Kết nối Lark CLI với Claude Code / Codex để BOD Medicar chủ động truy vấn dữ liệu vận hành

Ba câu hỏi mỗi thành viên BOD cần trả lời trước

Ba điều dưới đây gộp lại chỉ để xác định trước một "phân khu" ranh giới rõ ràng, trước khi kết nối, trao đổi hay giao việc cho agent. Đó là điều kiện cần, xuất phát từ nhu cầu điều hành thật chứ không phải chạy theo vì thấy hay.

1. Agent được chạm tới đâu, đọc được gì, viết được gì. Ranh giới của Lark CLI hay bất kỳ agent nào được nhúng vào hệ thống Medicar cần làm rõ ngay từ đầu. Liệt kê cụ thể từng Base, từng bảng agent được phép đụng vào và mặc định chỉ cấp quyền đọc, chưa cấp quyền ghi.
2. Dữ liệu cá nhân của khách hàng nằm ở đâu. Medicar bán hàng đa kênh nên dữ liệu khách gồm tên, số điện thoại, địa chỉ giao hàng và lịch sử mua rải trên nhiều bảng. Những gì liên quan đến bảo mật dữ liệu cá nhân khách hàng cần khoanh vùng cẩn thận; không phải cứ agent làm được là cho chạm vào.
3. Nhu cầu thật của bạn là gì và rủi ro tương ứng ở mức nào. Còn lại là những điều mỗi người tự cân nhắc theo đúng mảng mình phụ trách. Người lo tăng trưởng cần bảng doanh số theo kênh; người lo vận hành cần bảng đơn hàng và tồn; không ai cần mở toàn bộ kho dữ liệu cùng lúc.

Bản cam kết phân khu, mỗi thành viên BOD điền trước khi cài

• Tôi đã liệt kê danh sách Base và bảng mà agent của tôi được phép đọc, theo đúng mảng tôi phụ trách.
• Tôi đã xác định vùng dữ liệu khách hàng cần khoanh lại và cách khoanh (không share, tách bảng hoặc che cột).
• Tôi đồng ý agent chưa được quyền ghi hay sửa dữ liệu trong giai đoạn đầu.
• Tôi biết rõ mình cần agent cho nhóm việc nào, thay vì kết nối vì thấy người khác dùng hay.
• Tôi đã thống nhất với admin Lark của Medicar về việc share quyền đúng phạm vi trên.

Yêu cầu hệ thống

Checklist chuẩn bị

• Máy macOS có internet, còn trống ít nhất 2 GB dung lượng.
• Mở được Terminal.
• Tài khoản Lark Medicar đăng nhập được trên trình duyệt và mở được các Base cần dùng.
• Có tài khoản Claude hoặc ChatGPT còn hạn.
• Đã hoàn thành bản cam kết phân khu ở tab 2.
• Đã nhận gói setup kit hoặc skill package từ đội AI nội bộ.

Nguồn tải chính thức

Chỉ tải công cụ từ các nguồn dưới đây. Tuyệt đối không cài bản do người lạ gửi qua chat hoặc link rút gọn.

• Node.js, tải tại nodejs.org/en/download, chọn bản LTS cho macOS.
• Lark CLI, mã nguồn tại github.com/larksuite/cli, cài qua npm với package @larksuite/cli.
• Claude Code, hướng dẫn tại docs.claude.com/docs/claude-code/setup.
• Gói skill nội bộ, nhận trực tiếp từ đội AI nội bộ Medicar qua kênh Lark chính thức.

Prompt tổng hợp, dán thẳng vào Claude Code hoặc Codex

Sau khi giao diện chat của agent hiện ra, điền phần mô tả nhu cầu ở cuối prompt rồi dán nguyên khối bên dưới vào khung chat và gửi đi. Agent sẽ tự kiểm tra và cài Lark CLI nếu còn thiếu, hỏi lại bạn cần đăng nhập domain nào, chờ bạn đăng nhập trên trình duyệt bằng tài khoản Lark Medicar, thử đọc thử một bảng để xác minh quyền và tóm tắt lại toàn bộ kết quả. Cách làm này phù hợp nhất khi bàn giao máy cho một thành viên BOD khác dùng lần đầu, vì họ không cần nhớ bất kỳ câu lệnh Terminal nào.

Bạn đang giúp tôi kết nối Lark CLI vào máy này để tôi tự
truy vấn dữ liệu vận hành của Medicar bằng Claude Code hoặc
Codex. Hãy làm theo trình tự dưới đây, dừng lại hỏi tôi bất
cứ khi nào cần tôi xác nhận hoặc thao tác trên trình duyệt.

