0:00

54:37

The secret to better AI prototypes: Why Tinder's CPO starts with JSON, not design | Ravi Mehta

How I AI·54:37·Technology·B2

Chương · 8

Chương 1·Data-Driven Prototyping

Hiển thị

Tiếng ViệtAuto-scroll

0:00

PMs and designers are prompting prototyping systems that they don't quite understand how to get the best outcomes from.

Các PM và nhà thiết kế đang ra lệnh cho các hệ thống tạo nguyên mẫu mà họ không thực sự hiểu cách để đạt được kết quả tốt nhất từ chúng.

0:05

I'm always impressed that a prototype gets generated, but sometimes it's just like not quite what I need for the product I'm building or the experience I'm trying to craft.

Tôi luôn ấn tượng rằng một nguyên mẫu được tạo ra, nhưng đôi khi nó không hẳn là thứ tôi cần cho sản phẩm tôi đang xây dựng hoặc trải nghiệm tôi đang cố gắng tạo ra.

0:14

And so I know you have come up with this system called datadriven prototyping

Và vì vậy tôi biết bạn đã nghĩ ra hệ thống này gọi là tạo nguyên mẫu dựa trên dữ liệu

0:19

which you're going to show us.

Mà bạn sẽ cho chúng tôi thấy.

0:21

- The thing that we can do is we can help the LLM by starting to separate out the idea of not just generating the UI but also by helping it with the data.

- Điều chúng ta có thể làm là giúp LLM bằng cách bắt đầu tách riêng ý tưởng không chỉ tạo giao diện người dùng mà còn giúp nó với dữ liệu.

0:28

So I've got a prompt here.

Vậy tôi có một câu lệnh ở đây.

0:30

says using JSON because we want it to be structured data.

Nói rằng sử dụng JSON vì chúng ta muốn nó là dữ liệu có cấu trúc.

0:32

Generate a sample itinerary that I can use to prototype a shared trip itinerary feature.

Tạo một lịch trình mẫu mà tôi có thể dùng để tạo nguyên mẫu cho tính năng lịch trình chuyến đi chia sẻ.

0:36

The destination is Paris.

Điểm đến là Paris.

0:37

- I just think about the human parallel to this which is searching through stock photos trying to find which one is representative.

- Tôi chỉ nghĩ về sự tương đồng với con người ở đây, đó là việc tìm kiếm qua các ảnh stock để cố gắng tìm ra cái nào là đại diện.

0:43

It just takes so much time and because an MCP now can like programmatically go through the tasks to be done using these external tools, it just makes it a lot faster to get higher quality media into your prototypes.

Nó chỉ tốn quá nhiều thời gian và vì MCP giờ có thể đi qua các nhiệm vụ cần làm một cách lập trình bằng các công cụ bên ngoài này, nó chỉ làm cho việc đưa phương tiện chất lượng cao hơn vào nguyên mẫu của bạn nhanh hơn rất nhiều.

0:55

- So this is the finished prototype based on that prompt.

- Vậy đây là nguyên mẫu hoàn chỉnh dựa trên câu lệnh đó.

0:57

We can see it generated 22 different files.

Chúng ta có thể thấy nó đã tạo ra 22 tệp khác nhau.

0:59

So, really nice componentization.

Vậy, phân chia thành phần thực sự tốt.

1:00

It's got a little bit of sample data in there and it generated mock data.

Nó có một chút dữ liệu mẫu trong đó và nó đã tạo dữ liệu giả.

1:04

So, we can see what day one looks like.

Vậy, chúng ta có thể thấy ngày một trông như thế nào.

1:07

We've got some photos in there.

Chúng ta có một số ảnh trong đó.

1:08

We can see what day two looks like.

Chúng ta có thể thấy ngày hai trông như thế nào.

1:10

This will be you teaching me how to actually bring some data and

Đây sẽ là bạn dạy tôi cách thực sự mang một số dữ liệu và

1:14

structure to my Vibe designing and prototyping.

Cấu trúc vào việc thiết kế và tạo nguyên mẫu theo phong cách Vibe của tôi.

1:17

This is genius.

Điều này thật thiên tài.

1:18

I'm really excited.

Tôi thực sự hào hứng.

1:20

Music Welcome back to How I AI.

[Nhạc] Chào mừng trở lại với How I AI.

1:22

I'm Claire Vo, product leader and AI obsessive here on a mission to help you build better with these new tools.

Tôi là Claire Vo, nhà lãnh đạo sản phẩm và người ám ảnh với AI, ở đây với sứ mệnh giúp bạn xây dựng tốt hơn với những công cụ mới này.

1:30

Today I am giving you elite prompting strategies from Ravi Meta, who is CPO at Tinder and a product leader at places like Facebook and Trip Adviser.

Hôm nay tôi mang đến cho bạn các chiến lược ra lệnh đỉnh cao từ Ravi Meta, người là CPO tại Tinder và là nhà lãnh đạo sản phẩm tại những nơi như Facebook và Trip Adviser.

1:41

Robbie's going to show us how design systems and UX descriptions are

Robbie sẽ cho chúng ta thấy cách các hệ thống thiết kế và mô tả UX

1:46

not the foundation of great prototyping.

Không phải là nền tảng của việc tạo nguyên mẫu tuyệt vời.

1:49

In fact, JSON and data models should be.

Thực tế, JSON và các mô hình dữ liệu mới nên là nền tảng.

1:52

He'll also walk us through how to use structured prompting in midjourney to get high quality photos and images for your prototypes.

Anh ấy cũng sẽ hướng dẫn chúng ta cách sử dụng ra lệnh có cấu trúc trong midjourney để có được ảnh và hình ảnh chất lượng cao cho nguyên mẫu của bạn.

2:01

Let's get to it.

Hãy bắt đầu thôi.

2:02

This podcast is supported by Google.

Podcast này được hỗ trợ bởi Google.

2:05

Hey everyone, Shishta here from Google DeepMind.

Chào mọi người, Shishta đây từ Google DeepMind.

2:08

The Gemini 2.5 family of models is now generally available.

Dòng mô hình Gemini 2.5 hiện đã có sẵn rộng rãi.

2:12

2.5 Pro, our most advanced model, is great for reasoning over complex tasks.

2.5 Pro, mô hình tiên tiến nhất của chúng tôi, rất tuyệt vời cho việc suy luận qua các nhiệm vụ phức tạp.

2:17

2.5

2:18

flash finds the sweet spot between performance and price and 2.5 flash light is ideal for low latency high volume tasks.

Flash tìm ra điểm ngọt ngào giữa hiệu suất và giá cả và 2.5 flash light là lý tưởng cho các nhiệm vụ độ trễ thấp khối lượng lớn.

2:27

Start building in Google AI studio at ai.dev.

Bắt đầu xây dựng trong Google AI studio tại ai.dev.

2:31

- Hey Ravi, thanks for coming on how I AI.

- Chào Ravi, cảm ơn vì đã đến How I AI.

2:33

I'm excited to see some of these workflows that are going to be really useful for me.

Tôi rất hào hứng được thấy một số quy trình làm việc này sẽ thực sự hữu ích cho tôi.

2:38

- Thanks so much for having me.

- Cảm ơn rất nhiều vì đã mời tôi.

2:39

I'm excited to go through it too.

Tôi cũng rất hào hứng được đi qua nó.

2:40

I've been having a ton of fun playing with these things.

Tôi đã có rất nhiều niềm vui khi chơi với những thứ này.

2:43

- Yeah.

- Vâng.

2:43

So we've seen a lot of engineers lean into vibe coding and some of the pros and cons of that and what I am also seeing which I think you are probably seeing is product managers and designers doing like vibe prototyping where you know if we're saying people are writing code they don't understand.

Vậy chúng ta đã thấy nhiều kỹ sư dấn thân vào việc viết mã theo phong cách vibe và một số ưu nhược điểm của nó và điều tôi cũng đang thấy mà tôi nghĩ bạn có lẽ cũng đang thấy là các quản lý sản phẩm và nhà thiết kế đang làm kiểu tạo nguyên mẫu theo phong cách vibe, nơi mà bạn biết nếu chúng ta đang nói mọi người đang viết mã họ không hiểu.

3:02

I might I might argue that PMs and designers are prompting prototyping systems that they don't quite understand how to get the best outcomes from.

Tôi có thể có thể lập luận rằng các PM và nhà thiết kế đang ra lệnh cho các hệ thống tạo nguyên mẫu mà họ không thực sự hiểu cách để đạt được kết quả tốt nhất từ chúng.

3:10

And I think these are such cool tools for product managers and designers and other folks to get their ideas across, but a lot of times I've been personally dissatisfied with the outcomes of my prototypes.

Và tôi nghĩ đây là những công cụ tuyệt vời như vậy cho các quản lý sản phẩm và nhà thiết kế và những người khác để truyền đạt ý tưởng của họ, nhưng nhiều lần cá nhân tôi đã không hài lòng với kết quả của nguyên mẫu của mình.

3:22

I'm always impressed that a

Tôi luôn ấn tượng rằng một

3:24

prototype gets generated, but sometimes it's just like not quite what I need for the product I'm building or the experience I'm trying to craft.

Nguyên mẫu được tạo ra, nhưng đôi khi nó không hẳn là thứ tôi cần cho sản phẩm tôi đang xây dựng hoặc trải nghiệm tôi đang cố gắng tạo ra.

3:32

And so I know you have come up with this system called datadriven prototyping which you're going to show us that's going to help us close that gap between using sort of like vibe based price vibe based prompting into these prototyping tools

Và vì vậy tôi biết bạn đã nghĩ ra hệ thống này gọi là tạo nguyên mẫu dựa trên dữ liệu mà bạn sẽ cho chúng tôi thấy, điều sẽ giúp chúng ta thu hẹp khoảng cách giữa việc sử dụng kiểu ra lệnh dựa trên vibe vào các công cụ tạo nguyên mẫu này

3:47

into something a little bit more structured that you think gets better quality.

Thành một cái gì đó có cấu trúc hơn một chút mà bạn nghĩ sẽ đạt được chất lượng tốt hơn.

3:50

- Yeah, absolutely.

- Ừ, chắc chắn rồi.

3:50

And I've been playing a lot a lot with prototyping both for people that are doing 0ero to one as well as people that are using prototyping to understand established products.

Và tôi đã dành rất nhiều thời gian để thử nghiệm việc tạo nguyên mẫu, cả cho những người đang làm từ số 0 đến một lẫn những người dùng việc tạo nguyên mẫu để hiểu các sản phẩm đã được thiết lập.

3:59

And when you're using prototyping to understand and to advance established products, the game is a little bit different because you have existing UI um that you have to adhere

Và khi bạn dùng việc tạo nguyên mẫu để hiểu và phát triển các sản phẩm đã được thiết lập, cuộc chơi có chút khác biệt bởi vì bạn có giao diện người dùng hiện hữu mà bạn phải tuân theo.

4:07

to.

Theo.

4:07

And then you have existing data and functionality that you have to adhere to.

Và sau đó bạn có dữ liệu và chức năng hiện hữu mà bạn phải tuân theo.

4:11

And often times the thing that's really important is how do you provide the right context to the vibe coding tool?

Và thường thì điều thực sự quan trọng là làm thế nào để bạn cung cấp đúng ngữ cảnh cho công cụ lập trình theo phong cách vibe?

4:18

And I think that there's two common ways that people do that.

Và tôi nghĩ có hai cách phổ biến mà mọi người làm điều đó.

4:21

The first is like spec driven prototyping where you write a really detailed prompt.

Cách thứ nhất là tạo nguyên mẫu dựa trên đặc tả, nơi bạn viết một câu lệnh thật chi tiết.

4:26

you try to make that as specific

Bạn cố gắng làm cho nó càng cụ thể

4:28

as possible to give the tool enough context to create the thing that you need.

Càng tốt để cung cấp cho công cụ đủ ngữ cảnh nhằm tạo ra thứ bạn cần.

4:32

The other way that people, you know, create uh prototypes is with design-driven prototyping where you actually start with images.

Cách khác mà mọi người tạo ra các nguyên mẫu là tạo nguyên mẫu dựa trên thiết kế, nơi bạn thực sự bắt đầu với các hình ảnh.

4:37

It might start with wireframes.

Nó có thể bắt đầu với các wireframe.

4:39

You might start with Figma designs.

Bạn có thể bắt đầu với các thiết kế Figma.

4:40

You upload them in and then the prototyping tool takes those and they bring those to life.

Bạn tải chúng lên và sau đó công cụ tạo nguyên mẫu lấy chúng và đưa chúng vào cuộc sống.

4:45

Um,

Ừm,

4:46

but it occurred to me when we're building products, a common thing in the product life cycle between design and specification is when engineering starts to take a look at what you want to build, one of the first things that they do is they say, "Here's the data schema that's actually going to drive the front end." And by doing that, they take um some of the things that are a little bit

Nhưng tôi nhận ra rằng khi chúng ta xây dựng sản phẩm, một điều phổ biến trong vòng đời sản phẩm giữa thiết kế và đặc tả là khi bộ phận kỹ thuật bắt đầu xem xét thứ bạn muốn xây dựng, một trong những việc đầu tiên họ làm là nói, "Đây là lược đồ dữ liệu sẽ thực sự điều khiển phần giao diện người dùng." Và bằng cách đó, họ lấy một số thứ có chút

5:05

ambiguous around designs or specs and they codify them in a really concrete way.

Mơ hồ xung quanh các thiết kế hoặc đặc tả và họ hệ thống hóa chúng một cách rất cụ thể.

5:08

And so I started to play around with can you do that from a prototyping standpoint?

Và thế là tôi bắt đầu thử nghiệm xem liệu bạn có thể làm điều đó từ góc độ tạo nguyên mẫu không?

5:12

And I want to show um how you can use this technique to create prototypes that are um a lot more functional um and they're a lot more flexible so that you can um change them to test different data sets for

Và tôi muốn trình bày cách bạn có thể dùng kỹ thuật này để tạo ra các nguyên mẫu có tính chức năng cao hơn nhiều và linh hoạt hơn nhiều để bạn có thể thay đổi chúng nhằm thử nghiệm các tập dữ liệu khác nhau cho

5:24

different purposes so you can get really good accurate user feedback.

Các mục đích khác nhau để bạn có thể nhận được phản hồi người dùng thật tốt và chính xác.

5:27

So why don't we start?

Vậy tại sao chúng ta không bắt đầu nhỉ?

5:29

We'll um take a look at how someone might uh typically use more of a spec driven um type of approach to prototyping.

Chúng ta sẽ xem xét cách ai đó thường dùng nhiều hơn một cách tiếp cận tạo nguyên mẫu dựa trên đặc tả.

5:36

I'm using uh Reforge Build, which is a new prototyping tool specifically designed for product teams that are working with established products.

Tôi đang dùng Reforge Build, một công cụ tạo nguyên mẫu mới được thiết kế riêng cho các nhóm sản phẩm đang làm việc với các sản phẩm đã được thiết lập.

5:43

Um it's been really good.

Ừm, nó thực sự rất tốt.

5:44

Tôi

5:45

think one of the things I've noticed about it is it just generates very clean code that's much more usable um in terms of taking things into production.

Nghĩ một trong những điều tôi nhận thấy về nó là nó tạo ra mã rất sạch, dễ sử dụng hơn nhiều về mặt đưa mọi thứ vào sản xuất.

5:53

So here I've got a short uh prompt.

Vậy ở đây tôi có một câu lệnh ngắn.

5:55

Uh so make a website for planning a Paris trip with multiple people.

Ừm, hãy làm một trang web để lập kế hoạch cho chuyến đi Paris với nhiều người.

5:59

Include some activities, hotels, and restaurants over 3 days.

Bao gồm một số hoạt động, khách sạn và nhà hàng trong 3 ngày.

6:01

Add user profiles and let people comment on things.

Thêm hồ sơ người dùng và cho mọi người bình luận về mọi thứ.

6:04

make it look nice.

Làm cho nó trông đẹp.

6:05

Vậy

6:06

I was thinking about when I was at Trip Adviser, we wanted to create a trip itinerary planning feature, but what we figured out as we were doing the spec for that is trip planning is often a multiplayer activity, not a single player activity.

Tôi đang nghĩ về khi tôi ở Trip Adviser, chúng tôi muốn tạo một tính năng lập kế hoạch hành trình chuyến đi, nhưng điều chúng tôi nhận ra khi đang làm đặc tả cho nó là việc lập kế hoạch chuyến đi thường là một hoạt động nhiều người chơi, không phải một người chơi.

6:17

So we wanted to understand like how do you create a trip itinerary feature that is really multiplayer from the start and I

Vậy nên chúng tôi muốn hiểu làm thế nào để bạn tạo ra một tính năng lập kế hoạch hành trình chuyến đi thực sự mang tính nhiều người chơi ngay từ đầu và tôi

6:24

thought, you know, prototyping is a great way to explore that idea.

Nghĩ rằng, bạn biết đấy, tạo nguyên mẫu là một cách tuyệt vời để khám phá ý tưởng đó.

6:27

So here's how you might typically start to build a prototype around that idea and explore it.

Vậy đây là cách bạn thường có thể bắt đầu xây dựng một nguyên mẫu xoay quanh ý tưởng đó và khám phá nó.

6:33

- Yeah.

- Ừ.

6:33

And I have to say, make it look nice is a commonly used Clarvo prompt when going into these AI tools like make it good, very sophisticated prompting prompting techniques.

Và tôi phải nói rằng, "làm cho nó trông đẹp" là một câu lệnh Clarvo thường được dùng khi đi vào các công cụ AI này, kiểu như "làm cho nó tốt", những kỹ thuật viết câu lệnh rất tinh vi.

6:44

So, I think this is, you know, ripped from the headlines sort of uh vibe prototyping prompting right here.

Vậy nên, tôi nghĩ đây là kiểu câu lệnh tạo nguyên mẫu theo phong cách vibe được lấy thẳng từ tiêu đề tin tức ngay tại đây.

6:51

- It's funny because it does work.

- Thật buồn cười vì nó thực sự hiệu quả.

