Don't you mean extinct?

Stop Telling Me To Ask An LLM

Bài viết phản đối xu hướng đề nghị người khác "hãy thử hỏi AI" khi đưa ra câu hỏi khó cho chuyên gia con người, cho rằng kinh nghiệm sống và sự đánh giá sâu sắc từ nhiều năm trong ngành không thể thay thế bởi LLM. Tác giả nhấn mạnh rằng những câu hỏi thực sự khó vượt qua sự kiểm tra của AI mới thực sự cần đến chuyên môn con người.

Bài viết giúp lập trình viên hiểu rằng khi một chuyên gia kỹ thuật đưa ra câu hỏi đòi hỏi kinh nghiệm thực tế và quyết định cẩn trọng, thay vì tự động nhờ AI giải đáp, họ nên đánh giá lại cách tiếp cận và tìm cách tích hợp kiến thức chuyên sâu của người khác để tránh mất đi giá trị của sự chuyên môn.

The Agent-Era Career

Addy Osmani, cựu trưởng nhóm kỹ thuật Google, đưa ra lời khuyên sự nghiệp cho kỷ nguyên AI …

Don’t go quietly into the AI night

Bài viết chỉ trích xu hướng tương lai AI hai tầng, nơi giới tinh hoa kỹ thuật kiểm soát AI tiên tiến trong khi đa số người dùng tụt hậu. Tác giả phản đối mô hình "tăng lữ" (AI bị hạn chế bởi phòng thí nghiệm và chính phủ) và ủng hộ giải pháp lấy con người làm trung tâm, giúp mọi người trở thành quản lý agent.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI đang tạo ra sự bất bình đẳng kỹ thuật và cách thiết kế công nghệ có thể giúp mọi người—không chỉ là những chuyên gia—tận dụng công nghệ một cách tự chủ và hiệu quả.

Let AI Burn

Bài viết cho rằng ngành AI đang là một bong bóng không bền vững, dựa trên tài trợ vòng …

A hell of a time to be a builder

Tác giả chia sẻ câu chuyện cá nhân xây dựng ứng dụng giao tiếp cho người cha sắp mất trong 1,5 ngày bằng React, rồi mở rộng thành luận điểm: AI không thay thế lập trình viên mà trao cho họ sức mạnh chưa từng có. Khi các tác vụ lập trình cơ học trở nên rẻ hơn, phẩm chất con người như sự đánh giá, gu thẩm mỹ và trực giác sản phẩm trở nên quan trọng hơn. Thay vì giới hạn bởi khả năng kỹ thuật, phần mềm giờ đây bị giới hạn bởi tham vọng và có thể được tạo ra bởi nhiều đối tượng hơn như nhà thiết kế, nhạc sĩ hay giáo viên.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI không thay thế mà mở rộng tầm ảnh hưởng của họ trong việc xây dựng sản phẩm, từ đó khám phá cách chuyển đổi từ công việc kỹ thuật sang định hình giá trị và sáng tạo trong ngành công nghệ.

I stopped treating AI models like Pokémon—I don't need to collect them all

Tác giả từng lạm dụng Ollama khi chạy các mô hình AI local bằng cách thu thập đủ loại LLM mới thay vì cải thiện năng suất. Sau khi nhận thấy sự lãng phí khi theo đuổi benchmark không phù hợp, ông đã gán mỗi mô hình một vai trò cụ thể (DeepSeek 14B cho tác vụ hàng ngày, GPT-OSS 20B cho phân tích tài liệu, Qwen 2.5 Coder cho lập trình) và tích hợp chúng vào công cụ sẵn có như Logseq, Obsidian, VS Code thay vì đổi liên tục.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh bị mắc kẹt trong cuộc đua "sưu tập" các mô hình AI mà thực chất vẫn chưa tối ưu hóa hiệu suất thực tế cho công việc của mình.

Make no assumptions.

Bài viết bàn về nguy cơ "messy reasoning horizons" (các tầng lý luận lộn xộn) trong code khi sử dụng AI coding harnesses và LLMs, nơi những lớp lý luận sai lầm tích tụ dẫn đến quyết định thảm khốc. Tác giả chia sẻ trường hợp suýt sửa một vấn đề không tồn tại do đầu ra LLM không được xác thực, đồng thời đề xuất 5 biện pháp: không đưa ra giả định nào về ngữ cảnh lý luận, tác giả phải là người đầu tiên xem xét lại output của mình, ưu tiên các quy ước phần mềm mang tính xác định, tách biệt thử nghiệm khỏi sản xuất, và cấu trúc việc sử dụng LLM nhằm khám phá, tinh chỉnh thay vì đưa ra kết luận trực tiếp.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh rủi ro từ những quyết định sai lầm do messy reasoning—kết hợp sai lầm logic từ các tầng code—nên gây thiệt hại lớn hơn khi AI và LLM đưa ra kết luận không được kiểm chứng.