Trang này được dịch tự động và có thể chứa những điểm chưa chính xác. Bản tiếng Anh là bản chuẩn. Xem bản tiếng Anh
Chúng tôi xây từ bằng chứng. Không từ trào lưu, cũng không từ ý chí — mọi quyết định về sản phẩm đều phải truy ngược được về một thứ bạn có thể kiểm chứng.
Ai là người làm theo tiêu chuẩn này →Một ngày có 24 giờ. Con số đó không thương lượng được với bất kỳ ai.
Nếu vấn đề là “muốn làm, nhưng không có thời gian”, thì nước đi duy nhất còn lại không phải là tìm thêm giờ mà là nâng thành quả bạn thu được trong mỗi giờ. Một khi đã chấp nhận rằng nguồn cung là cố định, câu hỏi thiết kế sẽ đổi: không phải “làm sao lấy được nhiều hơn trong ngày của bạn” mà là “cùng một giờ đó đưa bạn đi xa tới đâu”.
Vì vậy mibuki không làm ra những cách để cố gắng nhiều hơn. Chúng tôi làm ra những sản phẩm hiện thực hóa khoa học về hiệu suất. Chúng tôi không cố tăng lượng ý chí bạn có; chúng tôi tăng quãng đường mà lượng ý chí bạn đã có đưa bạn đi được.
Ba nguyên tắc dưới đây là tiêu chí chúng tôi thực sự dùng. Chúng không phải khẩu hiệu — chúng là những quy tắc quyết định một tính năng có được phát hành hay không.
Bất cứ thứ gì chúng tôi cân nhắc làm đều phải vượt qua cả ba.
Effect size over opinion
Chúng tôi không phát hành một tính năng chỉ vì nó trông có vẻ hứa hẹn. Trước khi áp dụng một phương pháp học hay một thiết kế hành vi, chúng tôi kiểm tra hiệu ứng lớn tới đâu, có lặp lại được không, và áp dụng được trong phạm vi nào. Điều đó có nghĩa là đọc vượt ra ngoài bài báo gốc, sang các nghiên cứu đăng ký trước, tổng quan hệ thống và phân tích tổng hợp, tùy theo câu hỏi đòi hỏi điều gì.
Chúng tôi áp dụng một thứ vì nó đã được chứng minh là có tác dụng, chứ không phải vì nó đang thịnh hành. Chiều ngược lại cũng đúng: thứ chưa được chứng minh là có tác dụng thì không được phát hành, dù nó ồn ào đến đâu. Điều quan trọng không phải là tên của phương pháp, mà là nó đã có tác dụng với ai, ở mức nào, và trong điều kiện nào.
Trong thực tế — LangDict dùng lặp lại ngắt quãng. Quyết định đó có đúng hay không, chúng tôi phân xử bằng độ chính xác dự đoán chứ không bằng ý kiến (nguyên tắc 03). Phương pháp, dữ liệu và điểm số đều được công khai.
Xem báo cáo nghiên cứu Lexa →Remove friction, not add willpower
Người ta bỏ cuộc không phải vì ý chí yếu. Họ bỏ cuộc vì thiết kế có ma sát. Số lần chạm trước khi bắt đầu, số mục cài đặt, số quyết định bạn bị yêu cầu đưa ra — tất cả cùng quyết định một thói quen có sống sót hay không.
Thay vì bảo bạn cố gắng hơn, chúng tôi xóa bớt các bước. Ít cài đặt hơn, dùng được ngay ở trạng thái mặc định, ít quyết định hơn. Đích đến là một sản phẩm không cần đến ý chí.
Measure it, then publish it
Nếu chúng tôi tuyên bố một hiệu quả, chúng tôi công bố nó ở dạng bạn có thể kiểm chứng. Đây là ràng buộc đặt lên chính chúng tôi, không phải một điểm bán hàng: không đưa ra được con số thì chúng tôi không tuyên bố kết quả.
Và chúng tôi không chỉ công bố kết luận. Chúng tôi công bố cả mốc so sánh, dữ liệu và chỉ số đánh giá, bởi một con số không kèm điều kiện thì chỉ có thể dùng để tự tô vẽ. Một kết quả chỉ sẵn sàng để công bố khi người đọc có thể làm theo đúng các bước đó và thấy đúng điều đó.
Trong thực tế — Mô hình trí nhớ Lexa của LangDict được so sánh với tham số mặc định của FSRS-7 trên ba benchmark công khai (Anki / Duolingo / maimemo). Mốc so sánh là cấu hình gốc, chưa áp dụng bất kỳ tối ưu hóa riêng cho từng người dùng nào. Chỉ số đánh giá, cách chia dữ liệu và điểm số đều được công bố.
