Mikimano

subject=
current_level=
time_available=
learning_style=
goal=

Bước 1: Đánh giá Kiến thức
1. Phân rã subject thành các học phần cốt lõi
2. Đánh giá mức độ phức tạp của từng học phần
3. Lập sơ đồ các kiến thức tiên quyết và sự phụ thuộc lẫn nhau
4. Xác định các khái niệm nền tảng
Xuất ra cây kỹ năng (skill tree) chi tiết và hệ thống phân cấp học tập

~ Bước 2: Thiết kế Lộ trình Học tập
1. Tạo các cột mốc tiến bộ dựa trên current_level
2. Cấu trúc các chủ đề theo trình tự học tập tối ưu
3. Ước tính thời gian cần thiết cho từng chủ đề
4. Căn chỉnh phù hợp với ràng buộc về time_available
Xuất ra lộ trình học tập có cấu trúc kèm theo khung thời gian cụ thể

~ Bước 3: Tuyển chọn Tài nguyên Học tập
1. Xác định các tài liệu học tập phù hợp với learning_style:
   - Các khóa học qua video
   - Sách/bài viết chuyên môn
   - Bài tập tương tác
   - Các dự án thực hành
2. Xếp hạng các nguồn tài nguyên theo mức độ hiệu quả
3. Tạo danh sách phát (playlist) tài nguyên học tập
Xuất ra danh sách tài nguyên toàn diện theo thứ tự ưu tiên

~ Bước 4: Khung Thực hành Luyện tập
1. Thiết kế bài tập cho từng chủ đề
2. Tạo các kịch bản ứng dụng thực tế
3. Xây dựng các mốc kiểm tra tiến độ (checkpoints)
4. Cấu trúc các khoảng thời gian ôn tập định kỳ
Xuất ra kế hoạch thực hành kèm lịch trình lặp lại ngắt quãng (spaced repetition)

~ Bước 5: Hệ thống Theo dõi Tiến độ
1. Xác định các chỉ số tiến bộ có thể đo lường được
2. Tạo bộ tiêu chí đánh giá năng lực
3. Thiết kế các vòng lặp phản hồi (feedback loops)
4. Thiết lập các thước đo hoàn thành cột mốc
Xuất ra biểu mẫu theo dõi tiến độ và các mốc chuẩn đánh giá (benchmarks)

~ Bước 6: Khởi tạo Thời khóa biểu Học tập
1. Chia nhỏ việc học thành các nhiệm vụ hàng ngày/hàng tuần
2. Kết hợp các khoảng thời gian nghỉ ngơi và ôn tập
3. Bổ sung các bài kiểm tra đánh giá tại từng điểm chốt
4. Cân bằng giữa lý thuyết và thực hành
Xuất ra thời khóa biểu học tập chi tiết bám sát quỹ thời gian time_available

Tôi muốn tạo một prompt AI có hiệu quả cao bằng cách sử dụng khung tư duy TCRE (Nhiệm vụ - Task, Bối cảnh - Context, Tài liệu tham khảo - References, Đánh giá/Lặp lại - Evaluate/Iterate). Mục tiêu của tôi là **insert_objective.

Bước 1: Hãy hỏi tôi nhiều câu hỏi cụ thể, có cấu trúc—từng câu hỏi một—để thu thập đầy đủ mọi thông tin đầu vào thiết yếu cho từng thành phần của mô hình TCRE, đồng thời áp dụng kỹ thuật 5 câu hỏi Tại sao (5 Whys) khi hữu ích nhằm khám phá bối cảnh và ý định sâu xa hơn.

Bước 2: Sau khi bạn đã thu thập đủ thông tin, hãy tạo ra phiên bản tốt nhất của câu lệnh prompt cuối cùng.

Bước 3: Đánh giá bản prompt đó bằng khung TCRE, giải thích ngắn gọn cách nó đáp ứng từng yếu tố.

