1. Có khoảng 961 file Markdown, nhưng không ai biết chính xác có bao nhiêu bài
Theo phép đếm trong cuộc trò chuyện dựa trên danh sách tên file đã được dán vào, có khoảng 961 file .md. Phản xạ tự nhiên là: “Vậy chắc khoảng 961 bài.”
Nhưng 1 MD không bằng 1 bài viết.
Có file chứa ba bài, gói mười bài, đủ bốn bài, toàn văn mười hai ngôn ngữ hoặc cả một bundle. Markdown không còn chỉ là định dạng file mà trở thành container nuốt bài viết. Đây là búp bê Matryoshka bằng Markdown.
Trong cuộc trò chuyện lúc ấy, ước tính từ khoảng nửa tháng trước là 1.200 bài nguồn. Vì vẫn tiếp tục tăng, có người đoán 1.300–1.400, nhưng chưa đếm lại. Khoảng 961 cũng chỉ là số file trong danh sách đã dán. File, bài riêng biệt và trang xuất bản theo từng ngôn ngữ phải được đếm riêng.
Trò đùa có thể phóng đại. Số bài thì không.
2. Vì sao nó tăng nhanh như vậy? Nút khởi động là “Hả?”
Bộ kích hoạt thật sự không chỉ là thích viết. Nó nguyên thủy hơn: “Hả?”
Khi điều gì đó trong công việc, đời sống, quan hệ, game, quy định hoặc tác phẩm không khớp với dự đoán, các câu hỏi xuất hiện: “Tại sao lại thế?”, “thiết kế thật sự là vậy sao?”, “mẫu này chẳng phải từng xảy ra rồi sao?”, “nhìn như vấn đề cá nhân, nhưng có phải vấn đề cấu trúc không?”
Điều đáng lẽ chỉ tồn tại vài phút dưới dạng khó chịu được tìm kiếm, phân rã, đặt tên, khái quát hóa, nối sang lĩnh vực khác rồi cuối cùng lưu thành Markdown.
Đầu vào là cảm xúc. Đầu ra là cơ sở dữ liệu.
Sự bực mình đã chạy vào dây chuyền sản xuất bài viết.
Nhặt lấy điều thấy không ổn. Tìm hiểu chuyện gì xảy ra và vì sao. Lưu thành bài có thể đọc lại.
3. “Không như mình nghĩ” khiến ta muốn tìm hiểu
Khoa học nhận thức cung cấp một nền tảng hợp lý. Nghiên cứu cho thấy việc tự đưa ra dự đoán trước khi xem đáp án có thể làm khoảng trống kiến thức nổi bật hơn và kích thích tò mò. Chênh lệch giữa dự đoán và thực tế có thể trở thành điểm khởi đầu của khám phá.
Vì vậy điều quan trọng không phải xóa mọi cảm giác khó chịu, mà là sau đó làm gì.
Nếu dừng ở “bực thật”, quá trình chỉ là xử lý cảm xúc. Nhưng nếu tiếp tục hỏi “chính xác điều gì khác với dự đoán?”, “điều kiện nào tạo ra nó?”, “có tái hiện được không?”, “cùng một hình dạng có xuất hiện ở nơi khác không?”, cảm xúc trở thành thiết bị quan sát.
Với kiểu người này, “Hả?” không phải màn hình lỗi.
Đó là lúc tôi bắt đầu hỏi: “Chuyện này sai từ đâu?”
4. Lưu hình dạng lặp lại, không chỉ lưu sự kiện
Ví dụ, yêu cầu bị thay đổi sau khi công việc đã hoàn thành. Cách lưu bề mặt là “Hôm nay yêu cầu lại đổi, mệt thật.” Cách lưu cấu trúc:
- Điều kiện ban đầu mơ hồ.
- Tiêu chí đánh giá không được chia sẻ.
- Tiêu chí mới xuất hiện sau khi thực hiện.
- Phát sinh làm lại.
- Deadline vẫn giữ nguyên.
- Trách nhiệm trôi về phía người thực hiện.
Ở mức này, cùng một cấu trúc có thể xuất hiện trong dự án, quan hệ, sống chung, hợp đồng, vận hành phần mềm hoặc thủ tục hành chính.
Nghiên cứu về cách đem lời giải cũ sang vấn đề mới cũng nhấn mạnh điểm này: mối liên hệ giữa các nguyên nhân quan trọng hơn vẻ giống nhau bên ngoài. Sắp xếp lại sự việc giúp ta nhận ra lúc nào kinh nghiệm trước đây có thể dùng được.
Một tiếng “Hả?” có thể tạo giáp cho nhiều thế giới. Dồn toàn bộ EXP vào một con quái thì phí quá.
5. Hiểu lý do rồi, quyết định ngày mai sẽ làm gì
Nếu chỉ nói chuyện lý thuyết, người nghĩ bắt đầu bay cách mặt đất 3 mét, lẩm bẩm “bản chất… cấu trúc… xã hội…”. Nghe hay đấy. Công việc ngày mai vẫn chờ ở dưới.
Chu trình hữu ích là Cụ thể → Trừu tượng → Cụ thể mới.
“Yêu cầu cứ đổi” → “Chưa thống nhất làm đến đâu thì được coi là xong” → “Hỏi rõ kết quả cần có trước khi bắt đầu” “Nhận quá nhiều việc vì muốn giúp” → “Không còn rõ ai phải làm gì” → “Thống nhất người làm, hạn hoàn thành và người quyết định cuối cùng” “Nghĩ mãi cùng một chuyện” → “Chưa quyết định lúc nào dừng nghĩ” → “Ghi kết luận hiện tại, bước tiếp theo và khi nào cần xem xét lại”
Khi làm được vòng này, kiến thức không còn là trivia. Kiến thức trở thành linh kiện.
