
Sidekick của Shopify chọn app cho merchant thế nào
Mình cho 26 store, mỗi store đúng một câu hỏi. Ra được ba tầng suy luận, và chỗ sửa được lại không nằm ở nơi mình tưởng.
Blog
Có bài mình hiểu rõ rồi mới viết, có bài viết trong lúc còn đang mò. Chuyện đi làm, chuyện sai sót, chuyện học được gì, mình để hết ở đây. Bạn đọc thấy chỗ nào sai thì nhắn mình nha.
Series · 5 bài
Mình làm việc trên nền tảng này mỗi ngày, nên thử giải thích lại cho người ngoài ngành nghe. Ai đóng vai gì, chỗ nào mở, chỗ nào bị khoá.

Series Hiểu Shopify · Bài 1/5
Bán hàng online cần cả đống mảnh ghép. Shopify gói sẵn phần lớn rồi cho bạn thuê, đổi lại bạn phải đi trong làn đường nó cho phép.

Series Hiểu Shopify · Bài 2/5
Nền tảng ra luật, developer sống trong luật đó, merchant trả tiền cho cả hai. Hiểu ba vai này rồi thì hiểu vì sao một tính năng được ưu tiên.

Series Hiểu Shopify · Bài 3/5
Cài app không phải là nhét phần mềm vào cửa hàng. Nó là bạn cấp quyền cho một hệ thống chạy ở chỗ khác chạm vào dữ liệu của mình.

Series Hiểu Shopify · Bài 4/5
Dữ liệu một tầng, giao diện một tầng. Vì tách ra nên đổi theme không mất dữ liệu, giống đổi nội thất chứ không phải xây lại nhà.

Series Hiểu Shopify · Bài 5/5
Trang nào cũng sửa được gần như thoải mái, riêng bước thanh toán thì không. Đó là lựa chọn có chủ đích, và nó mở ra theo cách riêng.
Series · 5 bài
Mình dùng Claude hằng ngày nên ghi lại luôn: nó chạy kiểu gì, đưa vào cái gì thì ra cái gì, và chỗ nào nó chịu thua.

Series Hiểu Claude · Bài 1/5
Nó không tra một kho câu trả lời có sẵn, nó sinh ra câu trả lời từ thứ bạn đưa vào. Hiểu chỗ đó rồi thì bạn biết nên tin nó việc gì.

Series Hiểu Claude · Bài 2/5
Phần lớn câu trả lời tệ mình gặp không phải do hỏi dở, mà do mô hình không được nhìn thấy thứ nó cần.

Series Hiểu Claude · Bài 3/5
Brief tốt thì có bối cảnh, nhiệm vụ, ràng buộc và định dạng đầu ra. Viết cho AI hay viết cho team, mình thấy vẫn là một kỹ năng thôi.

Series Hiểu Claude · Bài 4/5
Khác biệt giữa chat và agent không nằm ở chỗ mô hình thông minh hơn, mà ở chỗ nó được phép làm gì.

Series Hiểu Claude · Bài 5/5
Xử lý thông tin đã có sẵn thì AI giúp được nhiều. Tạo ra thông tin chưa tồn tại thì không, mà nó vẫn trả lời rất trôi chảy nên dễ tin nhầm.
Series · 5 bài
Mình xem hết bài giảng dài của Andrej Karpathy rồi ngồi viết lại bằng lời mình, kèm sơ đồ và ví dụ, để lần sau đọc lại còn hiểu. Từ đống text thô trên internet cho tới một trợ lý biết suy luận.

Series Bên trong một LLM · Bài 1/5
Lọc cả internet, cắt thành token, rồi bắt mạng nơ ron đoán token kế tiếp hàng nghìn tỉ lần. Thứ ra lò chưa phải trợ lý đâu, mới là cái máy viết tiếp thôi.

Series Bên trong một LLM · Bài 2/5
Mô hình giải được bài khó mà đếm sai chữ cái trong một từ. Mình thắc mắc mãi, hoá ra lỗi nằm ở bước cắt chữ, trước khi nó kịp nghĩ.

Series Bên trong một LLM · Bài 3/5
Vẫn là trò đoán token kế tiếp, chỉ khác mỗi dữ liệu. Vậy mà chính bước rẻ và nhanh này mới quyết định mô hình cư xử ra sao.

Series Bên trong một LLM · Bài 4/5
Tham số là trí nhớ dài hạn đã mờ, cửa sổ ngữ cảnh là trí nhớ làm việc. Hiểu chỗ này rồi mình mới biết khi nào nên đưa tài liệu vào thay vì hỏi chay.

Series Bên trong một LLM · Bài 5/5
Không ai dạy nó lối giải nào hay cả. Nó thử hàng loạt, giữ lại lối nào ra đáp án đúng, rồi tự học được cách quay lui và tự kiểm.
Ngoài series · 5 bài

Cùng một khoản tiền mà cho ra hai bức tranh trái ngược. Mình chọn MRR, rồi đúng một ngày sau phải đảo lại.

Mình cho 26 store, mỗi store đúng một câu hỏi. Ra được ba tầng suy luận, và chỗ sửa được lại không nằm ở nơi mình tưởng.

Bảy con tới được trang sản phẩm, không con nào thêm nổi gì vào giỏ. Hoá ra nhìn bằng mắt thì không QA nổi store của chính mình.

Phần khó không phải là nối LLM vào một ô gợi ý. Phần khó là làm sao để lập luận của nó không tự mâu thuẫn.

Tháng này có bao nhiêu khách trả tiền thật? Chẳng hệ thống nào một mình biết đủ để trả lời. Khoá chung hoá ra chỉ là cái tên miền cửa hàng.