6:52

I find that AI is often very responsive to a little bit of pushing and prod.

Tôi thấy rằng AI thường rất phản hồi tốt với một chút thúc đẩy và khích lệ.

6:56

- Yeah.

- Ừ.

6:56

Okay, great.

Được, tuyệt.

6:57

So you're using this sort of very common um experience-based description of what you want to see, right?

Vậy là bạn đang dùng kiểu mô tả dựa trên trải nghiệm rất phổ biến về thứ bạn muốn thấy, đúng không?

7:04

Very functional.

Rất mang tính chức năng.

7:05

It's a website.

Nó là một trang web.

7:07

It has a certain set of you know pieces of data in it.

Nó có một tập hợp các phần dữ liệu nhất định trong đó.

7:11

There's user profiles and people can comment like very functionally descriptive.

Có hồ sơ người dùng và mọi người có thể bình luận, kiểu mô tả rất mang tính chức năng.

7:16

- Definitely.

- Chắc chắn rồi.

7:16

And so like you know what's pretty amazing is that this will work.

Và bạn biết đấy, điều khá đáng kinh ngạc là cái này sẽ hiệu quả.

7:19

you know, it's not a lot of context, - but if I hit create, um, we'll go in and the tool will create a plan.

Bạn biết đấy, không có nhiều ngữ cảnh, - nhưng nếu tôi nhấn tạo, ừm, chúng ta sẽ vào và công cụ sẽ tạo ra một kế hoạch.

7:26

The Reforge build tool does a really nice job of asking you, um, some follow-up questions.

Công cụ xây dựng Reforge làm rất tốt việc hỏi bạn, ừm, một số câu hỏi tiếp theo.

7:31

And you're actually asking them to do multiple things all at the same time.

Và bạn thực sự đang yêu cầu chúng làm nhiều việc cùng một lúc.

7:35

You're asking them to think about the UX design.

Bạn đang yêu cầu chúng suy nghĩ về thiết kế UX.

7:38

You're asking them to think about the underlying data

Bạn đang yêu cầu chúng suy nghĩ về dữ liệu nền tảng

7:41

structure.

Cấu trúc.

7:41

You're asking them to figure out the code architecture.

Bạn đang yêu cầu chúng tìm ra kiến trúc mã nguồn.

7:44

So, there's a lot that needs to be done.

Vì vậy, có rất nhiều việc cần phải làm.

7:46

And you know at the end of the day uh it's you know it's capable of doing it but because you're asking it to do so many different things the output um is kind of an average across those things rather than really spiking each of those areas which you want it to be.

Và bạn biết đấy, cuối cùng thì ừm, nó có khả năng làm được điều đó, nhưng vì bạn đang yêu cầu nó làm quá nhiều thứ khác nhau nên đầu ra ừm kiểu như là mức trung bình của tất cả những thứ đó thay vì thực sự đạt đỉnh cao ở từng lĩnh vực mà bạn muốn.

8:03

You know as a product

Bạn biết đấy, với tư cách là một

8:05

team you have someone who's great at design you have someone who's great at product.

Nhóm sản phẩm, bạn có người giỏi về thiết kế, bạn có người giỏi về sản phẩm.

8:08

You have someone who's great at engineering.

Bạn có người giỏi về kỹ thuật.

8:10

Thinking about all of those things.

Suy nghĩ về tất cả những điều đó.

8:11

One of the things that I like a lot about the Reforge tool is it asks you follow-up questions to help make your prompt better, which is important for making sure that the system has as much context as it needs.

Một trong những điều tôi rất thích ở công cụ Reforge là nó hỏi bạn những câu hỏi tiếp theo để giúp cải thiện prompt của bạn, điều này quan trọng để đảm bảo hệ thống có đủ ngữ cảnh cần thiết.

8:21

I'll just skip

Tôi sẽ bỏ qua

8:22

that for now.

Điều đó bây giờ.

8:22

So, it gets into the code generation.

Vậy là nó bắt đầu tạo mã nguồn.

8:25

And right now, it's going in and it's starting to write the code.

Và hiện tại, nó đang vào và bắt đầu viết mã.

8:29

It's starting to come up with a componentized plan.

Nó bắt đầu đưa ra một kế hoạch được chia thành các thành phần.

8:31

So, you know, it's going to use reusable UI primitives.

Vậy là, bạn biết đấy, nó sẽ sử dụng các UI primitive có thể tái sử dụng.

8:34

It knows sort of overall what it's trying to do, which is create a full prototype with mock in-memory state.

Nó biết đại khái tổng thể những gì nó đang cố gắng làm, đó là tạo ra một nguyên mẫu đầy đủ với trạng thái giả lập trong bộ nhớ.

8:40

And so it's actually doing the work to say, okay, we need a data model here.

Và vì vậy nó thực sự đang làm công việc để nói rằng, được rồi, chúng ta cần một mô hình dữ liệu ở đây.

8:45

And as part of doing this, it will create that underlying data model as well.

Và như một phần của việc này, nó cũng sẽ tạo ra mô hình dữ liệu nền tảng đó.

8:49

And you

Và bạn

8:50

can see here it's creating a file.

Có thể thấy ở đây nó đang tạo một tệp.

8:52

It's called libmach.ts.

Nó được gọi là libmach.ts.

8:54

But at the end of the day, because it's trying to do so many different things at once, the end result typically is not as high quality as the approach that I'm going to show.

Nhưng cuối cùng thì, vì nó đang cố gắng làm quá nhiều thứ cùng một lúc, kết quả cuối cùng thường không có chất lượng cao như cách tiếp cận mà tôi sắp trình bày.

9:03

So um, let me actually cut over to this particular prompt.

Vậy ừm, để tôi thực sự chuyển sang prompt cụ thể này.

9:06

So make a website for planning a paris trip already built so we can kind of see what that looks like.

Vậy hãy làm một trang web để lập kế hoạch cho chuyến đi Paris đã được xây dựng sẵn để chúng ta có thể thấy nó trông như thế nào.

9:12

- Great.

- Tuyệt.

9:12

And one of the things that I want to reflect on while you're pulling that up is I think the exposure of the reasoning is really interesting because I was reflecting on your prompt and I was like what if I slapped this to a designer?

Và một trong những điều tôi muốn suy ngẫm trong khi bạn đang mở nó ra là tôi nghĩ việc phơi bày lý luận thực sự thú vị vì tôi đang suy ngẫm về prompt của bạn và tôi nghĩ nếu tôi đưa cái này cho một nhà thiết kế thì sao?

9:24

What if I like make a website with a three-day itinerary for Paris with multiple people in comments?

Nếu tôi làm một trang web với lịch trình ba ngày cho Paris với nhiều người và bình luận thì sao?

9:29

I would get I probably wouldn't even get

Tôi sẽ nhận được, tôi có lẽ thậm chí sẽ không nhận được

9:32

back a list of questions.

Lại một danh sách các câu hỏi.

9:33

I would get yeah find time on my calendar so we can talk about this totally and it's so funny that you can do that iterative process of taking a very highle idea actually getting back some structured questions to help the sort of design side be and the product side be flushed out and then it can go into okay what would an engineer think about

Tôi sẽ nhận được kiểu như ừ, tìm thời gian trên lịch của tôi để chúng ta có thể nói về điều này, hoàn toàn đúng, và thật buồn cười là bạn có thể làm quá trình lặp đi lặp lại đó là lấy một ý tưởng rất mơ hồ, thực sự nhận lại một số câu hỏi có cấu trúc để giúp phần thiết kế và phần sản phẩm được làm rõ, và sau đó nó có thể đi vào, được rồi, một kỹ sư sẽ nghĩ gì về

9:56

implementing this in like two or three responses and so I just I I reflect on it as a uh accelerator ated version of the product development process we all know and love.

Việc triển khai điều này trong khoảng hai hoặc ba phản hồi, và vì vậy tôi chỉ, tôi nghĩ về nó như một phiên bản tăng tốc của quá trình phát triển sản phẩm mà tất cả chúng ta đều biết và yêu thích.

10:06

Um, and it's just so interesting that it follows almost the same pattern but much faster, much more efficient.

Ừm, và thật thú vị là nó đi theo gần như cùng một khuôn mẫu nhưng nhanh hơn nhiều, hiệu quả hơn nhiều.

10:13

- I mean, it's pretty amazing with that little context that you can get to what we have here, but we could definitely do do better.

- Ý tôi là, thật đáng kinh ngạc với chút ngữ cảnh đó mà bạn có thể đạt được những gì chúng ta có ở đây, nhưng chúng ta chắc chắn có thể làm tốt hơn.

10:20

So, this is - the finished prototype based on that prompt.

Vậy, đây là - nguyên mẫu hoàn chỉnh dựa trên prompt đó.

10:23

We can see it generated 22 different files.

Chúng ta có thể thấy nó đã tạo ra 22 tệp khác nhau.

10:25

So, really nice componentization.

Vậy là, việc chia thành các thành phần thực sự tốt.

10:26

Um, it's got a little bit of sample data in there and it generated mock data.

Ừm, nó có một chút dữ liệu mẫu trong đó và nó đã tạo ra dữ liệu giả.

10:30

So, we can see what

Vậy là chúng ta có thể thấy

10:32

day one looks like.

Ngày một trông như thế nào.

10:33

Um, we've got some photos in there.

Ừm, chúng ta có một số ảnh trong đó.

10:35

We can see what day two looks like, but it's also got some problems.

Chúng ta có thể thấy ngày hai trông như thế nào, nhưng nó cũng có một số vấn đề.

10:39

So, for example, send river cruise.

Ví dụ, gửi du thuyền trên sông.

10:40

It tried to get a photo, but now that's failing.

Nó đã cố gắng lấy một bức ảnh, nhưng bây giờ điều đó đang thất bại.

10:43

And that is actually a hallucination problem.

Và đó thực sự là một vấn đề ảo giác.

10:45

A lot of times when these tools are trying to create media, they do know some URLs that are out there, but they'll hallucinate other

Nhiều khi những công cụ này cố gắng tạo phương tiện, chúng thực sự biết một số URL tồn tại ngoài kia, nhưng chúng sẽ ảo giác những cái khác

10:53

URLs and then you'll get broken links like this.

URL và sau đó bạn sẽ nhận được các liên kết bị hỏng như thế này.

10:56

- I want to call out another one on day one.

- Tôi muốn chỉ ra một vấn đề khác vào ngày đầu tiên.

10:59

If you go to day one, this looks like a hotel in French Polynesia, but not in Paris.

Nếu bạn đến ngày đầu tiên, nó trông giống như một khách sạn ở Polynesia thuộc Pháp, nhưng không phải ở Paris.

11:04

- Yeah, it's a really good point.

- Ừ, đó là một điểm rất hay.

11:05

Yeah, this is definitely not the right photo.

Ừ, đây chắc chắn không phải là bức ảnh đúng.

11:07

I hadn't even noticed that.

Tôi thậm chí còn không nhận ra điều đó.

11:08

- Yeah.

- Ừ.

11:08

So, I'm like that I mean I want to go there.

Vậy, tôi giống như vậy, ý tôi là tôi muốn đến đó.

11:11

It looks like a great hotel, but it does not look like a Parisian Parisian hotel.

Nó trông giống như một khách sạn tuyệt vời, nhưng nó không giống như một khách sạn Parisian Parisian.

11:15

- This is also not the best uh photo of the Eiffel Tower.

- Đây cũng không phải là bức ảnh đẹp nhất về tháp Eiffel.

11:18

- No, I mean it is the one of the more important parts of the Eiffel Tower.

- Không, ý tôi là nó là một trong những phần quan trọng hơn của tháp Eiffel.

11:22

- It is an important part.

- Đó là một phần quan trọng.

11:23

Yes.

Đúng.

11:24

- Okay.

- Được rồi.

11:24

So, we're we're looking at this.

Vậy, chúng ta đang xem xét điều này.

11:27

It's I mean in 30 seconds very impressive right as I said like we're impressed that these prototypes can be generated at all and what I think you're calling out is it's good not great like if a designer brought this to you'd be like let's let's just go back to the to the Figma uh board and try something else.

Ý tôi là trong 30 giây, rất ấn tượng đúng như tôi đã nói, chúng tôi ấn tượng rằng những nguyên mẫu này có thể được tạo ra, và điều tôi nghĩ bạn đang chỉ ra là nó tốt nhưng không tuyệt vời, giống như nếu một nhà thiết kế mang cái này đến cho bạn, bạn sẽ nói hãy quay lại bảng Figma và thử một cái gì đó khác.

11:48

- Absolutely.

- Hoàn toàn đúng.

11:48

And it's going to take a lot of back and forth to get it to the level that you want.

Và sẽ mất rất nhiều lần qua lại để đạt được mức bạn muốn.

11:53

But the thing that we can do is we can help the LLM by starting to separate out the idea of not just generating the UI but also by helping it with the data.

Nhưng điều chúng ta có thể làm là giúp LLM bằng cách bắt đầu tách biệt ý tưởng không chỉ tạo giao diện người dùng mà còn giúp nó với dữ liệu.

12:02

And so the idea behind this approach is that rather than starting with a prompt like we have here, let's start with a data set.

Và ý tưởng đằng sau cách tiếp cận này là thay vì bắt đầu với một lời nhắc như chúng ta có ở đây, hãy bắt đầu với một tập dữ liệu.

12:08

Um,

Ừm,

12:09

and so I'll go over to Claude and I'll ask it to generate some data.

Và vì vậy tôi sẽ chuyển sang Claude và yêu cầu nó tạo một số dữ liệu.

12:13

So I've got a prompt here.

Vậy tôi có một lời nhắc ở đây.

12:15

It says using JSON because we want it to be structured data.

Nó nói sử dụng JSON vì chúng ta muốn nó là dữ liệu có cấu trúc.

12:19

generate a sample itinerary that I can use to prototype a shared trip itinerary feature.

Tạo một lịch trình mẫu mà tôi có thể sử dụng để tạo nguyên mẫu cho tính năng lịch trình chuyến đi chia sẻ.

12:24

The destination is Paris.

Điểm đến là Paris.

12:25

The itinerary should include an itinerary name, cover photo, and date range covering three days.

Lịch trình nên bao gồm tên lịch trình, ảnh bìa và phạm vi ngày kéo dài ba ngày.

12:30

There should be three to four

Nên có ba đến bốn

12:32

travelers associated with the itinerary.

Du khách liên quan đến lịch trình.

12:34

Each traveler should include a first name, last name, avatar photo, and preferred travel style like foodie or history buff.

Mỗi du khách nên bao gồm tên, họ, ảnh đại diện và phong cách du lịch ưa thích như người sành ăn hoặc người yêu thích lịch sử.

12:39

For each day, include a collection of things to see on that day.

Đối với mỗi ngày, bao gồm một bộ sưu tập những thứ để xem vào ngày đó.

12:43

There should be 12 to 15 items in total.

Nên có tổng cộng 12 đến 15 mục.

12:45

The items should uh be a hotel for day one, popular things to see on each subsequent day.

Các mục nên là một khách sạn cho ngày đầu tiên, những thứ phổ biến để xem vào mỗi ngày tiếp theo.

12:50

Each item should include a name, a start time, a duration, a star rating, number of reviews, tags to describe them, a photo, and a short description.

Mỗi mục nên bao gồm tên, thời gian bắt đầu, thời lượng, xếp hạng sao, số lượng đánh giá, thẻ để mô tả chúng, ảnh và mô tả ngắn.

12:59

Some items should have notes for one or more travelers.

Một số mục nên có ghi chú cho một hoặc nhiều du khách.

13:02

The notes should be in chronological order and respond to each other, like a

Các ghi chú nên theo thứ tự thời gian và trả lời lẫn nhau, giống như một

13:07

message thread for each itinerary item.

Chuỗi tin nhắn cho mỗi mục lịch trình.

13:10

And so here we have like essentially a data schema specification.

Và vì vậy ở đây chúng ta có về cơ bản một đặc tả lược đồ dữ liệu.

13:13

Um, and it's a lot more detailed than what we put in up front.

Ừm, và nó chi tiết hơn nhiều so với những gì chúng ta đặt ra ban đầu.

13:17

So we're cheating a little bit, but oftent times teams that are working on existing products will already know what their data schema is.

Vậy chúng ta đang gian lận một chút, nhưng thường thì các nhóm làm việc trên các sản phẩm hiện có sẽ đã biết lược đồ dữ liệu của họ là gì.

13:24

And so you'll have a head start not just with the schema, but also with this with the data.

Và vì vậy bạn sẽ có lợi thế không chỉ với lược đồ mà còn với dữ liệu này.

13:28

- Well, and I'll also say that the cheat code here, even though you're really are describing a pretty detailed data schema, you're not talking about relationships.

- Vâng, và tôi cũng sẽ nói rằng mật mã ở đây, mặc dù bạn thực sự đang mô tả một lược đồ dữ liệu khá chi tiết, bạn không nói về các mối quan hệ.

13:36

You're not talking about, you know, parent child relationship, foreign keys, none of that stuff.

Bạn không nói về, bạn biết đấy, mối quan hệ cha con, khóa ngoại, không có gì trong số đó.

13:41

You're really just describing the components of the data structure in natural language, which probably took

Bạn thực sự chỉ mô tả các thành phần của cấu trúc dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên, điều mà có lẽ mất

13:47

you a minute or two to type out, or if you're using voice, you know, even less than that.

Bạn một hoặc hai phút để gõ ra, hoặc nếu bạn đang sử dụng giọng nói, bạn biết đấy, thậm chí ít hơn thế.

13:52

And so it does allow you to get a lot more detail that will eventually be more structured without having to force yourself to write a data model.

Và vì vậy nó cho phép bạn có được nhiều chi tiết hơn mà cuối cùng sẽ có cấu trúc hơn mà không cần phải buộc mình viết một mô hình dữ liệu.

14:01

- Absolutely.

- Hoàn toàn đúng.

14:01

And this is a nice way to kind of think about the feature, like what are the key things I'd want to see in the itinerary?

Và đây là một cách hay để suy nghĩ về tính năng, giống như những điều chính tôi muốn thấy trong lịch trình là gì?