6. Đưa ghi chú cho AI, tìm hiểu, sắp xếp rồi lưu lại
Ở đây AI giúp nhận ghi âm còn lộn xộn, làm rõ câu hỏi, gợi ý từ để tìm kiếm, tìm nghiên cứu và nguồn gốc, nghĩ thêm cách giải thích khác rồi viết ra các việc liên quan với nhau ra sao. Sau đó sắp thành Markdown và lưu các lần sửa bằng Git để tìm lại, đọc lại và sửa tiếp về sau.
Ghi lịch hẹn vào lịch hoặc ghi một ý nghĩ ra giấy giúp ta không phải nhớ tất cả trong đầu. Nghiên cứu cho thấy những công cụ này có thể giúp hoàn thành công việc.
Nhưng cũng có điều phải đánh đổi: thông tin đã lưu bên ngoài đôi khi khó nhớ lại hơn nếu sau đó không có công cụ. Việc chọn ghi gì còn phụ thuộc vào mức độ ta tin mình sẽ nhớ được. Lưu hết không có nghĩa là hiểu hết.
Giao cho công cụ những việc không cần tự nhớ mãi trong đầu.
Não: phát hiện, hỏi, đánh giá, kết nối.
AI: tìm, so sánh, sắp xếp, lặp lại.
Markdown: lưu dài hạn.
Git: lịch sử.
Coding agent: nhà máy xử lý.
Một ý tưởng đi qua tìm kiếm, sắp xếp, kiểm tra rồi lưu lại. Những lần sửa cũng có lịch sử. Suy nghĩ đã có dây chuyền sản xuất riêng.
7. Vì sao số bài viết bùng nổ?
Một sự kiện không bị ép thành đúng một bài. Nó có thể chứa trải nghiệm cá nhân, phân tích nguyên nhân, nguyên tắc chung, phòng ngừa tái diễn, chuyển giao sang lĩnh vực khác, đối chiếu nghiên cứu, giải thích cho người mới, checklist và phiên bản hài.
Nguyên liệu vốn chỉ kết thúc bằng “hôm nay có chuyện kỳ lạ” có thể tách thành năm hoặc mười bài rồi nhân thêm 12 ngôn ngữ.
Điều quan trọng không phải viết được nhiều, mà là sau này có thể dùng lại điều mình đã nghĩ qua. Ý tưởng không biến mất khi đóng chat, mà ở lại để ta quay lại đọc.
Siêu thị là nguyên liệu. Cuộc họp là nguyên liệu. Game là nguyên liệu. Manga là nguyên liệu. Quy định kỳ quặc là nguyên liệu cao cấp.
Thế giới cứ đưa thêm mẩu giấy: “Tiếp theo, tìm hiểu chuyện này nhé.”
8. Tư duy cấu trúc cũng có bug
8.1 Mọi thứ bắt đầu trông như cùng một cấu trúc
“Lại đổ lỗi cho người khác!” “Lại không rõ ai quyết định chuyện gì!” “Chưa thống nhất phải làm gì!” Một cách giải thích từng đúng dễ bị đem dùng cho mọi chuyện. Nhưng các vấn đề khác nhau không nhất thiết là cùng một kẻ địch đổi diện mạo.
“Nếu giải thích này sai thì tôi sẽ thấy gì?” “Có cách giải thích nào khác?” “Lần này có thể là ngoại lệ không?”
8.2 AI viết quá đẹp khiến ta tưởng mình đã hiểu
“Đọc hiểu” không đồng nghĩa “dùng được”. Nếu chưa thể nói bằng lời của mình, xác định hành động tiếp theo và áp dụng vào bối cảnh khác, tri thức đó vẫn là đồ thuê.
8.3 Tích bài viết có thể trở thành mục tiêu
Nếu sống chỉ để tạo Markdown, phương tiện đã nuốt mục tiêu. Markdown không phải nghĩa địa trải nghiệm: nó phải giúp cuộc sống hằng ngày dễ hơn.
9. Kết luận — Đừng vứt tiếng “Hả?”, hãy rút cấu trúc rồi tái sử dụng
“Hả?” → phát hiện chênh lệch giữa dự đoán và thực tế → điều tra → phân rã nguyên nhân → rút cấu trúc chung → chuyển sang lĩnh vực khác → dùng AI để diễn đạt và kiểm tra → lưu thành Markdown → tiếng “Hả?” tiếp theo xuất hiện.
Khi vòng lặp này chạy, thất bại, bực mình, trò chuyện và câu hỏi đều trở thành nguyên liệu.
Lúc ấy đã có khoảng 961 file Markdown, trong khi số bài thật đã không còn suy ra được chỉ từ danh sách file.
Con người học từ trải nghiệm.
Một số người biến trải nghiệm thành Markdown.
Và một nhóm nhỏ hơn nữa push tiếng “Hả?” lên Git.
Tài liệu tham khảo (6)
- Dự đoán và sự tò mò (PMCID: PMC6803639)
- Trí nhớ và áp dụng vào vấn đề khác (PMCID: PMC11332086)
- Giao điều định làm cho công cụ (PMCID: PMC9971128)
- Làm việc tốt hơn nhưng nhớ ít hơn (PMCID: PMC8358584)
- Nhận định về trí nhớ và dùng công cụ (PMCID: PMC6838677)
- Luyện đánh giá trí nhớ và dùng công cụ (PMCID: PMC12982714)
