Khi mọi người nói về việc AI đảo lộn ngành công nghiệp trò chơi, những người làm nghề tận tuyến đang sử dụng Deepseek như thế này
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Khi mọi người nói về việc AI đảo lộn ngành công nghiệp trò chơi, những người làm nghề tận tuyến đang sử dụng Deepseek như thế này
Không phải là một cuộc cách mạng, mà là sự thâm nhập.
Chuyên sâu báo cáo Web3
Hình ảnh: Được tạo bởi Wujie AI
Tôi đang tự hỏi Deepseek thực sự ảnh hưởng đến ngành công nghiệp game lớn đến mức nào.
Bạn xem, công cụ này đã bùng nổ trước Tết, được nhà sản xuất Black Myth: Wukong gọi là “thành quả khoa học công nghệ cấp độ vận mệnh quốc gia”.
Một thời gian ngắn, chính Deepseek đã trở thành chìa khóa thu hút lưu lượng, mang lại tài lộc trời cho. Từ các cổ phiếu liên quan tăng mạnh, các đại gia trong mọi lĩnh vực đổ xô tích hợp Deepseek, đến việc người không biết gì dùng Deepseek để làm game… Theo xu hướng này, có lẽ phát ngôn của Cai Haoyu rằng “99% lập trình viên” sẽ phải chuyển nghề sớm hơn dự kiến cũng không còn xa.
Nhược Thủy Hàn, Peacekeeper Elite tích hợp Deepseek
Nhưng sự thật có đúng như vậy không? Sau khi trao đổi với nhiều nhân sự làm game ở các vị trí khác nhau, Grape King lại đưa ra một kết luận hơi khác biệt.
Sau đây là những chia sẻ trải nghiệm từ những người trong cuộc:
01
Kế hoạch: Người đồng hành phác thảo ý tưởng,
công cụ nâng cao hiệu suất hợp tác, công cụ tìm kiếm
—— Một nhân viên thiết kế màn chơi thuộc "Tứ đại tân quân" game tại Thượng Hải
Đồng nghiệp thiết kế màn chơi của tôi khi làm Demo sẽ dùng nội dung yêu cầu của bản thân để nhờ Deepseek viết sẵn một đoạn mã, sau đó đưa cho đồng nghiệp kỹ thuật để minh họa hiệu ứng — cách làm này giúp đồng nghiệp kỹ thuật hiểu rõ hơn yêu cầu từ phía策划.
Sử dụng nội dung yêu cầu để Deepseek trực tiếp tạo ra phân cảnh màn chơi tương ứng
Nguồn hình ảnh do Grape King mô phỏng, chỉ dùng để minh họa
Ngoài ra, tôi còn dùng Deepseek như một công cụ tìm kiếm, ví dụ hỏi nó trò chơi nào từng áp dụng cơ chế chơi nào đó.
Gần đây tôi cũng đang nghĩ cách mở rộng ứng dụng Deepseek, vì lợi thế rất lớn của công cụ này là cung cấp tài liệu tham khảo và quá trình suy luận — do đó, dù kết quả chính xác hay không thì cũng không quan trọng — tôi có thể tự kiểm chứng, và dựa vào các kết quả trung gian này để tìm kiếm thêm.
Đặc điểm này đặc biệt phù hợp với việc học tập và phát triển cá nhân vượt lĩnh vực:
Ví dụ, giúp tôi sắp xếp lại logic văn bản thiết kế, kiểm tra thiếu sót, điều này rất có ý nghĩa đối với sự phát triển cá nhân của tôi.
Tôi cảm thấy Deepseek có thể giống như chức năng “ngẫu nhiên” ngày xưa — không ai tưởng tượng được “ngẫu nhiên” lại tạo nên “Roguelike”, cũng như không ai hình dung được tiềm năng của AI đối với gameplay lớn đến đâu.
— Một nhân viên viết kịch bản game đơn (offline)
Lần gần nhất Deepseek hữu ích với công việc là hỗ trợ tôi tìm tư liệu.
Trong chế độ kết nối mạng và suy luận sâu, tôi yêu cầu nó đưa ra tên, thông tin, lý do chọn lựa, phương án đóng gói, giải thích logic cho nhân vật lịch sử phù hợp để tái đóng gói thành anh hùng ở một thời kỳ nhất định; sau đó tôi lọc và chỉnh sửa lại thủ công, dùng làm tài liệu đề xuất lên cấp trên.
