Obsidian, quản lý dự án và công cụ nghĩ
Tự trị dữ liệu, local-first
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
Obsidian, quản lý dự án và công cụ nghĩ
Tải bản đầy đủ chức năng
🌟 Mở đầu
Danh sách bài viết
⚔️ Hướng dẫn Obsidian và Git
⚔️ Hướng dẫn Obsidian và Git
1 Làm quen với Obsidian
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
➕ Nhiệm vụ bổ trợ
➕ Nhiệm vụ bổ trợ
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
📖 Bài đọc thêm
📖 Bài đọc thêm
📖 2 chế độ chỉnh sửa nội dung
2 Xây dựng dự án với plugin
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
➕ Nhiệm vụ bổ trợ
➕ Nhiệm vụ bổ trợ
2.2 Gán biến
2.3 Dùng Project
Dùng Database folder
4 Du hành thời gian với Git
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)
➕ Nhiệm vụ bổ trợ
➕ Nhiệm vụ bổ trợ
Reset
📖 Bài đọc thêm
📖 Bài đọc thêm
Tạo token trên GitHub
5 Làm việc cùng nhau
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
📖 Bài đọc thêm
📖 Bài đọc thêm
Tài liệu đọc thêm về Git
📖 Remote, upstream, origin
Các bài học nâng cao
Các bài học nâng cao
Excalidraw Để chèn một phần của hình ảnh, dùng dấu mũ rồi thêm area
Viết plugin
Viết plugin
1. Dùng plugin mẫu
2. Nhập môn TypeScript
📖 Nodejs và Electron
💎 Giới thiệu về Obsidian
💎 Giới thiệu về Obsidian
Mô tả về Obsidian
Mô tả 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
Điểm mạnh của Obsidian
Điểm mạnh của Obsidian
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
Điểm yếu của Obsidian
Điểm yếu của Obsidian
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
Theo tính năng của plugin
1. Ghi chú thông tin
1. Ghi chú thông tin
Ghi chú trên YouTube
2. Hệ thống hoá thông tin
2. Hệ thống hoá thông tin
Chỉnh sửa ghi chú
3. Truy xuất thông tin
3. Truy xuất thông tin
Tạo nút
Vẽ đồ thị
4. Trình bày thông tin
4. Trình bày thông tin
Chèn bản đồ
Kết nối dữ liệu với Trello, Notion, Discord
Slide
Tạo bảng
Xuất bản trên web
⚡Hiểu biết sâu
⚡Hiểu biết sâu
Bản thể luận, nhận thức luận, phương pháp luận
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 thể luận
Bản đồ không phải là vùng đất
Rhizome
Phân loại
Phân loại
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
Vật thể
Vật thể
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
Nhận thức luận
Diễn giải và mô tả
Diễn giải và mô tả
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
Diễn giải
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
Ý nghĩa và biểu tượng
Ý nghĩa và biểu tượng
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
Đối thoại, đa thanh
Đối thoại, đa thanh
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
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
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
Khảo sát
Khảo sát
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
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
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
Viết câu chuyện cuộc đời
Viết câu chuyện cuộc đời
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 nghiên cứu
Đạo đức nghiên cứu
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
Phân tích mạng lưới, lý thuyết đồ thị
Phân tích mạng lưới, lý thuyết đồ thị
Chỉnh link distance nhỏ nhất và link force lớn nhất để thấy rõ từng cụm nút
Lý thuyết đồ thị
Phỏng vấn
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
Quan sát tham dự
Quan sát tham dự
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)
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
Các dự án, công cụ, tài nguyên cho nhân văn số
Mạng từ
Mô hình chủ đề
Mô hình chủ đề
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
Điền dã
Điền dã
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
Thực hành quan sát
Thực hành quan sát
Nhật ký điền dã
Tổng hợp thông tin
Công nghệ thông tin
Công nghệ 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
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
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
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
Giới hạn
Giới hạn
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
LLM thương mại
LLM thương mại
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
Lập trình
Lập trình
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
Ảo giác
Ảo giác
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
Tiềm năng
Tiềm năng
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
Động cơ của công ty
Động cơ của công ty
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
Khoa học dữ liệu
Khoa học 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
Máy học, dữ liệu lớn
Máy học, dữ liệu lớn
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
Phân tích xu hướng, xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Phân tích xu hướng, xử lý ngôn ngữ tự nhiên
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
Trung tâm dữ liệu
Trung tâm dữ liệu
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
Định lượng
Định lượng
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
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
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
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
Giới hạn
Giới hạn
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
LLM thương mại
LLM thương mại
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
Lập trình
Lập trình
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
Ảo giác
Ảo giác
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
Tiềm năng
Tiềm năng
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
Động cơ của công ty
Động cơ của công ty
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
Khoa học dữ liệu
Khoa học 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
Máy học, dữ liệu lớn
Máy học, dữ liệu lớn
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
Phân tích xu hướng, xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Phân tích xu hướng, xử lý ngôn ngữ tự nhiên
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
Trung tâm dữ liệu
Trung tâm dữ liệu
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
Định lượng
Định lượng
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
Kỹ thuật phần mềm
Kỹ thuật phần mềm
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
Kiến trúc
Kiến trúc
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
Triết học
Triết học
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
Nhức đầu
Nhức đầu
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
Thời gian hoàn thành
Thời gian hoàn thành
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.)
