Khi toàn bộ cuộc sống của một người hoàn toàn “chạy” trên Claude Code, điều gì sẽ xảy ra?
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Khi toàn bộ cuộc sống của một người hoàn toàn “chạy” trên Claude Code, điều gì sẽ xảy ra?
Khoảng cách về hiệu suất giữa những người biết sử dụng AI và những người không biết sử dụng AI đang ngày càng gia tăng.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: Kim Gwang-ho
Mỗi sáng thức dậy, Molly Cantillon đều mở máy tính trước tiên để kiểm tra “báo cáo công việc” do tám phiên bản Claude gửi lên. Những mô hình AI này hoạt động suốt đêm: một số theo dõi hóa đơn đăng ký của cô, một số phân tích dữ liệu mạng xã hội, và một số khác giám sát giao dịch cổ phiếu của một vài cá nhân.
Trang chủ của Molly Cantillon | Nguồn ảnh: X
Trong tháng qua, hệ thống này đã tự động giúp cô thu hồi 2.000 đô la Mỹ từ các khoản phí đăng ký. Số tiền này đến từ những dịch vụ đăng ký mà cô đã quên hủy—các công ty công nghệ lợi dụng điều này để âm thầm trừ tiền mỗi tháng, trong khi chính cô hoàn toàn không để ý.
Molly là một kỹ sư công nghệ cuồng nhiệt tốt nghiệp Đại học Stanford, nhưng cô mô tả cách mình sử dụng Claude lại rất đơn giản: “Tôi chỉ coi Claude như tám nhân viên không cần trả lương.”
Đọc đến đây, hẳn bạn rất tò mò: Một người làm sao có thể vận hành đồng thời tám đường dây nghiệp vụ, còn để AI giúp mình “kiếm tiền nằm một chỗ”?
01 Chia cuộc sống thành tám đường dây nghiệp vụ
Hệ thống của Molly chia cuộc sống thành tám “đường dây nghiệp vụ”, mỗi đường dây được trang bị một phiên bản Claude riêng biệt.
Cách tiếp cận mà cô xây dựng hệ thống này rất trực quan: Cuộc sống mỗi người đều bao gồm một số mô-đun cốt lõi—công việc, sức khỏe, tài chính, mạng lưới xã hội, học tập… Mỗi mô-đun đều có quy luật riêng và những nhiệm vụ lặp đi lặp lại đặc thù.
Điều Molly làm chính là giao cho mỗi mô-đun một “nhân viên chuyên trách”.
Chia sẻ quan điểm của Molly Cantillon | Nguồn ảnh: X
Phân công cụ thể của tám phiên bản Claude như sau:
Claude Sản phẩm phụ trách quản lý tiến độ phát triển các dự án bên lề của cô, báo cáo hàng ngày về các tính năng cần đẩy nhanh và các lỗi cần sửa chữa. Claude Tăng trưởng tự động theo dõi dữ liệu mạng xã hội, xác định nội dung nào đang hiệu quả, chủ đề nào đáng theo dõi, đồng thời đề xuất kế hoạch nội dung tiếp theo. Claude Sức khỏe kết nối với dữ liệu từ vòng đeo WHOOP của cô để theo dõi giấc ngủ, vận động và trạng thái phục hồi, từ đó đưa ra khuyến nghị điều chỉnh hàng tuần.
Claude Giao dịch phụ trách giám sát hóa đơn ngân hàng và các dịch vụ đăng ký; nếu phát hiện khoản trừ tiền bất hợp lý, nó sẽ tự động khởi tạo yêu cầu hoàn tiền. Claude Viết lách xử lý các công việc văn bản thường ngày: soạn email, tổng hợp ghi chú, tạo báo cáo tuần. Ngoài ra còn ba phiên bản Claude lần lượt đảm nhiệm công việc cá nhân, theo dõi chỉ số và tổng hợp tóm tắt hằng ngày.