Nguồn hình ảnh do Grape King mô phỏng, chỉ dùng để minh họa
Nhưng tôi cho rằng Deepseek tạm thời chưa thể tham gia vào quy trình cốt lõi của phát triển sản phẩm. Nó thực sự giúp ích ở khía cạnh ý tưởng và đóng gói, nhưng hiệu suất chuyển đổi thành phẩm không cao như mong đợi. Thứ nhất là do khả năng bịa đặt, bạn phải tốn công kiểm chứng chéo; thứ hai là phong cách ngữ liệu mô hình riêng của nó rất rõ rệt (ví dụ mùi vị khoa học viễn tưởng), khó điều chỉnh về phong cách mình muốn, tối đa chỉ gợi ý một vài Prompt, nhưng điều này khiến đầu ra rất tầm thường.
Theo tôi, nó chỉ có thể đảm nhận vai trò bạn đồng hành phác thảo ý tưởng, còn tôi thường dùng nó như kiểu bói toán.
— Một nhà sản xuất game độc lập
Trong quá trình thiết kế, chúng tôi thường trao đổi với Deepseek về một số vấn đề gặp phải, nó đưa ra một số đề xuất và định hướng, đặc biệt là quá trình suy luận giúp chúng tôi kiểm tra thiếu sót hoặc mở ra hướng suy nghĩ mới:
— Một nhân viên thiết kế gameplay thuộc "Tứ đại tân quân" game tại Thượng Hải
Tôi cũng thường dùng Deepseek và các công cụ tương tự như công cụ tìm kiếm hoặc công cụ tự kiểm tra.
Ví dụ, sau khi viết xong bản thiết kế, tôi nói với nó: “Bây giờ bạn đóng vai một kỹ sư kiểm thử, hãy kiểm tra xem tôi có bỏ sót điều kiện biên nào không, hãy chất vấn tôi.”
Rồi nó bắt đầu bị tôi lừa đi “làm thuê”.
Nguồn hình ảnh do Grape King mô phỏng, trò chơi hư cấu, chỉ dùng để minh họa
Tôi nghĩ lợi ích của AI trong việc kiểm tra thiếu sót lớn hơn đối với cá nhân so với cả dự án, vì bước này khi bạn phối hợp với đồng nghiệp khác cũng sẽ được kiểm tra ra — chỉ là dùng các công cụ AI này, bạn sẽ trông “cẩn thận, đáng tin cậy” hơn trong mắt mọi người.
Ngoài ra, cá nhân tôi sử dụng công cụ và ứng dụng AI chủ yếu ở hai mặt: tạo công cụ nghiệp vụ và dựng nguyên mẫu gameplay.
Về mặt thứ nhất, mặc dù công ty có bộ phận trung台 kỹ thuật chuyên hỗ trợ nhân viên thiết kế phát triển công cụ, nhưng từ lúc đưa yêu cầu, xếp lịch, trao đổi, thực hiện đến hoàn thiện có thể tiêu tốn rất nhiều chi phí. Dùng các công cụ AI như Deepseek, GPT sẽ tiết kiệm rất nhiều thời gian và công sức.
Ví dụ, lần trước tôi mất 1 tiếng để viết một công cụ nghiệp vụ tương đối phức tạp, có thể thực hiện trực quan hóa dữ liệu và kiểm tra. Trước khi có công cụ này, việc kiểm tra dữ liệu bảng xuất từ editor có thể mất cả một đến hai ngày, giờ đây chỉ cần khoảng 5 phút.
Công cụ kiểm tra dữ liệu
Tương tự với việc dựng nguyên mẫu gameplay, vì nhiều nhà phát triển duyệt dự án từ dưới lên, chúng tôi cần cho sếp xem sản phẩm có tốt hay không. Trước kia, làm những thứ này cần một bản đề xuất, một bản PowerPoint, nhưng dù bạn nói hoa mỹ đến đâu mà không thể kiểm chứng, mọi người vẫn không biết nó có vui hay không.
Do đó, nhân viên thiết kế cần tạo một nguyên mẫu gameplay đơn giản, có thể không cần hoàn thiện, không cần đóng gói, chỉ cần trông có vẻ ổn, đạt hiệu quả minh họa là được.
