How I Stay Engaged in AI Agentic Development

Stop burning tokens on code review

Tác giả chia sẻ cách xây dựng hệ thống giúp con người và AI triển khai sản phẩm nhanh …

Beautiful T-SQL Queries: Three Could Delete the Company

T-SQL đẹp mắt không đồng nghĩa với chính xác. Trong 30 năm qua, ngành công nghệ vẫn thường xem xét thẩm mỹ code như một bằng chứng pháp lý đáng tin cậy.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách viết T-SQL đẹp mắt, hiệu quả và dễ đọc—một kỹ năng quan trọng giúp code dễ bảo trì, dễ debug và làm tăng hiệu suất làm việc trong nhóm.

Your AI Agent Says the Pipeline Works. That’s Not Evidence.

AI agent xác nhận pipeline hoạt động không phải bằng chứng đáng tin cậy. Cơ sở hạ tầng do agent xây dựng gặp vấn đề "oracle problem", khiến câu khẳng định này trở nên nguy hiểm.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh bị lừa bởi các hệ thống tự động hóa (như AI) tuyên bố hiệu suất hoặc khả năng hoạt động của pipeline một cách tự tin mà thực tế chưa được chứng minh bằng dữ liệu thực tế.

Parkinson’s Law: Why Work Expands to Fill the Time You Give It

Luật Parkinson chỉ ra rằng khối lượng công việc sẽ tự mở rộng để lấp đầy toàn bộ thời gian được dành cho nó, khiến nhiệm vụ hai giờ thường kéo dài đúng bằng khoảng thời gian bạn cho phép.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách quản lý thời gian hiệu quả trong việc phát triển dự án, tránh bị "lạm dụng thời gian" khi nhiệm vụ trở nên phức tạp hơn dự kiến mà vẫn không hoàn thành đúng hạn.

The bottleneck isn't writing code anymore. It's understanding it.

Việc AI có thể sinh ra bao nhiêu code không quan trọng bằng khả năng bạn hiểu và chịu trách nhiệm cho nó. Những thực hành coding tốt vốn dĩ không dành cho máy móc.

Những kỹ thuật và nguyên tắc lập trình tốt không chỉ giúp code hiệu quả mà còn giúp bạn kiểm soát và chịu trách nhiệm về phần mềm của mình, tránh rơi vào tình trạng phụ thuộc vào công cụ AI mà không biết nguồn gốc, chất lượng hay tác động thực sự của nó.

How canvases make agentic workflows visible, steerable, and cost-efficient

Sử dụng canvases giúp hiển thị, điều khiển và tối ưu chi phí cho các agentic workflows, thay vì bị mất trong cuộc trò chuyện dài dòng như chat truyền thống.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách sử dụng canvas giúp tổ chức logic và tiến trình của các hệ thống agent một cách rõ ràng, dễ theo dõi và tối ưu hóa chi phí thực thi, giúp tránh mất mát thông tin trong dòng lệnh dài và tăng hiệu quả trong việc thiết kế và triển khai công cụ tự động hóa.

How to Use AI With Your Brain – Think Like a Tester

Hướng dẫn dành cho tester về tư duy phản biện khi sử dụng công cụ AI, nhấn mạnh những sai lầm phổ biến như ảo tưởng sức mạnh (LLM không thực sự thông minh mà chỉ dự đoán dựa trên dữ liệu huấn luyện), đưa ra câu trả lời sai nhưng tự tin, phiên bản trả phí nghiên cứu kỹ hơn miễn phí, ảo giác (hallucination) tạo ra câu trả lời bịa nhưng thuyết phục, xu hướng đồng thuận vô điều kiện, văn bản/code dư thừa (workslop), và nguy cơ các tác nhân AI (AI agents) thực hiện hành động ngoài ý muốn. Lời khuyên chính là luôn xác minh đầu ra của AI thay vì tin tưởng mù quáng.

Lập trình viên nên đọc bài này để học cách phân biệt giữa sự hữu ích và rủi ro khi sử dụng AI—tránh bị lừa bởi những kết quả giả tạo, từ đó xây dựng mã và giải pháp kỹ thuật chính xác và hiệu quả hơn.

I uninstalled 6 apps after PowerToys finally did their jobs better

PowerToys cuối cùng đã cung cấp đủ tính năng hữu ích khiến tác giả gỡ bỏ 6 ứng dụng bên ngoài sau khi chúng được tích hợp trực tiếp vào hệ điều hành.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách tích hợp các công cụ hệ thống như PowerToys vào ứng dụng của mình, giúp tối ưu hóa hiệu suất và trải nghiệm người dùng bằng cách tự động hóa các tác vụ phức tạp.