TL;DR
Prompt “Source policy: chọn nguồn primary/secondary” có mục tiêu: quy tắc nguồn để tăng trust. Đầu ra chuẩn gồm guardrails → workflow review → log/version → bản public an toàn. Nguyên tắc khi chạy: không bịa, thiếu dữ liệu thì ghi “CẦN BỔ SUNG”, nội dung nhạy cảm phải redaction.
- Mục tiêu: Quy tắc nguồn để tăng trust.
- Output chuẩn: guardrails → workflow review → log/version → bản public an toàn.
- Nguyên tắc: không bịa; thiếu dữ liệu thì ghi “CẦN BỔ SUNG”; nội dung nhạy cảm phải redaction.
1) Input Spec (bắt buộc)
Prompt cần 5 ô nhập trước khi chạy: Use case, Risk level, Data class, Policy constraints và Approval. Điền đủ các ô bằng thông tin thật của dự án rồi mới dán prompt vào công cụ AI, ô nào bỏ trống thì kết quả sẽ chung chung.
2) Ví dụ thực chiến
Ví dụ chạy với USE_CASE là “Content”, RISK_LEVEL là “Medium” và DATA_CLASS là “Internal”. Đối chiếu kết quả của ví dụ với bảng Pass/Fail trước khi thay bằng dữ liệu dự án của bạn. Các ô nhập còn lại giữ như mẫu, nên bạn chỉ cần thay giá trị cho đúng dự án của mình rồi so kết quả với ví dụ.
Input
- USE_CASE: Content
- RISK_LEVEL: Medium
- DATA_CLASS: Internal
- POLICY: Không bịa dữ liệu; nếu thiếu ghi “CẦN BỔ SUNG”.
Output kỳ vọng
- Prompt có guardrails + câu hỏi làm rõ (nếu thiếu dữ liệu)
- Checklist QA & compliance
- Log/version + owner + change note
- Bản public đã redaction (nếu cần)
3) Mẫu thao tác (copy dùng ngay)
Dán nguyên mẫu vào ChatGPT, Gemini hoặc Claude, thay 5 ô {USE_CASE}, {RISK_LEVEL}, {DATA_CLASS}, {POLICY} và {APPROVAL} bằng thông tin của bạn rồi chạy. Mẫu giao cho AI vai AI Governance Lead + Prompt QA, nên giữ nguyên câu mở đầu để lần chạy nào cũng ra cùng một cấu trúc.
Bạn là AI Governance Lead + Prompt QA.
Use case: {USE_CASE}
Risk level: {RISK_LEVEL}
Data class: {DATA_CLASS}
Policy constraints: {POLICY}
Approval: {APPROVAL}
Hãy xuất theo format:
A) Guardrails (10 quy tắc) cho prompt này
B) Câu hỏi làm rõ (nếu thiếu dữ liệu) + tiêu chí “dừng lại”
C) Output format an toàn (không suy đoán, có nhãn mức chắc chắn)
D) Checklist QA (20 điểm) trước khi publish/hand-off
E) Redaction plan (public vs internal) + mẫu thay thế dữ liệu nhạy cảm
F) Versioning: owner, version, change log, rollback
G) Audit trail: ghi lại input, nguồn dữ liệu, người review, ngày review4) Pass/Fail
Kết quả đạt khi có guardrails rõ, có reviewer/owner, có log, không lộ dữ liệu nhạy cảm. Không đạt khi prompt khuyến khích bịa, tiết lộ thông tin nội bộ, hoặc thiếu QA. Chấm kết quả theo hai tiêu chí này trước khi dùng, trượt tiêu chí nào thì sửa ô nhập đó rồi chạy lại.
KẾT QUẢ ĐẠT CHUẨN (PASS)
- Bám sát 100% dữ liệu đầu vào thực tế, không đưa ra nhận định chung chung thiếu bằng chứng.
- Phân loại thứ tự ưu tiên bằng số điểm định lượng (ICE/RICE), chỉ rõ các tác vụ khẩn cấp cần làm trước.
- Lịch trình triển khai được bóc tách theo từng ngày hoặc từng giai đoạn rõ ràng, có phân công cụ thể.
- Mỗi đầu việc đều có tiêu chuẩn nghiệm thu định lượng (Definition of Done) đo lường được.
- Có kịch bản rollback và phương án xử lý rủi ro dự phòng nếu phát sinh sự cố kỹ thuật.
