Quy trình nghiên cứu & phân tích chính sách công (Public Policy Analysis) dành cho mọi dự án nghiên cứu chính sách trong không gian làm việc này. Workflow này dựa trên phương pháp luận của Weimer & Vining (2017), Dunn (2012), Birkland (2007), và khung đào tạo FSPPM (Fulbright School of Public Policy and Management).
/research-policy-vn-wfgraph LR
B1["Bước 1: Problem Sensing"] --> B2["Bước 2: Root-Cause Analysis"]
B2 --> B3["Bước 3: Ecosystem Mapping"]
B3 --> B4["Bước 4: Causal Stories"]
B4 --> B5["Bước 5: Alternatives & CBA"]
B5 --> B6["Bước 6: Backward Mapping"]
B6 --> B7["Bước 7: M&E Framework"]
B7 -->|"Loop nếu cần"| B5
| Bước | Kỹ năng | Agent | Đầu ra | Đầu vào | Phần Báo cáo Chính sách (Luciana Herman 2018) |
|---|---|---|---|---|---|
| Bước 1: Problem Sensing & Structuring | grill-me-alignment, ubiquitous-language |
reporting_agent |
user_query |
(yêu cầu của User) | §1. Tóm tắt Hành khóa (seed) §2. Giới thiệu & Bối cảnh Nghiên cứu |
| Bước 2: Root-Cause Analysis | boundary-analysis |
problem_structuring_agent |
problem_definition |
user_query |
§2. Bối cảnh Nghiên cứu (root cause) §3. Phương pháp luận |
| Bước 3: Ecosystem & Macro-parameters | ecosystem-causal-mapping |
lit_review_agent + quantitative_data_agent. Sub-agent: gov_specialist |
raw_metrics |
problem_definition |
§4. Tổng quan Tài liệu học thuật §5. Bối cảnh Chính sách Hiện hành |
| Bước 4: Causal Stories & Agenda Setting | ecosystem-causal-mapping (module 2) |
lit_review_agent + detail_extractor_agent. Sub-agents: media_specialist + social_specialist |
raw_metrics |
problem_definition |
§4. Tổng quan Tài liệu học thuật §7. Nghiên cứu Tình huống |
| Bước 5: Alternatives, CBA/CEA, Trade-offs | policy-impact-analysis (RIA/CBA/CEA) + nlm-skill |
research_writer_agent |
paper_content |
problem_definition + raw_metrics |
§6. Phân tích Phát hiện & Minh chứng §8. Các Phương án & Khuyến nghị |
| Bước 6: Backward Mapping & Implementation | backward-mapping |
research_writer_agent |
current_draft |
paper_content |
§9. Thực thi & Các Bước tiếp theo |
| Bước 7: M&E Framework Design | monitoring-evaluation |
research_writer_agent |
current_draft |
problem_definition + raw_metrics + paper_content |
§9. Thực thi (M&E) §11. Phụ lục (KPI tables) |
| Vòng lặp | policy-impact-analysis, nlm-skill |
supervisor_agent |
approved_draft |
Toàn bộ dữ liệu | §1. Tóm tắt Hành khóa (final) §10. Kết luận §12. Tài liệu Tham khảo |
1. reporting_agent (Master/Orchestrator Agent)
- Vai trò: Nhạc trưởng điều phối toàn bộ hệ thống, quản lý việc chuyển giao dữ liệu giữa các agent, tương tác trực tiếp với người dùng và viết báo cáo tóm tắt cuối cùng.
- Nhiệm vụ Bước 1: Trước tiên, chạy grill-me-alignment để phỏng vấn, thu hẹp phạm vi nghiên cứu, và chạy ubiquitous-language để chuẩn hóa thuật ngữ toàn hệ thống.
- Kỹ năng áp dụng: grill-me-alignment, ubiquitous-language.
- Đầu ra: user_query đã được tinh chỉnh sắc bén.
2. problem_structuring_agent (Problem Analyst Agent)
- Vai trò: Chuyên gia Chẩn đoán Khuyết tật Hệ thống.
- Nhiệm vụ: Ngăn chặn "Sai lầm Loại III" bằng cách lùi lại để định lượng "tình trạng không mong muốn". Sử dụng phân tích ranh giới để mổ xẻ hiện tượng. Trả lời rành mạch: gốc rễ là "Khuyết tật Thị trường" hay "Khuyết tật Nhà nước"?
- Kỹ năng áp dụng: boundary-analysis.
- Đầu ra: Cấu trúc phân cấp nguyên nhân problem_definition.
reporting_agent sẽ gọi các tác nhân sau chạy song song.
3. lit_review_agent (Finder Orchestrator)
- Vai trò: Quản lý nhóm trinh sát dữ liệu chuyên sâu.
- Nhiệm vụ: Dựa trên problem_definition, điều phối 3 sub-agents chạy ngầm để thu thập lăng kính đa chiều.
