AI Project Intelligence Control Panel
Một internal AI ops system giúp biến hàng trăm project, deployment và GitHub repository rời rạc thành một decision board có thể tìm kiếm, phân loại, ưu tiên và hành động.
Vai trò
AI Workflow Strategy / Automation / Internal Systems
Thời gian
May 2026
Trạng thái
Internal AI Ops System
Dữ liệu đã cho thấy
Mapped 443 local candidates, 137 Vercel projects and 457 GitHub remotes into a decision board
Thực tế cho thấy
Khi số lượng project, prototype, demo, client build và experiment tăng nhanh, việc quản lý bằng trí nhớ, folder local hoặc danh sách thủ công không còn đủ. Các asset nằm rải rác ở nhiều nơi: local machine, Vercel deployments, GitHub remotes và các file ghi chú khác nhau. Vấn đề không chỉ là có quá nhiều project. Vấn đề thật sự là thiếu một hệ thống giúp trả lời các câu hỏi quan trọng: project nào nên public, project nào nên trở thành case study, project nào chứng minh năng lực AI/automation, project nào nên được polish để bán dịch vụ, và project nào nên archive để giảm nhiễu. Mikel Studio build hệ thống này như một internal AI ops case study: dùng automation, data mapping và AI-assisted classification để biến một portfolio rời rạc thành một control panel hỗ trợ quyết định. Đây cũng là cùng một kiểu vấn đề mà nhiều founder, agency và team vận hành gặp phải khi dữ liệu, tool, file và workflow phát triển nhanh nhưng chưa có operating system đủ rõ.
Giải pháp đã làm
- Xây dựng local project scanner để đọc, gom và phân loại project candidates từ nhiều folder khác nhau.
- Inventory các Vercel deployments để kiểm tra trạng thái, visibility, public URL và khả năng dùng làm proof.
- Map GitHub remotes từ local repositories để xác định project nào có repo, project nào đã deploy và project nào vẫn là experiment.
- Tạo master project table với metadata, status, decision, review flag, next action và priority cho từng asset.
- Thiết kế ranking model để đánh giá project theo mức độ phù hợp với flagship case study, service proof, lab experiment hoặc archive decision.
- Áp dụng AI-assisted workflow để hỗ trợ phân loại, tóm tắt, gắn nhãn và biến dữ liệu kỹ thuật rời rạc thành decision board dễ hành động.
- Tạo framework có thể tái sử dụng cho các use case tương tự: asset inventory, workflow audit, internal dashboard, AI ops system và consulting discovery.
Kết quả
Hệ thống biến một tập hợp project rời rạc thành một AI-assisted control panel. Thay vì phải nhớ bằng tay project nào nằm ở đâu, project nào đã deploy, project nào có repo và project nào đáng public, toàn bộ asset được đưa vào một operating system chung. Kết quả là Mikel Studio có một decision board giúp chọn flagship case study, xác định proof phù hợp cho sales conversation, ưu tiên sprint tiếp theo và archive những asset không còn tạo thêm giá trị. Quan trọng hơn, case này chứng minh cách Mikel Studio tiếp cận các bài toán AI-first consulting và automation: bắt đầu từ dữ liệu rời rạc, map lại hệ thống hiện có, thiết kế tiêu chí ra quyết định, tự động hoá phần thu thập/phân loại, rồi build một dashboard giúp team hành động rõ hơn. Đây là pattern có thể áp dụng cho nhiều business workflow khác như project operations, content operations, sales asset management, internal tools hoặc founder/agency operating systems.
Công nghệ
Bạn muốn làm một hệ thống tương tự?
Mang vấn đề và các asset bạn có tới. Chúng tôi sẽ cùng bạn audit và tìm ra bước tiếp theo rõ ràng.