Sau khi hệ thống bắt đầu vận hành tự động, hiệu quả đạt được vượt xa kỳ vọng ban đầu của cô.
Ví dụ như việc Claude giúp cô thu hồi 2.000 đô la Mỹ từ các khoản phí đăng ký—đó mới chỉ là khởi đầu. Claude Viết lách giải thoát cô khỏi “nỗi ám ảnh email”: tự động xử lý và phản hồi toàn bộ email.
Thú vị hơn nữa là hành động của Claude Giao dịch:
Mỗi đêm, nó tự động thu thập thông tin về giao dịch cổ phiếu của những nhân vật có ảnh hưởng và sự thay đổi danh mục nắm giữ của các quỹ phòng hộ. Sau đó, kết hợp với tỷ lệ cược trên Polymarket, cảm xúc trên X (Twitter), và báo cáo tài chính của các công ty cô theo dõi, Claude Giao dịch tạo ra một bản tóm tắt đầu tư.
Gần đây, Claude Giao dịch phát hiện các nhà đầu tư đang mua mạnh cổ phiếu Netflix, từ đó suy luận rằng ngành phát trực tuyến có tín hiệu tích cực và quyết định theo dõi cùng phân khúc với Warner Bros. Ba tuần sau, giao dịch liên quan được công bố và cổ phiếu Warner Bros. tăng mạnh.
Molly Cantillon áp dụng Claude Code để quản lý thời gian | Nguồn ảnh: X
Cách vận hành của tám phiên bản Claude cũng rất thú vị:
Chúng chạy song song ở nền sau, làm việc độc lập và trao đổi thông tin qua hệ thống tập tin. Khi một nhiệm vụ đòi hỏi phối hợp giữa nhiều mô-đun, chúng truyền ngữ cảnh bằng cơ chế “giao nhận” rõ ràng. Chúng đọc – ghi tập tin cục bộ; ngay cả khi API không khả dụng, chúng còn trực tiếp thao tác trên màn hình máy tính—mô phỏng thao tác chuột và bàn phím để hoàn tất nhiệm vụ.
Molly dùng lệnh để ngăn máy tính rơi vào trạng thái ngủ đông, nhờ đó đội AI của cô có thể liên tục vận hành—ngay cả khi cô đang ở sân bay hay đang ngủ. Sau khi hoàn thành nhiệm vụ, hệ thống nhắn tin thông báo cho cô; cô chỉ cần trả lời là có thể tiếp tục bước tiếp theo.
Molly từng nói một câu rất khái quát bản chất của hệ thống này: “Bỗng nhiên bạn có thể hiện diện đồng thời ở hàng chục nơi, dùng hàng ngàn thân phân AI để quản lý cuộc sống của chính mình.”
Chia sẻ quan điểm của Molly Cantillon | Nguồn ảnh: X
Thực tế đúng như vậy. Ta có thể tính sơ bộ: tám phiên bản AI hoạt động 24/7 tương đương 192 giờ “làm việc” mỗi ngày—điều này giúp một cá nhân sở hữu năng lực xử lý ngang một đội nhóm nhỏ. Và đội nhóm này còn có thể mở rộng vô hạn.
Bạn chắc chắn sẽ rất ngạc nhiên: Khi AI bắt đầu làm việc 24/7 thay bạn, thì khái niệm “quản lý thời gian” còn tồn tại nữa không?
02 Khi AI hiểu bạn hơn chính bạn
Đúng vậy—khi Claude hiểu rõ cuộc sống của bạn hơn cả bạn, thì “quản lý thời gian” không còn là một cuộc chiến đơn độc nữa.
Theo cách hiểu truyền thống, quản lý thời gian đòi hỏi bạn phải tự nhớ mọi việc, sắp xếp mọi việc, thực hiện mọi việc và đánh giá lại mọi việc. Mô hình này tiêu tốn rất nhiều ý chí và sự tập trung; với đa số người, nó thường chỉ duy trì được vài tuần.
