How Much of Your API Do Your Rules Actually Check?

Architecture Decisions Behind Building a Simple Personal Software Tool

Kỹ sư backend chia sẻ quyết định kiến trúc khi xây dựng ứng dụng desktop/mobile cá nhân …

Front-End Architecture with Domain-Driven Design

Một kỹ sư front-end kỳ cựu chia sẻ cách áp dụng Domain-Driven Design (DDD) vào ứng dụng SaaS React chuyên tính toán tải nổ, với các khối xây dựng như entities, value objects, services, aggregates định hình cấu trúc thư mục, quy ước đặt tên và thiết kế component. DDD giúp hình thành ngôn ngữ chung, thúc đẩy cộng tác giữa đội kỹ thuật và phi kỹ thuật, đồng thời kết nối chương "Supple Design" của DDD với các mẫu lập trình hàm hiện đại như pure functions và higher-order functions, vốn được thể hiện rõ qua React hooks.

Lập trình viên frontend cần đọc bài này để hiểu cách áp dụng DDD giúp tổ chức mã nguồn rõ ràng, giảm sự rối loạn giữa các thành viên và kết hợp tốt với React để tạo ra các giải pháp linh hoạt, dễ bảo trì và đồng bộ hóa với các nguyên tắc lập trình chức năng hiện đại.

Graph Databases + LLMs: Why Connected Data Makes AI Smarter • Arango

Dữ liệu có cấu trúc liên kết (connected data) giúp AI thông minh hơn nhờ khả năng khai thác mối quan hệ giữa các thực thể, nâng cao độ chính xác và ngữ cảnh trong các ứng dụng sản xuất.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách kết nối dữ liệu theo mạng lưới (graph database) giúp cải thiện hiệu suất và chính xác của các mô hình AI dựa trên LLMs bằng cách tối ưu hóa mối quan hệ giữa thông tin thay vì chỉ xử lý dữ liệu rời rạc.

Movement is not progress

Tối ưu hóa chi phí và lợi nhuận chỉ là phương tiện chứ không phải chiến lược. …

When to repeat yourself

Nguyên tắc DRY (Don't Repeat Yourself) quan trọng nhưng việc loại bỏ trùng lặp cũng có chi phí. Khi chia sẻ code giữa các service, lựa chọn giữa thư viện chung (gây coupling) hay microservice (thêm độ trễ mạng) đều có nhược điểm. Trong codebase, kế thừa tạo coupling cứng nhắc, trong khi composition linh hoạt nhưng phức tạp. Tốt nhất nên giữ trùng lặp cho đến khi có bằng chứng thực tế để tách thành abstraction phù hợp.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh rơi vào sai lầm về DRY quá cứng nhắc, vì sự trùng lặp có thể là dấu hiệu cần thiết cho sự linh hoạt và bảo trì hiệu quả hơn là cố gắng loại bỏ ngay từ đầu.

Turing Award Winner: TPUs vs GPUs vs CPUs, Computer Architecture, RISC vs CISC

Tôi từng học sơ lược về RISC và CISC ở đại học nhưng giờ hầu như quên hết.

Nếu bạn đang phát triển ứng dụng AI hoặc xử lý dữ liệu lớn, hiểu rõ sự khác biệt giữa kiến trúc RISC và CISC sẽ giúp bạn tối ưu hiệu suất và lựa chọn thiết bị (TPU, GPU, CPU) phù hợp với công việc của mình.

You Can Now Hire Me to Score Your API's Agent Readiness

Tôi vừa tung ra khung đánh giá "Agent Readiness" gồm 9 tiêu chí đơn giản trên GitHub để kiểm tra mức độ sẵn sàng tương tác của API.

Lập trình viên nên đọc bài này để tìm hiểu cách đánh giá và tối ưu hóa khả năng tương tác của các API với các hệ thống agent tự động, giúp họ xây dựng và tích hợp các giải pháp thông minh hơn trong ứng dụng của mình.