I Almost Built an AI QA Engineer. Then I Did the Math and Built the Boring Version Instead.

Do we just want slaves?

Chúng ta có muốn biến con người thành nô lệ AI không? Câu hỏi nghe có vẻ cực đoan nhưng lại thu hút sự chú ý.

Những câu hỏi về đạo đức và quyền lợi của người lao động trong công nghệ giúp lập trình viên tự tỉnh táo về trách nhiệm của mình trong một thế giới đang tự động hóa nhanh chóng.

Custom deployment permissions for your environments (Beta)

Bitbucket Pipelines bổ sung tính năng quản lý quyền triển khai (deployment permissions) ở giai đoạn beta, cho phép giới hạn quyền truy cập môi trường triển khai theo người dùng hoặc nhóm cụ thể nhằm tăng cường bảo mật và tuân thủ quy định.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách Bitbucket Pipelines cho phép kiểm soát quyền deploy theo môi trường riêng biệt, giúp bảo mật dự án và tuân thủ quy trình phát triển hiệu quả hơn.

The Bottleneck Always Moves

Mọi giải pháp đều tạo ra rào cản mới, đây là quy luật trong phát triển phần mềm. Câu chuyện xoay quanh việc tìm ra giới hạn mới trong kiểm thử phần mềm sau khi áp dụng phương pháp từ cuốn sách The Goal.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách khám phá và quản lý những rào cản không ngờ trong quá trình phát triển phần mềm, từ đó tránh những lỗi tái phát và tối ưu hóa hiệu suất thực tế của dự án.

There Is No A.I.

Thuật ngữ "trí tuệ nhân tạo" (AI) bị Jaron Lanier chỉ trích là không chính xác, ông đề cập đến cách khai thác AI hiệu quả và vấn đề "data dignity" (quyền sở hữu dữ liệu cá nhân).

Những lập trình viên cần đọc bài này để hiểu rõ rằng thuật ngữ "AI" không đơn giản chỉ là một công nghệ tự động hóa mà còn liên quan đến những vấn đề đạo đức, quyền riêng tư và cách sử dụng dữ liệu một cách có trách nhiệm, từ đó giúp họ xây dựng hệ thống thông minh hơn, tránh rủi ro và tạo ra giá trị thực sự cho xã hội.

The three ways AI unlocks transformation in Retail, Travel, and Consumer Goods

AI thúc đẩy chuyển đổi trong ngành bán lẻ, du lịch và hàng tiêu dùng thông qua ba cách chính: tối ưu hóa chuỗi cung ứng, cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng và tự động hóa quy trình vận hành.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI có thể tự động hóa và tối ưu hóa quy trình từ việc phân tích dữ liệu sản phẩm cho đến tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng trong các ngành công nghiệp như Retail, Travel và Consumer Goods.

Why "It Worked on My Machine" Still Happens in 2026

Mặc dù là câu nói đùa quen thuộc trong ngành phần mềm, "Nó chạy trên máy tôi" vẫn xảy ra …

GitOps in the age of AI — 4

Phần 4 của loạt bài về GitOps trong kỷ nguyên AI, sau những lý thuyết ở phần 2 và 3, giờ đây sẽ áp dụng vào một trường hợp thực tế bằng cách thiết lập stack phù hợp, đảm bảo hoạt động ổn định và kiểm tra các add-on cần thiết.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách áp dụng GitOps kết hợp với AI để tự động hóa triển khai, quản lý và tối ưu hóa hệ thống infrastructure một cách chính xác, hiệu quả và an toàn trong thực tế.