Nhưng mô hình của Molly hoàn toàn khác biệt. Cô chỉ chịu trách nhiệm ra quyết định; còn AI đảm nhiệm việc ghi nhớ, lên lịch, thực thi và phản hồi.
Cô không cần nhớ mình đã đăng ký những dịch vụ nào—Claude Giao dịch sẽ ghi nhớ thay cô. Cô không cần tự tổng hợp dữ liệu sức khỏe—Claude Sức khỏe sẽ tự động chuyển đổi thành các khuyến nghị khả thi. Thậm chí cô không cần tự theo dõi diễn biến thị trường—vì mỗi sáng thức dậy, thư mục /trades trên máy tính đã sẵn sàng một bản tóm tắt phân tích.
Một phương thức mới để tự quản lý bản thân | Nguồn ảnh: nanobanana-pro
Hai mô hình này có sự khác biệt bản chất: mô hình thứ nhất là một người cố gắng “chiến đấu” với mọi việc; mô hình thứ hai là một người chỉ huy cả một đội nhóm.
Điều này dẫn đến một thực tế khá khắc nghiệt: khoảng cách hiệu suất giữa những người biết dùng AI và những người không biết đang ngày càng giãn rộng.
Yếu tố then chốt không phải là bạn có biết viết mã hay không, mà là bạn có sẵn sàng xem cuộc sống như một hệ thống có thể vận hành một cách bài bản hay không—và có sẵn sàng tin tưởng và ủy quyền cho AI hay không.
Chia sẻ quan điểm của Molly Cantillon | Nguồn ảnh: X
03 Người bình thường có thể trở thành Molly không?
Vấn đề đặt ra là: Người bình thường có thể sao chép mô hình này không?
Câu trả lời là có thể, nhưng trước hết cần thay đổi một thói quen tư duy vốn rất phổ biến.
Đa số người dùng AI theo kiểu: “Tôi có vấn đề, hãy để AI giúp tôi giải quyết.” Cách tiếp cận này biến AI thành một công cụ tìm kiếm thông minh hơn, hoặc một trợ lý luôn sẵn sàng đáp ứng. Nhưng tư duy của Molly lại khác. Câu hỏi cô đặt ra là: “Cuộc sống của tôi có những phần nào có thể được hệ thống hóa?”
Chia sẻ quan điểm của Molly Cantillon | Nguồn ảnh: google doc
Sự chuyển đổi tư duy này rất quan trọng.
Đầu tiên, chúng ta cần liệt kê các “tình huống trong cuộc sống” của bản thân: công việc, sức khỏe, tài chính, mạng lưới xã hội, học tập, công việc gia đình… Cuộc sống mỗi người đều được cấu thành từ những mô-đun này. Hãy viết chúng ra.
Tiếp theo, xác định trong mỗi tình huống ấy, đâu là những phần “có thể được AI hóa”. Ví dụ: Trong mỗi mô-đun, điều gì là việc bạn lặp đi lặp lại? Điều gì có quy tắc rõ ràng để tuân theo? Điều gì cần được theo dõi liên tục? Những phần này chính là nơi AI có thể đảm nhận.
Vậy cụ thể làm sao để Claude đảm nhận chúng?
Các công cụ như Claude Code, Cursor, Trae hiện nay về bản chất là những “agent siêu việt” có khả năng truy cập mọi dữ liệu và tập tin cục bộ của bạn.
Bạn có thể biến kinh nghiệm sống của mình thành một “Kỹ năng Claude” (Claude Skill). Sau đó viết một chỉ dẫn để AI học quy trình này và tự động thực hiện về sau.