Đánh đổi
Đánh đổi
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
Nhân học
Nhân học
Internet
Internet
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
Lập trình
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
Tương tác người máy
Tương tác người máy
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
Web
Web
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
Tự trị dữ liệu
Tự trị dữ liệu
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
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
Cộng đồng, hệ sinh thái, hệ phức hợp
Cộng đồng, hệ sinh thái, hệ phức hợp
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
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
Bất định
Bất định
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
Phân cấp
Phân cấp
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
Sự tự tổ chức
Sự tự tổ chức
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
Hệ sinh thái
Hệ sinh thái
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
Giúp đỡ nhau
Giúp đỡ nhau
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
Tổ chức xã hội
Tổ chức xã hội
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
Truyền thông, xây dựng cộng đồng
Truyền thông, xây dựng cộng đồng
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
Cộng đồng
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
Gặp mặt
Gặp mặt
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
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？
Gánh nặng nhận thức. Thiết kế
Gánh nặng nhận thức. Thiết kế
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
Tìm kiếm thông tin
Tìm kiếm thông tin
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
Hiểu biết
Hiểu biết
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
Học tập
Học tập
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
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
Kỹ năng, động lực
Kỹ năng, động lực
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
Khoa học nhận thức
Khoa học nhận thức
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
Mẫu hình, trực giác
Mẫu hình, trực giác
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
Suy luận
Suy luận
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
Trí nhớ
Trí nhớ
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)
Ẩn dụ
Ẩn dụ
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
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 nghĩ
Công cụ nghĩ
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
Mạng xã hội
Mạng xã hội
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
Đọc và viết
Đọc và viết
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
Ghi chú thông tin
Ghi chú thông tin
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
Ngôn ngữ, ngoại ngữ, dịch thuật
Ngôn ngữ, ngoại ngữ, dịch thuật
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
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
Quản lý dự án, phát triển sản phẩm, xây dựng tổ chức
❓Học qua dự án hay học bài bản
Các câu hỏi
Các câu hỏi
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
Công việc
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
Bất định và khám phá
Bất định và khám phá
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
Sắp xếp độ ưu tiên
Sắp xếp độ ưu tiên
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
Lên kế hoạch
Lên kế hoạch
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
Thành quả, thành phẩm, tầm nhìn, mục tiêu
Thành quả, thành phẩm, tầm nhìn, mục tiêu
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
Nhu cầu, nguồn lực
Nhu cầu, nguồn lực
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
Thành quả (outcome), thành phẩm,
Thành quả (outcome), thành phẩm,
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
Thời gian làm việc
Thời gian làm việc
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
Tối ưu hoá
Tối ưu hoá
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
Hệ thống thông tin
Hệ thống thông tin
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
Cấu trúc
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
Hình thức lưu trữ
Hình thức lưu trữ
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？
No code, low code
No code, low code
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
Excel
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
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
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
Tăng trưởng
Tăng trưởng
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
Kiểm định giả thuyết
Kiểm định giả thuyết
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
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
Các bên liên quan, bối cảnh cạnh tranh
