How the GitHub legal team used Copilot CLI to streamline their workflows

The death and revival of the hands-on Engineering Manager

Vai trò giám đốc kỹ thuật (Engineering Manager) thực hành đang dần biến mất do xu hướng chuyển sang quản lý từ xa, nhưng vẫn có dấu hiệu hồi sinh khi nhiều công ty nhận ra tầm quan trọng của sự tương tác trực tiếp.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách một quản lý kỹ thuật hiệu quả không chỉ là người điều hành đội mà còn là người thực hành cùng đội, từ đó nâng cao hiệu suất và tinh thần làm việc của toàn bộ nhóm.

Retiring the Copilot Billing Preview app

GitHub đã ngừng ứng dụng Copilot Billing Preview. Giờ đây, chi phí Copilot có thể được quản lý trực tiếp trong cài đặt thanh toán của GitHub, cung cấp cái nhìn toàn diện hơn bao gồm ngân sách theo người dùng, trung tâm chi phí và phân bổ nhóm sử dụng. Người dùng có thể xem mức sử dụng AI, thiết lập ngân sách chi tiêu, truy cập điều khiển ngân sách theo người dùng cho tổ chức và doanh nghiệp, cũng như lấy dữ liệu sử dụng thô qua báo cáo sử dụng và API thanh toán.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách quản lý chi phí Copilot một cách hiệu quả hơn, từ việc chuyển sang điều chỉnh ngân sách trực tiếp trong cài đặt thanh toán GitHub, giúp tiết kiệm thời gian và tránh rủi ro vượt ngân sách khi sử dụng công cụ AI trong dự án.

My Obsidian vault is now the shared memory for Claude Code, Codex, and my local LLM

Bộ nhớ Obsidian của tác giả giờ đây đóng vai trò là bộ não chung cho tất cả các công cụ AI mà ông sử dụng, bao gồm Claude Code, Codex và mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cục bộ.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách kết hợp Obsidian với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như Claude và Codex để tạo ra một hệ sinh thái tư duy hiệu quả, giúp tối ưu hóa việc lưu trữ, tổ chức và tương tác với dữ liệu mã nguồn, ý tưởng và kiến thức kỹ thuật một cách đồng bộ.

Velocity: Why the Best Software Architects Move the Slowest

Sử dụng LLM và AI agents giúp tăng tốc độ sản xuất phần mềm đáng kể, nhưng cũng kéo theo những rủi ro tiềm ẩn từ tốc độ này.

Những lập trình viên giỏi không chỉ tập trung vào tốc độ viết code mà họ tìm hiểu cách AI và công nghệ mới tác động đến thiết kế, quy trình và tương lai của hệ thống, tránh rơi vào nhầm lẫn giữa hiệu suất ngắn hạn và sự bền vững lâu dài.

GitHub has alternatives, but no replacement

Codeberg cấm dự án chủ yếu chứa code do AI sinh ra, nhưng nhiều người thất vọng vì không …

The AI productivity gap

Mặc dù AI hứa hẹn nâng cao năng suất, nhưng những lợi ích thực tế vẫn còn khiêm tốn do nhiều thách thức như tích hợp hệ thống, đào tạo nhân lực và chi phí triển khai.

Những tiến bộ AI hiện nay vẫn chưa tối ưu hóa hiệu quả làm việc của lập trình viên như mong đợi, vì vẫn còn nhiều hạn chế về độ chính xác, chi phí triển khai và sự tương thích với công cụ hiện có—hãy khám phá lý do tại sao và cách tối ưu hóa chúng trong bài này.

Eval-Driven Design Systems (Part 2)

Trong bài viết trước, Zod schemas được xem như hợp đồng có thể đọc bởi agent. Tuy nhiên, schema chỉ là giả thuyết; nếu không có tests, bạn đang vận hành dựa trên cảm tính.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách thiết kế hệ thống thiết kế dựa trên việc xác minh thực tế thông qua các kiểm tra, thay vì chỉ dựa vào định nghĩa schema, giúp tránh lỗi và cải thiện chất lượng sản phẩm từ giai đoạn phát triển.