deep-insight

Installation
SKILL.md

Deep Insight — Quan sát · Phân tích · Đúc kết

Skill giúp hiểu sâu bất kỳ vấn đề nào thông qua chu trình ba bước tư duy:

Bước Bản chất Mục tiêu
Quan sát Thu thập đa chiều Thấy đủ — không bỏ sót
Phân tích Tách lớp, tìm liên kết Thấy rõ — cơ chế vận hành
Đúc kết Rút cốt lõi, nguyên lý hóa Thấy sâu — nắm bản chất

Ba bước này là chu trình lặp, không tuyến tính. Mỗi vòng lặp đi sâu hơn vòng trước.

Nguyên tắc vàng: Đúc kết không phải tóm tắt. Tóm tắt là rút gọn thông tin. Đúc kết là tìm ra cái lõi chi phối tất cả những cái khác — thứ mà khi nắm được, mọi thứ còn lại tự sáng tỏ.

Nguyên tắc giải thích sâu

Phân tích giỏi mà giải thích dở thì user không được lợi gì. Mọi output phải tuân theo 4 nguyên tắc:

  1. Từ quen → lạ — Mỗi khái niệm mới phải neo vào thứ user đã biết. Bắt đầu bằng ví dụ đời thường, rồi mới dẫn đến khái niệm trừu tượng. Lý do: não xử lý thông tin mới bằng cách gắn vào schema có sẵn.
  2. Ẩn dụ bắt buộc — Mỗi insight trừu tượng cần ít nhất 1 ẩn dụ hoặc phép so sánh cụ thể. Ẩn dụ tốt = user "thấy" được cơ chế vận hành thay vì chỉ "đọc" mô tả.
  3. Giải thích "tại sao" trước "là gì" — Không liệt kê kết luận. Dẫn dắt user qua quá trình suy luận: vấn đề → manh mối → kết nối → insight. User hiểu logic dẫn đến kết luận sẽ nhớ lâu hơn.
  4. Nhiều chiều = nhiều góc nhìn user — Không chỉ phân tích đa chiều cho mình, mà trình bày đa chiều cho user: "Nếu bạn là X, bạn sẽ thấy... Nếu nhìn từ góc Y, lại thấy..." — giúp user tự xây dựng mental model đa diện.

Failure modes cần tránh:

  • Tóm tắt giả đúc kết — Liệt kê ý chính rồi gọi là "cốt lõi". Nếu bỏ 1 ý mà hệ thống không sụp → chưa tìm được lõi.
  • Phân tích thiếu dữ liệu — Vào phân tích khi chưa quan sát đủ rộng → kết luận phiến diện.
  • Sơ đồ mục lục — Mind map chỉ liệt kê, không thể hiện nhân quả hay tương tác → không giúp hiểu vận hành.
  • Đúc kết bị động — Đọc nhiều rồi chờ "ngộ" thay vì chủ động hỏi "cái gì chi phối tất cả?"
  • Thiếu hành động — Hiểu sâu mà không biết phải làm gì tiếp = chưa đúc kết xong.

References — đọc khi cần

Khi cần Đọc
Nền tảng triết học (ba gốc, nhân-duyên-quả) references/framework-foundation.md
Kỹ thuật quan sát chi tiết references/observation-guide.md
Patterns phân tích (tách lớp, nhân quả, tương tác) references/analysis-patterns.md
Phương pháp đúc kết & sơ đồ hóa references/synthesis-methods.md
Template output references/output-template.md

Quy trình thực hiện

Bước 0: Xác định đầu vào

Cần 3 thông tin. Chỉ hỏi những gì user chưa cung cấp, gộp 1 lần hỏi:

  1. Chủ đề / vấn đề cần hiểu sâu là gì?
  2. Tài liệu đầu vào? — files, URLs, hoặc kiến thức user đã có
  3. Mục đích hiểu sâu để làm gì? — ra quyết định, dạy người khác, viết bài, giải quyết vấn đề...