KẾT QUẢ CẦN CHẠY LẠI (FAIL)
- Đưa ra lời khuyên lý thuyết sách giáo khoa mà không giải quyết dữ liệu cụ thể của dự án.
- Không phân định rõ ràng thời gian hoàn tất, dàn trải tài nguyên tùy tiện.
- Tiêu chí nghiệm thu ghi mơ hồ, thiếu chỉ số kỹ thuật hoặc ngưỡng định lượng đối chứng.
- Thiếu phương án dự phòng khi phát sinh xung đột mã nguồn hoặc tụt lưu lượng truy cập.
Định nghĩaSource policy là prompt quy tắc nguồn, nhận 5 ô nhập về use case, mức rủi ro, loại dữ liệu, ràng buộc và người duyệt, giúp AI trả về guardrails, workflow review, log/version và bản public an toàn.
Cách chạy prompt Source policy để có đầu ra an toàn
Các bước giúp bạn điền đủ ô nhập, chạy mẫu prompt trên công cụ AI và chấm kết quả theo bảng Pass/Fail trước khi dùng cho dự án.
- Dán mẫu vào công cụ AIDán nguyên mẫu vào ChatGPT, Gemini hoặc Claude và giữ câu mở đầu giao vai AI Governance Lead + Prompt QA để lần chạy nào cũng ra cùng cấu trúc.
- Chạy thử ví dụ mẫuChạy ví dụ với USE_CASE là Content, RISK_LEVEL là Medium và DATA_CLASS là Internal, rồi đối chiếu kết quả với bảng Pass/Fail trước khi thay bằng dữ liệu dự án.
- Điền 5 ô bằng dữ liệu thậtThay USE_CASE, RISK_LEVEL, DATA_CLASS, POLICY và APPROVAL bằng thông tin thật của dự án, vì ô nào bỏ trống thì kết quả sẽ chung chung.
- Kiểm tra đầu ra chuẩnXem kết quả có đủ guardrails kèm câu hỏi làm rõ, checklist QA và compliance, log/version kèm owner và change note, cùng bản public đã redaction nếu cần.
- Chấm kết quả theo Pass/FailKết quả đạt khi có guardrails rõ, có reviewer/owner, có log và không lộ dữ liệu nhạy cảm. Kết quả trượt khi prompt khuyến khích bịa, tiết lộ thông tin nội bộ hoặc thiếu QA.
- Sửa ô nhập rồi chạy lạiTrượt tiêu chí nào thì sửa đúng ô nhập liên quan rồi chạy lại prompt trước khi đem kết quả đi dùng.
Câu hỏi thường gặp về Source policy
Giải đáp trực tiếp các câu hỏi thường gặp về Source policy dựa trên dữ liệu triển khai thực tế, quy trình kiểm thử kỹ thuật và kinh nghiệm thực chiến trên website thật để tối ưu hiệu quả tìm kiếm.
Bỏ trống ô Approval hay Data class thì kết quả Source policy bị ảnh hưởng gì?
Ô nào bỏ trống thì kết quả Source policy sẽ chung chung, kể cả ô Approval hay Data class. Prompt cần đủ 5 ô Use case, Risk level, Data class, Policy constraints và Approval, điền bằng thông tin thật của dự án rồi mới dán vào công cụ AI. Sau khi điền đủ, chạy lại và so kết quả với bảng Pass/Fail.
Source policy có cho AI tự suy đoán khi ô nhập thiếu thông tin không?
Không, Source policy không cho AI bịa hay suy đoán. Chỗ nào thiếu dữ liệu, AI phải ghi “CẦN BỔ SUNG” vào chỗ trống, không được tự điền cho đủ. Policy constraints gồm không bịa, không tiết lộ, không suy đoán, và đầu ra nên có câu hỏi làm rõ khi còn thiếu dữ liệu.
Làm sao biết kết quả prompt có đang làm lộ thông tin nội bộ không?
Bạn chấm kết quả theo bảng Pass/Fail trước khi dùng. Kết quả không đạt khi prompt tiết lộ thông tin nội bộ, khuyến khích bịa hoặc thiếu QA. Nội dung nhạy cảm phải được redaction trong bản public.
Sửa câu mở đầu giao vai AI Governance Lead + Prompt QA thì kết quả Source policy có bị lệch không?