Nếu theo mô hình và chu kỳ phát triển cũ, việc này có thể mất một đến hai tuần cùng chi phí nhân lực, lại còn lo ngại sau khi làm xong không qua được đánh giá, phải sửa đi sửa lại. Nhưng với sự phát triển của các công cụ AI như GPT, chúng tôi chỉ cần phân tích nguyên mẫu gameplay cần chức năng gì, rồi lần lượt trao đổi, tối ưu, kết hợp với công cụ AI... cuối cùng có thể chỉ mất một ngày để tạo ra nguyên mẫu.
Khi làm những thứ này tôi cũng tự hỏi: Liệu đây có phải là “ăn lương mà không làm việc”? Vì xung quanh tôi thực sự ít người có ý thức dùng công cụ AI để nâng cao hiệu suất.
Nhưng nghĩ lại, dù là gõ code thủ công, cũng có những công cụ dự đoán nhập liệu như Copilot giúp tăng hiệu suất 20-30%, vậy thì tôi đây cũng chỉ đang tận dụng một dạng “lợi ích công nghệ” khác mà thôi.
Copilot dự đoán theo chú thích, nguồn ảnh Zhihu @Jayden
02
Lập trình: Dù bịa đặt cũng phải
làm xong việc
— Một nhân viên thiết kế câu chuyện (hướng kỹ thuật) tại một công ty lớn
Hiện tại tôi không dùng nhiều DeepSeek trong công việc lập trình, vì nó quá lan man, thích nhắc tôi chú ý những vấn đề tôi không cần quan tâm.
Trước hết, công việc của tôi gồm hai phần: tìm giải pháp và triển khai giải pháp.
Ở phần đầu, tôi hỏi: Có phương pháp nào để thực hiện một chức năng nhất định? Lúc này tôi thường nhận được câu trả lời mang tính gợi mở, vẫn hữu ích. Nhưng khi tôi nói tôi thấy một trong các phương án khá ổn, nó sẽ cứ xoay quanh phương án đó, không thoát ra được.
Ví dụ, tôi hỏi trước: Trong GAS của Unreal Engine, thường làm sao để xác định một Gameplay Ability có thể kích hoạt hay không (ví dụ khi máu dưới 90%)? Nó đưa ra một số tham khảo có giá trị;
Nguồn hình ảnh do Grape King mô phỏng, chỉ dùng để minh họa
Câu hỏi thứ hai của tôi là: Giả sử hiện có một đối tượng nguồn và một đối tượng đích, tôi cần dựa vào trạng thái của cả hai đối tượng để làm điều kiện kích hoạt Ability (ví dụ máu cả hai đều dưới 90%), liệu tôi có thể dùng Gameplay Ability System để thực hiện kiểm tra này?
DeepSeek đưa ra một giải pháp đầy đủ: kết hợp theo dõi thuộc tính, kiểm tra điều kiện logic và xác thực mạng để thực hiện.
Nguồn hình ảnh do Grape King mô phỏng, chỉ dùng để minh họa
Nhưng bạn biết câu trả lời tôi cần nhất cho câu hỏi thứ hai là gì không?
Chính là “không thể”. Ability không thể lấy được thông tin Target trước khi kích hoạt — chỉ cần biết điều này, tôi có thể từ bỏ hướng này và tìm phương pháp khác.
Nói cách khác, với một vấn đề cụ thể, đôi khi tôi hỏi “có thể không”, nó sẽ cố gắng đưa ra câu trả lời “có thể”. Nhưng nếu thực tế không thể, những gì nó nghĩ ra có thể trở thành bịa đặt, hoặc ít nhất cũng tốn thời gian. Do đó DeepSeek chỉ dùng được trong chọn lựa phương án, một khi đã chọn thì không thoát ra được.
Tuy nhiên, trong học tập, hỗ trợ hiểu biết và sáng tạo câu chuyện, DeepSeek hiệu quả khá tốt, có lẽ bên sáng tạo sẽ dùng nhiều hơn.
