Justin Võ

Tôi tin bro

Không hổ danh là Gehihi

Gấp đôi năng suất

GitHub repo 50.000⭐ tạo ra cả một công ty AI với 147 Agent!

Rất nhiều người hiện nay vẫn sử dụng AI theo kiểu "một model làm tất cả". Viết nội dung cũng ChatGPT, sửa code cũng ChatGPT, phân tích sản phẩm cũng ChatGPT. Điều đó không sai, nhưng cũng không giống cách một doanh nghiệp thật vận hành. The Agency là một GitHub đang gây chú ý khi đạt hơn 50.000⭐ chỉ trong chưa đầy 2 tuần. Thay vì cung cấp một prompt hay một AI Agent duy nhất, dự án này xây dựng 147 AI Agent chuyên biệt, được tổ chức thành 12 phòng ban như Engineering, Product, Design, Marketing, QA, Customer Support hay Spatial Computing. Mỗi Agent đều có vai trò riêng, mục tiêu riêng, quy trình làm việc riêng, tiêu chí đánh giá riêng và biết cách phối hợp với các Agent khác. Ý tưởng ở đây không phải là tạo ra một AI "biết tất cả", mà mô phỏng cách một công ty thật phân chia công việc giữa nhiều chuyên gia. Điểm hay là dự án hỗ trợ hầu hết các công cụ AI Coding phổ biến hiện nay như Claude Code, GitHub Copilot, Cursor, Gemini CLI, OpenCode.... Chỉ cần một lệnh cài đặt, hệ thống sẽ tự nhận diện môi trường phát triển và thiết lập các Agent phù hợp. Bạn cũng có thể chỉnh sửa hoặc tạo thêm Agent của riêng mình nhờ kiến trúc mở và giấy phép MIT. Theo mình, insight đáng chú ý nhất không nằm ở con số 147 Agent. Mà là cách tư duy. Nếu trước đây chúng ta làm việc với một AI đa năng, thì xu hướng mới đang chuyển sang một đội ngũ AI chuyên môn hóa. Mỗi Agent chịu trách nhiệm một phần việc, giao tiếp với nhau theo workflow giống như một tổ chức thật. Điều này giúp hệ thống dễ mở rộng, dễ kiểm soát và phản ánh đúng cách các doanh nghiệp vận hành. Nguồn: itsharmanjot

Con chat gpt vo dung nay, xoa comment cho tao

50.000⭐ GitHub: "vũ khí bí mật" của nhiều Content Creator Trung Quốc

Mỗi khi thấy các creator Trung Quốc bắt trend cực nhanh, đào insight từ cộng đồng hay liên tục tìm ra ngách nội dung mới, mình luôn thắc mắc họ lấy dữ liệu ở đâu. Đây là thứ bạn cần 👉 [https://github.com/NanmiCoder/MediaCrawler](https://github.com/NanmiCoder/MediaCrawler) MediaCrawler là dự án mã nguồn mở hơn 50.000⭐ trên GitHub, cho phép thu thập dữ liệu từ Xiaohongshu, Douyin, Bilibili, Weibo, Zhihu và nhiều nền tảng khác. Nghe như một crawler bình thường, nhưng thực ra đây là thứ rất nhiều AI Agent còn thiếu: dữ liệu. Một AI Agent nghiên cứu thị trường không thể tự đọc 10.000 bài đăng. Một AI Agent tìm trend không thể tự lướt mạng xã hội cả ngày. Trước khi AI có thể suy nghĩ, nó cần nhìn thấy thế giới. MediaCrawler sử dụng Playwright để điều khiển trình duyệt thật, quản lý cookie và session giống người dùng bình thường. Nhờ đó có thể thu thập bài viết, comment, profile creator rồi đưa thẳng vào Claude hoặc GPT để phân tích. Ví dụ, bạn có thể crawl hàng nghìn bài viết về skincare trên Xiaohongshu, lấy toàn bộ comment và dùng AI tìm ra pain point phổ biến nhất của khách hàng chỉ trong vài phút. Có bạn hỏi người Việt có dùng được không? Thực tế Xiaohongshu hiện cho phép đăng ký bằng số điện thoại Việt Nam. Bottleneck không nằm ở việc tạo tài khoản mà nằm ở việc vận hành crawler ổn định khi scale lớn. Cái hay là dự án không đi theo hướng reverse engineering API quá phức tạp. Thay vào đó, nó sử dụng Playwright để điều khiển trình duyệt thật, lưu trạng thái đăng nhập, quản lý cookie và tương tác gần giống như một người dùng bình thường. Nhờ vậy hệ thống có thể tìm kiếm theo từ khóa, thu thập bài viết, comment, profile creator, xuất dữ liệu ra JSON hoặc database và sau đó đưa toàn bộ dữ liệu đó vào Claude, GPT hoặc bất kỳ AI Agent nào khác. Hãy tưởng tượng bạn đang làm content trong lĩnh vực mỹ phẩm. Thay vì ngồi đọc từng bài viết trên Xiaohongshu, bạn có thể thu thập hàng nghìn bài đăng về kem chống nắng, lấy toàn bộ bình luận, phân tích pain point phổ biến nhất rồi đưa cho Claude tổng hợp thành báo cáo. Hoặc nếu làm TikTok, bạn có thể thu thập nội dung từ hàng trăm creator cùng chủ đề để tìm ra những pattern đang hoạt động hiệu quả. Đây chính là lý do nhiều creator và agency tại Trung Quốc xem các hệ thống crawler như một phần trong quy trình nghiên cứu nội dung.