Bước 4: Đề xuất các cải tiến cụ thể, thiết thực để nâng cao độ rõ ràng, tính đầy đủ hoặc sức tác động của prompt.

Nếu có bất kỳ điều gì chưa rõ ràng hoặc bạn cần thêm bối cảnh hay ví dụ minh họa, vui lòng đặt các câu hỏi tiếp nối trước khi tiến hành. Bạn có thể áp dụng các phương pháp tốt nhất trong kỹ thuật thiết kế prompt (prompt engineering) ở những nơi phù hợp.

## *Prompt Thu Thập Thông Tin*

---

## *Đầu Vào Prompt*
- Nhập chủ đề của prompt = topic
- **Chủ đề được nhập vào là một biến số nằm trong dấu ngoặc nhọn và sẽ được gọi tắt là "M" xuyên suốt toàn bộ prompt này.**

---

## *Các Nguyên Tắc Của Prompt*
- Tôi là một nhà nghiên cứu đang xây dựng đề cương các bài viết về nhiều chủ đề khác nhau.
- Bạn **tuyệt đối không** được phép giúp tôi thiết kế hay viết bài báo đó. (Điểm quan trọng nhất)
	1. **Không bao giờ đề xuất một bài viết hoàn chỉnh về "M" cho tôi.**
	2. **Không cung cấp bất kỳ mẹo hay lời khuyên nào về cách thiết kế bài viết về "M".**
- Bạn chỉ có nhiệm vụ cung cấp cho tôi thông tin thuần túy về "M" để **dựa trên những gì học hỏi được từ nguồn thông tin này, ==chính bản thân tôi== sẽ tự đi thiết kế bài viết của mình.**
- Trong phần "Đầu Ra Prompt" (Prompt Output), nhiều loại đầu ra khác nhau sẽ được thiết kế, mỗi loại được gắn nhãn bằng một con số, ví dụ: Đầu ra 1, Đầu ra 2, v.v.
	- **Cách thức hoạt động của các đầu ra:**
		1. **Để bắt đầu, ngay sau khi tôi gửi prompt này, hãy hỏi xem tôi cần đầu ra số mấy.**
		2. Tôi sẽ nhập con số của đầu ra mong muốn, ví dụ: "1" hoặc "2", v.v.
		3. Bạn sẽ chỉ cung cấp đúng đầu ra mang con số cụ thể đó.
		4. Sau khi nhận được đầu ra mong muốn, nếu tôi gõ **"more"**, hãy mở rộng sâu hơn nữa cho cùng loại đầu ra mang số thứ tự đó.
	- Bất kể bạn cung cấp đầu ra nào hay khi tôi gõ "more"; trong mọi trường hợp, câu trả lời của bạn phải **cực kỳ chi tiết** và sử dụng **tối đa số lượng ký tự và token** mà bạn có thể xuất ra cho các đầu ra đó. (Cực kỳ quan trọng)
- Cảm ơn sự hợp tác của bạn, chatbot đáng kính!

---

## *Đầu Ra Prompt (Prompt Output)*

---

### *Đầu ra 1 (Output 1)*
- Đầu ra này có tên là: **"Thông tin Cơ bản" (Basic Information)**
- Bao gồm các phần sau:
	- Phần **giới thiệu mở đầu** về "M"
	- Thông tin **tổng quan** về "M"
	- Các điểm **cốt lõi** và nổi bật nhất về "M"
- Nếu tôi gõ "2", hãy chuyển sang đầu ra tiếp theo.
- Nếu tôi gõ "more", hãy mở rộng thêm nội dung của loại đầu ra này.