- Kỹ năng áp dụng: ecosystem-causal-mapping, literature-search-archive.
4. gov_specialist (Macro & Legal Sub-agent)
- Tìm kiếm văn bản quy phạm pháp luật và báo cáo quy hoạch để lập bản đồ "tham số vĩ mô ổn định" chi phối vấn đề.
5. media_specialist (Media Sub-agent)
- Quét báo chí để bóc tách các "câu chuyện nhân quả" (Causal Stories). Dư luận đang đổ lỗi hiện tượng là do vô tình hay cố ý?
6. social_specialist (Field Feedback Sub-agent)
- Thu thập phản hồi thực địa từ mạng xã hội/diễn đàn để phát hiện sự "huy động thiên lệch": nhóm yếu thế nào đang bị bỏ qua?
7. quantitative_data_agent (Data Agent)
- Nhiệm vụ: Chạy các công cụ API để kéo dữ liệu thống kê thô (tăng trưởng, chi phí, v.v.).
- Đầu ra: raw_metrics.
8. detail_extractor_agent (RAG Knowledge Retriever)
- Vai trò: Chuyên gia truy xuất Tri thức đã được chuẩn hóa.
- Kỹ năng áp dụng: Tích hợp nlm-skill (sử dụng công cụ MCP hoặc nlm CLI).
- Nhiệm vụ: Kết nối trực tiếp vào các Notebook chuyên ngành đã tạo sẵn (như Báo cáo Du Lịch Việt Nam). Trích xuất khung lý thuyết, định lý và các phát hiện định tính/định lượng bằng cách chạy nlm notebook query hoặc nlm cross query để đối chiếu chéo các nguồn dữ liệu gốc. Tuyệt đối trung thành với kiến thức (persistent knowledge) có trong Notebook của người dùng.
- Đầu ra: Tri thức cốt lõi dưới khóa paper_content.
9. research_writer_agent (Policy Writer Agent)
- Vai trò: Chuyên gia Hoạch định và Viết Báo cáo Nghiên cứu.
- Nhiệm vụ: Tổng hợp problem_definition, raw_metrics và paper_content để kiến tạo giải pháp. Thiết kế phương án can thiệp. Lập ma trận đánh đổi (Hiệu quả, Công bằng, Ngân sách). Áp dụng CBA/CEA. Thực hiện Backward Mapping. Thiết kế khung M&E.
- Kỹ năng áp dụng: policy-impact-analysis, backward-mapping, monitoring-evaluation.
- Đầu ra: Bản nháp chính sách current_draft.
10. supervisor_agent (Reviewer / Loop Agent)
- Vai trò: Quan tòa Kiểm duyệt Độc lập, chạy trong kiến trúc Loop Agent.
- Kỹ năng áp dụng: Tích hợp nlm-skill để xác thực chéo nguồn qua nlm CLI hoặc MCP, sử dụng exit_loop, policy-impact-analysis.
- Nhiệm vụ: Nắm quyền sinh sát với bản current_draft. Chặn đứng ảo giác (hallucination) của LLM. Kiểm chứng mọi luận điểm, trích dẫn APA và số liệu thực tế bằng cách truy vấn đối chiếu trực tiếp nguồn tài liệu trong NotebookLM. Nếu phát hiện dữ liệu thiếu trích dẫn hoặc bịa đặt, viết bản phê bình (critique) và đẩy ngược lại Writer Agent. Đồng thời, bắt buộc phải tạo lập/cập nhật một báo cáo kiểm định số liệu độc lập dạng vault/fact_check_sprint_[id].md cho mỗi lần fact-check để phục vụ sự kiểm duyệt chi tiết của người dùng.
- Quy tắc Thoát: Chỉ khi 100% dữ liệu đã được đối chiếu khớp xác thực, mới kích hoạt exit_loop → [INSIGHTS_SATURATED].
- Đầu ra: Bản nháp đã duyệt approved_draft.
Sau khi supervisor_agent kết thúc vòng lặp, quyền điều khiển trả lại cho reporting_agent. Agent này hợp nhất tất cả, định dạng lại văn phong, và xuất ra một bản Báo cáo Nghiên cứu Chính sách Công hoàn chỉnh — từ chẩn đoán khuyết tật hệ thống đến đánh giá giải pháp và dự báo thực thi.
