Git For Context Deep Dive

Epic Games Presented Open-Sourced Version Control System

Epic Games vừa giới thiệu Lore, hệ thống kiểm soát phiên bản mã nguồn mở dành riêng cho dự …

Cursor, GitLab and Zed agree GitHub is breaking. They disagree on how to rebuild it.

Ba công ty Cursor, GitLab và Zed đều nhận thấy GitHub đang gặp khó khăn trước khối lượng …

Locofy.ai: Build frontend 10x faster with design-to-code AI

Locofy.ai là công cụ AI chuyển đổi thiết kế Figma thành code frontend hoàn chỉnh, tập trung vào developer-first với workflow agentic qua CLI, Cursor và Claude Code. Nó đóng vai trò trung gian giữa Figma và các trợ lý coding AI (Cursor/Claude), đảm bảo độ trung thực UI và cấu trúc thiết kế.

Nếu bạn là lập trình viên Frontend muốn tiết kiệm thời gian và đảm bảo tính chính xác của UI từ thiết kế đến mã, Locofy.ai là công cụ AI mới giúp tự động hóa quá trình chuyển đổi từ Figma sang code mà không cần phụ thuộc vào các nhà thiết kế.

I gave Claude Code a 200-line CLAUDE.md, and it was the worst decision I made

Việc nhồi nhét 200 dòng hướng dẫn vào file CLAUDE.md đã gây ra hậu quả khi chiếm dụng quá nhiều ngữ cảnh, hạn chế dung lượng cho code và logic thực tế. Tốt nhất nên giữ file này ngắn gọn, chỉ bao gồm các quy tắc bắt buộc, lệnh quan trọng (lint, test, build) và quy ước dự án, đồng thời liên tục cập nhật để loại bỏ những hướng dẫn lỗi thời.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh rơi vào sai lầm của một file CLAUDE.md quá dài, làm giảm hiệu suất làm việc và gây khó khăn khi cần linh hoạt trong quá trình phát triển.

SpaceX to acquire Cursor for $60B in stock, days after blockbuster IPO

SpaceX sẽ thâu tóm Cursor, startup AI lập trình, bằng khoản tiền 60 tỷ USD trả bằng cổ phiếu, ngay sau khi IPO của chính SpaceX. Vụ mua lại nhằm củng cố mảng AI vốn được xây dựng xung quanh xAI của Elon Musk, dù mảng này từng dính tranh cãi vì tạo deepfake không được sự đồng thuận.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các công ty hàng đầu như SpaceX tích hợp AI vào hệ sinh thái phát triển phần mềm, từ đó tìm hiểu những xu hướng mới trong công nghệ lập trình và cách ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong việc tối ưu hóa code, tăng hiệu suất và mở rộng khả năng của ứng dụng.

Loop Engineering, Clearly Explained!

Kỹ thuật vòng lặp (loop engineering) tập trung vào thiết kế lớp điều khiển bên ngoài cho tác nhân LLM, giải quyết bốn thách thức chính: điều kiện hoàn thành đáng tin cậy, quản lý "context rot" (suy giảm ngữ cảnh) và "doom loops" (vòng lặp thất bại), thiết kế công cụ tập trung với hoạt động idempotent (không trùng lặp) và thông báo lỗi rõ ràng, cùng việc bổ sung bộ kiểm chứng độc lập. Quá trình triển khai thực tế nên bắt đầu từ giới hạn cứng, tiêu chí thành công tự động, bảo vệ ngữ cảnh, kiểm toán công cụ, rồi mới chuyển sang hoạt động hoàn toàn tự động sau khi có bộ đánh giá đáng tin cậy.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách xây dựng vòng lặp kiểm soát hiệu quả cho các hệ thống AI tự động hóa, tránh rủi ro như vòng lặp vô tận, sai sót logic và phụ thuộc quá mức vào mô hình, từ đó tối ưu hóa hiệu suất và độ tin cậy của ứng dụng.

“Time to clean up human slop”: Why AI now reviews code better than your teammate.

Kỹ sư phần mềm Avital Tamir đề xuất thay thế việc review code thủ công bằng AI, cho rằng peer review truyền thống chậm chạp, kém hiệu quả và chỉ phát hiện lỗi định dạng thay vì lỗi thật sự. Ông ủng hộ mô hình tự review nghiêm ngặt với sự hỗ trợ của AI (như CodeRabbit, Claude Code Review) nhằm nâng cao chất lượng code và trách nhiệm thuộc về lập trình viên nắm rõ nhất dự án.

Những lập trình viên muốn nâng cao hiệu quả phát triển bằng cách giảm thiểu lỗi do thiếu tập trung và nhầm lẫn từ quá trình đánh giá đồng nghiệp truyền thống phải tìm hiểu cách áp dụng AI để tự kiểm tra và cải thiện mã một cách hiệu quả.