Minh Đỗ

Công cụ cào dữ liệu công khai đa nền tảng MXH Trung Quốc (Xiaohongshu, Douyin, Kuaishou, Bilibili, Weibo, Baidu Tieba, Zhihu), hỗ trợ tích hợp làm Skill cho AI Agent.

Với các anh em làm sáng tạo nội dung hay nghiên cứu thị trường v.v... theo mình thì 1 trong những việc quan trọng đó là đi tìm xu hướng mà anh em ko thể bỏ qua. Câu hỏi đặt ra vậy ta có thể tìm xu hướng ở đâu? Vâng mọi người đã đoán đúng rồi đó ạ, đó chinh là thì trường TQ. Thị trường tỷ dân bên TQ đi trước mình rất nhanh nếu ko chủ động theo dõi thì mình rất dễ bị tụt hậu phía sau mọi người ạ :)) Nên nay minh xin chia sẻ công cụ nền tảng chuyên đi "cào" dữ liệu ở thị trương TQ từ 7 ông lớn sau: - Xiaohongshu (Tiểu Hồng Thư) - Douyin (TikTok Trung Quốc) - Kuaishou (Khoái Thủ) - Bilibili - Weibo - Baidu Tieba - Zhihu (Tri Hô) Như vậy cả nhà sẽ có một bộ dữ liệu đa nền tảng siêu sạch, từ bài viết, video cho đến comment để tha hồ phân tích, tìm insight. Đặc biệt, bản cập nhật mới nhất còn hỗ trợ cài trực tiếp làm Skill cho AI Agent để nó tự động đi cào dữ liệu cho mọi người luôn :)) Repo này tên là MediaCrawler của tác giả NanmiCoder, hiện tại đã cán mốc hơn 56.7k stars trên GitHub nên độ uy tín thì khỏi bàn rồi. Cả nhà thấy hay và hữu ich hãy cho 1 comment và 1 like nhé. Thanks all. P/s: Ngoài ra mình có làm 1 trang web hướng dẫn chi tiết cách sử dụng repo này dành cho những ai chưa biết/chưa hình dung để mọi người có thể tham khảo. Link mình để bên dưới comment nha cả nhà.

Bộ plugin + agent mẫu chính thức của Anthropic dành cho ngành tài chính (Financial Services)

Sẽ biến Claude thành chuyên gia tài chính theo từng vai trò Trang này mình build mục đích giải thích toàn bộ kho công cụ Claude for Financial dùng để làm gì, chọn phần nào, cài ra sao và kiểm tra kết quả thế nào. Link mình để bên dưới nhé cả nhà 👇

Chuyển đổi tài liệu thành Markdown (file .md)

Một tiện ích gọn nhẹ giúp biến PDF, Office, hình ảnh, âm thanh và nhiều định dạng phổ biến thành Markdown sạch. Link 👇👇👇

Trời ạ, #Notebook giờ nó làm trong tích tắc ra ngay PPTX, DOCX, PDF . Thế là mình lại có thêm sự lựa chọn :))

Ôi tôi yêu #NotebookLM version update 8/6 chết mất thôi Kiểu này đúng là Antigravity song kiếm hợp bích với NotebookLM thì đúng bài thật rồi.

Cũng đã nâng cấp xong Framework Đóng Gói Quy Trình (SOP Packager) (ver 2.1)

