James Shore: Are You Getting Your Money’s Worth from AI?

AI Is Already Better at Coding Than Most Software Developers

Bối cảnh của bài viết là cuộc tranh luận về AI thay thế lập trình viên trong ngành công …

I Am a Flat-Rate Monthly Responsibility Service

Một kỹ sư kỳ duyệt suy ngẫm về lý thực tế mọi người làm việc trong ngành công nghệ, thừa …

My Best Senior Engineer Quit Last Month. We Had Promoted Her Three Times.

Một kỹ sư Senior xuất sắc đã rời bỏ công ty sau khi được thăng tiến 3 lần. …

Build a Geofence Compliance Register with ToolJet MCP

Bối cảnh: ToolJet MCP giúp xây dựng hệ thống tuân thủ địa lý (geofence compliance register) cho ngành vận chuyển hàng hóa (bulk-haulage). Nguyên nhân kỹ thuật: Giải pháp sử dụng JavaScript và API tích hợp để giám sát vị trí xe vượt qua vùng địa lý đã định sẵn. Hệ quả: Tự động phát vi phạm và ghi nhận dữ liệu cho báo cáo tuân thủ. Điều đáng học: Tutorial này cung cấp ví dụ thực tế về tích hợp geofence với ứng dụng web, hữu ích cho nhà phát triển làm dự án IoT hoặc logistics.

Bài viết này hướng dẫn bạn xây dựng hệ thống tuân thủ địa lý bằng ToolJet MCP với JavaScript, tăng năng suất và tích hợp AI.

Take that demotion

Bài viết bắt đầu bằng việc mô tả tình huống nhiều lập trình viên cảm thấy bị kẹt khi công nghệ cũ không còn phù hợp với nhu cầu thị trường. Nó giải thích rằng việc chấp nhận một vị trí thấp hơn cho phép họ bỏ qua áp lực duy trì hệ thống legacy và tập trung vào việc học lại các công cụ hiện đại như containerization và CI/CD pipeline. Kết quả là, sau khoảng sáu đến mười hai tháng, những người này thường thu được kỹ năng mới mà làm tăng khả năng được thăng chức nhanh hơn so với việc giữ nguyên vị trí cũ. Bài cũng chỉ ra rằng sự giảm bậc này không phải là sự thất bại mà là một bước chiến lược để định hướng lại sự nghiệp. Bài học chính là: khi thấy mình bị lỗi thời, việc lùi lại một bước có thể là cách nhanh nhất để tiến xa hơn.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rằng sự thăng tiến công đôi khi đòi hỏi những bước đi ngược lại để phát triển sự nghiệp bền vững.

I ditched Obsidian Bases for a lightweight database, and my productivity actually went up

Lập trình viên thường gặp khó khăn khi quản lý dữ liệu phức tạp trong Obsidian, dẫn đến giảm hiệu suất. Tác giả chuyển từ Obsidian sang sử dụng SQLite kết với công cụ Airtable, giúp xử lý lượng dữ liệu lớn hơn tới 70% tốc độ. Việc tách biệt hệ thống note-taking và database giúp giảm tải xử lý, tăng tốc độ tìm kiếm lên 50%. Bài học quan trọng là nhận biết giới hạn của công cụ hiện tại và biết khi nào nên kết hợp các giải pháp kỹ thuật khác nhau để tối ưu hóa workflow.

Bài viết này giúp lập trình viên cân nhắc sử dụng công cụ phù hợp để tối ưu hóa hiệu suất công việc thay vì chỉ phụ thuộc vào một nền tảng duy nhất.

Is AI ruining my brain?

Người viết chia sẻ trải nghiệm sử dụng công cụ AI như ChatGPT và GitHub Copilot trong công việc hàng ngày để viết email, tạo mã và giải quyết vấn đề nhanh chóng. Ông cho rằng sự phụ thuộc vào AI làm giảm nhu cầu tư duy độc lập vì não bộ ít được kích hoạt khi dựa vào gợi ý tự động từ các mô hình ngôn ngữ lớn. Sau vài tháng, ông cảm thấy khó tập trung khi đọc sách dài, suy giảm khả năng ghi nhớ thông tin mà không có sự hỗ trợ của AI và thường bị mệt óc khi phải thực hiện các tác vụ không có AI. Bài viết gợi ý đặt giới hạn thời gian sử dụng AI, thực hành các hoạt động không cần AI như đọc sách tay hoặc viết tay để duy trì sự linh hoạt nhận thức. Cuối cùng, ông nhắc nhở rằng công cụ AI nên là người trợ giúp thay thế thay vì thay thế suy nghĩ con người.

Bài này giúp lập trình viên nhận diện tác động thực tế của AI đến khả năng nhận thức và tìm cách cân bằng giữa công nghệ tự động và suy nghĩ độc lập.

Microservices and GenAI in 2026: my Dear Architects conversation

Chris Richardson trong buổi trò chuyện Dear Architects với Luca Mezzalira giải thích tại sao nhiều doanh nghiệp vẫn xây dựng hệ thống big ball of mud. Nguyên nhân kỹ thuật là distributed monolith hiện ra qua dấu hiệu như quá nhiều dịch vụ mỗi nhà phát triển, phát hành lockstep và không có tăng tốc độ, cùng với khung dark energy và dark matter để xác định ranh giới dịch vụ. Khi sử dụng GenAI coding agents, các yếu tố cơ bản như phản hồi nhanh, kiểm thử tự động và kết nối lỏng lẻo trở nên quan trọng hơn vì cần có bảo vệ và vòng phản hồi nhanh để tránh tạo mã chết hoặc tài liệu ảo; đồng thời ông nghi ngại về hiện đại hóa di sản nhanh bằng AI, khuyến nghị dùng Strangler Fig thay vì viết lại toàn bộ, và nêu lo ngại về mệt mỏi từ lập trình đôi với AI, tác động của GenAI đến mô hình kinh doanh mã nguồn mở và khả năng phát triển theo spec trở lại mô hình waterfall. Điều đáng học là các kiến trúc sư nên tập trung vào cơ sở vững chắc (feedback nhanh, kiểm thử tự động, coupling lỏng) trước khi áp dụng AI, và cân nhắc cách tiếp cận Strangler Fig để thay đổi hệ thống cũ thay vì viết lại toàn bộ. Bài học còn nhắc nhở việc giám sát mệt mỏi từ lập trình đôi với AI và đánh giá tác động của GenAI đến kinh doanh mã nguồn mở để tránh quyết định dựa trên xu hướng mà không có căn cứ thực tiễn.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ cách kết hợp Microservices và GenAI trong tương lai, tránh các cạm bẫy kiến trúc phân mòn và tận dụng AI một cách hiệu quả.