Thế giới thương hiệu và nhân vật
Hai kho dữ liệu để người soạn khoá viết ví dụ và chuyện SCQA có thật, thay vì "một chủ quán nọ".
| Kho | Đường dẫn | Quy mô |
|---|---|---|
| Thương hiệu tham chiếu | api.conan.school/content/brands/<cộng-đồng>.json | 18 file × 20 = 360 |
| Nhân vật | api.conan.school/content/personas/<cộng-đồng>.json | 18 file × 5 = 90 |
Cả hai là JSON trong git, không phải bảng trong D1. Chúng là chất liệu cho người và agent soạn nội dung, không phải dữ liệu chạy của ứng dụng.
Ranh giới quan trọng nhất: cái gì thật, cái gì bịa
Đây là chỗ duy nhất trong repo mà dữ liệu thật và dữ liệu hư cấu nằm cạnh nhau, nên luật cho hai bên ngược nhau hoàn toàn.
Thương hiệu là CÓ THẬT: cấm bịa
Chỉ ghi thứ quan sát được từ bên ngoài và ổn định theo thời gian: bán gì, phục vụ kiểu gì, định vị ở đâu, khách nhận ra nhờ điều gì.
Cấm: doanh thu, số cửa hàng, thị phần, biên lợi nhuận, số nhân viên, định giá, vòng gọi vốn, chuyện lỗ lãi, mâu thuẫn nội bộ, nhận định chất lượng hay hiệu quả.
Cấm cả giai thoại quản trị, "Google có quy tắc 20% thời gian", "Amazon cấm slide trong họp", "Zara làm mới hàng hai tuần một lần". Loại này nguy hiểm hơn số liệu: nó nghe như hiểu biết sâu nên không ai kiểm, mà phần lớn đã cũ, đã đổi, hoặc chưa bao giờ đúng như cách người ta kể.
Cũng cấm ghi sự kiện biến động ("đã đóng cửa ở phía Nam", "đang thu hẹp"). Báo có đưa không làm nó hết mau cũ, và một ví dụ dạy học sai sự thật thì tệ hơn không có ví dụ.
| Trường | Nghĩa |
|---|---|
origin | vn · us · jp · kr · cn · tw · other |
segment, model_vi | Bán gì, phục vụ kiểu gì, quan sát từ ngoài |
why_vi | Vì sao đây là ví dụ dạy học tốt |
use_for | 2–4 chủ đề nó minh hoạ được |
Nhân vật là HƯ CẤU: bịa là mục đích, nhưng có ba hàng rào
- Không trùng người thật. Không đặt tên trùng doanh nhân, nghệ sĩ, chính khách đang sống. Mỗi file mở đầu bằng
_notekhai rõ đây là nhân vật tưởng tượng. - Nhân vật nói về NHU CẦU CỦA MÌNH, không phán xét doanh nghiệp thật.
friction.why_viphải là "mô hình đó không hợp nhịp của tôi vì…", không bao giờ là "chỗ đó dở". Một nhân vật hư cấu chê một thương hiệu có thật, in trong tài liệu dạy học, là một câu tiêu cực gắn vào doanh nghiệp thật. formative_wound_vilà TRẢI NGHIỆM HÌNH THÀNH, không phải thương tổn nặng. Quán của bố mẹ đóng cửa, nhà bị nợ tiền hàng, mất mùa, những thứ giải thích cách họ làm ăn hôm nay. Không bạo hành, không xâm hại, không tang thương: nó không giúp gì cho một chuyện kinh doanh, và người lạ sẽ đọc tài liệu này.
Hai kho NỐI VÀO NHAU
admires.brand, friction.brand và work_history[].brand phải là slug có thật trong content/brands/*.json, hoặc null kèm org_vi cho nơi làm việc hư cấu. Hiện có 282 tham chiếu, không cái nào trỏ vào chỗ không tồn tại.
Đó là điều làm hai kho thành một thế giới chứ không phải hai danh sách: một nhân vật không thể từng làm ở một chỗ không tồn tại.
# kiểm tham chiếu treo
python3 - <<'PY'
import json,io,glob
slugs=set()
for f in glob.glob('api.conan.school/content/brands/*.json'):
slugs |= {x['slug'] for x in json.load(io.open(f,encoding='utf-8'))['brands']}
bad=[(p['slug'],b) for f in glob.glob('api.conan.school/content/personas/*.json')
for p in json.load(io.open(f,encoding='utf-8'))['personas']
for b in [p['admires']['brand'],p['friction']['brand']]+[w.get('brand') for w in p['work_history']]
if b and b not in slugs]
print('tham chiếu treo:', bad or 'không có')
PYDùng để làm gì
Viết SCQA. patterns_vi của nhân vật là thói quen GÂY RA vấn đề, và đó chính là chỗ lấy phần Complication. Đừng lấy điểm mạnh của họ; chuyện sẽ không có xung đột.
Ví dụ đã làm: migrations/20260904n_scqa_customer_understanding_u1.sql, bốn chuyện cho Unit 1 khoá Customer Understanding, mỗi chuyện một nhân vật Education, Complication lấy thẳng từ patterns_vi, và sáu thương hiệu nhắc tới đều khớp slug trong kho.
Vì sao nó làm nội dung khá hơn hẳn
Không có kho này, chuyện mở bài là "một chủ trung tâm nọ thấy học viên bỏ nhiều". Có nó, chuyện là "anh Hậu ở Đà Nẵng ba năm không dám tăng học phí vì hè lớp chín anh từng phải nghỉ học thêm giữa chừng". Người học nhận ra thói quen của chính mình, thay vì đọc một tình huống bịa cho vừa bài học.