14:07

what are some of the key things about the travelers?

Một số điều chính về du khách là gì?

14:09

And so just thinking about it from a data first perspective helped me understand the feature - a little bit better.

Và vì vậy chỉ cần suy nghĩ về nó từ góc độ dữ liệu trước đã giúp tôi hiểu tính năng - tốt hơn một chút.

14:14

- Another really important part of the data is media.

- Một phần thực sự quan trọng khác của dữ liệu là phương tiện truyền thông.

14:17

So avatar photos and photos that are, you know, actually of the Eiffel Tower, actually of the hotel that you're planning to stay at.

Vậy là ảnh đại diện và những bức ảnh thực sự, bạn biết đấy, thực sự của tháp Eiffel, thực sự của khách sạn mà bạn đang dự định ở.

14:25

And so um for this particular prompt, I've added in the unsplashed MCP server.

Và vì vậy, đối với lời nhắc cụ thể này, tôi đã thêm máy chủ MCP unsplashed.

14:30

Uh and so uh MCP servers are a great way for cloud to be able to access external services.

Uh và vì vậy uh máy chủ MCP là một cách tuyệt vời để đám mây có thể truy cập các dịch vụ bên ngoài.

14:37

The Unsplash MCP server can

Máy chủ Unsplash MCP có thể

14:39

take in a particular query like Eiffel Tower or a particular hotel name and then pass back a photo that matches that query so that when we generate the mock data, we're actually getting real URLs from Unsplash.

Nhận một truy vấn cụ thể như Tháp Eiffel hoặc tên khách sạn cụ thể và sau đó trả lại một bức ảnh phù hợp với truy vấn đó để khi chúng tôi tạo dữ liệu giả, chúng tôi thực sự nhận được URL thực từ Unsplash.

14:49

And so if I go in here, I look at my tools.

Và vì vậy nếu tôi vào đây, tôi xem các công cụ của mình.

14:53

One of the tools that's active here is the Unsplash MCP server.

Một trong những công cụ đang hoạt động ở đây là máy chủ Unsplash MCP.

14:56

It's pretty easy to install.

Nó khá dễ cài đặt.

14:58

There's a tool called Smithy which makes it um easy to get up and running.

Có một công cụ tên là Smithy giúp bạn dễ dàng khởi động và chạy.

15:01

And this was a key unlock for me is like how do you actually pull in actual photo data versus some of the hallucinated URLs that you'll often get - or do what I do which is go sit on the Unsplash site and search through and find ones that I like and all that kind of stuff.

Và đây là một chìa khóa quan trọng đối với tôi, đó là làm thế nào bạn thực sự kéo dữ liệu ảnh thực so với một số URL ảo giác mà bạn thường nhận được - hoặc làm như tôi làm là ngồi trên trang Unsplash và tìm kiếm và tìm những cái tôi thích và tất cả những thứ đó.

15:16

So I did not know this MCP

Vì vậy tôi đã không biết MCP này

15:18

existed and it will definitely shortcut a lot of my kind of prototyping workflow.

Tồn tại và nó chắc chắn sẽ rút ngắn rất nhiều quy trình tạo mẫu của tôi.

15:22

So I'm excited to see how this works.

Vì vậy tôi rất hào hứng xem cách nó hoạt động.

15:24

Okay, so you've created this prompt.

Được rồi, vậy bạn đã tạo lời nhắc này.

15:26

Um, I must call out for the the power users of Claude.

Um, tôi phải nói với những người dùng chuyên nghiệp của Claude.

15:30

I bet you could create a Claude project to create prompts like this for data models.

Tôi cá là bạn có thể tạo một dự án Claude để tạo ra những lời nhắc như thế này cho các mô hình dữ liệu.

15:35

So, there's probably a whole meta cycle you can do here to make even this a little

Vì vậy, có thể có cả một chu trình meta bạn có thể làm ở đây để làm cho điều này thậm chí một chút

15:41

bit more efficient.

Hiệu quả hơn một chút.

15:42

But let's show what this generates.

Nhưng hãy cho thấy những gì nó tạo ra.

15:44

So, you put this into Claude, you connect the MCP, and then you generate something.

Vì vậy, bạn đưa cái này vào Claude, bạn kết nối MCP, và sau đó bạn tạo ra một cái gì đó.

15:49

- Yeah, absolutely.

- Vâng, hoàn toàn đúng.

15:50

So, let's start it up.

Vậy, hãy bắt đầu nó.

15:52

- Okay.

- Được rồi.

15:52

And is there any reason you chose Claude over any other tool?

Và có lý do nào bạn chọn Claude thay vì bất kỳ công cụ nào khác không?

15:57

any particular affection for the model, the app, any of that stuff, or just it's the one you reach for?

Có sự yêu thích đặc biệt nào đối với mô hình, ứng dụng, bất kỳ thứ gì trong số đó, hay chỉ là cái bạn chọn?

16:05

- I do love Cloud.

- Tôi thực sự yêu Cloud.

16:06

I find it's pretty consistent.

Tôi thấy nó khá nhất quán.

16:07

I use Chat Gypsy and Claude um sort of a 50/50 split.

Tôi sử dụng Chat Gypsy và Claude, kiểu như chia đôi 50/50.

16:11

- Yep.

- Ừ.

16:11

- Uh during the day, but anytime I want to generate data that feels like human and authentic, I find myself going to Claude.

- Uh trong ngày, nhưng bất cứ khi nào tôi muốn tạo dữ liệu có cảm giác như con người và chân thực, tôi thấy mình tìm đến Claude.

16:18

And I wanted to go to Claude here because um particularly because of the conversations between the travelers, I thought Claude would do a nicer job generating those.

Và tôi muốn đến Claude ở đây vì đặc biệt là vì các cuộc trò chuyện giữa những người du lịch, tôi nghĩ Claude sẽ làm tốt hơn trong việc tạo ra chúng.

16:27

- Great.

- Tuyệt vời.

16:27

And what I want to call out here for folks that are maybe not watching on video and are listening is Claude is starting to generate this comprehensive JSON and then calling the search photo tools in the um Unsplash MCP over and over again to generate a Paris cover photo, avatar photos, attractions, I'm sure hotels and restaurants.

Và điều tôi muốn nói ở đây cho những người có thể không xem video mà đang nghe là Claude đang bắt đầu tạo JSON toàn diện này và sau đó gọi các công cụ tìm kiếm ảnh trong MCP Unsplash um lặp đi lặp lại để tạo ảnh bìa Paris, ảnh đại diện, điểm tham quan, tôi chắc chắn là khách sạn và nhà hàng.

16:50

And so it's super I just think about again I

Và vì vậy nó siêu, tôi chỉ nghĩ lại một lần nữa tôi

16:54

think about the human parallel to this which is searching through stock photos trying to find which one is representative.

Nghĩ về sự tương đồng của con người với điều này, đó là tìm kiếm qua các bức ảnh stock để cố gắng tìm ra cái nào là đại diện.

17:00

It just takes so much time and because an MCP now can like programmatically go through the tasks to be done using these external tools.

Nó chỉ mất quá nhiều thời gian và vì MCP giờ có thể lập trình đi qua các nhiệm vụ cần làm bằng cách sử dụng các công cụ bên ngoài này.

17:08

Um it just makes it a lot faster to get higher quality media into your prototypes.

Um nó chỉ làm cho việc đưa phương tiện chất lượng cao hơn vào nguyên mẫu của bạn nhanh hơn rất nhiều.

17:13

- Absolutely.

- Hoàn toàn đúng.

17:13

And you know this will take a long time.

Và bạn biết điều này sẽ mất nhiều thời gian.

17:15

You know it's interesting with AI.

Bạn biết đấy, thật thú vị với AI.

17:17

I think certain things are moving a lot faster with AI, other things aren't.

Tôi nghĩ một số thứ đang tiến bộ nhanh hơn nhiều với AI, những thứ khác thì không.

17:20

Um, you know, it's much faster for me to create a document these days than it is to create a presentation in a lot of cases.

Um, bạn biết đấy, tôi tạo một tài liệu nhanh hơn nhiều so với tạo một bài thuyết trình trong nhiều trường hợp.

17:27

Um, and here just, you know, manually going through the search the photos is really challenging,

Um, và ở đây chỉ, bạn biết đấy, thủ công đi qua tìm kiếm ảnh thực sự khó khăn,

17:31

but it went it got all those photos and now it's generating the JSON.

Nhưng nó đã đi, nó đã lấy tất cả những bức ảnh đó và bây giờ nó đang tạo JSON.

17:35

So, it's took it's taken that um natural language prompt that we had said, okay, here's the data schema and I'm going to fill out the data schema with pretty authentic information.

Vì vậy, nó đã lấy lời nhắc ngôn ngữ tự nhiên mà chúng tôi đã nói, được rồi, đây là lược đồ dữ liệu và tôi sẽ điền vào lược đồ dữ liệu với thông tin khá chân thực.

17:44

And I want to do a call back to your first prototype, which is I'm sure this or a version of this is what's populating your first prototype, but it was one, as you said, one of many jobs that the prototyping

Và tôi muốn gọi lại nguyên mẫu đầu tiên của bạn, đó là tôi chắc chắn cái này hoặc một phiên bản của cái này là những gì đang điền vào nguyên mẫu đầu tiên của bạn, nhưng nó là một, như bạn đã nói, một trong nhiều công việc mà công cụ tạo nguyên mẫu

17:57

tool had to do.

Phải làm.

17:58

It not only had to think through user experience, technical implementation, writing the code.

Nó không chỉ phải suy nghĩ về trải nghiệm người dùng, triển khai kỹ thuật, viết mã.

18:03

It also had to go okay and what data goes into this code and what images.

Nó cũng phải đi, được rồi và dữ liệu nào đi vào mã này và hình ảnh nào.

18:08

And I do think the idea of taking sort of critical parts of that workflow and giving a dedicated sort of prompt and tool to those critical parts and taking that job off the sort of general um

Và tôi thực sự nghĩ rằng ý tưởng lấy những phần quan trọng của quy trình làm việc đó và cung cấp một lời nhắc và công cụ chuyên dụng cho những phần quan trọng đó, rồi tách công việc đó ra khỏi kiểu chung chung

18:21

building can ultimately end up in higher quality or at least I'm guessing that's our hypothesis here.

Việc xây dựng cuối cùng có thể dẫn đến chất lượng cao hơn hoặc ít nhất tôi đoán đó là giả thuyết của chúng ta ở đây.

18:27

- I think so.

- Tôi nghĩ vậy.

18:28

And I think that's the fundamental concept behind agents is you want, you know, individual agents with individual contexts working together in sequence to get to an output rather than trying to do it all in one go.

Và tôi nghĩ đó là khái niệm cơ bản đằng sau các tác nhân: bạn muốn, bạn biết đấy, các tác nhân riêng lẻ với ngữ cảnh riêng lẻ làm việc cùng nhau theo trình tự để đạt được đầu ra thay vì cố gắng làm tất cả trong một lần.

18:39

Um, and here Claude has done a really good really nice job with this prompt.

Ừm, và ở đây Claude đã làm rất tốt, thực sự rất tốt với lời nhắc này.

18:43

We now have an incredibly detailed data set.

Bây giờ chúng ta có một tập dữ liệu cực kỳ chi tiết.

18:46

We've got um the travelers that are here, the messages that they're sharing back and forth, the items that they want to see like mamar, you know, the type of item.

Chúng ta có ừm những du khách ở đây, những tin nhắn họ chia sẻ qua lại, những mục họ muốn xem như mamar, bạn biết đấy, loại mục.

18:56

It's tagged with um different relevant tags that are fun and interesting.

Nó được gắn thẻ với ừm các thẻ liên quan khác nhau thú vị và hấp dẫn.

19:00

There's URLs for images.

Có các URL cho hình ảnh.

19:02

Um and now we have actually a much more detailed spec, you know, in the form of data for this trip itinerary platform.

Ừm và bây giờ chúng ta thực sự có một đặc tả chi tiết hơn nhiều, bạn biết đấy, dưới dạng dữ liệu cho nền tảng lịch trình chuyến đi này.

19:10

And so now we can actually just copy this JSON.

Và vì vậy bây giờ chúng ta thực sự có thể chỉ cần sao chép JSON này.

19:13

Go back to our build tool.

Quay lại công cụ xây dựng của chúng ta.

19:16

And now our prompt doesn't even need to be very detailed.

Và bây giờ lời nhắc của chúng ta thậm chí không cần phải quá chi tiết.

19:19

And so we could do something like generate a trip itinerary feature based on the sample data below.

Và vì vậy chúng ta có thể làm điều gì đó như tạo một tính năng lịch trình chuyến đi dựa trên dữ liệu mẫu bên dưới.

19:24

Paste it in.

Dán nó vào.

19:25

So we have all that sample data here and then hit create.

Vậy là chúng ta có tất cả dữ liệu mẫu ở đây và sau đó nhấn tạo.

19:31

And now there's a ton of really interesting very specific context that's available to the prototype.

Và bây giờ có rất nhiều ngữ cảnh rất cụ thể và thú vị có sẵn cho nguyên mẫu.

19:35

And what I found was interesting about this pro approach is when you provide data in this way um the AI doesn't get uh fuzzy with it.

Và điều tôi thấy thú vị về cách tiếp cận này là khi bạn cung cấp dữ liệu theo cách này ừm AI sẽ không trở nên mơ hồ với nó.

19:44

Actually will just take the data and use it as is and then build the rest of the experience around the data.

Thực ra nó sẽ chỉ lấy dữ liệu và sử dụng nguyên trạng rồi xây dựng phần còn lại của trải nghiệm xung quanh dữ liệu.

19:51

- You just gave me an idea.

- Bạn vừa cho tôi một ý tưởng.

19:53

So, this is an impromptu how I AI idea, but there are so many um SQL generation and data schema exploration MCPs.

Vậy, đây là một ý tưởng ngẫu hứng về cách tôi AI, nhưng có rất nhiều ừm MCP tạo SQL và khám phá lược đồ dữ liệu.

20:01

And I was just thinking as I'm prototyping apps, I should just hit our production database and come up with sample like example um JSON that represents actually the real data that somebody would, you know, use in some of our features and then use

Và tôi vừa nghĩ khi đang tạo nguyên mẫu ứng dụng, tôi nên truy cập cơ sở dữ liệu sản xuất của chúng ta và tạo ra mẫu như ví dụ ừm JSON đại diện cho dữ liệu thực mà ai đó sẽ, bạn biết đấy, sử dụng trong một số tính năng của chúng ta và sau đó dùng

20:19

some of that to prototype it.

Một số dữ liệu đó để tạo nguyên mẫu.

20:21

And so there is, you know, we're showing a completely fictionalized set of data, but you could I could imagine a world in which you can actually pull a representative set from your production data or production-l like data to really give your prototypes a real feel for how your users are using them.

Và vì vậy có, bạn biết đấy, chúng ta đang hiển thị một tập dữ liệu hoàn toàn hư cấu, nhưng bạn có thể, tôi có thể tưởng tượng một thế giới mà bạn thực sự có thể lấy một tập đại diện từ dữ liệu sản xuất hoặc dữ liệu giống sản xuất của mình để thực sự cho nguyên mẫu của bạn cảm giác thực về cách người dùng đang sử dụng chúng.

20:39

And as a product leader, um, I've done this a lot

Và với tư cách là một nhà lãnh đạo sản phẩm, ừm, tôi đã làm điều này rất nhiều

20:43

in product and design reviews where I say, "Yeah, but what happens when the user's profile is, you know, a thousand words long or what happens when um the Eiffel Tower photo is vertical and we crop it horizontal like how we thought about all these things?" And actually putting that real data in helps you stress test the user experience in a way that I think um is really important

Trong các buổi đánh giá sản phẩm và thiết kế, nơi tôi nói, "Ừ, nhưng điều gì xảy ra khi hồ sơ người dùng dài, bạn biết đấy, một nghìn từ hoặc điều gì xảy ra khi ừm ảnh Tháp Eiffel theo chiều dọc và chúng ta cắt nó theo chiều ngang, chúng ta đã nghĩ về tất cả những điều này như thế nào?" Và thực sự đưa dữ liệu thực vào giúp bạn kiểm tra căng thẳng trải nghiệm người dùng theo cách mà tôi nghĩ ừm thực sự quan trọng

21:05

where designers are never going to put a vert a vertically inappropriately cropped photo in their beautiful Figma designs.

Nơi mà các nhà thiết kế sẽ không bao giờ đặt một bức ảnh bị cắt theo chiều dọc không phù hợp vào thiết kế Figma đẹp đẽ của họ.

21:11

You're never going to get that like accidental broken experience, but AI will do it for you and help you help you test some stuff.

Bạn sẽ không bao giờ có được trải nghiệm bị hỏng vô tình như vậy, nhưng AI sẽ làm điều đó cho bạn và giúp bạn kiểm tra một số thứ.

21:20

- This is really true for um UGC experiences, right?

- Điều này thực sự đúng với ừm trải nghiệm UGC, phải không?

21:22

Because the content that users provide is never as beautiful as what we put into - into Figma.

Bởi vì nội dung người dùng cung cấp không bao giờ đẹp như những gì chúng ta đưa vào - vào Figma.

21:26

It's nice to see how it's actually going to look to users.

Thật tốt khi thấy nó thực sự sẽ trông như thế nào với người dùng.

21:29

The other interesting thing is like if you have a set of data that you can pull out um but you want to augment it in some way.

Điều thú vị khác là nếu bạn có một tập dữ liệu mà bạn có thể trích xuất ừm nhưng bạn muốn tăng cường nó theo một cách nào đó.

21:36

So let's say we had a trip return

Vậy giả sử chúng ta có một mảng chuyến đi trở về

21:38

array but we didn't necessarily have conversations.

Nhưng chúng ta không nhất thiết có các cuộc trò chuyện.