Các bên liên quan, bối cảnh cạnh tranh
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
Người dùng
Người dùng
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
Persona, câu chuyện người dùng
Persona, câu chuyện người dùng
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
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
Chọn người phỏng vấn
Chọn người phỏng vấn
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
Hành vi người dùng
Hành vi người dùng
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
Quan niệm, thái độ, hành vi của người dùng
Quan niệm, thái độ, hành vi của người dùng
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
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
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
Bán cho khách hàng
Bán cho khách hàng
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
Gọi vốn cộng đồng
Gọi vốn cộng đồng
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
Gọn vốn đầu tư
Gọn vốn đầu tư
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
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
Xin quỹ nghiên cứu
Xin quỹ nghiên cứu
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
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
Startup
Startup
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
Xây dựng nhóm, quản lý nhân sự
Xây dựng nhóm, quản lý nhân sự
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
Kênh liên lạc
Kênh liên lạc
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
Phân cấp, quản lý
Phân cấp, quản lý
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
Thảo luận, ra quyết định
Thảo luận, ra quyết định
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
Tìm người làm
Tìm người làm
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
Tạo sự tin tưởng
Tạo sự tin tưởng
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
Tổ chức học tập
Tổ chức học tập
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
Ξ Khái niệm
Ξ Khái niệm
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
Cộng đồng
Gây quỹ
Hỗ trợ
Marketing
Quan sát tham dự
Kinh tế
Kinh tế
Chuyên gia
Chuyên nghiệp
Cạnh tranh
Giá cả
Tiền
Đầu tư
Nhận thức
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
Công cụ nghĩ
Công cụ nghĩ
Bản đồ
Phát triển sản phẩm, lên kế hoạch, công việc
Phát triển sản phẩm, lên kế hoạch, công việc
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
Quản lý tổ chức
Quản lý tổ chức
Nhóm nòng cốt
Ra quyết định
Thảo luận
Tin tưởng
Vai trò (role)
Văn hoá
Ξ Nguồn
Ξ Nguồn
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
Khoa học dữ liệu. Khoa học máy tính
Khoa học dữ liệu. Khoa học máy tính
Google Support
IBM
Phạm Đình Khánh
Viblo
freeCodeCamp
Tuhocict
Kinh tế học
Kinh tế học
ABG Open Special 2023
Tiền không mua được gì
Tạp chí ngân hàng
Môi trường nghĩ, nhận thức tăng cường
Môi trường nghĩ, nhận thức tăng cường
Andy Matuschak
Bret Victor
Maggie Appleton
Đừng bắt tôi nghĩ
Quản lý dự án, phát triển sản phẩm, xây dựng tổ chức
Quản lý dự án, phát triển sản phẩm, xây dựng tổ chức
Bùi Quang Tinh Tú
Doing project wiki
Hoàng Đức Minh
Tài liệu
Tài liệu
Media for Thinking the Unthinkable
📐 Dự án
📐 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
C Obsidian, quản lý dự án và công cụ nghĩ
3 Thành phẩm
3 Thành phẩm
Ý tưởng thực hành phát triển sản phẩm lên chính nhóm Product Maker Vietnam
Các buổi cố vấn riêng
Các buổi cố vấn riêng
Các buổi giới thiệu vault
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
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
Các bài học trên vault
100％ bài học có thành quả cần có
Các nghiên cứu về người dùng
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 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
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
Các nghiên cứu về nhu cầu sử dụng công cụ quản lý dự án cộng đồng
VOGE
Các buổi phỏng vấn
Các buổi phỏng vấn
Bài đăng kêu gọi phỏng vấn
Khởi động
Các nghiên cứu về sản phẩm
Các nghiên cứu về sản phẩm
Phần mềm
Phần mềm
Bộ cài
Bộ cài
Tôi không tải được bộ cài
Web
Web
6 Kế hoạch
6 Kế hoạch
Kế hoạch phát triển dự án
Kế hoạch tổng
Thành quả mong muốn khi hết quý
7 Tài liệu
7 Tài liệu
Các chỉ số
Các chỉ số
Số người tham gia mới (user acquisition)
Số người tiếp tục tham gia theo thời gian (retention)
Các khái niệm
Các khái niệm
Quản lý dự án
Tự học
9 Blog
9 Blog
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
Các buổi huấn luyện lập trình
Các buổi huấn luyện lập trình
2 Giả thuyết
2 Giả thuyết
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
3 Thành quả mong muốn
3 Thành quả mong muốn
Mỗi tuần có 450 người học
4 Thành phẩm
4 Thành phẩm
Kế hoạch
Kế hoạch
Kế hoạch tổ chức các buổi hướng dẫn sử dụng Trấn Kỳ
Nghiên cứu người dùng
