A Seasoned Tester's Crystal Ball: Appropriate speed for the conditions, deliberately

Can you prove AI is working? | Measuring AI developer productivity

AI đang được tích hợp vào quy trình phát triển phần mềm, nhưng nhiều đội ngũ không thể chứng minh hiệu quả thực tế của nó. Dù chi phí token (token spend) tăng lên, thông lượng (throughput) không cải thiện tương ứng, khiến việc đo lường năng suất lập trình viên trở nên khó khăn.

Những lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách đo lường hiệu quả thực tế của AI trong công việc phát triển, từ đó tránh lãng phí tài nguyên và tối ưu hóa năng suất bằng cách xác định liệu AI đã mang lại lợi ích thực sự.

Coding agents can be evaluated. We just have to evaluate the work.

Thay vì đánh giá coding agents như chatbot, nên sử dụng phương pháp hợp đồng khả thi (executable contracts) và bảng điểm (scorecards) để đo lường hiệu suất của các tác tử AI không xác định.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách đánh giá hiệu quả các coding agents—khác với cách đơn giản đánh giá kết quả văn bản như chatbot—với các tiêu chí thực thi và hợp đồng thực hành cụ thể.

How to keep thinking

Năm 2026, khi làm việc với các AI agent, kỹ sư phần mềm phải chuyển đổi ngữ cảnh nhanh chóng và lướt qua đầu ra của LLM, khiến thời gian dành cho tư duy sâu bị thu hẹp. Tác giả đề xuất hai biện pháp: viết bằng ngôn ngữ của riêng bạn (không dùng LLM) để buộc bản thân diễn đạt ý tưởng rõ ràng, và đọc sách phi hư cấu nặng ký một cách chậm rãi. Kết hợp cả hai giúp duy trì thói quen tư duy chậm bên ngoài công việc, vốn cần thiết cho những nhiệm vụ như tái cấu trúc lớn mà LLM hiện chưa thể xử lý tốt.

Lập trình viên nên đọc bài này để khắc phục thói quen suy nghĩ nhanh nhẹn do AI thay đổi, giúp bảo vệ kỹ năng tư duy sâu sắc—cần thiết cho việc phân tích mã phức tạp, tối ưu hóa hệ thống mà các công cụ hiện tại chưa thể thực hiện hiệu quả.

some software talks i like

Danh sách tuyển chọn các buổi nói chuyện về kỹ thuật lập trình, tập trung vào nguyên lý thay vì công nghệ cụ thể. Nổi bật có bài của Rich Hickey về sự đơn giản và phức tạp, Bryan Cantrill phân loại hệ thống theo trục đơn giản/phức tạp và engineered/emergent, cùng những quan điểm sâu sắc về trừu tượng, AI, vai trò của kỹ sư và quản lý độ phức tạp.

Những bài giảng này giúp lập trình viên hiểu rõ hơn về tâm lý và chiến lược của nghề, từ cách quản lý phức tạp đến cách xây dựng code với tinh thần sáng tạo và trách nhiệm, thay vì chỉ tập trung vào công cụ hoặc kỹ thuật.

Monitors for Work

Công ty tiết kiệm chi phí màn hình rẻ tiền (như model 15.6" FullHD USB-C $89) trong khi trả lương cao cho nhân viên IT là quyết định kinh tế kém. Nghiên cứu của Microsoft từng chứng minh màn hình lớn có thể tăng 50% năng suất, do đó đầu tư 1.000–40.000 USD cho phần cứng có thể hoàn vốn dễ dàng. Tác giả khuyên nên hỏi về chính sách phần cứng khi phỏng vấn để đánh giá sự tôn trọng nhân viên của doanh nghiệp.

Những lập trình viên có kinh nghiệm sẽ nhận ra cách các công ty bỏ qua đầu tư vào thiết bị làm việc chất lượng là một lỗ hổng kinh tế nghiêm trọng, ảnh hưởng đến hiệu suất và sự hài lòng của đội ngũ kỹ thuật.

The AI productivity gap

Mặc dù AI hứa hẹn nâng cao năng suất, nhưng những lợi ích thực tế vẫn còn khiêm tốn do …

GitHub agentic workflows and Renovate

Renovate là công cụ quét repository, phát hiện phiên bản package lỗi thời và tự động mở …

AI-Assisted Engineering: Measure Outcomes, Not Activity

Đo lường hiệu quả của AI-assisted engineering chỉ dựa trên hoạt động (như người dùng tích cực, token usage, dòng code sinh ra) là chưa đủ, cần tập trung vào kết quả thực tế thay vì khối lượng công việc.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách đánh giá hiệu quả thực sự của AI trong việc hỗ trợ công việc, thay vì chỉ dựa vào số liệu hoạt động bề ngoài, giúp họ tối ưu hóa cách sử dụng công cụ AI để tạo ra kết quả thực tế và tiết kiệm thời gian hiệu quả hơn.