21:39

You could throw that JSON into Claude and say hey to the JSON say to Claude augment this JSON with um information about the travelers and their conversations and it'll go in it'll start with the JSON that you have and it'll flow in um the data that you need and so you can iterate on the data that you already have to get to

Bạn có thể ném JSON đó vào Claude và nói hey với JSON nói với Claude tăng cường JSON này với ừm thông tin về du khách và cuộc trò chuyện của họ và nó sẽ bắt đầu với JSON bạn có và nó sẽ thêm vào ừm dữ liệu bạn cần và vì vậy bạn có thể lặp lại trên dữ liệu bạn đã có để đạt được

21:56

something that you need for your prototype.

Điều gì đó bạn cần cho nguyên mẫu của mình.

21:58

Well, and I'm not going to presume your age.

Vâng, và tôi sẽ không đoán tuổi của bạn.

22:00

We're both 21 years old.

Cả hai chúng ta đều 21 tuổi.

22:02

But this is also this is also making me think back to how much Lauram Ipsum I put in mockups for for very young people.

Nhưng điều này cũng khiến tôi nghĩ lại về việc tôi đã đặt bao nhiêu Lauram Ipsum vào các bản mockup cho những người rất trẻ.

22:09

You used to have to like put placeholder text and placeholder images in your designs.

Bạn từng phải đặt văn bản giữ chỗ và hình ảnh giữ chỗ vào thiết kế của mình.

22:14

And there was actually a cottage industry of like

Và thực sự có một ngành công nghiệp nhỏ kiểu như

22:17

funny Laura generators um on the internet where you like copy and paste paragraphs of code or of text.

Các trình tạo Laura vui nhộn ừm trên internet nơi bạn sao chép và dán các đoạn mã hoặc văn bản.

22:24

And I'm just thinking just the fact that you can put pseudo realistic content at scale in your designs.

Và tôi chỉ đang nghĩ về việc bạn có thể đặt nội dung gần như thực tế ở quy mô lớn vào thiết kế của mình.

22:32

I even think about going past, you know, fake data.

Tôi thậm chí nghĩ về việc vượt qua, bạn biết đấy, dữ liệu giả.

22:36

I've seen so many designs where designers just like grab the component and duplicate it down the page so it looks all the same and the number of comments are the same and all that kind of stuff.

Tôi đã thấy rất nhiều thiết kế nơi các nhà thiết kế chỉ lấy thành phần và nhân bản nó xuống trang để nó trông giống hệt nhau và số lượng bình luận giống nhau và đại loại như vậy.

22:48

And I do think it's really helpful to be able to generate the sort of like full surface area of the data model and the design experience without so much um manual burden on a designer,

Và tôi thực sự nghĩ rằng thật hữu ích khi có thể tạo ra toàn bộ bề mặt của mô hình dữ liệu và trải nghiệm thiết kế mà không có quá nhiều ừm gánh nặng thủ công cho một nhà thiết kế,

23:00

a content designer, a product manager, an engineer trying to figure out what goes in each component and what are the versions of each of those components.

Một nhà thiết kế nội dung, một quản lý sản phẩm, một kỹ sư đang cố gắng tìm ra cái gì đi vào mỗi thành phần và các phiên bản của mỗi thành phần đó là gì.

23:07

- Absolutely.

- Hoàn toàn đúng.

23:07

Um, and it's one of these things where it work it works much better with stakeholders and with users is if you have authentic data.

Ừm, và đó là một trong những điều mà nó hoạt động tốt hơn nhiều với các bên liên quan và với người dùng nếu bạn có dữ liệu xác thực.

23:15

- I think as product builders, we're used to thinking about data separately from the UX and sometimes we just gloss it over, but users never do and so as a result, - you know, they do um you need to kind of have something that looks and feels as it actually will be in order for you to get realistic feedback.

- Tôi nghĩ với tư cách là những người xây dựng sản phẩm, chúng ta đã quen với việc nghĩ về dữ liệu tách biệt với UX và đôi khi chúng ta chỉ lướt qua nó, nhưng người dùng không bao giờ làm vậy và kết quả là, - bạn biết đấy, họ làm ừm bạn cần có thứ gì đó trông và cảm nhận như thực tế sẽ như vậy để bạn có thể nhận được phản hồi thực tế.

23:31

- Okay, we got a we got a prototype.

- Được rồi, chúng ta đã có một nguyên mẫu.

23:33

Yeah.

Ừ.

23:34

So, we got a prototype, uh, much cleaner than the other prototype.

Vậy là chúng ta đã có một nguyên mẫu, ừ, sạch sẽ hơn nhiều so với nguyên mẫu kia.

23:38

We have a list of all of the travelers.

Chúng ta có danh sách tất cả những người du hành.

23:41

We have what's happening on each of the days.

Chúng ta có những gì diễn ra vào mỗi ngày.

23:45

We have beautiful photos for the different things in the itinerary.

Chúng ta có những bức ảnh đẹp cho những thứ khác nhau trong lịch trình.

23:49

Um, so, I can click on day two, day three.

Ừm, vậy là tôi có thể nhấp vào ngày hai, ngày ba.

23:53

- Oh, look.

- Ồ, nhìn kìa.

23:54

We got a full Eiffel Tower.

Chúng ta có nguyên cả tháp Eiffel.

23:57

- Um, we've get Absolutely.

- Ừm, chúng ta có... Chính xác.

23:58

And it's a beautiful shot, right?

Và đó là một bức ảnh đẹp, đúng không?

24:00

It's pulling the stuff off on Unsplash and it's working on pulling out their most popular images so they look really good, - which is especially important when you're prototyping for consumer because people are very sensitive to this.

Nó đang lấy nội dung từ Unsplash và nó đang hoạt động để lấy ra những hình ảnh phổ biến nhất của họ để chúng trông thật đẹp, - điều này đặc biệt quan trọng khi bạn đang tạo nguyên mẫu cho người tiêu dùng vì mọi người rất nhạy cảm với điều này.

24:13

We've got tags, we've got comments, um, avatar photos.

Chúng ta có thẻ, chúng ta có bình luận, ừm, ảnh đại diện.

24:16

So, all of this feels much richer than um than it does if you just have it generate both the data and the functionality at the same time.

Vậy là tất cả những thứ này cảm giác phong phú hơn nhiều so với ừm so với khi bạn chỉ để nó tạo ra cả dữ liệu và chức năng cùng một lúc.

24:27

Yeah, this is I mean, you know, we're doing a before and after comparison, but this is just a lot richer.

Ừ, đây là... ý tôi là, bạn biết đấy, chúng ta đang làm so sánh trước và sau, nhưng cái này phong phú hơn rất nhiều.

24:34

It's a lot more accuracy of the data significantly improves the perceived quality of the design.

Độ chính xác của dữ liệu cao hơn nhiều cải thiện đáng kể chất lượng cảm nhận của thiết kế.

24:39

I mean honestly, you know, there are some components of this that are similar of the old design.

Ý tôi là thành thật mà nói, bạn biết đấy, có một số thành phần của cái này tương tự như thiết kế cũ.

24:45

Not exactly, but it's really interesting to see how just having the right photo, the Eiffel

Không hẳn, nhưng thật sự thú vị khi thấy chỉ cần có đúng bức ảnh, tháp Eiffel

24:51

Tower, the right data, some of these like metadata components, like how long it might take for you to spend time at an attraction, accurate avatars, which I like.

đúng dữ liệu, một số thành phần siêu dữ liệu như thế này, chẳng hạn như bạn có thể mất bao lâu để dành thời gian tại một điểm tham quan, ảnh đại diện chính xác, điều tôi thích.

25:01

I think the old avatars were just little um initials avatars, but these are actually like real people.

Tôi nghĩ những ảnh đại diện cũ chỉ là những ảnh đại diện chữ cái viết tắt nhỏ, nhưng những cái này thực sự giống như người thật.

25:08

their friends, Emma, Oliver, and Marcus are apparently going on this trip.

Bạn bè của họ, Emma, Oliver và Marcus rõ ràng là đang tham gia chuyến đi này.

25:13

- Uh, it really it really does look like a much higher quality experience here.

- Ừ, nó thực sự thực sự trông giống như một trải nghiệm chất lượng cao hơn nhiều ở đây.

25:18

- And we can take a look at the before.

- Và chúng ta có thể xem phần trước.

25:21

- Um, let's see.

- Ừm, để xem.

25:24

- And yeah, you know, this is a good start, but it's not sort of the level of quality that we want and that we need.

- Và ừ, bạn biết đấy, đây là một khởi đầu tốt, nhưng nó không đạt mức chất lượng mà chúng ta muốn và chúng ta cần.

25:30

- Yeah.

- Ừ.

25:30

And it almost is a lot cleaner, too.

Và nó gần như cũng sạch sẽ hơn nhiều.

25:32

I was noticing in the old prototype there's like a lot of little um emojis and things that are filled in here and there that you as a product person or designer might not want in.

Tôi để ý thấy trong nguyên mẫu cũ có khá nhiều biểu tượng cảm xúc nhỏ ừm và những thứ được điền vào đây đó mà bạn với tư cách là người làm sản phẩm hoặc nhà thiết kế có thể không muốn có.

25:43

But when you say like here's my clean data schema, here's the media I want and the media I don't want.

Nhưng khi bạn nói kiểu như đây là lược đồ dữ liệu sạch của tôi, đây là phương tiện tôi muốn và phương tiện tôi không muốn.

25:49

Um it gives you sort of a much more modern look and feel to

Ừm nó mang lại cho bạn kiểu cảm giác và diện mạo hiện đại hơn nhiều cho

25:53

this experience.

Trải nghiệm này.

25:54

- And I think that's because of this separation of concerns.

- Và tôi nghĩ đó là nhờ sự tách biệt các mối quan tâm này.

25:57

the tool has been able to focus on what is the right UX around this data set rather than simultaneously figuring out the UX simultaneously figuring out the data set.

Công cụ đã có thể tập trung vào việc đâu là UX đúng đắn xung quanh tập dữ liệu này thay vì đồng thời tìm ra UX đồng thời tìm ra tập dữ liệu.

26:05

- Yeah.

- Ừ.

26:05

And what I want to call out is so many people that I've spoken to are really worried about getting design systems into these prototyping tools but have really underinvested in what you're showing which is like the data models.

Và điều tôi muốn nêu ra là rất nhiều người tôi đã nói chuyện thực sự lo lắng về việc đưa các hệ thống thiết kế vào những công cụ tạo nguyên mẫu này nhưng lại thực sự đầu tư quá ít vào điều bạn đang thể hiện, đó là những mô hình dữ liệu.

26:17

And I was actually talking to somebody yesterday and they said, "What context do I need to make sure I always give my PRDS and my prototyping tools to generate?" And I said, "Get your engineering to give your definition of your data schema and just copy and paste that in." That is like one of the first things I think you should do because it's the right level of constraints

Và thực ra tôi đã nói chuyện với một người hôm qua và họ nói, "Tôi cần bối cảnh gì để đảm bảo tôi luôn cung cấp cho các PRD và công cụ tạo nguyên mẫu của mình để tạo ra?" Và tôi nói, "Hãy bảo bộ phận kỹ thuật của bạn đưa cho bạn định nghĩa về lược đồ dữ liệu của bạn và chỉ cần sao chép dán nó vào." Đó là một trong những điều đầu tiên tôi nghĩ bạn nên làm vì đó là mức ràng buộc đúng đắn

26:36

around the experience.

Xung quanh trải nghiệm.

26:36

And you're just showing sort of the next level of this, which is populating that, extending it, and then putting it into a prototyping tool.

Và bạn đang thể hiện kiểu cấp độ tiếp theo của điều này, đó là điền vào đó, mở rộng nó, và sau đó đưa nó vào một công cụ tạo nguyên mẫu.

26:42

And then what's really nice about this, and we just generated on the fly, so I'm going to have to see where the code is.

Và rồi điều thực sự tuyệt vời về cái này, và chúng ta vừa tạo ra ngay lập tức, nên tôi sẽ phải xem mã ở đâu.

26:48

But if we go into the files, we have a nice breakdown.

Nhưng nếu chúng ta vào các tệp, chúng ta có một sự phân chia đẹp mắt.

26:51

And if we go into lib, which is often where the data ends

Và nếu chúng ta vào lib, nơi thường là nơi dữ liệu kết thúc

26:55

up, we have a sample data um file.

Chúng ta có một tệp dữ liệu mẫu ừm.

26:57

And so we can go in and we can change this.

Và vậy là chúng ta có thể vào và chúng ta có thể thay đổi cái này.

27:02

Let's say, you know, actually we want Marcus um to be called Mark rather than Marcus.

Giả sử, bạn biết đấy, thực ra chúng ta muốn Marcus ừm được gọi là Mark thay vì Marcus.

27:09

We can go in here.

Chúng ta có thể vào đây.

27:11

Let me see where Marcus is.

Để tôi xem Marcus ở đâu.

27:14

change his name to Mark.

Đổi tên anh ấy thành Mark.

27:16

Just need to reload.

Chỉ cần tải lại.

27:18

- And now we change Mark.

- Và bây giờ chúng ta đổi thành Mark.

27:20

- Same thing with the photo.

- Tương tự với bức ảnh.

27:21

Like, you know, this is kind of a good Paris photo, but we can probably find something better from Unsplash.

Kiểu, bạn biết đấy, đây có thể coi là một bức ảnh Paris khá đẹp, nhưng chúng ta có thể tìm được thứ gì đó tốt hơn từ Unsplash.

27:27

So, let's just search for Paris.

Vậy, hãy cứ tìm kiếm Paris thôi.

27:29

This one's a great one.

Bức này tuyệt đấy.

27:31

Copy the image address.

Sao chép địa chỉ hình ảnh.

27:33

Come back here.

Quay lại đây.

27:34

If we look, we've got the cover photo.

Nếu nhìn vào, chúng ta đã có ảnh bìa.

27:37

We can just replace that.

Chúng ta chỉ cần thay thế nó thôi.

27:40

And then again, reload.

Và rồi lại tải lại trang.

27:42

Yeah.

Ừ.

27:42

Oh, - new photo.

Ồ, - ảnh mới.

27:44

- It looks so nice.

- Trông đẹp thật đấy.

27:45

- It does look really nice.

- Đúng là trông rất đẹp.

27:47

It's coming together.

Nó đang dần thành hình rồi.

27:48

- This episode is brought to you by Persona, the B2B identity platform helping product fraud and trust and safety teams protect what they're building in an AI first world.

- Tập này được tài trợ bởi Persona, nền tảng danh tính B2B giúp các đội ngũ sản phẩm, chống gian lận và an toàn - tin cậy bảo vệ những gì họ đang xây dựng trong một thế giới lấy AI làm trung tâm.

27:58

In 2024, bot traffic officially surpassed human activity online.

Vào năm 2024, lưu lượng truy cập từ bot chính thức vượt qua hoạt động của con người trực tuyến.

28:01

And with AI agents projected to drive nearly 90% of all traffic by the end of the decade, it's clear that most of the internet won't be

Và với việc các tác nhân AI được dự đoán sẽ tạo ra gần 90% tổng lưu lượng truy cập vào cuối thập kỷ này, rõ ràng là phần lớn internet sẽ không còn

28:10

human for much longer.

Là con người nữa trong một thời gian dài sắp tới.

28:11

That's why trust and safety matters more than ever.

Đó là lý do vì sao an toàn - tin cậy quan trọng hơn bao giờ hết.

28:14

Whether you're building a nextgen AI product or launching a new digital platform, Persona helps ensure it's real humans, not bots or bad actors, accessing your tools.

Dù bạn đang xây dựng một sản phẩm AI thế hệ mới hay ra mắt một nền tảng kỹ thuật số mới, Persona giúp đảm bảo rằng người truy cập công cụ của bạn là con người thật, chứ không phải bot hay kẻ xấu.

28:24

With Persona's building blocks, you can verify users, fight fraud, and meet compliance requirements, all through identity flows tailored to your product and risk needs.

Với các khối xây dựng của Persona, bạn có thể xác minh người dùng, chống gian lận và đáp ứng các yêu cầu tuân thủ, tất cả thông qua các luồng danh tính được thiết kế riêng cho sản phẩm và nhu cầu rủi ro của bạn.

28:35

You may have already seen Persona in action if you verified your LinkedIn profile or signed up for an Etsy account.

Có thể bạn đã từng thấy Persona hoạt động nếu bạn đã xác minh hồ sơ LinkedIn của mình hoặc đăng ký một tài khoản Etsy.

28:43

It powers identity for the internet's most trusted platforms, and now it can power yours, too.

Nó cung cấp năng lực danh tính cho những nền tảng đáng tin cậy nhất trên internet, và giờ đây nó cũng có thể làm điều đó cho nền tảng của bạn.

28:49

Visit withpersona.com/howi to learn more.

Truy cập withpersona.com/howi để tìm hiểu thêm.

28:51

you're replacing these sort of peace meal, but if you wanted to stamp out a bunch of different versions of this completely, you're working with

Bạn đang thay thế kiểu từng phần một như thế này, nhưng nếu bạn muốn xóa sổ hoàn toàn một loạt các phiên bản khác nhau của thứ này, thì bạn đang làm việc với

29:02

just the data file, right?

Chỉ mỗi tệp dữ liệu thôi, đúng không?

29:04

- Yeah.

- Ừ.

29:04

So, we can actually just go back into - Claude.

Vậy, thực ra chúng ta chỉ cần quay lại - Claude.

29:08

- And now we can just say something like now generate an itinerary for the same travelers going to Thailand.

- Và giờ chúng ta chỉ cần nói đại loại như: giờ hãy tạo một lịch trình cho cùng những du khách đó đi Thái Lan.

29:15

- Yep.

- Đúng vậy.

29:16

- So, I'll get that.

- Vậy, tôi sẽ lấy nó.

29:18

This um chat already has all the context.

Cuộc trò chuyện um này đã có sẵn toàn bộ ngữ cảnh.

29:20

It knows what the schema is.

Nó biết schema là gì.

29:23

It's going to go back out to Unsplash to grab all those photos and it's going to generate a new itinerary.

Nó sẽ quay lại Unsplash để lấy tất cả những bức ảnh đó và nó sẽ tạo ra một lịch trình mới.

29:30

Same people, different trip.

Cùng những người đó, chuyến đi khác.