| Kỹ năng | Bước | Mô tả |
|---|---|---|
boundary-analysis |
1-2 | Chẩn đoán & cấu trúc hóa vấn đề, Boundary Analysis, Root Cause, Type III Error |
ecosystem-causal-mapping |
3-4 | Advocacy Coalition Framework, Causal Stories, Mobilization of Bias |
policy-impact-analysis |
5 | RIA, CBA (NPV), CEA (CER) |
backward-mapping |
6 | Backward Mapping, street-level bureaucrats, bargaining costs |
monitoring-evaluation |
7 | Thiết lập chỉ số hiệu suất (output/outcome/impact), đánh giá quá trình và tổng kết |
| Kỹ năng | Mô tả |
|---|---|
grill-me-alignment |
Phỏng vấn User để thu hẹp phạm vi, đạt shared understanding |
ubiquitous-language |
Chuẩn hóa thuật ngữ toàn hệ thống |
literature-search-archive |
Tìm kiếm bài báo khoa học, preprint trên archive.org |
| Công cụ | Mô tả |
|---|---|
nlm-skill / nlm CLI |
Công cụ CLI và MCP kết nối NotebookLM — truy xuất RAG & đối chiếu nguồn |
exit_loop |
Cơ chế phá vòng lặp khi đạt 100% xác thực |
Khi bắt đầu một dự án nghiên cứu chính sách công mới, Agent bắt buộc phải thiết lập các tài liệu cốt lõi phân bổ ở hai vùng:
Projects/[tên-dự-án]/
├── RESEARCH_CONTEXT.md ← Quy tắc phương pháp luận (Project root)
├── RESEARCH_DESIGN.md ← Lộ trình và nhật ký (Project root)
├── MASTER_RESEARCH_BRIEF.md ← Ma trận tóm tắt (Project root)
├── README.md ← Giới thiệu kỹ thuật (Project root)
├── scripts/
│ └── sync_sources.py
└── vault/ → (symlink tới thư mục Obsidian Vault tương ứng)
├── open_research_questions.md ← Nhật ký câu hỏi nghiên cứu mở (4th Doc)
├── RS01_TI_INDEX.md ← Tệp chỉ mục liên kết đến các chương (Obsidian links)
├── RS01_TI_INDEX_CH[1-12].md ← Các tệp chương độc lập (từ Chương 1 đến Chương 12)
├── sprint_[sprint-id]_report.md ← Báo cáo chi tiết từng Sprint (dùng làm source of truth tránh ảo giác)
├── fact_check_sprint_[sprint-id].md ← Báo cáo kiểm định số liệu & trích dẫn do supervisor_agent tạo lập
└── sources-[policy-name].md ← Danh mục nguồn tài liệu tham khảo
RESEARCH_CONTEXT.md (Ngữ cảnh & Phương pháp luận):
1. Định hình vấn đề (Problem Structuring)
2. Khung phân tích & Triangulation
3. Giao thức Phương pháp luận (Causal Inference, Process Tracing, Selection Bias)
4. Tùy chọn lập trình phân tích (R, ggplot2)
5. Quy tắc giao tiếp
6. Quy tắc an toàn & thực thi
7. Quy ước lưu trữ & đồng bộ (2 vùng)
RESEARCH_DESIGN.md (Lộ trình & Nhật ký Tiến độ):
1. Lộ trình Sprints (Roadmap)
2. Nhiệm vụ Hiện hành (Active Task List)
3. Nhật ký Phiên (Session Logs)
MASTER_RESEARCH_BRIEF.md (Bản Tổng hợp Kết quả):
1. Ma trận Tổng hợp Cấp cao (cho mỗi Sprint, liên kết tới trang chi tiết)
2. Đề xuất Phương án & Đánh đổi
3. Khuyến nghị Tổng hợp
vault/open_research_questions.md (Nhật ký Câu hỏi Nghiên cứu Mở):
1. Nhật ký tích lũy ghi nhận và theo dõi các giả thuyết/nghi vấn nghiên cứu qua các Sprint, cập nhật theo thời gian không ghi đè.
RS01_TI_INDEX.md (Luciana Herman 2018):
Thiết lập khung chỉ mục liên kết đến 12 tệp chương độc lập (Obsidian links).
Các tệp chương độc lập (RS01_TI_CH01_KHAI_NIEM_INBOUND_TOURISM_VA_XUAT_KHAU_DICH_VU_VO_HINH.md đến RS01_TI_CH12_TAI_LIEU_THAM_KHAO.md) sẽ lưu giữ nội dung chi tiết của từng phần:
1. Executive Summary
2. Introduction & Background (ToC, Problem Structuring)
3. Methodology
4. Literature Review
5. Policy Options / Policy Context
6. Analysis of Findings or Evidence (chứa Obsidian wikilinks tới các báo cáo Sprint chi tiết)
7. Case Studies and Best Practices
8. Policy Options and Recommendations
9. Implementation and Next Steps
10. Conclusion
11. Appendices
12. Bibliography
Khi làm việc, Agent chỉ tải ngữ cảnh của 4-Doc quản trị và tệp báo cáo Sprint tương ứng với lịch sử cần tham chiếu để bảo toàn bộ nhớ ngữ cảnh và giảm ảo giác. Tuyệt đối không tự ý đọc các tệp chương của Paper (RS01_TI_INDEX_CH*.md) để tiết kiệm token trừ khi có lệnh trực tiếp từ người dùng.
Thêm một mục trong Section 4 (Project-Specific Research Protocol) trỏ tới 3 tệp quản trị tại thư mục Projects/.