Đọc báo cáo nghiên cứu Lexa →Những lời hứa này mạnh hơn cả các nguyên tắc, bởi bạn có thể bắt quả tang chúng tôi khi vi phạm.
Không có kiểu “nhớ nhanh gấp 5 lần”. Khi chúng tôi công bố một con số, mốc so sánh và cách đo nằm cùng một câu với con số đó.
Chúng tôi không giấu đường hủy đăng ký và không đặt nút để bẫy những cú chạm nhầm. Nếu bạn muốn rời đi, lối ra rất dễ tìm.
Không có thông báo nào lấy chuỗi ngày liên tiếp của bạn ra làm con tin. Con số chúng tôi muốn tăng không phải thời gian bạn ở trong ứng dụng — mà là thời gian bạn lấy lại được.
Không có màn diễn phần thưởng khiến cảm giác tiến bộ trở nên thật trong khi phía sau chẳng có việc học nào. Nếu thứ duy nhất nhúc nhích là một bộ đếm, thì chẳng có gì nhúc nhích cả.
Câu trả lời khác nhau tùy sản phẩm, nên chúng tôi nói theo từng sản phẩm, kèm lý do.
Không sản phẩm nào can thiệp trực tiếp vào sự tập trung hay việc học mà lại có quảng cáo. Lofi Station bán sự tập trung; đặt một thứ được thiết kế để phá vỡ sự tập trung lên cùng một màn hình thì không hợp lý. LangDict cũng vậy — bất cứ thứ gì kéo sự chú ý đi giữa buổi học đều đi ngược lại lý do tồn tại của ứng dụng.
kikeruka và Atom thì có quảng cáo. Chúng miễn phí, và chúng tôi chưa tạo ra đủ khác biệt để có thể hợp lý mà thu tiền cho một gói trả phí. Hiện tại, ở cả hai ứng dụng đều không có cách nào trả tiền để gỡ quảng cáo. Khi nào có một gói trả phí xứng đáng để thu tiền, chúng tôi sẽ hoặc bỏ quảng cáo, hoặc biến chúng thành thứ bạn có thể tắt đi.
Vậy nên đây không phải một lý tưởng — đây là tình trạng thực tế của sản phẩm và nguồn tiền ở thời điểm này. Khi tình trạng đó thay đổi, trang này sẽ thay đổi theo.
| Sản phẩm | Quảng cáo | Lý do |
|---|---|---|
| Lofi Station | Không | Một công cụ để tập trung không nên chứa những thứ phá vỡ sự tập trung |
| LangDict | Không | Không đặt bất cứ thứ gì kéo sự chú ý đi giữa buổi học |
| kikeruka | Có (không có cách gỡ bỏ) | Để tiếp tục cung cấp miễn phí |
| Atom | Có | Để tiếp tục cung cấp miễn phí |
Một nguyên tắc không được hiện thực hóa thì không phải nguyên tắc. Đây là chỗ mỗi nguyên tắc đang đáp xuống ở thời điểm này.
| Sản phẩm | Nguyên tắc | Hiện ra như thế nào |
|---|---|---|
| LangDict | 01 + 03 | Dùng lặp lại ngắt quãng, và công bố độ chính xác dự đoán của nó trên các benchmark công khai |
| Atom | 01 + 02 | Thói quen được thiết kế thành đơn vị nhỏ nhất và điểm kích hoạt, dựa trên khoa học hành vi |
| Lofi Station | 02 | Tập trung ngay khoảnh khắc mở lên — ma sát mang tên cài đặt đã bị loại bỏ |
| kikeruka | 02 | Quét rồi chờ; việc quay lại kiểm tra không còn là việc bạn phải làm |
open-spaced-repetition. FSRS: Free Spaced Repetition Scheduler. GitHub.
open-spaced-repetition. srs-benchmark: Benchmark of Spaced Repetition Algorithms. GitHub.
open-spaced-repetition. anki-revlogs-10k: Anki review logs from 10,000 users. Hugging Face.
Settles, B., & Meeder, B. (2016). A Trainable Spaced Repetition Model for Language Learning. Proceedings of the 54th Annual Meeting of the ACL.
Ebbinghaus, H. (1885). Über das Gedächtnis: Untersuchungen zur experimentellen Psychologie. Leipzig: Duncker & Humblot.
Chúng tôi chỉ liệt kê những tài liệu mà tác giả, năm và nơi công bố đã được đối chiếu với bản gốc.
Last updated: July 2026