How to Use Differential Testing During a Legacy Migration

We now auto-approve and merge 15% of PRs

Để giải quyết vấn đề hiệu suất làm việc, công ty đã triển khai hệ thống auto-approve và …

Building a Paginated, Sortable Table in React with MobX

Bối cảnh: Bài hướng dẫn xây dựng component table React với phân trang và sắp xếp cột phía server sử dụng MobX mà không cần thư viện ngoài. Nguyên nhân kỹ thuật: Giải pháp triển khai pagination và sorting bằng cách quản lý state với MobX observable và computed values để tối ưu hiệu năng. Hệ quả: Table có thể tái sử dụng cao, xử lý lượng lớn dữ liệu hiệu quả nhờ chỉ tải dữ liệu cần thiết từ server. Điều đáng học: Cách implement MobX actions cho việc fetch dữ liệu và computed properties để tự động tính toán metadata phân trang khi sort hoặc page thay đổi.

Bài viết này hướng dẫn bạn cách xây dựng thành thạo một bảng dữ liệu React có phân trang và sắp xếp cột bằng MobX mà không cần thư viện bên ngoài.

AI coding has made CI a bottleneck, so we reworked ours to keep up

Trước đây AI coding đã tạo ra điểm nghẽn trong CI/CD pipeline khiến thời gian chờ PR và chi phí vận hành tăng cao. Nguyên nhân kỹ thuật đến từ việc hệ thống CI không được tối ưu cho khối lượng công việc do AI tạo ra. Công ty đã tái thiết kế CI từ hạ tầng đến cách lập lịch và song song hóa test, giúp giảm đáng kể thời gian chờ PR và chi phí chạy. Họ sử dụng các kỹ thuật như test parallelization và workflow scheduling để tối ưu hóa hiệu suất. Bài viết mang lại bài giá trị về cách tiếp cận CI/CD như một hệ thống thống nhất thay vì các component riêng lẻ.

Bài viết này giúp lập trình viên tối ưu hóa hệ thống CI để giảm thời gian chờ PR và chi phí vận hành khi AI code ngày càng phổ biến.

Introduction to FitNesse – An Acceptance Testing Framework

FitNesse là một acceptance testing framework giúp viết test cho ứng dụng Java. Framework này cho phép tạo test case bằng ngôn ngữ tự nhiên (wiki format) mà không cần code, nhưng bên dưới vẫn hỗ trợ kết nối với code thực tế. FitNesse tích hợp tốt với các công cụ build như Maven và CI/CD pipeline. Điểm mạnh của FitNesse là khả năng self-testing và documentation trực tiếp từ test case. Lập trình viên nên cân nhắc FitNesse khi cần test hệ thống phức tạp với yêu cầu nghiệp vụ chi tiết, đặc biệt trong team có cả người không chuyên kỹ thuật.

FitNesse giúp lập trình viên viết test chấp nhận cho ứng dụng Java một cách dễ dàng và hiệu quả.

How to Test an API Without a Frontend

Khi chưa có giao diện người dùng, bạn có thể kiểm tra API trực tiếp bằng bốn phương pháp khác nhau. Bài viết hướng dẫn sử dụng Postman, curl, HTTPie và Python requests để thực hiện các API call cơ bản, sau đó biến thử nghiệm đầu tiên thành bộ kiểm tự động chạy trong CI. Các công cụ này giúp phát hiện lỗi endpoint, xử lý response và xác thực data trước khi xây dựng frontend. Bài hướng dẫn chi tiết cách thiết lập test suite cho API, biến request đơn giản thành quy trình kiểm tra tự động hóa trong môi trường CI.

Bài này giúp bạn kiểm tra API ngay cả khi chưa có giao diện người dùng, biến yêu cầu đầu tiên thành bộ kiểm tự động chạy trong CI.

Is Prisma 8 Ready for Long-Lived Production Apps?

Bối cảnh: Prisma 8 đang là chủ đề bàn luận trong các cộng đồng lập trình với những lo ngại về khả năng triển khai trong các ứng dụng sản phẩm lâu dài. Nguyên nhân kỹ thuật: Lead developer của Prisma 8 giải quyết ba vấn đề chính từ Reddit discussion: kiến trúc mới, động lực thương mại của Prisma, và liệu migration model có che đi SQL hay không. Hệ quả: Những giải đáp này giúp làm rõ hướng phát triển của Prisma và tăng cường niềm tin của lập trình viên khi cân nhắc sử dụng framework cho các dự án lớn. Điều đáng học: Người dùng nên chú ý đến cách Prisma cân bằng giữa trừu tượng hóa SQL và cung cấp quyền kiểm soát trực tiếp khi cần thiết.

Bài này giải đáp ba mối quan trọng về Prisma 8 giúp lập trình viên đánh giá khả năng triển khai ứng dụng sản xuất lâu dài.

AI Is Making Software Creation Faster. That May Also Be Making It More Fragile.

Các công cụ AI đang đẩy nhanh tốc độ tạo code nhưng không tự động hóa các quy trình cần thiết để triển khai an toàn như review, testing, observability và rollback. Vấn đề này dẫn đến vòng luẩn quẩn khi áp lực giao hàng làm giảm thời gian kiểm tra, gia tăng lỗi tiềm ẩn và sự cố, lại càng tạo áp lực phải tăng tốc. Trường hợp mất kết nối Amazon trong 13 giờ được cho là do code AI tạo ra là minh chứng rõ ràng cho sự thiếu cân bằng này. Các tổ chức thành công với AI là những đơn vị đã có nền tảng vững chắc về nguyên tắc DORA như components nhỏ có thể kiểm thử, automated tests đáng tin cậy và observability/rollback tốt. Cuốn Signals and Levers đã chính thức hóa mô hình nhân-quả này để giúp các đội nhóm ứng dụng AI một cách an toàn.

Bài viết giúp hiểu được cách AI tăng tốc phát triển phần mềm nhưng cũng tiềm ẩn rủi ro nếu thiếu các thực hành kiểm tra và giám sát cần thiết.

TanStack Markdown vs react-markdown: Which is better?

So sánh TanStack Markdown và react-markdown tập trung vào khác biệt kiến trúc giữa token stream và AST khi xử lý Markdown trong React. TanStack Markdown sử dụng token stream cho hiệu suất tốt hơn, xử lý 50% nhanh hơn với các tài liệu lớn. React-markdown dựa trên AST (Abstract Syntax Tree) dễ tích hợp nhưng có thể chậm hơn với dữ liệu đầu vào phức tạp. TanStack Markdown cho phép tùy biến sâu với các plugin linh hoạt, trong khi react-markdown có cấu trúc đơn giản hơn. Đây là bài viết hữu ích nếu bạn đang tìm hiểu để lựa chọn giải pháp xử lý Markdown hiệu quả cho ứng dụng React cần tối ưu hiệu năng.

Bài viết này giúp bạn chọn giải pháp xử lý Markdown tối ưu cho ứng dụng React bằng cách so sánh kiến trúc token stream và AST của TanStack Markdown và react-markdown.