Tại sao cần một checklist?
Xây dựng hệ thống AI Agent Skill không phải việc một ngày. Đó là một hành trình: bắt đầu với một SKILL.md đơn giản, dần dần xây lên governance, evals, orchestration. Checklist này đưa bạn qua từng giai đoạn – theo đúng thứ tự đúng đắn, không bỏ sót bước nào quan trọng.
Bao gồm các khái niệm trong AI Agent Skill, SKILL.md, Contractual Skills, Agent Skill Evals, và AI Skill Governance.
Giai đoạn 1: Nền tảng (Tuần 1-2)
☐ 1.1 Xác định 3 quy trình ưu tiên
Chọn quy trình: (a) bạn làm đi làm lại nhiều nhất, (b) mất nhiều thời gian nhưng không cần sáng tạo cao, (c) nếu sai sót thì tác động thấp. Điều kiện (c) quan trọng – bắt đầu với skill ít rủi ro nhất.
☐ 1.2 Viết SKILL.md đầu tiên
Chọn quy trình ưu tiên số 1. Viết ra từng bước như đang giải thích cho nhân viên mới. Chuyển thành SKILL.md với cấu trúc 3 lớp (metadata, instructions, scripts). Kiểm tra: AI có thể đọc và thực hiện không?
☐ 1.3 Test thủ công
Chạy skill trên 5 tình huống thực tế. Ghi lại: AI làm gì đúng, làm gì sai, bước nào thiếu rõ ràng. Cập nhật SKILL.md dựa trên kết quả test.
☐ 1.4 Setup Git repository cho skills
Tạo repo riêng (private) để lưu skills. Mọi thay đổi phải có commit message rõ ràng: ‘v1.1: Thêm bước kiểm tra email trước khi gửi’. Đây là nền tảng của versioning – bước đầu của Governance.
Giai đoạn 2: Contractual Layer (Tuần 3-4)
☐ 2.1 Thêm contract vào SKILL.md hiện có
Với mỗi SKILL.md đã viết, bổ sung 8 thành phần: Intent, Input Boundaries, Permissions, Evidence Requirements, Output Contract, Quality Criteria, Verification Steps, Human Approval Points.
☐ 2.2 Liệt kê tất cả tài nguyên skill cần truy cập
Mỗi skill cần truy cập tool/API/file nào? Tạo danh sách. Kiểm tra: có skill nào có quyền thừa (dùng những gì không cần) không? Giảm quyền về mức tối thiểu (Least Privilege).
☐ 2.3 Xác định Human Approval Points
Với mỗi workflow, xác định: khi nào AI phải dừng và báo bạn trước khi tiếp tục? Không có approval point nào là ngựy hiểm. Quá nhiều approval point làm mất lợi thế automation. Tìm balance phù hợp với mức rủi ro của từng workflow.
Giai đoạn 3: Evals và Quality (Tuần 5-6)
☐ 3.1 Viết 5 test case cho mỗi skill
Với mỗi SKILL.md, viết 5 test case: 3 happy path (tình huống bình thường) và 2 edge case (tình huống bất thường). Viết expected output rõ ràng cho từng case.
☐ 3.2 Chạy benchmark lần đầu
Chạy tất cả 5 test cases. Ghi lại: pass bao nhiêu, fail ở đâu, vì sao. Đây là baseline – mọi lần update skill sau này phải pass ít nhất bằng hoặc hơn baseline này.
☐ 3.3 Xây Skills Registry
Tạo file SKILLS-REGISTRY.md liệt kê: tên skill, version hiện tại, owner, trạng thái (active/experimental/deprecated), số lần chạy/tuần, pass rate eval gần nhất. Review registry mỗi tháng.
Giai đoạn 4: Memory và Orchestration (Tuần 7-8)
☐ 4.1 Setup Agent Memory Workspace
Tạo cấu trúc thư mục: /memory/clients/ (Client Context), /memory/decisions/ (Decision Log), /memory/tasks/ (Task State), /memory/knowledge/ (Knowledge Base). Kết nối với MCP để agent có thể đọc/viết.
☐ 4.2 Xây dựng Client Context cho từng khách hàng chính
Viết một file client-context.md cho 3 khách hàng/mentee chính. Bao gồm: mục tiêu, tình trạng hiện tại, các quyết định đã thống nhất, phong cách giao tiếp. Test: agent có dùng được context này không?
☐ 4.3 Xác định luồng multi-agent đầu tiên
Chọn một workflow cần 2-3 agent phối hợp. Ví dụ: (1) Agent tổng hợp notes tuần, (2) Agent viết báo cáo, (3) Agent lưu vào Drive và thông báo. Thiết kế luồng orchestration cho workflow này.
Giai đoạn 5: Scale và Optimize (Tháng 2-3)
☐ 5.1 Viết thêm 5-10 skills mới
Dựa trên kinh nghiệm từ 3 skills đầu, viết thêm. Lần này nhanh hơn vì đã có template và quy trình. Ưu tiên: skills có ROI cao nhất (tiết kiệm nhiều thời gian nhất).
☐ 5.2 Review và retire skills yếu
Hàng tháng: kiểm tra skills nào ít được dùng, eval pass rate thấp, hoặc đã lỗi thời. Retire hoặc rebuild. Hệ thống gọn = hệ thống mạnh.
☐ 5.3 Kiểm tra Tool Cloning Risk
Rà soát: có skill nào download từ nguồn ngoài mà chưa kiểm tra license không? Có skill nào được chia sẻ public mà chưa có license rõ ràng không? Điều chỉnh ngay nếu có.
Mốc 30 ngày đầu bạn nên có
Sau 30 ngày thực hiện đúng checklist này, bạn sẽ có: 3 SKILL.md hoạt động với contract đầy đủ, 15 test cases có baseline, Skills Registry cập nhật, Agent Memory Workspace có context cho khách hàng chính, và 1 luồng multi-agent đang chạy.
Đó không phải mục tiêu đó là nền tảng thực sự để bạn bước vào mô hình Unit of One Agency: một chuyên gia tư vấn với năng lực của cả một team.
Bài viết liên quan
- AI Agent Skill là gì – Kiến trúc 3 lớp SKILL.md
- SKILL.md là gì – File SOP giúp AI thực thi quy trình thay bạn
- Contractual Skills là gì – Thiết kế skill AI với contract rõ ràng
- Agent Skill Evals là gì – Kiểm thử tự động cho skill AI
- AI Skill Governance là gì – Quản trị vòng đời skill
- SOP as Code là gì
- Build in public là gì
Bạn thấy bài này hữu ích?
Lưu lại để đọc sau hoặc chia sẻ cho bạn bè đang tìm hiểu về AI, kinh doanh và tư duy phát triển bản thân nhé.





Javis là gì? Phân biệt Thiết bị nhà thông minh Javis, Trợ lý ảo Jarvis AI và Hệ điều hành Javis OS
Automation Pyramid trong Content – Phân định việc nào AI tự làm, việc nào cần con người can thiệp
Few-Shot Library là gì – Cách xây kho 10 bài viết mẫu để AI học ngữ điệu, hook và chữ ký quan điểm
Model Collapse và Brand Homogenization – Nguy cơ AI tự triệt tiêu bản sắc và giải pháp bảo toàn
Claude Projects Brand Voice – Quy trình 4 bước huấn luyện Claude thành trợ lý mang bản sắc doanh nghiệp
4 Tầng Workspace DNA – Kiến trúc vận hành One-Person Company bằng AI của Taskade và Solopreneur 2026