29:32

And then once we have that JSON file, we can actually take that and apply it directly to um the prototype.

Và rồi khi đã có tệp JSON đó, thực ra chúng ta có thể lấy nó và áp dụng trực tiếp vào um nguyên mẫu.

29:39

It just I was I was just thinking about again going back to when we had to like walk uphill both ways in Photoshop for our designs like the speed

Tôi chỉ là tôi chỉ đang nghĩ lại về việc quay lại thời mà chúng ta phải kiểu đi bộ lên dốc cả hai chiều trong Photoshop cho các thiết kế của mình, kiểu như tốc độ

29:51

at which you can create versions of your design is really helpful and you know one of the things that I'm thinking about here is great go ahead and localize this in Spanish or go ahead and localize this in another language let me see what that looks like.

Mà bạn có thể tạo ra các phiên bản thiết kế của mình thực sự rất hữu ích và bạn biết đấy, một trong những điều tôi đang nghĩ đến ở đây là tuyệt, cứ tiếp tục và bản địa hóa cái này sang tiếng Tây Ban Nha hoặc cứ tiếp tục và bản địa hóa cái này sang một ngôn ngữ khác, để tôi xem nó trông như thế nào.

30:05

Um, or even when you want to extend the design, going back to, and maybe this just my engineering brain likes this, go back

Um, hoặc thậm chí khi bạn muốn mở rộng thiết kế, quay lại, và có thể đây chỉ là bộ não kỹ sư của tôi thích điều này, quay lại

30:13

to, well, let's update the data model first and then let the design cascade out of the data model as opposed to putting buttons on the front end and then working our way back into the data model, I think is just a really nice primitive on which to standardize your prototyping efforts.

Với, à, hãy cập nhật mô hình dữ liệu trước rồi để thiết kế tuôn ra từ mô hình dữ liệu, thay vì đặt các nút bấm ở giao diện người dùng rồi mới lần ngược trở lại mô hình dữ liệu, tôi nghĩ đó thực sự là một nguyên tắc rất hay để chuẩn hóa các nỗ lực tạo nguyên mẫu của bạn.

30:32

- Absolutely.

- Chắc chắn rồi.

30:32

Um, and then it allows you to be much more flexible in terms of what you're doing and allows you to work on the functionality separate from the data model.

Um, và rồi nó cho phép bạn linh hoạt hơn nhiều về những gì bạn đang làm và cho phép bạn làm việc trên phần chức năng tách biệt với mô hình dữ liệu.

30:40

So, for example, here, let's say I wanted to add a feature where, you know, I want to be able to see blank cards if people have time in between activities.

Ví dụ, ở đây, giả sử tôi muốn thêm một tính năng mà, bạn biết đấy, tôi muốn có thể thấy các thẻ trống nếu mọi người có thời gian giữa các hoạt động.

30:48

So, we can kind of see where the free time is in the day.

Vậy chúng ta có thể phần nào thấy được thời gian rảnh trong ngày ở đâu.

30:52

It'll go in

Nó sẽ đi vào

30:53

and it'll implement this functionality using that data set.

Và nó sẽ triển khai chức năng này bằng cách sử dụng tập dữ liệu đó.

30:56

So if we want to put a new data set in here or change anything, the functionality is totally dynamic rather than baked into the prototype, which often is.

Vậy nếu chúng ta muốn đưa một tập dữ liệu mới vào đây hoặc thay đổi bất cứ thứ gì, chức năng này hoàn toàn động thay vì bị gắn cứng vào nguyên mẫu, điều thường xảy ra.

31:06

- Awesome.

- Tuyệt vời.

31:06

I really like this.

Tôi thực sự thích điều này.

31:08

And you know, again, I we're looking at the data modeling, the design of things, but I'd be remiss not to mention how helpful it is to have the content researcher, especially on a consumer experience, of what hotel should I put in, what attractions should I put in, what do they actually look like?

Và bạn biết đấy, một lần nữa, tôi, chúng ta đang nhìn vào việc mô hình hóa dữ liệu, thiết kế mọi thứ, nhưng tôi sẽ là người thiếu sót nếu không nhắc đến việc có nhà nghiên cứu nội dung hữu ích đến nhường nào, đặc biệt là trong một trải nghiệm dành cho người tiêu dùng, về việc nên đưa khách sạn nào vào, nên đưa những điểm tham quan nào vào, chúng thực sự trông như thế nào?

31:26

And maybe your designer's been to Paris, maybe

Và có thể nhà thiết kế của bạn đã từng đến Paris, có thể

31:29

they have not.

Họ vẫn chưa.

31:30

Um, and you certainly don't want them spending time googling like the top, you know, hotels in Paris for people in their 20s and 30s.

Ừm, và bạn chắc chắn không muốn họ dành thời gian để google những thứ như là, bạn biết đấy, những khách sạn hàng đầu ở Paris cho những người ở độ tuổi 20 và 30.

31:38

This does, in addition to doing the scaffolding, it actually does the right research on the content, what to put in here, and feels pretty realistic.

Điều này, ngoài việc tạo dựng khung sườn, nó thực sự thực hiện việc nghiên cứu đúng đắn về nội dung, những gì cần đưa vào đây, và cảm giác khá thực tế.

31:45

- And you might actually have two different itineraries.

- Và bạn thực sự có thể có hai lịch trình khác nhau.

31:47

One for, you know, someone old who's older who's going to Paris for their third or fourth time, someone who's younger who's going to Paris for their first time.

Một cho, bạn biết đấy, một người lớn tuổi hơn đang đến Paris lần thứ ba hoặc thứ tư, một người trẻ hơn đang đến Paris lần đầu tiên.

31:54

And then you could test this feature with itineraries that really make sense for the user who's using uh the tool.

Và sau đó bạn có thể kiểm tra tính năng này với những lịch trình thực sự phù hợp với người dùng đang sử dụng ừm công cụ này.

32:00

So now we have the free time cards added in.

Vậy bây giờ chúng ta đã thêm vào các thẻ thời gian rảnh.

32:03

We've got four hours, four and a half hours between um checking into our hotel and our dinner.

Chúng ta có bốn giờ, bốn tiếng rưỡi giữa ừm việc nhận phòng khách sạn và bữa tối của chúng ta.

32:08

We can look at day two and see that we've got uh a couple of other time blocks in here.

Chúng ta có thể xem ngày thứ hai và thấy rằng chúng ta có ừm một vài khung thời gian khác ở đây.

32:15

So now um Claude is completely done generating our Thailand itinerary.

Vậy bây giờ ừm Claude đã hoàn toàn tạo xong lịch trình Thái Lan của chúng ta.

32:18

And so we can actually just swap out the itinerary.

Và vì vậy chúng ta thực sự có thể chỉ cần hoán đổi lịch trình.

32:22

If we go into the code, um, we can see, okay, we've got, uh, the data here.

Nếu chúng ta vào phần mã, ừm, chúng ta có thể thấy, được rồi, chúng ta có, ừm, dữ liệu ở đây.

32:27

Let

Hãy để

32:28

me, um, copy that over.

Tôi, ừm, sao chép nó qua.

32:30

And then I can just replace this and then reload.

Và sau đó tôi có thể chỉ cần thay thế cái này và sau đó tải lại.

32:36

- And now we have a Thailand trip.

- Và bây giờ chúng ta có một chuyến đi Thái Lan.

32:38

- That was thrilling to watch.

- Thật là ly kỳ khi xem.

32:41

- All super easy.

- Tất cả đều siêu dễ dàng.

32:43

- And the those free time blocks stayed.

- Và những khung thời gian rảnh đó vẫn giữ nguyên.

32:46

We have great photos here.

Chúng ta có những bức ảnh tuyệt đẹp ở đây.

32:50

Sophia and Emma.

Sophia và Emma.

32:50

I bet he's named Marcus, though, because we made that edit in a different tool.

Tôi cá là anh ấy tên là Marcus, mặc dù vậy, bởi vì chúng ta đã thực hiện chỉnh sửa đó trong một công cụ khác.

32:54

So, - I think so.

Vậy, - Tôi nghĩ vậy.

32:55

Yeah, if we were Yeah, we look we over wrote that, but that's easy enough to change.

Đúng, nếu chúng ta Đúng, chúng ta xem chúng ta đã ghi đè lên cái đó, nhưng điều đó đủ dễ để thay đổi.

32:59

- Yeah, that's easy to change.

- Đúng, điều đó dễ thay đổi.

33:00

- We can go back here uh and update it.

- Chúng ta có thể quay lại đây ừm và cập nhật nó.

33:03

- This is awesome.

- Điều này thật tuyệt vời.

33:04

Okay, so to recap for folks, instead of just prompting into your prototyping tool, you can use your favorite general LLM tool, in this instance, claude, to actually generate a JSON schema of the data that you want to represent in your experience.

Được rồi, vậy để tóm tắt cho mọi người, thay vì chỉ nhập lệnh vào công cụ tạo nguyên mẫu của bạn, bạn có thể sử dụng công cụ LLM đa năng yêu thích của mình, trong trường hợp này là claude, để thực sự tạo ra một lược đồ JSON của dữ liệu mà bạn muốn thể hiện trong trải nghiệm của mình.

33:20

Go into your prompting tool, your prototyping tool, say, generate a user experience based on this data.

Đi vào công cụ nhập lệnh của bạn, công cụ tạo nguyên mẫu của bạn, nói rằng, hãy tạo một trải nghiệm người dùng dựa trên dữ liệu này.

33:27

Paste the data in.

Dán dữ liệu vào.

33:29

Um, then use that data schema as the basis for iterations and updates and then even swap out that data schema with entirely new content and watch how your experience um, you know, adapts to new content or show that to different user segments or just really impress your boss.

Ừm, sau đó sử dụng lược đồ dữ liệu đó làm cơ sở cho các lần lặp và cập nhật và thậm chí hoán đổi lược đồ dữ liệu đó bằng nội dung hoàn toàn mới và xem cách trải nghiệm của bạn ừm, bạn biết đấy, thích nghi với nội dung mới hoặc cho những nhóm người dùng khác nhau xem nó hoặc chỉ thực sự gây ấn tượng với sếp của bạn.

33:47

So, - yeah, absolutely.

Vậy, - đúng, hoàn toàn đúng.

33:49

- You've completely changed.

- Bạn đã hoàn toàn thay đổi.

33:50

I think this is going to be just as popular as uh, Ryan Carson teaches Claire how to appropriately vibe code.

Tôi nghĩ điều này sẽ phổ biến không kém gì ừm, Ryan Carson dạy Claire cách vibe code cho đúng cách.

33:56

This will be you teaching me how to actually bring some data and structure to my Vibe designing and prototyping.

Đây sẽ là bạn dạy tôi cách thực sự mang một chút dữ liệu và cấu trúc vào việc thiết kế và tạo nguyên mẫu theo phong cách Vibe của tôi.

34:02

This is genius.

Điều này thật thiên tài.

34:03

I'm really excited.

Tôi thực sự hào hứng.

34:03

I know you're working on a blog post.

Tôi biết bạn đang viết một bài blog.

34:06

Um, if it's out, we'll we'll link to it.

Ừm, nếu nó đã ra mắt, chúng ta sẽ liên kết đến nó.

34:08

But

Nhưng

34:09

this is this is great.

Điều này thật tuyệt vời.

34:10

And again, one of the things I want to call out, I am just a really lucky B2B enterprise girl.

Và một lần nữa, một trong những điều tôi muốn nêu ra, tôi chỉ là một cô gái doanh nghiệp B2B thực sự may mắn.

34:17

We just work with like form fields and buttons.

Chúng ta chỉ làm việc với kiểu các trường biểu mẫu và nút bấm.

34:20

Like the fanciest I get is like my button has a gradient in it.

Kiểu như thứ xa xỉ nhất mà tôi có chỉ là nút của tôi có một gradient trong đó.

34:25

Um, but you with your consumer product background get to work a lot with media.

Ừm, nhưng bạn với nền tảng sản phẩm tiêu dùng của mình được làm việc rất nhiều với phương tiện truyền thông.

34:30

And one of the things that we're looking at here is the media aspect of it.

Và một trong những điều chúng ta đang xem xét ở đây là khía cạnh phương tiện truyền thông của nó.

34:35

The photos really do make the experience.

Những bức ảnh thực sự tạo nên trải nghiệm.

34:38

- And so Absolutely.

- Và vì vậy Hoàn toàn đúng.

34:40

- Yeah.

- Đúng.

34:40

We use the Unsplash MCP to get these real kind of like free stock images here into your prototypes.

Chúng ta sử dụng Unsplash MCP để lấy những hình ảnh kho miễn phí thực sự kiểu như thế này vào nguyên mẫu của bạn.

34:46

But I know you've also been working on generating great photos yourself.

Nhưng tôi biết bạn cũng đang nghiên cứu cách tự tạo ra những bức ảnh tuyệt đẹp.

34:50

So, you want to show us a little bit about how to use midjourney again, unlike how Claire does it, which is just like float in the midjourney model till something cool comes out with a little bit more

Vậy, bạn muốn chỉ cho chúng tôi một chút về cách sử dụng midjourney một lần nữa, không giống như cách Claire làm, kiểu chỉ thả trôi trong mô hình midjourney cho đến khi có gì đó thú vị xuất hiện với cấu trúc

35:02

structure than that.

nhiều hơn thế.

35:04

- Yeah, let's do it.

- Ừ, làm thôi.

35:05

Um, so I was playing around with midjourney a lot trying to get um mock data for a project I was working on.

Ừm, tôi đã mày mò với midjourney rất nhiều để cố lấy dữ liệu giả cho một dự án tôi đang làm.

35:12

Um, and I was working with a designer named Finn Sturdy, uh, who has done just a brilliant job of kind of figuring out how to get stellar results out of MidJourney that feel really curated and feel like a creator director has, um, helped to design them.

Ừm, và tôi đang làm việc với một nhà thiết kế tên là Finn Sturdy, ừ, người đã làm rất xuất sắc trong việc tìm ra cách đạt được kết quả tuyệt vời từ MidJourney mà cảm giác rất được chọn lọc và như thể một giám đốc sáng tạo đã giúp thiết kế chúng.

35:27

And as

Và khi

35:28

we looked at like how he was prompting things, we discovered a few things about how you can use really specific wording within your prompts to elevate the images.

chúng tôi xem cách anh ấy đặt prompt, chúng tôi phát hiện ra vài điều về cách bạn có thể dùng từ ngữ thật cụ thể trong prompt để nâng tầm hình ảnh.

35:36

Uh, so let's just start out with like a very simple prompt.

Ừ, vậy hãy bắt đầu với một prompt rất đơn giản.

35:40

And I think what's great about these tools is even if you're not very descriptive, you're still going to get pretty good results.

Và tôi nghĩ điều tuyệt vời ở những công cụ này là dù bạn không mô tả chi tiết lắm, bạn vẫn sẽ nhận được kết quả khá tốt.

35:47

I mean, you could see the

Ý tôi là, bạn có thể thấy

35:49

content on MidJourney is already beautiful no matter what you're looking at.

nội dung trên MidJourney vốn đã đẹp bất kể bạn đang xem gì.

35:51

- Yeah.

- Ừ.

35:52

- But let's say we want to just have a stock image of an office chair.

- Nhưng giả sử chúng ta chỉ muốn có một ảnh stock về một chiếc ghế văn phòng.

35:56

- You might just type in office chair.

- Bạn có thể chỉ gõ "office chair".

35:58

I know you're probably going to type in more than that.

Tôi biết bạn có thể sẽ gõ nhiều hơn thế.

36:01

Uh but let's see what it generates.

Ừ nhưng hãy xem nó tạo ra gì.

36:03

So, it's going to go through.

Vậy, nó sẽ chạy qua.

36:05

It's going to look at references.

Nó sẽ xem các tham chiếu.

36:07

These are still pretty nice office chairs.

Đây vẫn là những chiếc ghế văn phòng khá đẹp.

36:09

Um the photo is nice.

Ừm bức ảnh đẹp.

36:11

Mhm.

Ừm.

36:12

- But is it really usable?

- Nhưng liệu nó có thực sự dùng được không?

36:13

Like is it the sort of thing that you would drop into a catalog or something like that?

Kiểu như liệu nó có phải là thứ bạn sẽ đưa vào một catalog hay đại loại thế không?

36:18

It probably isn't there - yet.

Có lẽ vẫn chưa đạt -.

36:20

- And the way that we can get to a much better end result is to think about three things.

- Và cách chúng ta có thể đạt được kết quả cuối cùng tốt hơn nhiều là nghĩ về ba điều.

36:26

The subject, the setting, and the style.

Chủ thể, bối cảnh và phong cách.

36:29

So I'll use a new prompt.

Vậy tôi sẽ dùng một prompt mới.

36:31

This is um this will actually generate much better results.

Đây là ừm cái này thực ra sẽ tạo ra kết quả tốt hơn nhiều.

36:34

We're very clear about the subject that we want, which is an empty, stylish office chair.

Chúng ta rất rõ ràng về chủ thể mình muốn, đó là một chiếc ghế văn phòng trống, phong cách.

36:39

And then really clear about the setting.

Và rồi thật rõ ràng về bối cảnh.

36:41

And the setting includes both the both the placement in the room and the lighting.

Và bối cảnh bao gồm cả vị trí trong phòng lẫn ánh sáng.

36:47

Um, lighting is a really key part of setting that photographers think a lot about.

Ừm, ánh sáng là một phần rất quan trọng của bối cảnh mà các nhiếp ảnh gia nghĩ rất nhiều.

36:51

And if you talk about the lighting in the prompt, you're going to get much better results.

Và nếu bạn nói về ánh sáng trong prompt, bạn sẽ nhận được kết quả tốt hơn nhiều.

36:56

And then the last thing we want is a particular style.

Và điều cuối cùng chúng ta muốn là một phong cách cụ thể.

36:59

Um, and there's a couple of things that can help with defining style.

Ừm, và có vài điều có thể giúp xác định phong cách.

37:03

the sort of thing that a lot of people do is they try to describe it.

Kiểu điều mà nhiều người làm là họ cố mô tả nó.

