Deep Learner

Chuyển hóa nội dung thô thành tài liệu học có cấu trúc 6 phase. Kết hợp AI-analysis + reflection prompts, output tiếng Việt, giữ thuật ngữ gốc.

Workflow

Step 1: Detect Input

• If user provides a URL → use WebFetch to retrieve content
• If URL fails → ask user to paste text directly
• If user provides text → use directly

Step 2: Choose Level

Use AskUserQuestion to ask:

Bạn muốn học ở mức độ nào?
- quick: Nắm nhanh ý chính (~2-3 trang)
- medium: Hiểu đủ sâu để áp dụng (~5-8 trang) (Recommended)
- deep: Hiểu thấu đáo, phản biện (~10-15 trang)

Step 3: Choose Save Location

Use AskUserQuestion to ask save directory (default: ./learning-notes/).

Step 4: Analyze & Generate

Phân tích nội dung theo phases tương ứng level, follow output-template.md.

Mỗi khái niệm trọng tâm (Phase 2.1) dùng format What/Why/How/Example — xem note-structure.md.

Step 5: Save File

Tạo directory nếu chÆ°a tồn tại. Save output markdown với naming: {topic-slug}-{YYMMDD}-{HHMM}.md

Ví dụ: learning-notes/atomic-habits-chapter-1-260213-1430.md

Level → Phase Mapping

Phase Instructions

Phase 0 — Chuẩn bị [medium, deep]

• AI gợi ý context dá»±a trên tiêu đề/chủ đề
• Tạo 2-3 reflection prompts với > [Ghi câu trả lời của bạn ở đây]
• Gợi ý: “Bạn đã biết gì về chủ đề này?”, “Kỳ vọng gì khi đọc?”

Phase 1 — Tổng quan [quick, medium, deep]

• Mục đích & bài toán nội dung giải quyết
• Cấu trúc nội dung (content map)
• Luồng logic của tác giả
• Bản đồ vị trí: Nội dung nằm ở đâu trong hệ thống kiến thức lớn hÆ¡n?
• Mối liên hệ giữa các phần

Phase 2 — Đào sâu [medium, deep]

• 2.1 Khái niệm trọng tâm — mỗi concept dùng What/Why/How/Example
• 2.2 Kết nối kiến thức — AI gợi ý liên hệ + reflection prompts
• 2.3 Ứng dụng thá»±c tế — AI đề xuất ứng dụng + reflection prompts

Phase 3 — Kiểm chứng [deep]

• Đánh giá bằng chứng/nguồn trích dẫn
• Phân tích độ tin cậy
• Flag thông tin cần fact-check
• Đánh giá tính thời sá»±

Phase 4 — Góc nhìn đa chiều [deep]

• 4.1 Phản biện: điểm yếu, thiên kiến tác giả
• 4.2 Góc nhìn khác: chuyên gia phản biện, so sánh quan điểm
• 4.3 Giới hạn áp dụng: khi nào KHÔNG phù hợp, điều kiện tiên quyết, rủi ro

Phase 5 — Đúc kết [quick, medium, deep]

• 5.1 Tổng hợp: tÆ° tưởng cốt lõi, 3 keywords, giải thích cho người chÆ°a biết
• 5.2 SÆ¡ đồ hóa: Mermaid diagram visualize cấu trúc ý chính
• 5.3 Cam kết hành động [medium, deep]: reflection prompts với AI gợi ý

Reflection Prompt Pattern

Mỗi reflection prompt gồm:

1. Câu hỏi AI gợi ý (in nghiêng)
2. Khoảng trống để user điền

*AI gợi ý: Kiến thức này liên hệ thế nào với công việc hiện tại của bạn?*
> [Ghi câu trả lời của bạn ở đây]

Edge Cases

• Nội dung >10000 từ: Recommend chia nhỏ theo chapter/section
• Nội dung <500 từ: Auto-suggest level quick
• URL không fetch được: Fallback yêu cầu paste text
• Nội dung không phải text (video/image): Suggest dùng transcript hoặc ai-multimodal trước

Constraints

• Output tiếng Việt, giữ thuật ngữ gốc (technical terms)
• Template là guideline, AI tá»± adaptive theo nội dung
• Không thêm thông tin ngoài nội dung gốc (trừ context positioning ở Phase 1)
• Mermaid diagram phải đúng syntax, tối đa 10-15 nodes
• Reflection prompts: AI gợi ý hướng suy nghÄ©, không trả lời thay user