03
Mỹ thuật: Chuyên gia tối ưu prompt
và công cụ hiện thực hóa sáng tạo
— Kỹ thuật mỹ thuật (TA) tại một nhà thầu mỹ thuật game
Tôi dùng Deepseek chủ yếu ở ba khía cạnh:
Thứ nhất là tạo prompt hình ảnh — nó có thể hiểu chính xác nhu cầu sáng tạo của tôi và chuyển thành Prompt chuyên nghiệp. Khi kết hợp với các công cụ AI khác như Claude, Imagefx, chỉ mất 5 phút để tạo một poster quảng cáo chuẩn.
-
Claude tạo đề xuất poster
-
Deepseek phân tích, tối ưu và tạo prompt sinh ảnh chính xác
-
IMAGEFX sinh ảnh theo prompt
-
Lọc thủ công, điều chỉnh chi tiết
Thứ hai, tôi dùng Deepseek để mở rộng sáng tạo, ví dụ yêu cầu nó tạo ra vũ trụ game và cấu trúc gameplay cốt lõi để tham khảo.
Cũng như thiết kế bối cảnh và chi tiết chiến đấu trong khuôn khổ đó:
Hình concept thẻ bài được tạo bằng Recraft theo prompt này:
Thứ ba là đáp ứng phát triển ngang và hiện thực hóa sáng tạo của bản thân.
Tôi là một người học xã hội hoàn toàn. Nhưng với trợ giúp của AI, tôi tự phát triển website, mini-program, thậm chí ứng dụng APP, và làm một số công cụ nhỏ giúp công việc hiệu quả hơn. Điều thú vị là nơi tôi làm việc có bộ phận IT riêng, họ chuyên nghiệp hơn tôi rất nhiều. Nhưng sau khi biết tôi dùng lập trình AI, đôi khi họ còn hỏi tôi một số kiến thức chuyên môn.
Ví dụ, tôi từng dùng ba buổi rảnh rỗi, nhờ Deepseek, Windsurf và Cursor phát triển thành công một mini-app giải tỏa căng thẳng. Trong quá trình phát triển, thông qua trao đổi với AI, nó có thể hiện thực chính xác loạt chức năng tôi mong muốn. Cuối cùng, mini-app có các chức năng thú vị như ghi lại cảm xúc nhân viên văn phòng, động viên, nhắc nhở, thiền thở, trứng may mắn khuyến khích, v.v.
Dĩ nhiên, tôi biết ba luồng công việc AI trên đây có thể đã tồn tại từ thời GPT. Nhưng lợi thế của Deepseek là có thể hiểu sâu ngữ cảnh và nhu cầu của tôi trong môi trường tiếng Trung, giảm chi phí giao tiếp lặp lại và rào cản sử dụng, đặc biệt khi xử lý các nhiệm vụ phức tạp hơn một chút, khả năng suy luận và chức năng kết nối mạng của nó cung cấp nhiều hướng mở rộng.
— Một nhà thiết kế mỹ thuật tại một công ty lớn ở Quảng Châu
Đồng nghiệp thiết kế ở công ty chúng tôi đã khá thường xuyên dùng AI sinh ảnh hiệu ứng, rồi mời đồng nghiệp mỹ thuật điều chỉnh theo hướng ảnh đó.
Nguồn hình ảnh do Grape King mô phỏng, chỉ dùng để minh họa
Đôi khi ảnh do AI tạo ra lệch rất xa so với hướng chúng tôi muốn, tỷ lệ nhân vật cũng sai, nên các thiết kế nhân vật, trang trí cụ thể hơn vẫn cần mỹ thuật tự mày mò. Nhưng nếu ảnh hiệu ứng AI trùng với “cảm giác” mà người thiết kế muốn, chúng tôi có thể sao chép trực tiếp, hầu như không cần sửa chữa hay tinh chỉnh thủ công, đỡ tốn công hơn.
Nhưng tôi luôn cảm thấy cách làm này không ổn lắm.
02
Âm thanh: Đối thủ cạnh tranh, kịch bản tăng hiệu suất
— Lu Xiaoxu, người sáng lập và CEO của Xiao Xu Music
Phần mềm chính để tạo âm nhạc/audio ở nước ngoài là Suno và Udio. Sau khi Suno ra mắt phiên bản v3.5 năm ngoái và v4 năm nay, độ trưởng thành của nó trong sáng tạo âm nhạc AI đã rất cao.
