hv-analysis

Tổng quan về skill hv-analysis

hv-analysis là một skill nghiên cứu bằng tiếng Trung, dùng để biến một sản phẩm, công ty, khái niệm, công nghệ hoặc con người thành một báo cáo phân tích ngang-dọc có cấu trúc. Skill này phù hợp nhất khi người dùng cần hơn một định nghĩa đơn thuần: họ muốn một cách đáng tin cậy để tìm hiểu bản chất của đối tượng, nó đã phát triển ra sao, so với các đối thủ/đối tượng tương tự thì thế nào, và điều đó có ý nghĩa gì ở thời điểm hiện tại. hv-analysis đặc biệt hữu ích khi mục tiêu là tạo ra một báo cáo nghiên cứu PDF chỉnh chu thay vì một bản tóm tắt nhanh.

hv-analysis dùng để làm gì

Công việc thực sự mà skill này giải quyết là: “hãy giúp tôi hiểu thứ này thật sâu và có hệ thống.” hv-analysis dẫn dắt một quy trình hai trục: trục dọc theo dõi toàn bộ vòng đời theo thời gian, còn trục ngang so sánh đối tượng mục tiêu với đối thủ hoặc các trường hợp tương tự ở thời điểm hiện tại. Điều đó khiến nó rất phù hợp cho phân tích sản phẩm, nghiên cứu công ty, nghiên cứu thị trường và rà soát chiến lược.

Điều gì làm hv-analysis khác biệt

Khác với một prompt deep research chung chung, hv-analysis được xây dựng xoay quanh một cấu trúc phân tích cụ thể và một đầu ra cuối cùng rõ ràng. Nó buộc agent phải thu thập lịch sử, lập bản đồ các mốc quan trọng, so sánh các phương án thay thế và tổng hợp phát hiện thành định dạng sẵn sàng đưa vào báo cáo. Cấu trúc này giúp giảm kiểu trả lời hời hợt “nó là gì” và khuyến khích phân tích đủ độ sâu để phục vụ quyết định.

Người dùng và trường hợp sử dụng phù hợp nhất

Hãy dùng hv-analysis khi bạn cần hiểu định vị, quá trình phát triển, bối cảnh cạnh tranh hoặc các đánh đổi chiến lược. Đây là lựa chọn tốt cho người đang nghiên cứu một công cụ mới trước khi áp dụng, đánh giá quỹ đạo phát triển của một công ty, hoặc chuẩn bị một bản briefing nội bộ. Nó kém phù hợp hơn cho các câu hỏi từ điển đơn giản hoặc tác vụ nội dung ngắn.

Cách sử dụng skill hv-analysis

Cài đặt và kích hoạt hv-analysis

Dùng skill này trong quy trình thư mục skill của bạn, rồi gọi nó bằng một đối tượng nghiên cứu và mục đích thật rõ ràng. Một lệnh cài đặt thực tế là: npx skills add KKKKhazix/khazix-skills --skill hv-analysis. Trong yêu cầu, hãy nêu trực tiếp đối tượng mục tiêu và nói rằng bạn muốn một phân tích ngang-dọc, ví dụ: “Use hv-analysis to research Notion as a productivity product and compare it with Obsidian and Evernote.”

Đưa đầu vào đúng dạng

Đầu vào tốt là đầu vào cụ thể, có giới hạn và hướng đến quyết định. Hãy bao gồm đối tượng, loại, đối tượng người dùng và bất kỳ góc nhìn quan trọng nào:

• “Analyze Cursor as an AI coding tool for a founder choosing a dev workflow.”
• “Research OpenAI as a company, with emphasis on product shifts and competitive pressure.”
• “Use hv-analysis for Data Analysis on Figma’s evolution and market position.”

Nếu bạn chỉ nói “帮我研究一下XX,” skill vẫn có thể chạy, nhưng phạm vi rõ ràng hơn sẽ tạo ra so sánh tốt hơn và một câu chuyện mạch lạc hơn.

Đọc các file này trước

Bắt đầu với SKILL.md để hiểu quy trình và cấu trúc báo cáo. Sau đó kiểm tra references/schema.json để xem các trường phân tích mà skill mong đợi, và scripts/md_to_pdf.py nếu bạn muốn hiểu đường đi đầu ra cuối cùng từ Markdown sang PDF. Những file này cho thấy skill ưu tiên điều gì: nghiên cứu có cấu trúc, logic theo các mốc phát triển và chất lượng trình bày.