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
Nhu cầu học lập trình
Nhu cầu học lập trình
Bản khảo sát nhu cầu học lập trình
Sự tiếp nhận với ý tưởng
Sự tiếp nhận với ý tưởng
Mục tiêu phỏng vấn
Trải nghiệm sau buổi học
Trải nghiệm sau buổi học
Trải nghiệm của họ thế nào
Phiếu đăng ký
Phiếu đăng ký
Phiếu đăng ký tham gia các buổi đáp ứng nhu cầu
Truyền thông
Truyền thông
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)
9 Blog
9 Blog
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
Người tham gia
Người tham gia
Lộ trình hướng dẫn về dữ liệu và lập trình cho dân kế toán
Theo kỹ thuật
Theo kỹ thuật
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
Theo mục tiêu
Theo mục tiêu
Các buổi hướng dẫn tích hợp Trấn Kỳ vào hệ thống quản lý
Hiểu về dữ liệu cho người làm kế toán
Công cụ cho hệ sinh thái
Công cụ cho hệ sinh thái
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
2 Thành quả mong muốn
2 Thành quả mong muốn
3 người có 1 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực phi lợi nhuận nhận phỏng vấn
Người dùng khám phá các vault khác
Người dùng khám phá các vault khác
50％ người xây vault kết nối nhu cầu của mình tới vault chung
Người dùng liên thông dữ liệu
Người dùng liên thông dữ liệu
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
Người dùng mở vault hướng dẫn Obsidian
Người dùng mở vault hướng dẫn Obsidian
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 dùng tạo vault để quản lý cuộc sống của họ
Người dùng tạo vault để quản lý cuộc sống của họ
Người làm vault để quản lý cuộc sống của họ
Người dùng đóng góp cho dự án
Người dùng đóng góp cho dự án
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
Nhóm dự án dùng vault để quản lý công việc
Nhóm dự án dùng vault để quản lý công việc
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
4 Các bên liên quan
Loại đối tượng
Loại đối tượng
Theo giải pháp đang sử dụng
Theo giải pháp đang sử dụng
Người đang dùng Google Drive
Người đang dùng Notion cho QLDA
Theo mức độ tham gia
Theo mức độ tham gia
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
Theo nhu cầu
Theo nhu cầu
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
Theo trình độ dùng Obsidian
Theo trình độ dùng 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
5 Giả thiết
Công cụ
Công cụ
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
Nhu cầu
Nhu cầu
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
Truyền thông
Truyền thông
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
Email
Email
Hanoi Grapevine
Lê Nguyễn Tường Vân
Nguyễn Cảnh Bình
Đối ⊷ thoại
Đối ⊷ thoại
4 Kế hoạch
4 Kế hoạch
Giả thiết
Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu
Thông tin cơ bản
9 Blog
9 Blog
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
Ξ Kết quả truyền thông
Ξ Kết quả truyền thông
Hướng dẫn truyền thông
Nơi đăng
Nơi đăng
Kênh chat
Kênh chat
06-11
03-02
10-11
10-11
10-11
Nhóm Facebook
Nhóm Facebook
09-11
Dữ liệu
Dữ liệu
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
Hỗ trợ tổ chức
Hỗ trợ tổ chức
Chuyển đổi số
Các buổi đáp ứng nhu cầu học lập trình
29-10
Phân loại chi tiêu
Nghề nghiệp
Nghề nghiệp
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)
Sở thích công nghệ
Sở thích công nghệ
Phân loại câu nhập
Phân loại câu nhập
Bạn gặp khó khăn nào về nhu cầu nào
Quả Cầu
Quả Cầu
Facebook page QC
LinkedIn
Discord QC
Discord QC
06-11
📜Tài nguyên
📜Tài nguyên
Giải pháp kỹ thuật
Giải pháp kỹ thuật
Viết tài liệu đặc tả yêu cầu
Cộng đồng online
Cộng đồng online
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
Obsidian
Obsidian
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
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
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
Hậu cần
Hậu cần
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
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
Huế
Huế
View
Hà Nội
Hà Nội
Cricket
Cái Giếng
Home4FreeCreators
TP.HCM
TP.HCM
Bar
Bar
Kobe Town
Công viên
Công viên
Bàn ghế siêu thị chung cư GoldView
Sân vườn chung cư GoldView
Không gian làm việc chung
Không gian làm việc chung
Căn tin bệnh viện
Phòng tự học của các trường đại học
Nhà riêng
Nhà riêng
Phòng họp 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
Tối đa 10 người
Tối đa 10 người
UAC
Vẫn đang suy nghĩ space
Phòng tập
Phòng tập
Phòng tập chung cư Goldview
Quán có phòng riêng
Quán có phòng riêng
Flat White
Lululala
ME
Sam
Tonkin
Quán không có phòng riêng
Quán không có phòng riêng
Mr Bean
The Joi factory
Ý Phương
Thư viện
Thư viện
Nam Thi
Tempo Nexus
Hệ thống tri thức cộng đồng
Hệ thống tri thức cộng đồng
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
Học tập
Học tập
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?
