Năng suất cá nhân

Gấp đôi năng suất

Web để đọc truyện trong giờ làm. Giao diện như đang làm excel.

awesome-selfhosted - kho GitHub hơn 309.000 sao: một danh sách dài dằng dặc những phần mềm tự do bạn cài được lên server của chính mình, thay cho các dịch vụ đang thu phí hàng tháng

Trước khi trả phí cho một dịch vụ nào nữa, có một kho trên GitHub nên ghé qua một lần. Nó tên awesome-selfhosted. Một danh sách các phần mềm tự do mà bạn tự cài lên server của mình rồi tự vận hành, thay vì dùng dịch vụ của người khác. Cách làm đó gọi là self-hosting: ứng dụng chạy trên server của bạn, không phải trên máy của một công ty nào. Kho này dài đến mức cuộn mỏi tay, chia theo từng loại việc: ghi chú, lịch và danh bạ, email, quản lý file, sao lưu, streaming nhạc và phim, CRM, giám sát hệ thống, cho tới hạng mục GenAI với Ollama, Open-WebUI, LocalAI, AnythingLLM. Bạn nghĩ ra việc gì, mở mục lục ra gần như đều có một hạng mục cho việc đó. Điểm mình thấy đáng giá nhất không phải độ dài, mà là cách nó ghi chú từng mục: 1/ Một câu mô tả gọn công cụ làm gì 2/ Link về trang dự án, kèm link mã nguồn ở phần lớn mục 3/ Giấy phép (MIT, AGPL-3.0, Apache-2.0...) để bạn biết được dùng tới đâu 4/ Nền tảng triển khai (Docker, Python, Go, K8S...) để biết máy mình cài được hay không 5/ Dấu ⚠ đánh dấu những công cụ vẫn phụ thuộc một dịch vụ độc quyền ngoài tầm kiểm soát của bạn Nhờ vậy, quét mắt vài giây là biết một công cụ có phù hợp với mình không, khỏi mở mười tab để tra. Kho này tới nay hơn 309.000 sao và hơn 14.400 fork trên GitHub. Kho có hai bản: bản HTML là bản chính họ khuyên dùng, còn bản Markdown trên GitHub họ ghi rõ là bản cũ. Một danh mục tốt không làm việc thay bạn. Nó chỉ giúp bạn thôi tìm và bắt đầu thử. Link mình để ngay bình luận 👇

Dùng AI để KHÔNG bỏ lỡ những cơ hội ngay trong network của mình

Vừa đọc được một bài trên X khá hay về cách dùng AI để tăng “bề mặt may mắn” - hiểu đơn giản là tìm ra những cơ hội kết nối đang nằm trong chính network của mình. Ý tưởng này khá hợp với dân sale, business, tuyển dụng hoặc bất kỳ ai muốn xây thêm những mối quan hệ chất lượng. Tác giả cho AI đọc cả kho dữ liệu cá nhân và công việc từ email, LinkedIn, Slack, ghi chú cuộc gọi, những người từng gặp... rồi tự tìm các điểm giao nhau. (Cái này chắc chắn có trade off nên sẽ không phù hợp với tất cả mọi người). Ví dụ, AI nhận ra một founder đang tuyển người có thể phù hợp với một headhunter ngành bảo hiểm mà tác giả rất tin tưởng, sau đó đề xuất giới thiệu hai người. Phía sau là một social graph, tức bản đồ các mối quan hệ, chấm điểm dựa trên độ thân thiết, lần tương tác gần nhất, cách giao tiếp và khả năng hai bên có thể mang lại giá trị cho nhau. AI còn tìm ra những người từng giúp tác giả nhưng chưa được đáp lại, nhớ một đồng nghiệp từng nói về người mentor lý tưởng từ một năm trước rồi tìm đúng người trong network để kết nối. Nó thậm chí nhận ra tác giả ít giao tiếp và tập thể dục hơn từ khi có con, rồi tự tạo một nhóm chạy bộ gần nhà. Người không rành kỹ thuật cũng có thể bắt đầu đơn giản bằng cách gom dữ liệu về những người mình từng gặp, cho AI biết mục tiêu, rồi nhờ nó tìm các điểm giao nhau. Sau đó có thể lưu mỗi người thành một hồ sơ nhỏ gồm họ là ai, đang làm gì, cần gì và lần cuối tương tác khi nào.

E lm kế toán sử dụng chủ yếu là excel. Anh chị tư vấn giúp e nên sử dụng AI nào thì phù hợp ạ

anydoc: kho mã nguồn mở biến Word, PowerPoint, Excel, PDF thành Markdown sạch, hơn 18.000 sao chỉ sau chưa đầy một tháng

Một kho mã nguồn mở ra đời ngày 3/8 năm nay, tới giờ đã hơn 18.000 sao trên GitHub. Tên nó là anydoc, do đội Firecrawl làm. Việc nó làm rất gọn: bạn đưa vào một file tài liệu, nó trả ra Markdown (định dạng chữ thuần, nhẹ, có cấu trúc rõ ràng - thứ mà AI đọc dễ nhất) đã dọn sạch sẽ. Nhận được các định dạng: Word, PowerPoint, Excel, OpenDocument, RTF, EPUB, CSV và PDF. Vài điểm đáng chú ý theo mô tả của chính kho mã: 1/ Một đầu ra duy nhất cho mọi định dạng. Mọi file đều đi qua cùng một bộ dựng Markdown, nên bảng biểu, tiêu đề, chú thích ra giống nhau dù đầu vào là file .doc đời cũ hay .pptx mới tinh. 2/ Giữ được cấu trúc thật của tài liệu. Tiêu đề, danh sách lồng nhau, bảng có ô gộp, chú thích cuối trang, ghi chú người thuyết trình. Công thức toán trong tài liệu được đổi sang dạng công thức LaTeX mà GitHub hiển thị được. 3/ Nhanh. Viết bằng Rust, việc chuyển đổi chạy ngay tại máy, không dùng mô hình AI. Kho ghi thời gian chuyển đổi trung vị dưới 5 mili giây một tài liệu. 4/ Cắm thẳng vào agent. Kho có sẵn dạng Agent Skill, chạy một dòng lệnh là agent của bạn đọc được tài liệu văn phòng. Ngoài ra có bản cho Node.js, Python, Rust và cả trình duyệt qua WebAssembly. Một chỗ cần nói rõ để khỏi kỳ vọng nhầm: anydoc không tự nhận dạng chữ trong ảnh. PDF dạng chữ thì nó đọc ngay tại máy bạn, còn PDF là bản scan (ảnh chụp trang giấy) thì nó báo lỗi, muốn xử lý phải chủ động bật tùy chọn gửi lên dịch vụ Firecrawl Parse. Trang demo của kho chạy ngay trong trình duyệt, và theo mô tả thì file được chuyển đổi tại máy, không rời khỏi máy bạn. Nếu bạn đang xây trợ lý AI mà suốt ngày vướng ở khâu "làm sao cho nó đọc được đống file của mình", đây là thứ đáng vào xem. Link mình để ngay bình luận nhé 👇