Mẹo quy trình giúp đầu ra tốt hơn

Với hv-analysis, hãy yêu cầu rõ cả hai trục: lịch sử trước, rồi so sánh hiện tại sau. Nếu đối tượng của bạn có các đối thủ hiển nhiên, hãy nêu tên họ. Nếu bạn quan tâm đến một lăng kính cụ thể như giá bán, mức độ trưởng thành của sản phẩm, hệ sinh thái hay rủi ro chiến lược, hãy nói từ đầu. Khi bản nháp đầu tiên còn quá rộng, hãy thu hẹp đối tượng hoặc lát cắt thị trường thay vì yêu cầu “chi tiết hơn” ở mọi chỗ.

Câu hỏi thường gặp về skill hv-analysis

hv-analysis chỉ dùng cho prompt tiếng Trung thôi à?

Nội dung trong repository thiên về tiếng Trung, nhưng hv-analysis vẫn có thể dùng với yêu cầu tiếng Anh nếu đối tượng nghiên cứu và bộ so sánh được nêu rõ. Quy trình đầu ra quan trọng hơn ngôn ngữ của prompt.

hv-analysis làm tốt hơn prompt bình thường ở điểm nào?

Một prompt bình thường thường chỉ tạo ra bản tóm tắt. hv-analysis được thiết kế để tạo ra một phương pháp nghiên cứu: lịch sử theo trục dọc, so sánh theo trục ngang và một phần tổng hợp cuối cùng. Cấu trúc đó là lý do chính để cài skill hv-analysis thay vì trông chờ vào prompt tự phát.

Khi nào không nên dùng hv-analysis?

Đừng dùng hv-analysis cho một định nghĩa đơn giản, một bản tóm tắt ngắn gọn hoặc một bài đăng mạng xã hội ngắn. Nếu bạn chỉ cần “X là gì,” quy trình này là quá nặng. Nó cũng không phù hợp khi bạn chưa có đối tượng nghiên cứu rõ ràng hoặc khi bạn không cần phân tích so sánh.

hv-analysis có thân thiện với người mới không?

Có, nếu bạn có thể gọi tên thứ mình muốn nghiên cứu và giải thích vì sao nó quan trọng với bạn. Bạn không cần biết phương pháp nghiên cứu mới dùng tốt được. Sai lầm phổ biến nhất của người mới là đặt một chủ đề quá rộng mà không có bối cảnh quyết định, khiến phần so sánh và kết luận cuối bị yếu đi.

Cách cải thiện skill hv-analysis

Bắt đầu bằng một câu hỏi nghiên cứu sắc hơn

hv-analysis hoạt động tốt nhất khi prompt đầu tiên chứa một câu hỏi, chứ không chỉ là một chủ đề. Hãy so sánh “Research Anthropic” với “Research Anthropic as an AI company, focusing on product strategy, model positioning, and competitor pressure.” Phiên bản thứ hai cho phân tích một tâm điểm rõ hơn và nâng chất lượng đầu ra.

Cung cấp các đối tượng so sánh tốt hơn

Phần phân tích ngang mạnh hơn rất nhiều khi bạn chỉ định các đối thủ/đối tượng ngang hàng thực sự liên quan đến quyết định của mình. Nếu bạn đang đánh giá một sản phẩm, hãy liệt kê các phương án thay thế mà bạn thực sự cân nhắc. Nếu để bộ so sánh quá mơ hồ, hv-analysis có thể chọn những chuẩn so sánh hợp lý nhưng không hẳn sát với nhu cầu ra quyết định.

Kiểm soát phạm vi để tránh đầu ra nông

Chế độ lỗi phổ biến nhất của hv-analysis là cố phủ quá nhiều góc nhìn cùng lúc. Nếu đối tượng quá lớn, hãy giới hạn theo giai đoạn, thị trường hoặc trường hợp sử dụng. Ví dụ, hãy yêu cầu “the last three years,” “consumer adoption,” hoặc “developer tooling” để báo cáo giữ được trọng tâm và giàu bằng chứng.

Cải thiện bằng cấu trúc, không chỉ bằng lời văn

Sau đầu ra đầu tiên, hãy cải thiện hv-analysis bằng cách siết lại phần còn thiếu trong dòng thời gian dọc, thêm một đối thủ còn thiếu, hoặc yêu cầu tổng hợp đánh đổi sắc hơn. Nếu một phần nào đó nghe quá chung chung, hãy nói rõ bạn muốn nhấn vào đâu: mô hình kinh doanh, tiến hóa kỹ thuật, mức độ chấp nhận của người dùng, hay rủi ro chiến lược. Cách này thường hiệu quả hơn nhiều so với việc chỉ bảo nó “viết dài hơn.”