Ví dụ đơn giản: Bạn có thể để AI đóng vai huấn luyện viên cá nhân—tự động tổng hợp tin nhắn WeChat và email, sắp xếp theo mức độ khẩn cấp và tạo danh sách “Việc cần làm ngày mai”. Bạn có thể tổng hợp dữ liệu thực hiện hàng tuần, để AI dựa trên mức độ hoàn thành mục tiêu tuần trước mà đề xuất điều chỉnh cho tuần tới.
Bạn không cần phải xây dựng ngay một hệ thống phức tạp gồm tám phiên bản. Hãy bắt đầu từ một phiên bản, tập trung vào điểm “đau đớn” nhất trong cuộc sống của bạn và để AI giải quyết trước. Sau khi cảm nhận được giá trị, bạn sẽ dần mở rộng.
Nghe vẫn thấy khó tiếp cận?
Thật ra không phức tạp như vậy. Chính cha mẹ của Molly cũng bắt đầu theo cách này.
Trong kỳ nghỉ Giáng sinh, Molly dạy họ dùng dòng lệnh—mặc dù họ chưa từng rời khỏi “vùng an toàn” của Microsoft. Dĩ nhiên, Molly không bắt đầu bằng việc nói với họ rằng họ cần học một kỹ năng công nghệ mới, mà chỉ nhẹ nhàng bảo: “Chỉ cần bạn nhập bằng tiếng Anh đơn giản nhất điều bạn muốn xảy ra, rồi AI sẽ khiến mọi thứ hiện thực.” Mẹ cô thử làm theo, chăm chú nhìn màn hình như đang chứng kiến một màn ảo thuật. Chỉ vài ngày sau, họ đã dùng hệ thống này để quản lý các khoản phải thu của cha cô.
Trong hai mươi năm qua, phần mềm khiến họ cảm thấy mình thật ngu ngốc. Nhưng bây giờ, họ lần đầu tiên cảm thấy chiếc máy tính đang lắng nghe chính mình.
Nếu bạn hoàn toàn không am hiểu công nghệ, hãy bắt đầu từ ba bước sau:
1. Trước hết, hãy xác định một việc bạn lặp lại mỗi tuần.
2. Tải và cài đặt Claude Code hoặc phiên bản nội địa Trae; hãy viết rõ ràng toàn bộ quy trình thực hiện việc đó để chúng giúp bạn tạo một “Kỹ năng”.
Một ví dụ về dự án tự động hóa nhờ AI | Nguồn ảnh: Câu lạc bộ Công nghệ
3. Mỗi khi cần thực hiện việc đó, hãy gửi tài liệu cho “agent AI” của bạn và để nó thực hiện theo hướng dẫn. Ở cấp độ nâng cao hơn, bạn có thể nghiên cứu cách để nó chạy hoàn toàn tự động—lúc đó bạn cũng sẽ sở hữu một “đội AI” làm việc 24/7 thay bạn.
Tóm lại vẫn là câu cũ: Hãy vận hành thành công một việc trước, rồi mới nghĩ đến tự động hóa.
04 Xu hướng đang diễn ra
Cách vận hành của Molly nghe như một thí nghiệm cá nhân thú vị. Nhưng điều thú vị là tư duy của cô đang được ngành công nghiệp kiểm chứng.
Gần đây, Anthropic chính thức ra mắt một hệ thống có logic gần như giống hệt: Cowork.
Nói ngắn gọn, Cowork là một trợ lý cá nhân có khả năng quản lý toàn bộ máy tính cá nhân của bạn—chỉ cần một câu lệnh là bạn có thể sắp xếp lại toàn bộ tập tin trên máy.
Lý luận thiết kế của nó chính là để nhiều phiên bản Claude phối hợp làm việc như một đội nhóm.
Điều này cho thấy Anthropic dường như cũng đang đặt cược vào hướng đi này: Người dùng cá nhân có thể sở hữu đội AI riêng, làm việc 24/7 thay họ xử lý các việc vặt trong đời sống và công việc.
