Thế giới công nghệ đang chạy rất nhanh, nhưng mình thấy nhiều doanh nghiệp vẫn đang tốn thời gian và tiền bạc cho những ứng dụng AI “trông thì xịn” nhưng dùng vào lại không ra kết quả. Mình đã chứng kiến không ít dự án chết yểu chỉ vì thiếu tính ứng dụng thực tế. Mọi thứ chỉ thật sự thay đổi khi Gemini 3.0 và giao thức MCP (Model Context Protocol) xuất hiện. Nhưng hãy nhớ, công nghệ chỉ là công cụ, thứ quan trọng nhất vẫn là tiết kiệm thời gian và tạo ra lợi nhuận.
Trong bài viết này, mình sẽ chia sẻ cách mình xây dựng hệ thống AI tự động theo khung tư duy SPEEDY, tập trung hoàn toàn vào hiệu quả thực tế.
Sự thay đổi trong cách xây dựng ứng dụng AI
Trước đây, làm app giống như vẽ bằng Paint: thô, khó chỉnh và rất tốn công. Sau đó là thời kỳ template – nhìn thì đẹp nhưng khó tùy biến, càng khó kết nối với hệ thống tự động hóa phía sau.
Giờ thì khác. Gemini 3.0 không chỉ làm UI rất tốt, mà còn giải quyết bài toán kết nối nhờ MCP.
MCP là gì và vì sao nó quan trọng?
Bạn có thể hình dung MCP như một chiếc remote đa năng. Nó cho phép các ứng dụng AI nói chuyện với nhau bằng một “ngôn ngữ chung”, không cần bạn phải rành đủ thứ framework hay backend phức tạp. Nhờ đó, frontend AI có thể kết nối thẳng với các hệ thống automation no-code như n8n một cách rất mượt.
Khung SPEEDY: Xây hệ thống AI có lợi nhuận
Để tránh làm AI cho vui, mình luôn bám theo khung SPEEDY.
1. S – Signal: Tìm đúng vấn đề
Đừng bắt đầu bằng công cụ. Hãy bắt đầu bằng vấn đề. Bạn cần tìm một nỗi đau thật sự, nơi mà người khác sẵn sàng trả tiền để được giải quyết, hoặc ít nhất là một điểm nghẽn đang làm bạn tốn thời gian mỗi ngày.
- Ví dụ: Tăng trưởng mạng xã hội. Ai cũng muốn làm content, nhưng đa số đều bí ý tưởng. Trong thực tế, ý tưởng và cách “mở bài” quyết định phần lớn độ viral.
- Hướng giải quyết: Xây một dashboard tự động quét các chủ đề đang hot từ Reddit, Newsletter hoặc YouTube, giúp người làm content đi trước xu hướng.
2. P – Process: Chuẩn hóa quy trình
Có ý tưởng rồi, đừng vội code. Hãy biến nó thành một quy trình rõ ràng. Mình thường dùng AI để viết SOP trước, mô tả chi tiết ứng dụng sẽ hoạt động như thế nào. Khi luồng đã rõ, AI viết code chính xác hơn rất nhiều.
Ví dụ prompt:
“Hãy giúp tôi thiết kế một ứng dụng giao diện tối giản, kết nối với n8n qua MCP, lưu dữ liệu vào Supabase. Ứng dụng có nút ‘Quét ngay’ để lấy dữ liệu từ Reddit và Newsletter, hiển thị thành dashboard. Tab thứ hai dùng để chuyển dữ liệu đó thành các hook cho mạng xã hội.”
Xây engine và tối ưu (E & E)
Đây là lúc bắt tay vào làm thật.
3. E – Engine: Xây hệ thống lõi
Mình thường dùng Google AI Studio với Gemini để làm phần này.
- Giao diện: Tham khảo Dribbble hoặc CodePen, chụp màn hình và yêu cầu Gemini dựng lại bằng HTML/CSS/JS gọn gàng.
-
Backend với n8n:
- Tạo workflow trong n8n.
- Một nhánh quét Reddit (ví dụ
r/AI,r/Tech). - Một nhánh lấy tin từ RSS của các newsletter.
- Gộp dữ liệu, lọc trùng, chuẩn hóa đầu ra.
-
Kết nối MCP:
- Bật “Available in MCP” cho workflow.
- Lấy access token.
- Quay lại Gemini và yêu cầu kết nối nút bấm với workflow qua MCP.
4. E – Enhance: Chạy local và sửa lỗi
AI hiếm khi đúng 100% ngay lần đầu. Vì vậy, mình luôn kéo app về chạy local để kiểm soát.
- Cài Node.js và dùng Antigravity hoặc Cursor.
- Khi có lỗi, copy thẳng lỗi đó đưa lại cho AI.
- Tinh chỉnh dần: thêm bộ lọc, sắp xếp theo độ viral, loại nội dung rác.
Cứ lặp đi lặp lại như vậy, app sẽ ngày càng “mượt”.
Dữ liệu và thu hoạch giá trị (D & Y)
5. D – Data: Lưu trữ thông minh
Nếu chỉ xem rồi đóng app thì rất phí. Mình luôn lưu dữ liệu lại bằng Supabase.
- Nhờ AI viết SQL tạo bảng.
- Kết nối Supabase vào app.
- Cho phép lưu ý tưởng, hook, insight để dùng lại sau.
Lúc này, bạn đang xây một kho dữ liệu cho chính mình.
6. Y – Yield: Biến thành tiền
Khi hệ thống đã chạy ổn, bạn đang tiết kiệm hàng chục giờ mỗi tuần. Bước tiếp theo là bán giá trị đó cho người khác.
Mình không dùng email spam. Mình dùng Loom video cá nhân hóa.
- Tiêu đề: Ngắn, đi thẳng vấn đề.
-
Video 1–2 phút:
- Mở đầu bằng website của khách hàng.
- Nêu vấn đề họ đang gặp.
- Cho xem case study.
- Demo nhanh hệ thống (thậm chí gắn logo của họ).
- Kêu gọi đặt lịch call ngắn.
Cách này chuyển đổi cao hơn rất nhiều.
Xây dựng hệ thống AI tự động giờ không còn quá khó. Với Gemini 3.0, n8n và MCP, rào cản kỹ thuật đã thấp hơn rất nhiều.
Điều quan trọng nhất vẫn là tư duy:
- Giải quyết đúng vấn đề.
- Kiên nhẫn tinh chỉnh.
- Tập trung vào hiệu quả thực tế.
Đừng xây AI chỉ để ngắm. Hãy xây những cỗ máy giúp bạn tiết kiệm thời gian và tạo ra tiền thật. Nếu bạn bắt đầu ngay hôm nay, bạn sẽ đi trước rất nhiều người khác.
Top comments (0)