Codex is technically better than Claude Code, but I stopped using it for one specific reason

The LLM Critics Are Right. I Use LLMs Anyway.

Tôi gần như đồng tình với mọi lời chỉ trích về LLMs, nhưng vẫn sử dụng chúng rất nhiều. Điều này nghe có vẻ phi lý, song tôi không nghĩ mình là người duy nhất như vậy.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách cân bằng giữa sự nghiêm ngặt về hiệu suất và tiện ích thực tế của các mô hình ngôn ngữ lớn trong công việc hàng ngày, tránh rơi vào cực đoan giữa tin tưởng ciega hay từ chối hoàn toàn.

React Folder Structure for Beginners: The Folder Organization That Finally Made Sense to Me

Hướng dẫn đơn giản cho người mới bắt đầu sắp xếp dự án React với cấu trúc thư mục rõ ràng …

How to Get the Most Out of Claude Fable 5

Để tận dụng tối đa Claude Fable 5 trong giới hạn sử dụng 50% hàng tuần, hãy ưu tiên dùng nó cho lập kế hoạch và tái cấu trúc (refactoring) những tác vụ quan trọng, thay vì viết code trực tiếp. Triển khai code nên giao cho Claude Opus 4.8 hoặc GPT-5.6, sau đó dùng Codex để review. Khi tái cấu trúc, hãy xác định trước vùng code chậm hoặc dễ lỗi rồi cung cấp ngữ cảnh từ logs phiên làm việc cho Fable để cải thiện chính xác hơn.

Lập trình viên nên đọc bài này để tối ưu hiệu quả công việc bằng cách phân biệt rõ ràng giữa những nhiệm vụ cần sự chính xác và tư duy sâu sắc của Claude Fable (chẳng hạn như thiết kế và cải tiến mã) và những công việc đơn giản hơn được xử lý hiệu quả hơn bởi các mô hình khác.

Zig creator calls Bun's Claude Rust rewrite 'unreviewed slop'

Jared Sumner, tác giả của Bun, đã dùng khoảng 50 agent Claude Code song song để chuyển đổi toàn bộ ~500.000 dòng code Zig sang Rust chỉ trong 11 ngày, tiêu tốn ~165.000 USD, và kết quả vượt qua toàn bộ bộ test hơn 1 triệu assertions của Bun. Andrew Kelley, tác giả ngôn ngữ Zig, chỉ trích quyết liệt, gọi đây là "slop không được review", đồng thời khẳng định lỗi của Bun không phải do hạn chế của Zig mà từ thực hành lập trình kém, trong khi chính sách dự án Zig từ chối đóng góp từ AI vì lo ngại chất lượng.

Những lập trình viên quan tâm đến hiệu quả công nghệ và quản lý dự án sẽ tìm hiểu để đánh giá cách sử dụng AI trong việc tái cấu trúc mã nguồn, từ đó học cách cân bằng tốc độ phát triển với chất lượng kiểm soát trong các dự án quy mô lớn.

GitHub - vshulcz/deja-vu: Memory layer for coding agents: search, MCP recall, auto-context, secret redaction, stats, share and sync over the session logs Claude Code, Codex and opencode already write.

Deja-vu là lớp bộ nhớ dành cho các tác nhân lập trình (coding agents) hỗ trợ tính năng tìm kiếm, truy xuất qua MCP, ngữ cảnh tự động, che giấu bí mật, thống kê, chia sẻ và đồng bộ qua session logs. Dự án này tương thích với Claude Code, Codex và opencode, cung cấp một binary không phụ thuộc thư viện nào.

Là người phát triển muốn tối ưu hóa hiệu suất và tính chính xác của các AI hỗ trợ lập trình (như Claude Code, Codex) mà không phụ thuộc vào các thư viện phụ, thì Deja Vu là giải pháp độc lập, hiệu quả để quản lý và tái sử dụng thông tin mã trong quá trình làm việc, giúp tiết kiệm thời gian và tránh lỗi tái phát.

Using Claude to Build an AI Knowledge Base in 30 Minutes

Hướng dẫn xây dựng cơ sở tri thức AI bằng Claude Code trong 30 phút, giúp các AI agent và kỹ sư truy xuất thông tin nhanh hơn.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách nhanh chóng tích hợp kiến thức chuyên sâu vào hệ thống AI của mình bằng công cụ hiệu quả, giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu suất cho các ứng dụng tương tác với dữ liệu.

The Agent-Era Career

Addy Osmani, cựu trưởng nhóm kỹ thuật Google, đưa ra lời khuyên sự nghiệp cho kỷ nguyên AI agent. Ông nhấn mạnh rằng AI giỏi xử lý những việc có đáp án rõ ràng, nên sự nghiệp bền vững sẽ dựa vào khả năng đánh giá và đưa ra quyết định. Những nguyên tắc quan trọng bao gồm ưu tiên tài nguyên khan hiếm (như danh tiếng hơn lương), học cách tìm ra vấn đề thay vì chỉ giải quyết chúng, rèn luyện kỹ năng chủ động mà không phụ thuộc vào AI, chuyển từ thực hiện sang chỉ đạo AI bằng thông số rõ ràng, chịu trách nhiệm với sản phẩm dù ai viết, và luôn vượt qua mức đầu ra trung bình của AI. Lợi thế lâu dài quan trọng nhất là công việc công khai, hoàn thành tốt nhiệm vụ và gắn bó với những vấn đề khó.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách chuyển đổi từ kỹ năng thực hành đơn điệu sang chiến lược xây dựng sự nghiệp bền vững trong thời đại AI, khi công việc đòi hỏi sự sáng tạo và quyết định chứ không chỉ là tự động hóa.