Video minh họa: Một câu lệnh để Cowork sắp xếp tập tin | Nguồn video: X
Dĩ nhiên, Molly cũng đề cập đến những rủi ro của hệ thống này.
Khi toàn bộ cuộc sống của bạn vận hành trong một thư mục Claude Code, bạn sẽ cảm nhận một sự thay đổi đầy nghịch lý:
“Cám dỗ để AI làm việc thay bạn vào ban đêm” là vô cùng lớn, nhưng cái giá phải trả thì lại rất kín đáo. AI sẽ nắm toàn bộ dữ liệu riêng tư của bạn—bạn buộc phải giao nộp những điều vốn chỉ thuộc về riêng mình.
Đây là một sự cân bằng tinh tế: Bạn giao càng nhiều việc cho AI, hiệu suất càng cao, nhưng mức độ phụ thuộc vào AI cũng càng sâu.
Với vấn đề này, cô khuyên mọi người nên sớm làm quen với AI, nhưng cũng cần thận trọng để không bị AI chi phối.
05 Một lối sống mới
Trước đây, chúng ta nói về “quản lý thời gian”. Giờ đây, có lẽ đã đến lúc nói về “quản lý AI”.
Khi AI của bạn hiểu rõ hơn cả bạn về hóa đơn, lịch trình, chỉ số sức khỏe và mục tiêu đầu tư, thì vai trò của bạn đã thay đổi. Bản chất của quản lý thời gian truyền thống là “quản lý năng lượng”—dành nguồn năng lượng chất lượng cao cho những nhiệm vụ có giá trị cao, và dành thời điểm năng lượng thấp cho giải trí, nghỉ ngơi nhằm phục hồi.
Nhưng giờ đây, mọi thứ đang dần chuyển sang “quản lý AI”: Giao những việc phù hợp cho AI xử lý, và dành lại những nhiệm vụ còn lại cùng khoảng thời gian dư thừa cho chính mình.
Điều này không có nghĩa là quản lý năng lượng không còn quan trọng, mà là hình thái của nó đang thay đổi. Năng lượng của bạn có thể không còn dành để thực hiện từng nhiệm vụ một cách trực tiếp, mà một phần sẽ được dùng để học cách thiết kế hệ thống cho AI, phân bổ nhiệm vụ và kiểm tra kết quả.
Vai trò của chúng ta cũng thay đổi: Từ người thực thi, chúng ta trở thành người quản lý AI—chúng ta đang bước vào kỷ nguyên “ai cũng là người quản lý AI”.
Câu chuyện của Molly nghe có vẻ rất tiên phong, nhưng nó đang dần trở thành đời sống thường nhật của ngày càng nhiều người:
Báo cáo Chỉ số Kinh tế Con người (Human Economic Index) mới được Anthropic công bố cách đây vài ngày cho thấy, cách người dùng sử dụng Claude đang chuyển từ đối thoại sang tự quản lý các nhiệm vụ cá nhân.
Người dùng ngày càng có xu hướng để Claude theo dõi liên tục một nhiệm vụ (Task Iteration), thay vì chỉ đặt câu hỏi – nhận câu trả lời một lần.
Sự thay đổi trong mục đích sử dụng của người dùng tháng 8/2025 (phiên bản V3) và tháng 11/2025 (phiên bản V4) | Nguồn ảnh: Anthropic
Vài năm nữa nhìn lại, hôm nay có thể chính là “điểm phân thủy”: Một bộ phận người bắt đầu dùng AI để vận hành cuộc sống của mình, trong khi một bộ phận khác vẫn đang vật lộn với cách quản lý thời gian truyền thống.
Khoảng cách không nới rộng trong một đêm, nhưng nó đang tích lũy mỗi ngày.
Mỗi sáng thức dậy, AI đã làm được bao nhiêu việc thay bạn?
Con số này có thể còn quyết định tương lai của bạn nhiều hơn cả nỗ lực của bạn.
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