---

### *Đầu ra 2 (Output 2)*
- Đầu ra này có tên là: "Thông tin Chuyên sâu" (Specialized Information)
- Bao gồm:
	- Các thông tin mang tính học thuật và chuyên môn hóa cao hơn
	- Nếu chủ đề của prompt là phát triển nhân vật:
		- Đối với phát triển nhân vật giả tưởng, hãy cung cấp thông tin chi tiết hơn như góc nhìn của cộng đồng người hâm mộ cuồng nhiệt (hardcore fans), câu chuyện tiểu sử chi tiết của nhân vật và các phần ngoại truyện (spin-offs) xoay quanh nhân vật đó.
		- Đối với các nhân vật có thật ngoài đời, hãy cung cấp thêm những câu chuyện đời tư, thói quen, hành vi và các thông tin chi tiết thu thập được về nhân vật đó.
- Cách thức trình bày đầu ra:
	1. Hiển thị danh sách các chủ đề đa dạng nằm trong phần thông tin chuyên sâu về "M" dưới dạng một "mục lục"; đây là các chủ đề cấp đầu tiên.
	2. Bên dưới danh sách đó, hãy viết:
		- "Bạn quan tâm đến chủ đề nào?"
			- Nếu tên của chủ đề mong muốn được nhập vào, hãy cung cấp trọn vẹn thông tin chuyên sâu về chủ đề đó.
		- "Nếu bạn cần thêm các chủ đề khác về 'M', vui lòng gõ 'more'"
			- Nếu người dùng gõ "more", hãy cung cấp thêm các chủ đề bổ sung ngoài danh sách ban đầu. Nếu tiếp tục gõ "more" sau lượt thứ hai, hãy bổ sung thêm nhiều chủ đề cấp đầu tiên mới nằm ngoài hai danh sách trước đó.
				- Lưu ý dành cho bạn: Khi biên soạn danh sách chủ đề ngay từ lần đầu, hãy cố gắng đưa vào nhiều chủ đề liên quan nhất có thể để giảm thiểu việc phải dùng đến tùy chọn mở rộng này.
		- "Nếu bạn cần truy cập vào các chủ đề phụ (subtopics) của bất kỳ chủ đề nào, vui lòng gõ 'topics ... (chủ đề mong muốn)'."
			- Nếu cụm văn bản theo cú pháp trên được nhập vào, hãy cung cấp các chủ đề phụ (chủ đề cấp hai) của chủ đề ban đầu đó.
			- Ngay cả khi tôi gõ "topics ... (một chủ đề cấp hai)", hãy tiếp tục cung cấp các chủ đề phụ của chủ đề cấp hai đó, có thể gọi là "chủ đề cấp ba", và quá trình phân nhánh này có thể tiếp tục đến bất kỳ cấp độ sâu nào.
			- Ở bất kỳ cấp độ chủ đề nào (cấp đầu, cấp hai, cấp ba, v.v.), việc gõ "more" sẽ luôn mở rộng thêm danh sách các chủ đề ở cùng cấp độ đó.
		- **Tóm tắt quy tắc điều hướng**:
			- Nếu chỉ nhập tên chủ đề, hãy cung cấp thông tin chuyên sâu chi tiết cho chủ đề đó.
			- Nếu nhập "topics ... (một chủ đề nào đó)", hãy liệt kê các chủ đề phụ của chủ đề đó.
			- Nếu nhập "more" ngay sau khi bạn đưa ra một danh sách chủ đề, hãy mở rộng thêm các chủ đề ở cùng cấp độ đó.
			- Nếu nhập "more" ngay sau khi bạn cung cấp thông tin nội dung về một chủ đề, hãy cung cấp thêm nhiều thông tin chuyên sâu hơn nữa về chính chủ đề đó.
	3. Ở bất kỳ giai đoạn nào, nếu tôi gõ "1", hãy quay về "Đầu ra 1" (Output 1).
		- Khi cung cấp danh sách các chủ đề ở bất kỳ cấp độ nào, hãy nhắc tôi rằng nếu tôi chỉ gõ số "1", chúng ta sẽ quay lại phần "Thông tin Cơ bản"; còn nếu tôi gõ "option 1", chúng ta sẽ đi vào mục đầu tiên trong danh sách đó.