37:08

Um, but that's generally not how photos are tagged.

Ừm, nhưng đó thường không phải là cách ảnh được gắn thẻ.

37:11

Um, and so the idea here is to think about, well, how would a photographer actually describe a particular photo?

Ừm, và vậy ý tưởng ở đây là nghĩ xem, à, một nhiếp ảnh gia thực sự sẽ mô tả một bức ảnh cụ thể như thế nào?

37:18

Um, and they might use cultural references or location references.

Ừm, và họ có thể dùng các tham chiếu văn hóa hoặc tham chiếu địa điểm.

37:21

And then often times they'll use camera metadata or other information about the shoot.

Và rồi thường thì họ sẽ dùng metadata máy ảnh hoặc thông tin khác về buổi chụp.

37:26

And so in this particular case, we've added in uh a

Và vậy trong trường hợp cụ thể này, chúng tôi đã thêm ừ một

37:30

keyword for the film stock that we want to emulate, Fuji color C200, which is a very warm uh film stock that generates um really beautiful kind of like golden hour type of results.

từ khóa cho loại phim mà chúng ta muốn mô phỏng, Fuji color C200, một loại phim rất ấm ừ tạo ra ừ những kết quả kiểu giờ vàng thực sự đẹp.

37:42

So I've started that generation and now we're going to get something much more usable than the initial prompt.

Vậy tôi đã bắt đầu quá trình tạo đó và giờ chúng ta sẽ nhận được thứ dùng được hơn nhiều so với prompt ban đầu.

37:49

- Yeah.

- Ừ.

37:49

And as somebody who was a early midjourney user, I think midjourney is like the gateway drug to consumer AI.

Và là một người dùng midjourney từ sớm, tôi nghĩ midjourney giống như cánh cửa dẫn vào AI tiêu dùng.

37:55

If you have like a parent that is not yet bought into AI or does not understand what it can do, - get them in Bid Journey.

Nếu bạn có kiểu một phụ huynh chưa mua vào AI hoặc không hiểu nó có thể làm gì, - hãy đưa họ vào Bid Journey.

38:03

You're going to get some weird Facebook posts, but they're going they're going to be unlocked on something really special.

Bạn sẽ nhận được vài bài đăng Facebook kỳ lạ, nhưng họ sẽ được mở khóa với một điều gì đó thực sự đặc biệt.

38:10

But what I would say is I'm

Nhưng điều tôi muốn nói là tôi

38:12

shocked at how fast it's gotten.

Sốc vì nó tiến bộ nhanh đến vậy.

38:14

It used to be so tediously slow and it's fast now.

Trước đây nó chậm một cách tẻ nhạt và giờ thì nhanh rồi.

38:18

Okay, we got a pretty I mean I want that to be my office.

Được rồi, chúng ta có một cái khá đẹp, ý tôi là tôi muốn đó làm văn phòng của mình.

38:23

Who cares about the chair?

Ai quan tâm cái ghế chứ?

38:25

- So beautiful.

- Đẹp quá.

38:25

We've got the Italian kind of cultural cues.

Chúng ta có kiểu tín hiệu văn hóa Ý.

38:28

We've got the beautiful lighting.

Chúng ta có ánh sáng đẹp.

38:29

It's a great chair.

Đó là một chiếc ghế tuyệt vời.

38:31

This is definitely usable photo.

Đây chắc chắn là một bức ảnh dùng được.

38:32

We've also, you know, I think one of the things Mid Journey excels at is uh giving you these different variations.

Chúng ta cũng có, bạn biết đấy, tôi nghĩ một trong những thứ Mid Journey làm xuất sắc là mang đến cho bạn những biến thể khác nhau này.

38:37

So, here's another one.

Vậy, đây là một cái khác.

38:38

Another one.

Một cái khác.

38:39

Another one.

Một cái khác nữa.

38:39

All really beautiful and very usable if that's something that you're looking for.

Tất cả đều thực sự đẹp và rất dùng được nếu đó là thứ bạn đang tìm kiếm.

38:44

And what was key here is thinking about the prompt in terms of how a photographer might describe things rather than uh telling the AI what you want.

Và điều mấu chốt ở đây là nghĩ về câu lệnh theo cách mà một nhiếp ảnh gia có thể mô tả mọi thứ, thay vì bảo AI bạn muốn gì.

38:55

So for example um you know we could change the setting and a photographer is probably not going to say I want really soft lighting.

Ví dụ, bạn biết đấy, chúng ta có thể thay đổi bối cảnh và một nhiếp ảnh gia có lẽ sẽ không nói tôi muốn ánh sáng thật dịu.

39:05

Instead

Thay vào đó

39:06

they're going to describe the setting which is an autumn raining morning.

Họ sẽ mô tả bối cảnh, đó là một buổi sáng mùa thu mưa.

39:10

So, we're going to take this exact same scene and move it into um a different lighting setting, which will change the mood quite a bit.

Vậy, chúng ta sẽ lấy đúng cảnh này và chuyển nó sang một bối cảnh ánh sáng khác, điều này sẽ thay đổi tâm trạng khá nhiều.

39:19

- And as one of the four people in technology that have a liberal arts degree, I have to call out, I do think this moment where we're using natural language to generate assets across the board, especially media assets, art literacy is really important.

- Và là một trong bốn người trong ngành công nghệ có bằng nghệ thuật tự do, tôi phải lên tiếng, tôi thực sự nghĩ khoảnh khắc này khi chúng ta dùng ngôn ngữ tự nhiên để tạo ra tài nguyên trên mọi lĩnh vực, đặc biệt là tài nguyên truyền thông, thì hiểu biết về nghệ thuật là thực sự quan trọng.

39:37

The ability to describe design is really important.

Khả năng mô tả thiết kế là thực sự quan trọng.

39:40

I don't think people spend enough time articulating what taste

Tôi không nghĩ mọi người dành đủ thời gian để diễn đạt thế nào là gu thẩm mỹ

39:45

means, articulating what elegance means, what quality, what style means.

Diễn đạt thế nào là thanh lịch, thế nào là chất lượng, thế nào là phong cách.

39:49

And even going through this practice of understanding reference art styles, reference, you know, devices like digital cameras or film, um, locations.

Và ngay cả việc thực hành tìm hiểu các phong cách nghệ thuật tham chiếu, tham chiếu, bạn biết đấy, các thiết bị như máy ảnh kỹ thuật số hay phim, địa điểm.

40:00

I think like language is now such a foundation for technology that if you're not investing in your linguistic skills, um you're going to miss out on your ability to create these like high quality assets, at least at this point.

Tôi nghĩ ngôn ngữ giờ đây là nền tảng cho công nghệ đến mức nếu bạn không đầu tư vào kỹ năng ngôn ngữ của mình, bạn sẽ bỏ lỡ khả năng tạo ra những tài nguyên chất lượng cao như thế này, ít nhất là ở thời điểm này.

40:14

- I totally agree.

- Tôi hoàn toàn đồng ý.

40:15

And I think the two, you know, fundamental inputs into creating something are taste and craft.

Và tôi nghĩ hai yếu tố đầu vào nền tảng để tạo ra một thứ gì đó là gu thẩm mỹ và tay nghề.

40:20

And so taste is the ability to know what's good or what's what you want.

Vậy gu thẩm mỹ là khả năng biết cái gì tốt hoặc cái gì là thứ bạn muốn.

40:23

Craft is the ability to actually achieve that vision.

Tay nghề là khả năng thực sự đạt được tầm nhìn đó.

40:25

And with AI, it's completely 10xed everyone in terms of the craft.

Và với AI, nó đã tăng gấp mười lần tay nghề của mọi người.

40:29

Anyone now can create photos or music or other things, but the taste is really important.

Giờ ai cũng có thể tạo ảnh hay nhạc hay những thứ khác, nhưng gu thẩm mỹ thực sự quan trọng.

40:35

How do we take that incredible power um and use it to create something that meets the needs that we have whether creatively or professionally?

Làm thế nào chúng ta lấy sức mạnh đáng kinh ngạc đó và dùng nó để tạo ra thứ đáp ứng nhu cầu chúng ta có, dù là sáng tạo hay chuyên môn?

40:43

- Yeah.

- Đúng vậy.

40:43

And if you don't feel like you have the natural skills to look at a photo like this and say, "What makes a photo like this make me feel this way or look this way?" hack is take this photo, drop it in like a clot or a chat GPT and like have it describe it back to you in language and it can give you it can kind of be a train an exercise ground for giving you language into these prompts.

Và nếu bạn cảm thấy mình không có kỹ năng tự nhiên để nhìn một bức ảnh như thế này và nói, "Điều gì khiến một bức ảnh như thế này làm tôi cảm thấy thế này hoặc trông thế này?" thì mẹo là lấy bức ảnh này, thả nó vào một cái như clot hay chat GPT và để nó mô tả lại cho bạn bằng ngôn ngữ và nó có thể cho bạn, nó có thể là một sân tập luyện để cung cấp cho bạn ngôn ngữ cho những câu lệnh này.

41:06

So I think people need to put a little effort into um training themselves how to how to write good prompts and kind of backwards engineering out of things that they like how they might describe them better.

Vậy tôi nghĩ mọi người cần bỏ chút công sức để tự rèn luyện cách viết câu lệnh tốt và kiểu như dịch ngược từ những thứ họ thích để xem họ có thể mô tả chúng tốt hơn thế nào.

41:18

And as you develop that understanding, you'll also develop a vocabulary around it, which I think is incredibly powerful for prompting.

Và khi bạn phát triển sự hiểu biết đó, bạn cũng sẽ phát triển vốn từ vựng xung quanh nó, điều mà tôi nghĩ cực kỳ mạnh mẽ cho việc ra câu lệnh.

41:26

- Yep.

- Đúng.

41:26

Great.

Tuyệt.

41:27

So, we have a beautiful tray.

Vậy, chúng ta có một cái khay đẹp.

41:29

It's a trestle desk.

Đó là một bàn giấy kiểu trestle.

41:31

- Got a beautiful chair.

- Có một chiếc ghế đẹp.

41:31

- It is an autumn rainy morning.

- Đó là một buổi sáng mùa thu mưa.

41:33

- Another one.

- Một cái khác.

41:33

You've got the raindrops.

Bạn có những giọt mưa.

41:35

You've got uh Milan in the background.

Bạn có Milan ở phía sau.

41:38

- Y - another one.

- Y - một cái khác.

41:39

Another one.

Một cái khác nữa.

41:40

Um so, very quickly, we've gone from this kind of beautiful morning light to this kind of softer light.

Ừm, vậy rất nhanh, chúng ta đã đi từ kiểu ánh sáng buổi sáng đẹp này sang kiểu ánh sáng dịu hơn này.

41:46

not by describing the light itself, but by shifting the setting and having the LLM kind of figure out what is the appropriate lighting for that setting.

Không phải bằng cách mô tả bản thân ánh sáng, mà bằng cách thay đổi bối cảnh và để LLM kiểu như tìm ra đâu là ánh sáng phù hợp cho bối cảnh đó.

41:56

- Now, I have to ask a question.

- Giờ, tôi phải hỏi một câu.

41:59

Is this photo and this prompt a reflection of being a parent that works at home and just imagining what it would be like to have a completely empty clear desk looking out at Milan in a stylish probably very expensive easy to ruin design within reach here.

Bức ảnh này và câu lệnh này có phải là sự phản ánh của việc làm cha mẹ mà làm việc tại nhà và chỉ tưởng tượng cảm giác có một chiếc bàn hoàn toàn trống sạch nhìn ra Milan trong một thiết kế kiểu cách, chắc là rất đắt và dễ hỏng trong tầm tay không?

42:19

- That would be amazing.

- Điều đó sẽ thật tuyệt vời.

42:20

One could dream if only you could see my desk right now.

Người ta có thể mơ ước nếu chỉ có thể nhìn thấy bàn làm việc của tôi lúc này.

42:23

It's tiny and filled with, you know, battery and stream deck and all sorts of stuff.

Nó nhỏ xíu và đầy ắp, bạn biết đấy, pin và stream deck cùng đủ thứ linh tinh.

42:29

- Exactly.

- Chính xác.

42:29

So, again, you can use Midjourney for commerce and for escapism here.

Vậy, một lần nữa, bạn có thể dùng Midjourney cho thương mại và cho việc thoát ly thực tại ở đây.

42:34

- 100%.

42:34

Yes.

Đúng vậy.

42:34

And then if you rather be in New York than Milan, - you know, here we've just added uh New York to the photo and said it's a modern glass American architect's office.

Và sau đó nếu bạn muốn ở New York hơn là Milan, - bạn biết đấy, ở đây chúng tôi vừa thêm uh New York vào bức ảnh và nói rằng đó là văn phòng kiến trúc sư người Mỹ bằng kính hiện đại.

42:45

And what's interesting, I think a lot of times people think a lot about the foreground in their photos, but not what the background is.

Và điều thú vị là, tôi nghĩ nhiều khi người ta nghĩ nhiều về tiền cảnh trong ảnh của họ, nhưng không nghĩ về hậu cảnh là gì.

42:53

And the background is just as important to providing a sense

Và hậu cảnh cũng quan trọng không kém trong việc tạo cảm giác

42:57

of place.

Về địa điểm.

42:57

And now, okay, we - go ahead.

Và bây giờ, được rồi, chúng ta - tiếp tục đi.

42:59

Yeah.

Vâng.

43:00

- So, remind me.

- Vậy, nhắc tôi nhớ lại.

43:01

So, remind me again.

Vậy, nhắc tôi nhớ lại lần nữa.

43:03

We need subject, we need location, we need light, and just pick film or a camera as your cheat code.

Chúng ta cần chủ thể, cần địa điểm, cần ánh sáng, và chỉ cần chọn phim hoặc máy ảnh làm mã gian lận của bạn.

43:11

- Yeah.

- Vâng.

43:11

So, subject, what do we want?

Vậy, chủ thể, chúng ta muốn gì?

43:14

Setting, where is it?

Bối cảnh, nó ở đâu?

43:15

um which includes the lighting and then style.

Um bao gồm cả ánh sáng và sau đó là phong cách.

43:18

Um how do we want it to look?

Um chúng ta muốn nó trông như thế nào?

43:21

- And you and I were hypothesizing before the show that the reason why film or camera could be a cheat code here is we suspect that these models are trained with a set of metadata that includes that information.

- Và bạn với tôi đã giả thuyết trước chương trình rằng lý do phim hoặc máy ảnh có thể là mã gian lận ở đây là chúng tôi nghi ngờ rằng các mô hình này được huấn luyện với một tập siêu dữ liệu bao gồm thông tin đó.

43:34

And so when you narrow in on that data set, you get a more um refined source of content that's that's generating these images.

Và vì vậy khi bạn thu hẹp vào tập dữ liệu đó, bạn nhận được một nguồn nội dung tinh tế hơn um đang tạo ra những hình ảnh này.

43:43

- Yeah, absolutely.

- Vâng, hoàn toàn đúng.

43:44

And like let's show an example of that.

Và hãy để chúng tôi cho thấy một ví dụ về điều đó.

43:46

So film stock is often metadata that is associated with a photo.

Vậy kho phim thường là siêu dữ liệu được liên kết với một bức ảnh.

43:50

And so here I've changed from the Fujif film stock to Kodak Trix, which is a really beautiful - black and white stock that um - is very contrasty and has a lot of grain.

Và vì vậy ở đây tôi đã thay đổi từ kho phim Fujif sang Kodak Trix, một kho - đen trắng thực sự đẹp mà um - rất tương phản và có nhiều hạt.

44:02

So rather than telling the LM, I want grain, which can often overdo it,

Vậy thay vì bảo LM rằng tôi muốn hạt, điều thường có thể làm quá đà,

44:07

or I want contrast, we're saying we want it to look like Kodak Trix.

Hoặc tôi muốn độ tương phản, chúng tôi đang nói rằng chúng tôi muốn nó trông giống Kodak Trix.

44:12

Oh, it is really beautiful.

Ồ, nó thực sự đẹp.

44:14

- And you can kind of get a sense of it.

- Và bạn có thể phần nào cảm nhận được điều đó.

44:16

It's not quite, you know, just this just creating something black and white.

Nó không hẳn, bạn biết đấy, chỉ là tạo ra một thứ đen trắng.

44:19

It's a little bit more than that.

Nó hơn thế một chút.

44:21

A little bit more contrast.

Thêm một chút độ tương phản.

44:22

Um, a little bit more character to it.

Um, thêm một chút cá tính cho nó.

44:25

- Yeah.

- Vâng.

44:25

A little bit more texture to it.

Thêm một chút kết cấu cho nó.

44:27

- And I think what's interesting here is there's a lot of meaning that comes with the film stocks.

- Và tôi nghĩ điều thú vị ở đây là có rất nhiều ý nghĩa đi kèm với các kho phim.

44:32

So, not only are we getting a different style, we're also getting interesting compositions.

Vậy, không chỉ chúng ta có được một phong cách khác, mà còn có được những bố cục thú vị.

44:36

And I think that goes to how these models were trained because, you know, they're trained on data that likely has descriptions or metadata around the images and they're trying to create a

Và tôi nghĩ điều đó liên quan đến cách các mô hình này được huấn luyện bởi vì, bạn biết đấy, chúng được huấn luyện trên dữ liệu có thể có mô tả hoặc siêu dữ liệu xung quanh hình ảnh và chúng cố gắng tạo ra một

44:46

mapping between the language and the image.

Ánh xạ giữa ngôn ngữ và hình ảnh.

44:49

And so when you use photographic language, it looks at the higher quality uh photos in the data set.

Và vì vậy khi bạn sử dụng ngôn ngữ nhiếp ảnh, nó sẽ nhìn vào những bức ảnh chất lượng cao hơn uh trong tập dữ liệu.

44:57

- Well, and you know, there's a lot of and rightfully so anxiety in the arts and the creative professions around some of these tools.

- Vâng, và bạn biết đấy, có rất nhiều và đúng là như vậy lo lắng trong nghệ thuật và các ngành nghề sáng tạo xung quanh một số công cụ này.

