Boris Cherny, nhà phát triển công cụ lập trình AI Claude Code của Anthropic, cho rằng khi làm việc với các mô hình AI thế hệ mới, người dùng không còn cần những prompt quá phức tạp hay rập khuôn. Theo ông, điều quan trọng hơn là nêu rõ mục tiêu, mức độ nỗ lực mong muốn và cách kiểm chứng đầu ra.

Theo Business Insider ngày 7/10/2026 (giờ địa phương), Cherny chia sẻ trên X rằng người dùng nên “nói chuyện với Claude như với một đồng nghiệp”. Ông cho biết không có “bí quyết” nào trong việc viết prompt và với phần lớn tác vụ, không cần xây dựng cấu trúc quá chặt hay đưa ra chỉ dẫn quá chi tiết.

Cherny cho rằng khi năng lực mô hình tăng lên, tầm quan trọng của việc tìm đúng câu chữ hay áp dụng những “công thức prompt” phức tạp cũng giảm theo. Thay vào đó, ông nhấn mạnh ba yếu tố cốt lõi khi giao việc cho AI: cần nói rõ AI phải làm gì, cần bỏ ra mức độ nỗ lực đến đâu và sẽ kiểm chứng kết quả bằng cách nào.

Cách tiếp cận này khác với giai đoạn trước, khi người dùng thường chia sẻ nhiều cách diễn đạt khác nhau để tối ưu hiệu quả của chatbot.

Prompt thực tế mà Cherny công bố cũng mang tính hội thoại tự nhiên. Ông nhận xét một podcast là “thực sự ấn tượng”, sau đó đề nghị Claude tạo một “artifact” dựa trên nội dung này. Cherny cũng yêu cầu mô hình sử dụng đầy đủ token và làm phần trực quan tốt hơn cả đồ họa dữ liệu của The New Yorker hoặc The New York Times.

Điểm gây tranh cãi nằm ở chi tiết “cũng có thể thử thêm màu nước”. Khi một người dùng cho rằng nếu muốn phong cách màu nước thì cần phải nêu rõ trong prompt, Cherny đáp rằng Opus 5.5 “có gu tốt” và ông tin mô hình có thể tự phán đoán. Kết quả tạo ra là một đồ họa theo phong cách màu nước với tông be và cam.

Dù vậy, điều này không có nghĩa mọi tác vụ đều có thể bỏ qua cấu trúc prompt. Anthropic cũng khuyến nghị rằng với các công việc phức tạp, như xử lý tài liệu dài hoặc tổng hợp nhiều nguồn, người dùng vẫn nên cấu trúc đầu vào rõ ràng và nêu cụ thể cách kiểm chứng kết quả.

Từ góc nhìn của Cherny, lời khuyên dành cho người dùng AI thế hệ mới không còn là chăm chú vào “công thức câu chữ”, mà là truyền đạt rõ mục tiêu, mức độ đầu tư và tiêu chí đánh giá đầu ra. Ông cũng viết trên X rằng trước đây, ở thời Sonnet 3.5, prompt có vai trò rất quan trọng, nhưng hiện nay điều quan trọng hơn là giúp mô hình hiểu chính xác người dùng muốn gì và phải tự kiểm tra thế nào để biết mình đã làm đúng.