Chỉ cần quy trình đó đáp ứng điều kiện là lặp đi lặp lại và bạn muốn giao lại cho AI thực thi thay thì hệ thống gồm 3 giai đoạn, 8 bước đều có thể đóng gói được. Mình để ý một điều: những ngành nào càng nhiều việc lặp lại theo khuôn mẫu cố định, như Kế toán, Nhân sự, XNK, Logistics, thì càng dễ "đóng gói" quy trình để giao lại cho AI làm thay. Và đây chính là mảnh đất màu mỡ nhất để áp dụng cái mình hay gọi là Framework Đóng gói Quy trình (SOP Packager). Vậy tại sao việc đóng gói quy trình chuẩn hóa lại quan trọng? Đây chính là yếu tố quyết định bạn giao việc cho AI thành công hay thất bại. Có ba lý do chính: - Giúp AI hiểu đúng, làm đúng, không lệch một ly Khi bạn chuyển một tác vụ hằng ngày thành tài liệu SOP chuẩn, AI mới có thể đọc hiểu tường tận và thực thi thay con người một cách mượt mà. Nhưng để làm được điều đó, quy trình phải vượt qua một bài kiểm tra khá thú vị mà được gọi là "Fresh-Eyes Test": AI đóng vai một người hoàn toàn mới, chưa biết gì về công việc, để soi ra từng chỗ còn mơ hồ. Chỉ khi nào một người mới toanh đọc SOP là làm được ngay, lúc đó quy trình mới thực sự đạt chuẩn. - Vạch rõ ranh giới, ai làm gì, khi nào dừng Đóng gói quy trình bài bản còn giúp bạn dựng nên một ma trận phân loại công việc, dựa trên mức độ lặp lại, độ khó khi phán đoán, và hậu quả nếu làm sai. Nhưng cái hay nhất nằm ở chỗ: bạn xác định trước những tình huống ngoại lệ để AI biết giới hạn của chính mình, tự dừng lại đúng lúc và chuyển ngay cho con người xử lý khi có sự cố. Nhờ vậy, việc vận hành mới an toàn tuyệt đối. - Không lãng phí công sức, giữ hiệu quả bền lâu Ngay từ khâu chuẩn bị, bạn buộc phải tính toán xem làm cái này có đáng công sức bỏ ra hay không, để loại bỏ những phần không đáng đầu tư. Còn khi đã bắt tay làm thật rồi, việc lưu trữ tập trung và duy trì thói quen thu thập góp ý trong giai đoạn chạy thử ban đầu sẽ giúp SOP liên tục được cập nhật, cải tiến, tránh rơi vào cảnh trở thành một "SOP mồ côi", tức là quy trình bị bỏ quên, lỗi thời mà chẳng ai buồn sửa. Mình để skill bên dưới cmt nếu cả nhà thấy hữu ích thì cho Minh xin 1 like nhé :)) Thanks cả nhà.

Tôi đã "đốt" gần ... 400 triệu cho 892.5 triệu token triệu token 😲

- 154,1 triệu token/ngày - Mức token cao nhất từng "đốt" trong 1 ngày - 341,1 triệu token/tuần - Mức token cao nhất từng "đốt" trong 1 tuần - 892.5M Lifetime tokens: Tổng số token tôi đã sử dụng từ trước đến nay Ước tính chi phí quy đổi này vào khoảng 280 – 410 triệu VND Nhưng thực tế được tính theo tỷ lệ input/output token, và đặc biệt 280 – 410 triệu này đang được tính theo giá API của GPT-5.6 Sol (model flagship, mức High). Giá API hiện tại của GPT-5.6 Sol (tháng 7–8/2026) chi tiết bên dưới cmt 👇 Như vậy khi mình: - Input: 1 triệu token thì tốn $5 - Output: 1 triệu token thì tốn $30 (Cached input rẻ hơn nhiều: $0.50, nhưng tạm tính theo giá chuẩn không cache để ước lượng tối đa). Tính toán chi tiết với 892.5 triệu token như sau: Vì không biết chính xác tỷ lệ input/output (đặc biệt với reasoning cao thì output + thinking token thường lớn), mình lấy các giả định phổ biến: - 70% input / 30% output Input: 624,75 triệu Output: 267,75 triệu Chi phí: ~11.156 USD Quy đổi: ≈ 293 triệu VND - 50% input / 50% output Input: 446,25 triệu Output: 446,25 triệu Chi phí: ~15.619 USD Quy đổi: ≈ 411 triệu VND - 40% input / 60% output Input: 357 triệu Output: 535,5 triệu Chi phí: ~17.850 USD Quy đổi: ≈ 469 triệu VND → Khoảng hợp lý nhất sẽ là: 300 – 400 triệu VND vì mình đang dùng High trên 5.6 Sol. Nhưng ... nhưng đấy chỉ là giá API thuần (pay-as-you-go) thôi mọi người ạ :))) Còn mình hiện đang dùng gói ChatGPT Codex (subscription hàng tháng) nên số 892.5 triệu token không phải phải trả thêm tiền theo từng token như API 😅 Credits của Sol (theo bảng giá chính thức của OpenAI): - Input: 125 credits / 1 triệu token - Output: 750 credits / 1 triệu token - 1 credit ≈ $0.04 (tương đương giá API). Thế mới thấy chi phí đầu tư cho Token hiện nay nó cao đến cỡ nào