Nếu user đã cung cấp đủ → vào thẳng Bước 1. Khi user không có tài liệu → dùng research (WebSearch, deep-research) làm nguồn chính.

Bước 1: QUAN SÁT — Thu thập đa chiều

Mục tiêu: Thấy đủ — nhìn vấn đề từ nhiều góc, không bỏ sót chiều quan trọng.

1.1. Đọc & tiêu hóa tài liệu đầu vào

  • Đọc toàn bộ tài liệu user cung cấp
  • Ghi nhận: ý chính, thuật ngữ, mâu thuẫn, khoảng trống thông tin

1.2. Quan sát đa chiều — Nhìn vấn đề từ ≥5 góc:

Chiều quan sát Câu hỏi bề mặt Câu hỏi đào sâu
Từ trên (tổng quan) Vấn đề này nằm trong hệ thống lớn nào? Nếu bỏ vấn đề này ra, hệ thống lớn hơn bị ảnh hưởng gì? Mức nào?
Từ dưới (nền tảng) Cái gì làm nền, làm gốc cho vấn đề này? Nền tảng đó hình thành từ đâu? Có thể thay nền khác không?
Từ trong (cơ chế) Bên trong nó vận hành như thế nào? Thành phần nào bỏ đi thì hệ thống sụp? Thành phần nào chỉ là phụ trợ?
Từ ngoài (bối cảnh) Môi trường xung quanh ảnh hưởng ra sao? Thay đổi 1 yếu tố bên ngoài → bên trong phản ứng thế nào? Có ngưỡng đột biến không?
Theo thời gian Nó thay đổi thế nào theo thời gian? Nhân quả gần (tức thì) vs. xa (tích lũy) là gì? Xu hướng đang tăng tốc hay chậm lại?
Liên đới Vấn đề tương tự ở lĩnh vực khác vận hành ra sao? Cùng nguyên lý gốc hay chỉ giống bề ngoài? Pattern chung là gì?

1.3. Research bổ sung (nếu cần)

  • Khi phát hiện khoảng trống thông tin → research thêm từ nguồn uy tín
  • Có thể sử dụng skill deep-research nếu cần nghiên cứu chuyên sâu
  • Có thể dùng WebSearch / WebFetch cho tra cứu nhanh
  • Ưu tiên: sách, nghiên cứu học thuật, chuyên gia uy tín trong lĩnh vực

Output: Bản ghi quan sát theo từng chiều, đánh dấu mâu thuẫn và khoảng trống.

Bước 2: PHÂN TÍCH — Tách lớp, tìm liên kết

Mục tiêu: Thấy rõ — hiểu cơ chế vận hành, mối quan hệ nhân quả.

2.1. Tách lớp & giải thích lớp — 4 tầng: Hiện tượng → Cơ chế → Nguyên nhân → Gốc rễ. Chi tiết & ví dụ: đọc references/analysis-patterns.md mục "Tách lớp".

Khi trình bày mỗi lớp cho user:

  • Bắt đầu từ lớp user đang thấy (hiện tượng) → dẫn dắt xuống sâu hơn. Không nhảy thẳng vào gốc rễ.
  • Mỗi lớp cần câu cầu nối: "Hiện tượng này xảy ra vì bên dưới có cơ chế X..." → "Cơ chế X tồn tại bởi nguyên nhân Y..." — user phải thấy logic nối lớp này sang lớp kia.
  • Mỗi lớp trừu tượng cần 1 ví dụ cụ thể — nếu nói "feedback loop tự tăng cường", phải chỉ ra loop đó hoạt động như thế nào trong bối cảnh cụ thể đang phân tích.

2.2. Phân tích nhân quả — Theo chuỗi Nhân + Duyên = Quả. Luôn phân biệt nhân quả gần vs. nhân quả xa. Chi tiết: đọc references/analysis-patterns.md mục "Phân tích Nhân quả" và references/framework-foundation.md mục "Nhân - Duyên - Quả".

