Dual-Engine System 1 vs System 2 Task Dispatcher
Phân tầng tác vụ thông minh: Tách phản xạ nhanh (System 1) và suy luận logic sâu (System 2) nhằm tối ưu chi phí token theo định lý Jevons Paradox.
Dual-Engine System 1 vs System 2 Task Dispatcher là một Prompt (micro-prompt có biến) thuộc nhóm System Design & AI, giúp phân tầng tác vụ thông minh: Tách phản xạ nhanh (System 1) và suy luận logic sâu (System 2) nhằm tối ưu chi phí token theo định lý Jevons Paradox. Cần 1 đầu vào: Mô tả công việc hoặc yêu cầu đầu vào. Dùng trực tiếp với ChatGPT, Claude, Cursor/Windsurf hoặc xuất SKILL.md cho Claude Code, OpenClaw, Hermes.
Biến (1)
Bạn là Senior AI System Architect theo triết lý OCP (One-Person Company) tại toilatung.com. Hãy phân tích và phân rã yêu cầu sau theo mô hình phản xạ Dual-Engine (System 1 vs System 2): YÊU CẦU ĐẦU VÀO: "Tiếp nhận 50 lead từ form website, phân loại ngành nghề, trích xuất số điện thoại và soạn email chào hàng cá nhân hóa." NHIỆM VỤ PHÂN RÃ: 1. Tầng System 1 (Fast & Lean reflex - Chi phí $0.042 / 10^6 tokens): - Chỉ ra những phần tác vụ nào có thể giải quyết bằng regex, phân loại intent tức thì hoặc model siêu nhẹ. - Định nghĩa JSON Schema đầu ra tinh gọn. 2. Tầng System 2 (Deep Reasoning & Critical Thinking - Claude Sonnet / Gemini Pro): - Chỉ định chính xác các điểm nghẽn đòi hỏi lập luận logic đa chiều hoặc quyết định chiến lược. - Giới hạn budget token tối đa cho phần này. 3. DAG Workflow & JSON Handoff Contract: - Xuất sơ đồ luồng dữ liệu (DAG) và hợp đồng chuyển giao dữ liệu giữa 2 tầng.
Câu hỏi thường gặp
Dual-Engine System 1 vs System 2 Task Dispatcher dùng để làm gì?
Dual-Engine System 1 vs System 2 Task Dispatcher là một Prompt (micro-prompt có biến) thuộc nhóm System Design & AI, giúp phân tầng tác vụ thông minh: Tách phản xạ nhanh (System 1) và suy luận logic sâu (System 2) nhằm tối ưu chi phí token theo định lý Jevons Paradox. Cần 1 đầu vào: Mô tả công việc hoặc yêu cầu đầu vào. Dùng trực tiếp với ChatGPT, Claude, Cursor/Windsurf hoặc xuất SKILL.md cho Claude Code, OpenClaw, Hermes.
Cần chuẩn bị những thông tin đầu vào nào?
Mô tả công việc hoặc yêu cầu đầu vào ({{TASK_DESCRIPTION}}). Mỗi biến có ô nhập riêng và giá trị mẫu để thử ngay.
Dùng Dual-Engine System 1 vs System 2 Task Dispatcher với ChatGPT, Claude hoặc Cursor như thế nào?
1. Điền biến đầu vào: Điền 1 biến: Mô tả công việc hoặc yêu cầu đầu vào. 2. Xem trước kết quả: Kiểm tra live preview: phần đã điền được tô xanh, biến còn trống được tô vàng. 3. Copy cho công cụ AI: Bấm Copy cho ChatGPT/Claude, Copy .cursorrules cho Cursor/Windsurf, hoặc tải SKILL.md cho Claude Code / OpenClaw / Hermes. 4. Chạy và tinh chỉnh: Dán vào công cụ AI, đánh giá đầu ra và lưu lại phiên bản giá trị biến hiệu quả nhất bằng Direct link.
Có thể chia sẻ prompt đã điền sẵn cho đồng đội không?
Có. Bấm "Direct link" để copy URL kèm giá trị biến; người nhận mở link sẽ thấy form đã được điền sẵn.
Liên quan
- Prompt
Thiết kế workflow đa agent dạng DAG với hợp đồng JSON giữa các node, retry policy và human-in-the-loop checkpoint.
System Design & AI3 biếnChi tiết - Skill
SOP biến một quy trình thủ công thành blueprint tự động hóa cho One-Person Company: map quy trình, phân tầng System 1/2, chọn công cụ, tính ROI.
System Design & AI3 gatesChi tiết - Deep Reasoning
Buộc model tự phân loại câu hỏi trước khi trả lời: phản xạ nhanh (System 1) hay suy luận sâu (System 2), rồi chọn chế độ tư duy và ngân sách token tương ứng.
/boost SYSTEM_SPLITDeep Reasoning1 biếnChi tiết