DESIGN.md vs. Design System MCP: Which Does What?

React for Vue Developers, 2: State, Effects, Re-renders

React 19 render lại toàn bộ component function khi có thay đổi, khác biệt cơ bản so với Vue 3 theo dõi dependencies và update tại chỗ. Trong React, mỗi khi state thay đổi, component sẽ được thực thi lại hoàn toàn, dẫn đến việc effects sẽ chạy lại. React cung cấp useMemo/useCallback để tối ưu hóa việc tái tạo lại các giá trị và hàm, tương tự tính toán memoized trong Vue. Hiểu rõ lifecycle hooks và cơ chế render của React giúp chuyển đổi từ Vue một cách hiệu quả, đặc biệt khi làm việc với các dự án lớn cần quản lý state phức tạp.

Bài viết này giúp lập trình viên chuyển đổi từ Vue sang React hiểu rõ cách React xử lý state, effects và re-render khác biệt với Vue dependency tracking.

Example.com Just Launched The Biggest Redesign In Decades

Website example.com vừa thực hiện thiết kế lại lớn nhất trong thập kỷ qua. …

Rocky Mountain Ruby 2026 Recap

Rocky Mountain Ruby 2026 hội tụ các lập trình viên Ruby tại Colorado để chia sẻ kiến thức về Rails 8 và AI integration. Các bài trình bày tập trung vào performance optimization trong Rails 8 và ứng dụng của các framework AI như LangChain cho ứng dụng Ruby. Hội nghị thảo luận sâu về các giải pháp containerization với Docker và Kubernetes để triển khai Ruby application hiệu quả. Các kỹ sư từ Shopify và Basecamp chia sẻ thực tế về scaling microservices trong môi trường production. Nếu bạn làm việc với Ruby và Rails, các case study về async job processing với Sidekiq 8.0 là điều đáng để tìm hiểu thêm.

Bài viết này cung cấp cái nhìn tổng quan về xu hướng và công nghệ mới nhất trong thế giới Ruby từ hội nghị Rocky Mountain Ruby 2026.

This is a modern motherfucking website

Bối cảnh là sự phức tạp ngày càng tăng của các website hiện đại với nhiều thành phần phụ …

How Do We Write About AI in Web Development?

Thị trường công nghệ đang chứng kiến sự bùng nổ của AI trong web development với các framework như Next.js, Remix và Astro áp dụng các tính năng AI. Rào cản chính nằm ở việc AI đang thay đổi quá nhanh, khiến các lập trình viên khó theo kịp và mô tả chính xác tác động của nó. Hệ quả là nhiều bài viết trở nên lỗi thời chỉ sau vài tháng do sự phát triển chóng mặt của các công cụ AI như GitHub Copilot và ChatGPT. Đáng học hỏi là cách tiếp cận chia sẻ trải nghiệm thực tế thay vì dự đoán, giúp cộng đồng có cái nhìn đa chiều về AI và sự thích ứng trong ngành công nghệ.

Bài viết này giúp bạn hiểu cách tiếp cận và viết về tác động của AI đến lĩnh vực phát triển web một cách hiệu quả.

Architecting with LLMs: use plain old code when you can, LLMs when you must

Khi thiết kế hệ thống với LLM, hãy sử dụng plain old code (POC) cho các tính năng có thể định nghĩa chính xác, và dành LLM cho những nhiệm vụ cần phán đoán, diễn giải hoặc xử lý đầu vào mơ hồ. Khung kiến trúc này áp dụng phép phân tích chức năng đệ quy để chia hệ thống thành các trách nhiệm riêng biệt, sau đó phân loại từng trách nhiệm thuộc về POC hay LLM, như minh họa trong workflow coding-agent 'implement plan'. LLM nên được đặt tại ranh giới hệ thống để xử lý đầu vào không có cấu trúc, và cần cung cấp cho chúng các công cụ POC như Gradle, Git để tương tác với thế giới thực. Khi hiểu biết về vấn đề ngày càng sâu sắc, ta cần xem xét và chuyển đổi lựa chọn triển khai giữa POC và LLM.

Bài này giúp lập trình viên hiểu cách phân bổ trách nhiệm hệ thống giữa code truyền thống và LLM dựa trên tính chất cụ thể của từng nhiệm vụ.

AI Needs Data, Data Needs AI: Inside the Data Outpost Agenda

Data Outpost là hội nghị AI và dữ liệu diễn ra tại San Francisco vào ngày 5 tháng 11 năm 2026 với 13 phiên thảo luận từ các đội ngũ tại Canva, Stripe, DoorDash, Posit, dbt và nhiều công ty khác. Hội nghị tập trung vào các chủ đề tiên tiến như agents tự động viết mã, context layers, SQL harnesses và AI cho dữ liệu được quản lý chặt chẽ. Mỗi phiên thảo luận sẽ cung cấp kiến thức thực tiễn về cách các công nghệ AI được áp dụng trong giải quyết vấn đề dữ liệu thực tế. Người tham dự sẽ rời đi với những hiểu biết cụ thể về triển khai AI và quản lý dữ liệu hiệu quả trong các hệ thống phức tạp.

Bài cung cấp cái nhìn sâu về ứng dụng thực tế AI trong xử lý dữ liệu từ những công ty công nghệ hàng đầu.

Everyone's learning to prompt better. That's the wrong skill.

Công nghệ AI đang tạo ra áp lực lớn để mọi người cải thiện kỹ năng prompt engineering với …