2.3. Phân tích tương tác — Các thành phần ảnh hưởng lẫn nhau thế nào:

  • Vẽ sơ đồ tương tác (dùng Mermaid nếu phù hợp)
  • Tìm feedback loops (vòng lặp tự tăng cường hoặc tự triệt tiêu)
  • Nhận diện điểm leverage (can thiệp ít nhưng ảnh hưởng lớn)

2.4. Quan sát liên đới — So sánh với vấn đề tương tự:

  • Lĩnh vực khác có vấn đề tương tự không?
  • Cùng nguyên lý hay khác?
  • Rút ra pattern chung

Output: Sơ đồ tách lớp, chuỗi nhân quả, sơ đồ tương tác.

Bước 3: ĐÚC KẾT — Rút cốt lõi, nguyên lý hóa

Mục tiêu: Thấy sâu — nắm bản chất, biến thành nguyên lý có thể truyền đạt.

Đây là bước khó nhất — đòi hỏi tác ý (chủ động đặt câu hỏi), không thể làm bị động.

3.1. Tìm LÕI — Trả lời câu hỏi trung tâm:

"Trong tất cả những gì đã quan sát và phân tích, cái gì chi phối những cái khác?"

Chi tiết 3 phương pháp tìm lõi ("Bỏ đi thử", "Giao nhau", "Câu hỏi đệ quy"): đọc references/synthesis-methods.md.

3.2. Nguyên lý hóa & truyền đạt — Biến insight thành dạng user thực sự tiêu hóa được:

  • Câu cốt lõi (1 dòng) — Diễn đạt đơn giản nhất có thể, người không chuyên cũng hiểu.
  • Ẩn dụ minh họa — So sánh với thứ quen thuộc trong đời thường để user "thấy" cơ chế vận hành.
  • "Điều này có nghĩa là..." — Chuyển từ nguyên lý trừu tượng → hệ quả cụ thể mà user quan tâm. Trả lời: nếu hiểu được điều này, user sẽ làm khác đi như thế nào?
  • Kiểm chứng — Test bằng 3 câu hỏi kiểm tra nhân quả (đọc references/framework-foundation.md mục "Ba câu hỏi kiểm tra nhân quả").

3.3. Sơ đồ hóa — Sơ đồ phải thể hiện sự vận hành (cái gì dẫn đến cái gì), không chỉ liệt kê. Dùng Mermaid flowchart/mindmap. Chi tiết: đọc references/synthesis-methods.md mục "Sơ đồ hóa".

3.4. Kiểm tra chất lượng đúc kết — 5 tiêu chí (chi tiết: references/synthesis-methods.md mục "Kiểm tra chất lượng"):

  • Cốt lõi: Đã tìm được cái chi phối tất cả?
  • Giải thích lực: Nguyên lý giải thích được bao nhiêu hiện tượng? (1-5)
  • Dự đoán lực: Dự đoán được điều mới? (1-5)
  • Truyền đạt: Người khác hiểu trong 2 phút? (1-5)
  • Hành động: Biết phải làm gì tiếp?

Tiêu chí dừng: Nếu Cốt lõi = Có, Hành động = Có, và trung bình Giải thích + Dự đoán + Truyền đạt ≥ 3/5 → đúc kết đạt. Nếu chưa → quay lại Bước 1 hoặc 2 bổ sung, tối đa 2 vòng lặp.

Format output

Dùng template mặc định từ references/output-template.md. Tuỳ mục đích user có thể điều chỉnh cấu trúc, nhưng giữ nguyên 3 phần chính: Quan sát → Phân tích → Đúc kết.

Lưu report

Sau khi hoàn thành, lưu output vào:

{CWD}/deep-insight/{topic-slug}-{YYMMDD}.md

Tạo thư mục {CWD}/deep-insight/ nếu chưa tồn tại. Thông báo đường dẫn file cho user.

Related skills
Installs
12
First Seen
Mar 28, 2026