phân loại dữ liệu tự động
            • Tạo danh sách hạch toán hàng loạt vào các phần mềm kế toán
            • Tự động hoá các công việc lặp đi lặp lại
            • Tự động nhập sự kiện vào lịch
            • Tự động đăng bài
            • Cào web
            • Lấy liên kết và tạo liên kết UTM rút gọn
            • Tạo web
            • Tổng hợp nội dung, tin tức, sự kiện từ các website
          • Element tương tác
          • Game, truyện tương tác
          • Sơ đồ hóa kiến thức, tạo canvas
          • Tạo biểu đồ dữ liệu
          • Chèn ảnh, bảng, sơ đồ, mục lục, ghi chú, song ngữ, trích dẫn theo đúng ý
          • Hệ thống quản lý kiến thức
          • Khu vườn số
          • Quản lý phiên bản
          • Quản lý trích dẫn
          • Tra lại lịch sử ghi chép
          • Tài liệu động
          • Tạo slide
          • WYSIWYM
          • Chạy thống kê
          • Tạo đồ thị mạng lưới, hệ thống phi tuyến
          • Xác định các chủ đề có trong ngữ liệu
      • Nhu cầu công việc
        • Chơi game
        • Kho dữ liệu cá nhân
        • The Mirage Island
        • Xây dựng kho tri thức, hệ thống quản lý kiến thức hoặc quản lý dự án
          • Lập bản đồ
          • Phát triển cộng đồng
          • Quản lý đối tác, các bên liên quan
          • Ra quyết định tập thể
          • Thiết kế tiếp cận được cho người khuyết tật
          • Thúc đẩy sự hợp tác giữa các thành viên trong mạng lưới
          • Thúc đẩy đối thoại
          • Tổ chức gặp mặt nhau
        • Nghiên cứu
          • Nghiên cứu cộng đồng mạng
          • Phân tích dữ liệu
          • Tổng quan nghiên cứu. Tải bài
            • Nghiên cứu người dùng, phát triển sản phẩm
            • Nắm bắt xu hướng mạng
          • Chia sẻ kho tri thức của mình cho mọi người
          • Minh họa, thị giác hóa thông tin
          • Trình bày, thuyết trình
          • Viết bài
          • Xuất bản tài liệu
          • Xây dựng kho tài nguyên cộng đồng
        • Vận hành
          • Cập nhật thông tin bên ngoài, tổng hợp sự kiện sẽ diễn ra
          • Hướng dẫn, đào tạo kiến thức, kỹ năng cho người mới
          • Hậu cần các buổi họp, trò chuyện, sự kiện
          • Nhìn tổng thể, toàn cảnh kế hoạch
          • Nắm bắt hoạt động của nhau
          • Quản lý các mối quan hệ
          • Quản lý tiền, kế toán
          • Thông tin, truyền thông ra bên ngoài
          • Xây dựng thương hiệu, mối quan hệ

    Câu trả lời do AI tạo ra sẽ dễ phụ thuộc vào các nguồn thông tin chất lượng kém

    Khái niệm::
    Lý do:: Các website chứa thông tin sai lệch ít khi chặn trình thu thập dữ liệu AI so với các website chất lượng cao
    Nguồn:: Các bên cùng thiệt khi website ngăn AI lấy dữ liệu

    8 tháng 9, 2026 8 tháng 9, 2026
    Made with Material for MkDocs