45:04

And when I hear you speak about how to get higher quality assets out of here, I think what a head start folks with a creative, with a photography, with an arts background actually have in this kind of world where it still is really anchored in the

Và khi tôi nghe bạn nói về cách để có được tài sản chất lượng cao hơn từ đây, tôi nghĩ những người có nền tảng sáng tạo, nhiếp ảnh, nghệ thuật thực sự có lợi thế khởi đầu như thế nào trong kiểu thế giới này, nơi nó vẫn thực sự neo vào

45:20

technical aspects of the media.

Các khía cạnh kỹ thuật của phương tiện.

45:21

And so if you know photography terms, then you can actually prompt.

Và vì vậy nếu bạn biết các thuật ngữ nhiếp ảnh, thì bạn thực sự có thể gợi ý.

45:25

I've seen a lot of like f-stop, you know, terminology and prompts, all those sorts of things.

Tôi đã thấy rất nhiều như khẩu độ f-stop, bạn biết đấy, thuật ngữ và gợi ý, đủ thứ như vậy.

45:30

you can actually prompt it significantly better than someone off the street who's like, I know how to write code, but I don't understand what Kodak film stocks are out there.

Bạn thực sự có thể gợi ý nó tốt hơn đáng kể so với một người ngoài đường, người kiểu như, tôi biết viết mã, nhưng tôi không hiểu các kho phim Kodak ngoài kia là gì.

45:40

And so, you know, I just

Và vì vậy, bạn biết đấy, tôi chỉ

45:42

I do think for folks in the arts, I hope you can look at some of these opportunities and see where you actually have a leap ahead of folks and bringing something like this with your own creative vision, with your own um photography or art, I think is going to be a really interesting way people build even, you know, more amazing things in the future.

Tôi thực sự nghĩ đối với những người trong nghệ thuật, tôi hy vọng bạn có thể nhìn vào một số cơ hội này và thấy nơi bạn thực sự có bước tiến vượt trội so với người khác và mang một thứ như thế này với tầm nhìn sáng tạo của riêng bạn, với nhiếp ảnh hoặc nghệ thuật của riêng bạn um, tôi nghĩ sẽ là một cách thực sự thú vị để mọi người xây dựng những điều thậm chí còn tuyệt vời hơn trong tương lai.

46:01

So, I think it's it's

Vậy, tôi nghĩ điều đó thật

46:03

awesome and I want to see more people in the arts actually in here.

Tuyệt vời và tôi muốn thấy nhiều người trong lĩnh vực nghệ thuật thực sự ở đây hơn.

46:06

- Absolutely.

- Chắc chắn rồi.

46:06

This lowers the barrier.

Điều này hạ thấp rào cản.

46:07

Um, you know, and there's good things about that and bad things about that.

Ừm, bạn biết đấy, và có những điều tốt và điều xấu về điều đó.

46:10

Yeah.

Đúng.

46:11

- But I think it's better, you know, the more people in the world that feel empowered to create, uh, the better we'll all feel, the better.

- Nhưng tôi nghĩ điều đó tốt hơn, bạn biết đấy, càng nhiều người trên thế giới cảm thấy được trao quyền để sáng tạo, ừm, tất cả chúng ta sẽ cảm thấy tốt hơn, tốt hơn.

46:17

- And not everybody can afford these fancy cameras either.

- Và không phải ai cũng có thể mua được những chiếc máy ảnh xịn này.

46:20

- No.

- Không.

46:21

- You know.

- Bạn biết đấy.

46:22

Um.

Ừm.

46:22

Oh, amazing.

Ồ, tuyệt vời.

46:23

Okay.

Được rồi.

46:24

So, you have a person now that we're generating.

Vậy, bạn có một người bây giờ mà chúng ta đang tạo ra.

46:28

- So, I'm generating a person.

- Vậy, tôi đang tạo ra một người.

46:29

Um, so young man with brown hair uh and eyes at golden hour.

Ừm, một người đàn ông trẻ với tóc nâu ừm và đôi mắt vào giờ vàng.

46:33

And I've added in some of that camera metadata that you were talking about.

Và tôi đã thêm một số siêu dữ liệu máy ảnh mà bạn đã nói đến.

46:38

So Leica, that's like an $8,000 camera, right?

Vậy Leica, đó là một chiếc máy ảnh khoảng 8.000 đô la, phải không?

46:40

So that's not accessible to most people.

Vậy điều đó không dễ tiếp cận với hầu hết mọi người.

46:42

But by mentioning it here, it puts the image generation model into the space that it's learned from around those cameras,

Nhưng bằng cách đề cập đến nó ở đây, nó đưa mô hình tạo hình ảnh vào không gian mà nó đã học được xung quanh những chiếc máy ảnh đó,

46:49

which makes for more beautiful and more aesthetic images.

Điều đó tạo ra những hình ảnh đẹp hơn và thẩm mỹ hơn.

46:52

50mm lens is a very common focal length for portraits.

Ống kính 50mm là một tiêu cự rất phổ biến cho chân dung.

46:55

Uh, f1.2 says, "I want a really blurry background, like an incredibly blurry background.

Ừm, f1.2 nói rằng, "Tôi muốn một hậu cảnh thực sự mờ, giống như một hậu cảnh cực kỳ mờ.

47:00

So, it's kind of ethereally ethereal looking." And then Fujifilm Provia um is a good portrait film stock that people use.

Vậy, nó trông có vẻ thanh thoát một cách thanh thoát." Và sau đó Fujifilm Provia ừm là một loại phim chân dung tốt mà mọi người sử dụng.

47:08

Uh and so here we've got a great uh image that embodies that.

Ừm và vậy ở đây chúng ta có một hình ảnh tuyệt vời ừm thể hiện điều đó.

47:13

Uh and we can go through and see the other ones.

Ừm và chúng ta có thể xem qua và xem những cái khác.

47:16

And all of these have sort of an aesthetic quality that's sometimes hard to get out of AI.

Và tất cả những cái này có một phẩm chất thẩm mỹ mà đôi khi khó có được từ AI.

47:21

They're not they're not in that uncanny valley that we often see with um image images that are generated of people.

Chúng không nằm trong thung lũng kỳ lạ mà chúng ta thường thấy với ừm hình ảnh được tạo ra của con người.

47:27

And I can kind of see show you, you know, if we actually generate an image, but we don't include any of that camera information,

Và tôi có thể phần nào chỉ cho bạn thấy, bạn biết đấy, nếu chúng ta thực sự tạo ra một hình ảnh, nhưng chúng ta không bao gồm bất kỳ thông tin máy ảnh nào,

47:34

sometimes the results are more in that uncanny valley.

Đôi khi kết quả nằm nhiều hơn trong thung lũng kỳ lạ đó.

47:38

- Now, what I do have to call out here is all of these generated images have a quite mournful aesthetic to them.

- Bây giờ, điều tôi phải nêu ra ở đây là tất cả những hình ảnh được tạo ra này có một thẩm mỹ khá buồn thảm.

47:46

There's rain.

Có mưa.

47:46

These men are looking very concerned through these windows.

Những người đàn ông này trông rất lo lắng qua những cửa sổ này.

47:50

And so I'm going to challenge you after we get off the podcast.

Và vậy tôi sẽ thách thức bạn sau khi chúng ta kết thúc podcast.

47:54

I want you to email me a happy young man.

Tôi muốn bạn gửi email cho tôi một người đàn ông trẻ hạnh phúc.

47:58

- Okay.

- Được rồi.

47:59

The bright.

Người tươi sáng.

48:00

- We will do that.

- Chúng tôi sẽ làm điều đó.

48:02

- Okay.

- Được rồi.

48:02

Oh, so you did do a portrait of a young man with brown hair and eyes.

Ồ, vậy bạn đã làm một bức chân dung của một người đàn ông trẻ với tóc nâu và mắt.

48:10

So same original subject prompt without all the location, lighting, film, camera, metadata.

Vậy cùng một lời nhắc chủ đề gốc mà không có tất cả vị trí, ánh sáng, phim, máy ảnh, siêu dữ liệu.

48:15

and we got like sketches.

Và chúng ta có được như những bản phác thảo.

48:18

- Yeah, we got sketches and that's fine because we didn't tell the image generation model that we wanted a photo.

- Đúng, chúng ta có được những bản phác thảo và điều đó ổn vì chúng ta đã không nói với mô hình tạo hình ảnh rằng chúng ta muốn một bức ảnh.

48:23

Um, one of them is a photo, but you could see this photo kind of has that uncanny look to it.

Ừm, một trong số chúng là một bức ảnh, nhưng bạn có thể thấy bức ảnh này có vẻ ngoài kỳ lạ đó.

48:29

It's a little bit - too perfect.

Nó hơi - quá hoàn hảo.

48:31

Um, and that's because it's trying to use the average of all of this training data - rather than these photos which are saying, "Okay, I want to actually be in the um realm of training data around high-end photography." Okay, you have given us such a great way

Ừm, và đó là vì nó đang cố gắng sử dụng trung bình của tất cả dữ liệu huấn luyện này - thay vì những bức ảnh này đang nói rằng, "Được rồi, tôi muốn thực sự ở trong lĩnh vực ừm dữ liệu huấn luyện xung quanh nhiếp ảnh cao cấp." Được rồi, bạn đã cho chúng tôi một cách tuyệt vời như vậy

48:46

to structure our prompts.

Để cấu trúc lời nhắc của chúng ta.

48:47

I have given everybody homework to study the arts um to make your yourself better at these AI tools.

Tôi đã giao bài tập về nhà cho mọi người để nghiên cứu nghệ thuật ừm để làm cho bản thân bạn tốt hơn với những công cụ AI này.

48:55

Let's do a couple lightning round questions and get back get you back to your very uh farre work of generating JSON to do AI prototypes to AI midjourney photography prompting.

Hãy làm một vài câu hỏi nhanh và đưa bạn trở lại công việc rất ừm xa xôi của bạn là tạo JSON để làm nguyên mẫu AI đến gợi ý nhiếp ảnh AI midjourney.

49:09

So um you know as I said enterprise girl B2B square boxes and forms what I love about

Vậy ừm bạn biết đấy như tôi đã nói cô gái doanh nghiệp B2B hộp vuông và biểu mẫu điều tôi yêu thích về

49:17

What you're showing us is there is a lot of work in consumer that can be really accelerated by AI.

Điều bạn đang cho chúng tôi thấy là có rất nhiều công việc trong lĩnh vực tiêu dùng có thể được AI tăng tốc đáng kể.

49:23

Sort of two questions on this point.

Có hai câu hỏi về điểm này.

49:25

One is, what do you think AI PMs and product teams in consumer products really need?

Một là, bạn nghĩ các PM AI và đội ngũ sản phẩm trong sản phẩm tiêu dùng thực sự cần gì?

49:30

How are the skills that they need to develop different than maybe ones that are working in BDB?

Các kỹ năng họ cần phát triển khác biệt thế nào so với những người làm trong BDB?

49:36

What do you think of the opportunities are for consumer product teams with AI?

Bạn nghĩ cơ hội cho các đội ngũ sản phẩm tiêu dùng với AI là gì?

49:41

- I think AI for consumer is incredibly exciting and there's a whole lot of consumers that are using the big tools like Claude and ChatGPT.

- Tôi nghĩ AI cho người tiêu dùng cực kỳ thú vị và có rất nhiều người tiêu dùng đang sử dụng các công cụ lớn như Claude và ChatGPT.

49:49

I think one of the nice things about B2B is the ROI of AI is usually pretty clear.

Tôi nghĩ một trong những điều tốt đẹp của B2B là ROI của AI thường khá rõ ràng.

49:55

Like if we can accelerate a workflow, um, we can make someone faster, we can make someone more capable.

Giống như nếu chúng ta có thể tăng tốc một quy trình làm việc, ừm, chúng ta có thể làm ai đó nhanh hơn, chúng ta có thể làm ai đó có năng lực hơn.

50:01

The reason why is very clear and so businesses are adopting this

Lý do tại sao thì rất rõ ràng và vì vậy các doanh nghiệp đang áp dụng điều này

50:05

stuff very quickly.

Rất nhanh chóng.

50:06

For consumers, it's not always really clear what the consumer value proposition is and what problem you're solving for them.

Đối với người tiêu dùng, không phải lúc nào cũng rõ ràng giá trị đề xuất cho người tiêu dùng là gì và bạn đang giải quyết vấn đề gì cho họ.

50:12

And not every problem is worth solving for consumers.

Và không phải mọi vấn đề đều đáng giải quyết cho người tiêu dùng.

50:15

So just because you can do it with the technology doesn't mean that people want to actually do it.

Vì vậy, chỉ vì bạn có thể làm điều đó với công nghệ không có nghĩa là mọi người thực sự muốn làm điều đó.

50:22

And so I think really good consumer AI is grounded in an understanding of consumer

Và vì vậy tôi nghĩ AI tiêu dùng thực sự tốt được đặt nền tảng trên sự hiểu biết về tâm lý

50:27

psychology and consumer needs and then maps in well how does AI fit what that psychology and those needs rather than starting from a technology first solution and saying okay you know we could do all these really cool things let's create a consumer app around that um and hope that we're solving a need and so there's a little bit of magic I think that has to happen with consumer

Người tiêu dùng và nhu cầu của người tiêu dùng và sau đó ánh xạ tốt cách AI phù hợp với tâm lý và nhu cầu đó thay vì bắt đầu từ giải pháp công nghệ trước tiên và nói được rồi bạn biết đấy chúng ta có thể làm tất cả những điều thực sự thú vị này hãy tạo một ứng dụng tiêu dùng xung quanh đó ừm và hy vọng rằng chúng ta đang giải quyết một nhu cầu và vì vậy có một chút phép thuật tôi nghĩ phải xảy ra với người tiêu dùng

50:46

and the way I think to do risk that is by focusing on those needs and really understanding the underlying psy psychology.

Và cách tôi nghĩ để làm điều đó là tập trung vào những nhu cầu đó và thực sự hiểu tâm lý cơ bản.

50:53

- Well, and I would just say as you were saying that some of the kind of like psychological needs that I think are underserved simply by the limitations of technology, time and space on teams are like extreme levels of divi delight, which is how can you create really rich, engaging, delightful experiences, those like beautiful, you know, parts of the app that tend to get shaved off in scope

- Chà, và tôi chỉ muốn nói khi bạn đang nói điều đó, một số nhu cầu tâm lý mà tôi nghĩ là chưa được phục vụ đầy đủ đơn giản bởi những hạn chế của công nghệ, thời gian và không gian trong các đội ngũ là những mức độ cực kỳ thích thú, đó là làm thế nào bạn có thể tạo ra những trải nghiệm thực sự phong phú, hấp dẫn, thú vị, những phần đẹp đẽ của ứng dụng mà có xu hướng bị cắt bỏ trong các bài tập

51:17

reduction exercises.

Giảm phạm vi.

51:17

I think that's a real opportunity.

Tôi nghĩ đó là một cơ hội thực sự.

51:19

And then the other thing is making products feel really personalized either to the place you're at, the people that you're with, or what what we know about you.

Và điều còn lại là làm cho sản phẩm cảm thấy thực sự được cá nhân hóa hoặc cho nơi bạn đang ở, những người bạn đang ở cùng, hoặc những gì chúng tôi biết về bạn.

51:27

And so it doesn't have to look like a chatbot, but if you can think what could I do today that I couldn't do yesterday for this user, I think there are a lot of

Và vì vậy nó không nhất thiết phải trông giống như một chatbot, nhưng nếu bạn có thể nghĩ hôm nay tôi có thể làm gì mà hôm qua tôi không thể làm cho người dùng này, tôi nghĩ có rất nhiều

51:38

answers where AI really unlocks your ability to deliver something very special, even if it looks like a tag or a comment or a photo.

Câu trả lời mà AI thực sự mở khóa khả năng của bạn để cung cấp một cái gì đó rất đặc biệt, ngay cả khi nó trông giống như một thẻ hoặc một bình luận hoặc một bức ảnh.

51:45

Um, and so it's, you know, what is the tool behind the scenes versus what is the expression of the product.

Ừm, và vì vậy nó là, bạn biết đấy, công cụ đằng sau hậu trường là gì so với biểu hiện của sản phẩm là gì.

51:51

I think you can differentiate a little bit.

Tôi nghĩ bạn có thể tạo sự khác biệt một chút.

51:54

- And I think that delight piece is so important.

- Và tôi nghĩ phần thú vị đó rất quan trọng.

51:56

A lot of times as PMs, we prioritize things as must have, nice to have, won't do.

Nhiều lần với tư cách là PM, chúng ta ưu tiên mọi thứ thành phải có, tốt nếu có, sẽ không làm.

52:01

And I used to tell my teams, if we cut all our nice to haves, our product is not going to be nice to have.

Và tôi thường nói với đội của mình, nếu chúng ta cắt tất cả những thứ tốt nếu có, sản phẩm của chúng ta sẽ không còn tốt nếu có nữa.

52:07

And we have to reserve some of our time for the delightful things that make the product stand out.

Và chúng ta phải dành một chút thời gian cho những điều thú vị làm cho sản phẩm nổi bật.

52:13

- Yep.

- Đúng vậy.

52:13

H I love it.

H Tôi thích điều đó.

52:15

Okay.

Được rồi.

52:15

And then my last question is other than giving it reference locations where you fantasize yourself to be uh when AI is not doing what you want, what is your prompting strategy?

Và câu hỏi cuối cùng của tôi là ngoài việc cung cấp cho nó các vị trí tham chiếu nơi bạn tưởng tượng mình đang ở ừm khi AI không làm điều bạn muốn, chiến lược gợi ý của bạn là gì?

52:26

How do you get it back on track?

Làm thế nào để bạn đưa nó trở lại đúng hướng?

52:29

Do you have any tricks?

Bạn có mẹo nào không?

52:31

- I try to be very encouraging and I've been using the word elite a lot.

- Tôi cố gắng rất khích lệ và tôi đã sử dụng từ ưu tú rất nhiều.

52:35

So you are an elite sales coach or you are an elite photographer and so just elevate its expectations of itself and sometimes that will uh help it generate better results.