1. Kiểm tra máy đã có Lark CLI chưa; nếu chưa, cài bằng npm
với gói @larksuite/cli phiên bản mới nhất rồi xác nhận bằng
lệnh --version.
2. Hỏi tôi cần đăng nhập những domain nào trong số base, docs
và im, dựa trên mô tả nhu cầu của tôi bên dưới, sau đó chạy
lệnh đăng nhập cho từng domain đã chọn và chờ tôi hoàn tất
đăng nhập trên trình duyệt bằng tài khoản Lark Medicar.
3. Sau khi đăng nhập xong, thử đọc một bảng dữ liệu nhỏ mà
tôi chỉ định để xác minh quyền truy cập hoạt động đúng, không
tự ý mở bảng nào ngoài phạm vi tôi cho phép.
4. Tóm tắt lại những gì đã cài, những domain đã đăng nhập,
những Base đã xác nhận đọc được, và Base hoặc bảng nào tôi
cần xin admin Lark của Medicar share thêm quyền nếu còn thiếu.

Nhu cầu của tôi là [mô tả ngắn gọn nhóm việc cần agent hỗ
trợ, ví dụ theo dõi doanh số theo kênh bán và tình trạng đơn
hàng].
Base tôi đã được share quyền và muốn agent đọc gồm [liệt kê
tên Base, hoặc để trống nếu chưa rõ và để agent hỏi lại].
Phạm vi tôi chưa muốn agent chạm vào gồm [ví dụ bảng lương,
dữ liệu HR, dữ liệu thanh toán khách hàng].

Cấu trúc một câu giao việc tốt

Một prompt hiệu quả thường có bốn phần, gồm có: gọi đúng skill nội bộ, nêu phạm vi thời gian và kênh bán, liệt kê các mục cần trả lời và yêu cầu ghi rõ nguồn bảng cho từng con số.

Tên skill $medicar-lark-bod là tên quy ước trong tài liệu này; dùng đúng tên skill mà đội AI nội bộ công bố trong gói setup kit.

Prompt mẫu theo nhóm việc điều hành

Use $medicar-lark-bod để phân tích doanh số tháng này theo
từng kênh Shopee, TikTok và website: tổng doanh thu, số đơn,
giá trị đơn trung bình, top 10 sản phẩm, kênh nào đang
chững lại so với tháng trước.

Use $medicar-lark-bod để rà soát đơn hàng 7 ngày qua: số đơn
chờ xử lý quá 24 giờ, số đơn hoàn và lý do hoàn, nhóm theo
kênh, kèm danh sách đơn cần xử lý gấp.

Use $medicar-lark-bod để đối chiếu danh mục sản phẩm giữa
KB sản phẩm và bảng vận hành: sản phẩm nào lệch tên, thiếu
thông tin bắt buộc theo checklist, chưa có BOM chuẩn hóa.

Use $medicar-lark-bod để tổng hợp tiến độ Biệt đội AI tuần
này: số bài đã nộp theo phòng ban, điểm đánh giá trung bình,
tổng giờ tiết kiệm được khai báo, phòng ban nào chưa nộp.

Đánh giá cấu trúc Base Medicar, không chỉ hỏi số liệu

Bên cạnh việc truy vấn số liệu, agent còn dùng được để soi lại chính cách các Base vận hành đa kênh của Medicar đang được thiết kế, tức là kiểm tra bảng, trường dữ liệu và mối liên kết giữa bảng đơn hàng, bảng doanh thu theo kênh và KB sản phẩm có hợp lý không. Đây là việc nên làm định kỳ, đặc biệt khi Medicar thêm kênh bán mới hoặc thêm nhóm sản phẩm.

Use $medicar-lark-bod để rà soát toàn bộ cấu trúc các Base
đang dùng cho vận hành đa kênh: liệt kê các bảng, các trường
dữ liệu, mối liên kết giữa bảng đơn hàng, doanh thu theo kênh
và KB sản phẩm. Đánh giá luồng dữ liệu hiện tại có hợp lý
không, có bảng nào trùng lặp hoặc thiếu liên kết với dữ liệu
đồng bộ từ Nhanh.vn, Shopee và TikTok, trường nào nên tách
riêng hoặc gộp lại, và đề xuất cách tối ưu để dễ mở rộng khi
Medicar thêm kênh bán mới.

Khác với các prompt truy vấn số liệu ở trên, prompt này yêu cầu agent đánh giá về mặt thiết kế, nên kết quả cần được đội AI nội bộ xem lại trước khi áp dụng thay đổi thật lên Base.