Nhưng nó vẫn có hai điểm yếu cố hữu: thứ nhất, chất lượng âm thanh sinh ra thấp, nghe trên điện thoại thì được, nhưng dùng trong game console hoặc loa hi-fi sẽ nghe rõ sự khác biệt rõ rệt; thứ hai, Suno chưa thể kiểm soát và chỉnh sửa chính xác — âm nhạc sinh ra một lần là cố định, nếu bạn nói muốn đổi piano ở giây thứ mấy thành guitar, nó không thể làm được.
Do đó, ảnh hưởng của Suno đối với dịch vụ âm thanh/game audio của chúng tôi không lớn, nhu cầu chúng tôi nhận được vẫn 100% do con người thực hiện, AI tối đa chỉ dùng làm tham khảo định hướng.
Còn về Deepseek, năm ngoái chúng tôi liên tục nghiên cứu prompt âm nhạc AI, tìm cách đối thoại với công cụ AI, nhưng sau khi Deepseek ra đời, thử một lần thì thấy prompt do nó viết còn chính xác hơn cả những gì chúng tôi tự nghiên cứu, nửa năm làm việc trước coi như đổ sông đổ biển.
Không chỉ riêng mảng này, sau khi AI thâm nhập, nhiều công việc trong ngành âm nhạc/audio không còn cần thiết nữa. Ví dụ, lồng tiếng game cần phòng thu, trước đây chúng tôi có 4 phòng thu ở Bắc Kinh, với 4 kỹ sư thu âm, nhưng hiện tại sau khi TTS (Text-to-Speech) trưởng thành, nhiều nhà phát triển không còn đến thu nữa; hay việc sản xuất và biểu diễn bài hát game hiện nay phần lớn đã được AI thay thế, khối lượng công việc của ca sĩ, CV cũng sẽ nhanh chóng giảm, dẫn đến số lượng nhân tài giảm theo.
Lồng tiếng AI của NetEase Fuxi đã được tích hợp vào game mobile Nhược Thủy Hàn, Yong Jie Wu Jian mobile
Trong tình huống này, tôi dự đoán nghiệp vụ truyền thống của chúng tôi có thể giảm 80% trong vòng ba năm tới, và khi AI thực sự trưởng thành, có thể thương mại hóa, chắc chắn không phải rơi vào tay chuyên gia hay lĩnh vực chuyên môn — các công ty game có thể tự dùng AI tạo bất kỳ bản nhạc nào, tại sao phải tốn tiền thuê người khác làm? AI thay thế không chỉ là chi phí nhân lực, mà là cả một quy trình nghiệp vụ.
Vì vậy chúng tôi cũng đang tìm cách thay đổi nhu cầu, ví dụ làm nội dung kết hợp âm thanh và video AI để giảm khả năng thay thế; hoặc thử nghiệm các chương trình biểu diễn tương tác giữa biểu diễn trực tiếp và AI; đồng thời tôi cũng yêu cầu đội ngũ nâng cao năng lực tổng hợp, ví dụ nhạc sĩ cần có khả năng chơi nhạc cụ, vì trong tương lai biểu diễn trực tiếp có thể còn quý hơn sản xuất âm nhạc.
Video ngắn tạo bởi Xiao Xu Music kết hợp nhiều nội dung AI trở thành hit
Còn về nỗi lo lắng, có thể năm ngoái tôi còn sốt ruột hơn, năm nay thì bình tĩnh hơn, vì xu hướng AI là nỗi lo của toàn nhân loại, không phải chỉ riêng đề tài của chúng tôi.
— Một nhân viên lập kế hoạch âm thanh tại công ty lớn ở Thượng Hải
Tôi cho rằng gắn kết các công cụ AI như Deepseek vào các công cụ sáng tạo sẽ có triển vọng.
Tôi từng dùng Deepseek viết một kịch bản tăng hiệu suất cho phần mềm chỉnh sửa âm thanh Reaper — nói đơn giản là tích hợp các plugin thường dùng vào giao diện phụ, nhấn nút là tải plugin tương ứng, tiết kiệm thời gian tìm kiếm từng cái trong danh sách plugin.
