Video “7 Prompting Strategies from Claude 4’s System Prompt” là một bản phân tích cực kỳ chi tiết (và nerdy) về prompt hệ thống bị rò rỉ của Claude 4 — và tại sao nó không chỉ là một đoạn văn bản hướng dẫn, mà gần như là một hệ điều hành cho trí tuệ nhân tạo. Người nói đưa ra 7 chiến lược tạo prompt hiệu quả mà bất kỳ ai làm việc với LLM đều nên biết.

---

🧠 

7 chiến lược từ prompt của Claude 4

1. 

Xác định danh tính và ngữ cảnh ngay từ đầu

– Thiết lập các yếu tố cố định (ngày, năng lực, mục tiêu của mô hình) để giảm gánh nặng trí nhớ và tăng độ chính xác.

2. 

Ràng buộc điều kiện rõ ràng (template refusals)

– Thay vì chỉ bảo mô hình “đừng làm X”, hãy viết cụ thể: nếu gặp A, thì từ chối theo cách B. Cực kỳ chi tiết và không mơ hồ.

3. 

Định tuyến theo độ chắc chắn (three-tier uncertainty routing)

– Phân loại thông tin:

1. Nếu là sự thật “vĩnh viễn” → trả lời ngay.
2. Nếu thay đổi chậm → trả lời + xác minh.
3. Nếu thay đổi nhanh (vd: giá cổ phiếu hôm nay) → tìm kiếm.

4. 

Ví dụ đúng và sai cho cú pháp sử dụng công cụ (lock tool grammar)

– Không chỉ dạy đúng, mà còn cho ví dụ sai để mô hình hiểu sâu hơn — kiểu dạy con đi xe đạp và cho thấy “đây là cách con sẽ ngã”.

5. 

Luật nhị phân rõ ràng

– Không dùng các hướng dẫn mơ hồ (“hãy súc tích”) mà dùng quy tắc cứng rắn (“không dùng emoji trừ khi được yêu cầu”).

6. 

Tăng cường vị trí (positional reinforcement)

– Lặp lại các quy tắc quan trọng nhiều lần ở các đoạn khác nhau của prompt để nhắc lại “biển báo tốc độ” cho mô hình.

7. 

Tạm dừng suy nghĩ sau khi dùng công cụ (post-tool reflection)

– Yêu cầu mô hình “nghĩ lại” sau khi gọi API hay xử lý dữ liệu → cải thiện tính chính xác và phản hồi hợp lý hơn.

---

🧩 

Tư tưởng cốt lõi

Prompt không phải là câu thần chú.

Prompt là file cấu hình hệ điều hành.

Bạn không chỉ nói AI phải làm gì, mà còn phải nói rõ nó không được làm gì, làm thế nào khi bối rối, và khi nào nên dừng lại để nghĩ tiếp.