Có thể lệch, vì câu mở đầu giao cho AI vai AI Governance Lead + Prompt QA là chỗ giữ cho lần chạy nào cũng ra cùng một cấu trúc. Bạn nên giữ nguyên câu đó. Nếu đã giữ câu mở đầu mà kết quả vẫn lệch, kiểm tra lại 5 ô nhập xem có ô nào bỏ trống không.
Prompt Source policy cần những ô nhập nào trước khi chạy?
Prompt cần 5 ô nhập: Use case, Risk level, Data class, Policy constraints và Approval. Use case chọn trong SEO, Content, Sales, CSKH, Ops, Dev. Risk level là Low, Med hoặc High. Data class là Public, Internal, PII hoặc Confidential. Approval ghi Reviewer hoặc Owner.
Phần log/version trong kết quả Source policy cần ghi kèm những gì?
Phần log/version cần kèm owner và change note. Log/version là bước thứ ba trong đầu ra chuẩn, sau guardrails và workflow review, trước bản public an toàn. Kết quả chỉ đạt khi có log và có reviewer/owner, nên thiếu log thì kết quả chưa qua bảng Pass/Fail.
Ô Approval của Source policy ghi Reviewer hay Owner, và dùng vào việc gì?
Ô Approval ghi Reviewer hoặc Owner, tức người duyệt kết quả. Thông tin này cần cho tiêu chí Pass, vì kết quả chỉ đạt khi có reviewer/owner, cùng guardrails rõ, có log và không lộ dữ liệu nhạy cảm. Trong đầu ra, owner còn được ghi kèm log/version và change note.
Ví dụ thực chiến của Source policy dùng giá trị đầu vào nào?
Ví dụ chạy với USE_CASE là Content, RISK_LEVEL là Medium, DATA_CLASS là Internal và POLICY là không bịa dữ liệu, thiếu thì ghi “CẦN BỔ SUNG”. Bạn đối chiếu kết quả của ví dụ với bảng Pass/Fail trước, rồi mới thay bằng dữ liệu dự án của bạn và so kết quả với ví dụ.
Source policy trong prompt AI là gì?
Source policy là prompt quy tắc nguồn dùng để tăng trust. Source policy nhận 5 ô nhập gồm Use case, Risk level, Data class, Policy constraints và Approval, rồi trả về guardrails, workflow review, log/version và bản public an toàn. Nguyên tắc chạy là không bịa.
Có cần dùng prompt Source policy khi làm nội dung bằng AI không?
Prompt Source policy cần khi bạn muốn kết quả AI có guardrails rõ, có reviewer/owner, có log và không lộ dữ liệu nhạy cảm. Source policy buộc AI không bịa, ghi “CẦN BỔ SUNG” khi thiếu dữ liệu và redaction nội dung nhạy cảm, nên phù hợp cả use case Content, SEO, Sales, CSKH, Ops và Dev.
Kết quả của Source policy đạt và không đạt khác nhau thế nào?
Kết quả của Source policy đạt khi có guardrails rõ, có reviewer/owner, có log và không lộ dữ liệu nhạy cảm. Kết quả của Source policy không đạt khi prompt khuyến khích bịa, tiết lộ thông tin nội bộ hoặc thiếu QA. Trượt tiêu chí nào thì sửa ô nhập đó rồi chạy lại.
Nên bắt đầu dùng Source policy từ đâu?
Nên bắt đầu Source policy bằng ví dụ có sẵn: USE_CASE là Content, RISK_LEVEL là Medium, DATA_CLASS là Internal. Chạy ví dụ trên ChatGPT, Gemini hoặc Claude, đối chiếu với bảng Pass/Fail, rồi thay 5 ô nhập bằng thông tin thật của dự án và so kết quả với ví dụ.
Làm tiếp trên chính website của bạn
Chọn theo điều bạn đang cần: người soi website, nền tảng để tự làm, hay người kèm tới nơi.
Phân tích SEO và GEO Online
Tìm đúng chỗ website đang nghẽn, bàn giao thứ tự sửa và bản đồ nội dung theo DLN™. Học tiếp Mentor thì phí này được trừ vào học phí.
Xem phạm vi phân tíchKhóa học SEO cơ bản Online
6 buổi online về Technical và On-page, đủ nền tảng để tự rà và sửa website của bạn.
Xem lộ trình họcMentor SEO 1 kèm 1 Online
12 buổi trong 4 tuần, làm trực tiếp trên website của bạn cùng Danh Nolan.
Xem cách kèm