Vì vậy bạn là một huấn luyện viên bán hàng ưu tú hoặc bạn là một nhiếp ảnh gia ưu tú và chỉ cần nâng cao kỳ vọng của nó về chính nó và đôi khi điều đó sẽ ừm giúp nó tạo ra kết quả tốt hơn.

52:42

And I think what it's doing is it's a lot of prompting is like what space of the training data set do you want to be in to get a result?

Và tôi nghĩ những gì nó đang làm là rất nhiều gợi ý giống như bạn muốn ở trong không gian nào của tập dữ liệu huấn luyện để có được kết quả?

52:50

And when

Và khi

52:51

you use word the encouraging words, it's not that you're actually encouraging the AI, it's that you know those words are associated with really high quality output and it puts it in a different training space.

Bạn sử dụng những từ khích lệ, không phải là bạn thực sự đang khích lệ AI, mà là bạn biết những từ đó được liên kết với đầu ra chất lượng rất cao và nó đặt nó vào một không gian huấn luyện khác.

53:02

- Okay, I love it.

- Được rồi, tôi thích điều đó.

53:03

And again, I think this is the prompting strategy of choice of parents who are always telling their kids like you can do.

Và một lần nữa, tôi nghĩ đây là chiến lược gợi ý được lựa chọn của các bậc cha mẹ, những người luôn nói với con cái họ rằng con có thể làm được.

53:09

I know I know that you're a capable kid.

Tôi biết tôi biết rằng con là một đứa trẻ có năng lực.

53:11

I know that you can do I know you can do your homework.

Tôi biết rằng con có thể làm tôi biết con có thể làm bài tập về nhà của mình.

53:15

Okay.

Được rồi.

53:15

Well, where can we find you and how can we be helpful to you?

Vậy, chúng tôi có thể tìm bạn ở đâu và làm thế nào chúng tôi có thể giúp ích cho bạn?

53:19

- Yeah.

- Vâng.

53:19

Um, so I've got a Substack.

Ừm, vậy tôi có một Substack.

53:21

So, Robbie on Product um and you can find me at robbie-.com.

Vậy, Robbie on Product ừm và bạn có thể tìm tôi tại robbie-.com.

53:25

Um, you can also find me on LinkedIn.

Ừm, bạn cũng có thể tìm tôi trên LinkedIn.

53:27

So, please follow me.

Vậy, hãy theo dõi tôi.

53:28

I've got um a class that Brian Balffor and I launched with Reforge.

Tôi có một lớp học mà Brian Balffor và tôi đã khởi động cùng Reforge.

53:31

It's on AI strategy.

Nó về chiến lược AI.

53:32

So the question that we were answering with that class which is really important for us as product builders is not only how do you understand techn the technology how do you integrate it into your product but what does this mean for you competitively what do you need to do to

Vậy câu hỏi mà chúng tôi đang trả lời với lớp học đó, điều thực sự quan trọng với chúng ta với tư cách là những người xây dựng sản phẩm, không chỉ là làm thế nào để bạn hiểu công nghệ, làm thế nào để bạn tích hợp nó vào sản phẩm của mình, mà còn là điều này có ý nghĩa gì với bạn về mặt cạnh tranh, bạn cần làm gì để

53:47

create a product that's going to win in the market I think in the most intense environment that we've seen in the history of tech.

Tạo ra một sản phẩm sẽ chiến thắng trên thị trường, tôi nghĩ trong môi trường khốc liệt nhất mà chúng ta từng thấy trong lịch sử công nghệ.

53:53

Uh so we launched that in April had a really great first cohort.

Ừ, chúng tôi đã khởi động nó vào tháng Tư và có một nhóm đầu tiên thực sự tuyệt vời.

53:57

Uh we're uh launching the next cohort in October.

Ừ, chúng tôi đang khởi động nhóm tiếp theo vào tháng Mười.

53:59

So check that out if you're interested in learning more about AI strategy that's available through Reforge.

Vậy hãy xem thử nếu bạn quan tâm đến việc tìm hiểu thêm về chiến lược AI, nó có sẵn thông qua Reforge.

54:04

- Awesome.

- Tuyệt vời.

54:04

Well, thank you so much for showing us all your amazing workflows.

Vâng, cảm ơn bạn rất nhiều vì đã cho chúng tôi thấy tất cả các quy trình làm việc tuyệt vời của bạn.

54:07

They're very useful.

Chúng rất hữu ích.

54:08

- Awesome.

- Tuyệt vời.

54:08

Thank you so much for having me.

Cảm ơn bạn rất nhiều vì đã mời tôi.

54:09

This has been a really fun.

Điều này thực sự rất vui.

54:11

- Thanks so much for watching.

- Cảm ơn rất nhiều vì đã xem.

54:12

If you enjoyed this show, please like and subscribe here on YouTube, or even better, leave us a comment with your thoughts.

Nếu bạn thích chương trình này, hãy like và subscribe tại đây trên YouTube, hoặc thậm chí tốt hơn, hãy để lại cho chúng tôi một bình luận với suy nghĩ của bạn.

54:19

You can also find this podcast on Apple Podcasts, Spotify, or your favorite podcast app.

Bạn cũng có thể tìm thấy podcast này trên Apple Podcasts, Spotify, hoặc ứng dụng podcast yêu thích của bạn.

54:24

Please consider leaving us a rating and review, which will help others find the show.

Hãy cân nhắc để lại cho chúng tôi đánh giá và nhận xét, điều đó sẽ giúp người khác tìm thấy chương trình.

54:29

You can see all our episodes and learn more

Bạn có thể xem tất cả các tập của chúng tôi và tìm hiểu thêm

54:32

about the show at howiipipod.com.

Về chương trình tại howiipipod.com.

54:36

See you next time.

Hẹn gặp lại lần sau.

Transcript

Hiển thị

Data-Driven Prototyping

Data-driven prototyping separates UI generation from data generation to produce more functional and flexible prototypes. Starting with a structured JSON schema provides context and constraints, leading to higher-quality results than vague prompting.

Tạo mẫu dựa trên dữ liệu tách biệt việc tạo giao diện người dùng khỏi việc tạo dữ liệu để tạo ra các nguyên mẫu chức năng và linh hoạt hơn. Bắt đầu với một lược đồ JSON có cấu trúc cung cấp ngữ cảnh và ràng buộc, dẫn đến kết quả chất lượng cao hơn so với việc nhắc lệnh mơ hồ.

PMs and designers are prompting prototyping systems that they don't quite understand how to get the best outcomes from.

Các PM và nhà thiết kế đang ra lệnh cho các hệ thống tạo nguyên mẫu mà họ không thực sự hiểu cách để đạt được kết quả tốt nhất từ chúng.

I'm always impressed that a prototype gets generated, but sometimes it's just like not quite what I need for the product I'm building or the experience I'm trying to craft.

And so I know you have come up with this system called datadriven prototyping

Và vì vậy tôi biết bạn đã nghĩ ra hệ thống này gọi là tạo nguyên mẫu dựa trên dữ liệu

which you're going to show us.

Mà bạn sẽ cho chúng tôi thấy.

- The thing that we can do is we can help the LLM by starting to separate out the idea of not just generating the UI but also by helping it with the data.

- Điều chúng ta có thể làm là giúp LLM bằng cách bắt đầu tách riêng ý tưởng không chỉ tạo giao diện người dùng mà còn giúp nó với dữ liệu.

So I've got a prompt here.

Vậy tôi có một câu lệnh ở đây.

says using JSON because we want it to be structured data.

Nói rằng sử dụng JSON vì chúng ta muốn nó là dữ liệu có cấu trúc.

Generate a sample itinerary that I can use to prototype a shared trip itinerary feature.

Tạo một lịch trình mẫu mà tôi có thể dùng để tạo nguyên mẫu cho tính năng lịch trình chuyến đi chia sẻ.

The destination is Paris.

Điểm đến là Paris.

- I just think about the human parallel to this which is searching through stock photos trying to find which one is representative.

- Tôi chỉ nghĩ về sự tương đồng với con người ở đây, đó là việc tìm kiếm qua các ảnh stock để cố gắng tìm ra cái nào là đại diện.

- So this is the finished prototype based on that prompt.

- Vậy đây là nguyên mẫu hoàn chỉnh dựa trên câu lệnh đó.

We can see it generated 22 different files.

Chúng ta có thể thấy nó đã tạo ra 22 tệp khác nhau.

So, really nice componentization.

Vậy, phân chia thành phần thực sự tốt.

It's got a little bit of sample data in there and it generated mock data.

Nó có một chút dữ liệu mẫu trong đó và nó đã tạo dữ liệu giả.

So, we can see what day one looks like.

Vậy, chúng ta có thể thấy ngày một trông như thế nào.

We've got some photos in there.

Chúng ta có một số ảnh trong đó.

We can see what day two looks like.

Chúng ta có thể thấy ngày hai trông như thế nào.

This will be you teaching me how to actually bring some data and

Đây sẽ là bạn dạy tôi cách thực sự mang một số dữ liệu và

structure to my Vibe designing and prototyping.

Cấu trúc vào việc thiết kế và tạo nguyên mẫu theo phong cách Vibe của tôi.

This is genius.

Điều này thật thiên tài.

I'm really excited.

Tôi thực sự hào hứng.

Music Welcome back to How I AI.

[Nhạc] Chào mừng trở lại với How I AI.

I'm Claire Vo, product leader and AI obsessive here on a mission to help you build better with these new tools.

Tôi là Claire Vo, nhà lãnh đạo sản phẩm và người ám ảnh với AI, ở đây với sứ mệnh giúp bạn xây dựng tốt hơn với những công cụ mới này.

Today I am giving you elite prompting strategies from Ravi Meta, who is CPO at Tinder and a product leader at places like Facebook and Trip Adviser.

Robbie's going to show us how design systems and UX descriptions are

Robbie sẽ cho chúng ta thấy cách các hệ thống thiết kế và mô tả UX

not the foundation of great prototyping.

Không phải là nền tảng của việc tạo nguyên mẫu tuyệt vời.

In fact, JSON and data models should be.

Thực tế, JSON và các mô hình dữ liệu mới nên là nền tảng.

He'll also walk us through how to use structured prompting in midjourney to get high quality photos and images for your prototypes.

Anh ấy cũng sẽ hướng dẫn chúng ta cách sử dụng ra lệnh có cấu trúc trong midjourney để có được ảnh và hình ảnh chất lượng cao cho nguyên mẫu của bạn.

Let's get to it.

Hãy bắt đầu thôi.

This podcast is supported by Google.

Podcast này được hỗ trợ bởi Google.

Hey everyone, Shishta here from Google DeepMind.

Chào mọi người, Shishta đây từ Google DeepMind.

The Gemini 2.5 family of models is now generally available.

Dòng mô hình Gemini 2.5 hiện đã có sẵn rộng rãi.

2.5 Pro, our most advanced model, is great for reasoning over complex tasks.

2.5 Pro, mô hình tiên tiến nhất của chúng tôi, rất tuyệt vời cho việc suy luận qua các nhiệm vụ phức tạp.

2.5

flash finds the sweet spot between performance and price and 2.5 flash light is ideal for low latency high volume tasks.

Flash tìm ra điểm ngọt ngào giữa hiệu suất và giá cả và 2.5 flash light là lý tưởng cho các nhiệm vụ độ trễ thấp khối lượng lớn.

Start building in Google AI studio at ai.dev.

Bắt đầu xây dựng trong Google AI studio tại ai.dev.

- Hey Ravi, thanks for coming on how I AI.

- Chào Ravi, cảm ơn vì đã đến How I AI.

I'm excited to see some of these workflows that are going to be really useful for me.

Tôi rất hào hứng được thấy một số quy trình làm việc này sẽ thực sự hữu ích cho tôi.

- Thanks so much for having me.

- Cảm ơn rất nhiều vì đã mời tôi.

I'm excited to go through it too.

Tôi cũng rất hào hứng được đi qua nó.

I've been having a ton of fun playing with these things.

Tôi đã có rất nhiều niềm vui khi chơi với những thứ này.

- Yeah.

- Vâng.

I might I might argue that PMs and designers are prompting prototyping systems that they don't quite understand how to get the best outcomes from.

I'm always impressed that a

Tôi luôn ấn tượng rằng một

prototype gets generated, but sometimes it's just like not quite what I need for the product I'm building or the experience I'm trying to craft.

Nguyên mẫu được tạo ra, nhưng đôi khi nó không hẳn là thứ tôi cần cho sản phẩm tôi đang xây dựng hoặc trải nghiệm tôi đang cố gắng tạo ra.

into something a little bit more structured that you think gets better quality.

Thành một cái gì đó có cấu trúc hơn một chút mà bạn nghĩ sẽ đạt được chất lượng tốt hơn.

- Yeah, absolutely.

- Ừ, chắc chắn rồi.

And I've been playing a lot a lot with prototyping both for people that are doing 0ero to one as well as people that are using prototyping to understand established products.

And when you're using prototyping to understand and to advance established products, the game is a little bit different because you have existing UI um that you have to adhere

to.

Theo.

And then you have existing data and functionality that you have to adhere to.

Và sau đó bạn có dữ liệu và chức năng hiện hữu mà bạn phải tuân theo.

And often times the thing that's really important is how do you provide the right context to the vibe coding tool?

Và thường thì điều thực sự quan trọng là làm thế nào để bạn cung cấp đúng ngữ cảnh cho công cụ lập trình theo phong cách vibe?

And I think that there's two common ways that people do that.

Và tôi nghĩ có hai cách phổ biến mà mọi người làm điều đó.

The first is like spec driven prototyping where you write a really detailed prompt.

Cách thứ nhất là tạo nguyên mẫu dựa trên đặc tả, nơi bạn viết một câu lệnh thật chi tiết.

you try to make that as specific

Bạn cố gắng làm cho nó càng cụ thể

as possible to give the tool enough context to create the thing that you need.

Càng tốt để cung cấp cho công cụ đủ ngữ cảnh nhằm tạo ra thứ bạn cần.

The other way that people, you know, create uh prototypes is with design-driven prototyping where you actually start with images.

Cách khác mà mọi người tạo ra các nguyên mẫu là tạo nguyên mẫu dựa trên thiết kế, nơi bạn thực sự bắt đầu với các hình ảnh.

It might start with wireframes.

Nó có thể bắt đầu với các wireframe.

You might start with Figma designs.

Bạn có thể bắt đầu với các thiết kế Figma.

You upload them in and then the prototyping tool takes those and they bring those to life.

Bạn tải chúng lên và sau đó công cụ tạo nguyên mẫu lấy chúng và đưa chúng vào cuộc sống.

Um,

Ừm,

ambiguous around designs or specs and they codify them in a really concrete way.

Mơ hồ xung quanh các thiết kế hoặc đặc tả và họ hệ thống hóa chúng một cách rất cụ thể.

And so I started to play around with can you do that from a prototyping standpoint?

Và thế là tôi bắt đầu thử nghiệm xem liệu bạn có thể làm điều đó từ góc độ tạo nguyên mẫu không?

different purposes so you can get really good accurate user feedback.

Các mục đích khác nhau để bạn có thể nhận được phản hồi người dùng thật tốt và chính xác.

So why don't we start?

Vậy tại sao chúng ta không bắt đầu nhỉ?

We'll um take a look at how someone might uh typically use more of a spec driven um type of approach to prototyping.

Chúng ta sẽ xem xét cách ai đó thường dùng nhiều hơn một cách tiếp cận tạo nguyên mẫu dựa trên đặc tả.

I'm using uh Reforge Build, which is a new prototyping tool specifically designed for product teams that are working with established products.

Um it's been really good.

Ừm, nó thực sự rất tốt.

Tôi

think one of the things I've noticed about it is it just generates very clean code that's much more usable um in terms of taking things into production.

Nghĩ một trong những điều tôi nhận thấy về nó là nó tạo ra mã rất sạch, dễ sử dụng hơn nhiều về mặt đưa mọi thứ vào sản xuất.

So here I've got a short uh prompt.

Vậy ở đây tôi có một câu lệnh ngắn.

Uh so make a website for planning a Paris trip with multiple people.

Ừm, hãy làm một trang web để lập kế hoạch cho chuyến đi Paris với nhiều người.

Include some activities, hotels, and restaurants over 3 days.

Bao gồm một số hoạt động, khách sạn và nhà hàng trong 3 ngày.

Add user profiles and let people comment on things.

Thêm hồ sơ người dùng và cho mọi người bình luận về mọi thứ.

make it look nice.

Làm cho nó trông đẹp.

Vậy

So we wanted to understand like how do you create a trip itinerary feature that is really multiplayer from the start and I

thought, you know, prototyping is a great way to explore that idea.

Nghĩ rằng, bạn biết đấy, tạo nguyên mẫu là một cách tuyệt vời để khám phá ý tưởng đó.

So here's how you might typically start to build a prototype around that idea and explore it.

Vậy đây là cách bạn thường có thể bắt đầu xây dựng một nguyên mẫu xoay quanh ý tưởng đó và khám phá nó.

- Yeah.

- Ừ.

And I have to say, make it look nice is a commonly used Clarvo prompt when going into these AI tools like make it good, very sophisticated prompting prompting techniques.

So, I think this is, you know, ripped from the headlines sort of uh vibe prototyping prompting right here.

Vậy nên, tôi nghĩ đây là kiểu câu lệnh tạo nguyên mẫu theo phong cách vibe được lấy thẳng từ tiêu đề tin tức ngay tại đây.

- It's funny because it does work.

- Thật buồn cười vì nó thực sự hiệu quả.

I find that AI is often very responsive to a little bit of pushing and prod.

Tôi thấy rằng AI thường rất phản hồi tốt với một chút thúc đẩy và khích lệ.

- Yeah.

- Ừ.

Okay, great.

Được, tuyệt.

So you're using this sort of very common um experience-based description of what you want to see, right?

Vậy là bạn đang dùng kiểu mô tả dựa trên trải nghiệm rất phổ biến về thứ bạn muốn thấy, đúng không?

Very functional.

Rất mang tính chức năng.

It's a website.

Nó là một trang web.

1 / 8