98% mã của kịch bản tăng hiệu suất này được tôi sinh trực tiếp bằng Deepseek, và điều chỉnh qua đối thoại với AI:
Trong quá trình này cũng gặp một số vấn đề — sau một số lượt đối thoại nhất định với Deepseek, nó bắt đầu bịa đặt, mã đầu ra trở nên hoàn toàn vô dụng. May là trước đó nó đã cung cấp một đoạn mã tương đối đầy đủ và cơ bản dùng được, tôi dựa trên đoạn mã đó, điều chỉnh thủ công theo nội dung suy luận của Deepseek, cuối cùng hiện thực hóa việc chạy thành công kịch bản nhỏ này.
Sau khi Deepseek rối loạn, sao chép lại
Mã đầy đủ đưa cho nó cũng không được
05
Hoạt động: Trợ lý tốt hơn ChatGPT
— Nhân viên vận hành game Bắc Cực Quang
Khi tìm ý tưởng nội dung như văn bản quảng bá, tin nhắn, v.v., tôi dùng Deepseek và cảm thấy nó dùng tốt hơn nhiều so với ChatGPT thời điểm đó. Nhưng những thứ như thông báo vận hành trực tiếp gửi đến người chơi, một khi phát đi hàng trăm ngàn người xem, chắc chắn phải tự tay làm, không được phép sai một chút nào.
Deepseek sinh trực tiếp tin nhắn quảng bá ngày lễ Tình nhân (thông tin game giả, chỉ để minh họa)
— Nhân viên vận hành game Thiên Mỹ
Bên trong chúng tôi có khá nhiều công cụ AI. Nhưng dùng không nhiều, chỉ dùng để tra cứu tài liệu, xem qua, hỗ trợ sơ bộ. Tôi từng dùng nó để bói toán hồi trước… Muốn dùng nghiêm túc để làm việc thì rất khó đáp ứng yêu cầu.
06
Kết luận
Xét từ thực tiễn của những người trong cuộc trên đây, Deepseek và các công cụ AI khác chủ yếu hỗ trợ công việc cá nhân, còn rất xa mới tạo ra thay đổi cách mạng đối với quy trình phát triển game truyền thống.
Kết luận này cũng nằm trong dự đoán. Như Lu Xiaoxu nói, AI là một công cụ bình quyền, mục đích ban đầu của nó có lẽ không phải để chuyên gia sử dụng, mà để người ngoại đạo làm việc chuyên môn một cách không rào cản.
Ông chủ một công ty thầu mỹ thuật game
Nói như vậy, ảnh hưởng thực tế của AI đối với ngành game không lớn?
Dường như cũng không hẳn. Chen Chao, CTO của Qingpao Network, cho rằng cách mọi người hiểu Deepseek hiện nay tương tự như khi các công cụ AI khác mới ra mắt: đánh giá quá cao tác động ngắn hạn, đánh giá thấp tác động dài hạn — ảnh hưởng của luồng công việc AI đối với ngành game, nếu gọi là cách mạng thì không bằng gọi là thấm dần.
Những “sự thấm dần” này giống như khám phá thực tế của những người trên đây, thoạt nhìn không nghiêm túc, nhưng có thể là tích lũy ban đầu cho sự biến đổi AI trong ngành game. Cao Xiaowen, người sáng lập Qingpao Network, cũng cho biết nhiều nhà phát triển sớm đã dùng AIGC thay con người sản xuất tài nguyên mỹ thuật, có thể họ chưa tính được ROI, nhưng qua tích lũy sớm đã nâng cao “mực nước” của AI trong ngành game.
“Nếu coi cấu trúc nhân lực ngành game là một kim tự tháp, thì AI giống như một mạng thần kinh sơ cấp, nó sẽ như nước biển dâng từ dưới lên, những thứ bị thay thế đầu tiên có thể chỉ là vài mảnh vụn, nhưng khi AI không ngừng phát triển và chịu ảnh hưởng bởi đặc tính cấu trúc kim tự tháp, tốc độ nước biển dâng sẽ càng lúc càng nhanh, thậm chí vượt xa tưởng tượng của chúng ta; sự thay thế này không chỉ là thay thế một-một, mà rất có thể thay đổi luôn cả cấu trúc công việc, mô hình và văn hóa.”
“Khi nước biển AI dâng đến giữa ngành, có lẽ điểm uốn lớn hơn sẽ đến.”
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
