-
Đặt vấn đề
- AI agent (Claude Code, Cursor, v.v.) dễ đánh mất mục tiêu trong các tác vụ dài do giới hạn cửa sổ ngữ cảnh
- Quên chỉ thị ban đầu + lặp lại cùng một lỗi (ngữ cảnh = RAM dễ bay hơi)
- Có thể giải quyết bằng cách tận dụng hệ thống tệp như bộ nhớ lâu dài (đĩa)
-
Bí quyết thành công của Manus (suy ngược)
- 100 triệu USD doanh thu chỉ sau 8 tháng → được Meta mua lại với giá 2 tỷ USD
- Cốt lõi: dùng các tệp Markdown làm bộ não bên ngoài cho AI
- Thao tác attention + duy trì nhật ký lỗi → ngăn lặp lại thất bại
- Khả năng phục hồi sau lỗi là chỉ số cốt lõi của hiệu năng agent
-
Mẫu 3 tệp (trọng tâm của Planning with Files)
task_plan.md
→ Lập kế hoạch theo từng bước + quản lý tiến độ bằng checkbox
→ Tệp quan trọng nhất để liên tục nhắc lại mục tiêufindings.md
→ Lưu kết quả nghiên cứu, thông tin phát hiện và nội dung phân tíchprogress.md
→ Ghi lại các việc đã thử thực tế + kết quả + mọi lỗi phát sinh
-
4 quy tắc sử dụng chính
- Bắt buộc bắt đầu bằng việc viết kế hoạch vào task_plan.md
- Tra cứu cùng một chủ đề từ 2 lần trở lên → tổng hợp và lưu vào findings.md
- Mọi lỗi phát sinh đều phải được ghi vào progress.md
- Không được lặp lại thất bại theo cùng một cách → đổi cách tiếp cận rồi thử lại
-
Cách áp dụng thực tế
- Cài plugin trong Claude Code:
/plugin marketplace add OthmanAdi/planning-with-files - Với tác vụ phức tạp (trên 3 bước, cần nghiên cứu hoặc refactor), chạy tự động/thủ công (
/planning-with-files) - Hiệu quả: AI không quên mục tiêu và giảm rõ rệt việc lặp lại lỗi
- Cài plugin trong Claude Code:
-
Insight cốt lõi & kết luận
- Muốn tăng hiệu năng AI agent → quản lý bộ nhớ hiệu quả quan trọng hơn nhiều so với mô hình lớn hơn
- Chỉ với 3 tệp Markdown cũng có thể nâng mạnh mức độ context engineering
- Plugin Planning with Files → bản triển khai mã nguồn mở theo cách của Manus → ai cũng có thể dùng ngay
1 bình luận
task_plan.mdcũng giống với cách tôi đang dùng hiện tại. Nếu được tự động hóa thì sẽ tiện hơn rất nhiều.