Luồng dữ liệu đúng của Medicar, dùng gì và không dùng gì

Bảng dưới đây là khung để BOD và đội AI nội bộ chốt trong buổi setup, theo đúng tinh thần của handbook gốc là mỗi nhóm câu hỏi chỉ được trả lời từ đúng nguồn đã duyệt.

Thói quen dùng tốt

• Mỗi phiên làm việc bắt đầu bằng một câu hỏi hẹp để kiểm tra kết nối, sau đó mới giao việc lớn.
• Yêu cầu agent ghi nguồn bảng cho mọi con số quan trọng; số không có nguồn coi như chưa xác nhận.
• Báo cáo điều hành lặp lại hằng tuần nên được chuẩn hóa thành một prompt cố định, lưu lại và dùng nguyên văn để kết quả so sánh được giữa các tuần.
• Nội dung liên quan công dụng sản phẩm phải đối chiếu guardrail claims trong KB trước khi sử dụng ra bên ngoài.
• Không dán secret, mật khẩu hay token vào cuộc hội thoại với agent trong bất kỳ trường hợp nào.

Nhóm lỗi cài đặt

Nhóm lỗi quyền và đăng nhập

Nhóm lỗi skill và agent

Nguyên tắc vận hành an toàn tại Medicar

• Quyền thực tế luôn nằm ở tầng tài khoản, người dùng chỉ đọc được Base nếu tài khoản Lark được share quyền. Mọi quyết định cấp và thu quyền thực hiện trên Lark admin, không thực hiện bằng cách chỉnh script.
• Mỗi thành viên BOD dùng một tài khoản riêng, không dùng chung tài khoản để còn truy vết được ai đã truy vấn gì.
• Khi một thành viên rời vị trí, việc đầu tiên là thu quyền share Base trên Lark, sau đó mới xử lý máy móc.
• Máy đã đăng nhập agent cần đặt mật khẩu máy và khóa màn hình khi rời chỗ, vì phiên đăng nhập Lark CLI nằm trên máy đó.
• Không cài lark-cli và đăng nhập trên máy dùng chung hoặc máy mượn.
• Dữ liệu khách hàng truy vấn ra chỉ dùng trong phạm vi công việc, không kết xuất hàng loạt khi không có nhu cầu nghiệp vụ rõ ràng.

Nếu lỡ làm lộ secret

Bình tĩnh xử lý theo thứ tự, gồm có: báo ngay cho đội AI nội bộ, thu hồi hoặc đổi key bị lộ tại nguồn cấp, kiểm tra log truy cập trong khoảng thời gian bị lộ và cuối cùng mới rút kinh nghiệm quy trình. Tốc độ thu hồi key quan trọng hơn việc tìm người có lỗi.

Rồi cơn phê tốc độ ập tới

Sau vài ngày dùng quen, bạn sẽ thấy agent tổng hợp ra nhanh, phân tích ra nhanh, góc nhìn có vẻ đầy đủ. Tự nhiên thấy việc nhẹ hẳn, đầu óc thảnh thơi, kiểu gõ vài lệnh là xong cả buổi làm. Cảm giác đó thật sự dễ nghiện.

Và chính lúc đó, người dùng dễ bị chính công cụ kéo đi lúc nào không hay. Tốc độ tạo cảm giác chính xác, trong khi hai thứ này không liên quan gì đến nhau. Một bản phân tích doanh số ra trong 30 giây trông thuyết phục y hệt một bản phân tích đúng, và khác biệt chỉ lộ ra khi có người chịu kiểm tra.

Nhưng lỗi sai vẫn còn đầy đâu đó

Ba câu hỏi dưới đây cần được hỏi với mọi kết quả quan trọng trước khi nó được mang vào phòng họp BOD.

Quy trình kiểm chứng nhanh trước khi đưa số vào họp BOD

1. Chọn ngẫu nhiên 3 đến 5 con số trong báo cáo của agent.
2. Mở trực tiếp Base trên Lark, hoặc Nhanh.vn với số đơn hàng, và tự đối chiếu từng con số đó.
3. Yêu cầu agent liệt kê nguồn bảng và điều kiện lọc cho từng con số, rồi xem điều kiện lọc có đúng ý bạn không; sai lệch thường nằm ở điều kiện lọc chứ không nằm ở phép cộng.
4. Với báo cáo dùng để ra quyết định lớn, chạy lại cùng câu hỏi ở một phiên mới; hai lần chạy ra số khác nhau nghĩa là chưa dùng được.