Kết nối cộng đồng
Kết nối cộng đồng
Facebook vs Discord
LIN theo sứ mệnh quản lý tổ chức, không phải là phát triển cộng đồng
Server Discord
Untitled
PDF. Sách, dịch thuật
PDF. Sách, dịch thuật
Kinh nghiệm mua sách giấy
Kinh nghiệm tìm thuật ngữ tiếng Việt
Phương án dịch một số từ
PDF
PDF
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
Phần mềm làm việc nhóm (groupware)
Phần mềm làm việc nhóm (groupware)
Chuyển sang nền tảng trao đổi mới
Google Calendar
Google Drive
Key functions of an ecosystem of collaborative software tools
Phần mềm chat nhóm
Phần mềm chat nhóm
Discord
Messenger
Zalo
Phần mềm gọi video
Phần mềm gọi video
Butter
Discord (gọi video)
Gather
Google Meet
Messenger (gọi video)
Microsoft Teams
Zalo (gọi video)
Zoom
Phần mềm minh hoạ cho nhóm
Phần mềm minh hoạ cho nhóm
ExcaliDraw
Miro
Phần mềm xây dựng cộng đồng
Phần mềm xây dựng cộng đồng
Discord, Messenger và Telegram
Nhóm Facebook
Nhóm Zalo
Tiếp thị số
Tiếp thị số
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?
Tổ chức, sắp xếp dữ liệu
Tổ chức, sắp xếp dữ liệu
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
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
Git giúp ta du hành thời gian
Git mở ra nhiều khả thể trong việc hợp tác
Đọc lịch sử git
Obsidian
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
Tự động hoá
Tự động hoá
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
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
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
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
Kế toán
Lập trình hướng vật thể
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
Khái niệm cơ bản
Khái niệm cơ bản
Biểu thức (expression) là những thứ trả lại một giá trị nào đó
Hàm
Hàm
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
Lớp
Lớp là một cái khuôn để tạo các vật thể cho nhanh
Mô đun
Mô đun
API là giao diện của một chương trình
Giao diện
Package và library là những cái tên khác nhau cho cùng một thứ
Vật thể
Vật thể
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
Nguyên lý
Nguyên lý
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
Sức khoẻ
Sức khoẻ
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
Bệnh văn phòng
Bệnh văn phòng
Thoái hóa cột sống
Trĩ
Viêm loét dạ dày
Đau ngực do trào ngược dạ dày
Công thái học
Công thái học
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
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
Tiếp thị số
Phân tích web
Phân tích web
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
Nhu cầu công nghệ
Hệ thống thông tin
Hệ thống thông tin
Cơ sở dữ liệu
Quản lý thời gian cho cả nhóm
Quản lý việc chat
Tạo dashboard
Đọc sách, dịch thuật
Tự động hóa
Tự động hóa
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
Web
Web
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
Minh họa, sơ đồ hóa, thị giác hóa, tương tác hóa thông tin
Minh họa, sơ đồ hóa, thị giác hóa, tương tác hóa thông tin
Element tương tác
Game, truyện tương tác
Sơ đồ hóa kiến thức, tạo canvas
Tạo biểu đồ dữ liệu
Viết và quản lý nội dung, ghi chú, tài liệu
Viết và quản lý nội dung, ghi chú, tài 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
Xác định mẫu hình
Xác định mẫu hình
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
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
Hợp tác, phát triển cộng đồng
Hợp tác, phát triển cộng đồng
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
Nghiên cứu cộng đồng mạng
Phân tích dữ liệu
Tổng quan nghiên cứu. Tải bài
Thu thập dữ liệu
Thu thập dữ liệu
Nghiên cứu người dùng, phát triển sản phẩm
Nắm bắt xu hướng mạng
Viết và chia sẻ tri thức
Viết và chia sẻ tri thức
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
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
Tự trị dữ liệu, local-first
Trở lại mục lục