Maximizing Control and Flexibility in AI-Driven Software Development

New Features in Java 26

Java 26 bổ sung nhiều cải tiến về hiệu năng, bảo mật và tính năng ngôn ngữ. …

You Are Learning. But Are You Enjoying It?

Bài viết phản ánh sự thay đổi trong cách học lập trình trong 30 năm, từ giai đoạn thiếu tài nguyên thúc đẩy sự sâu sắc sang thời đại thừa mứa gây lo âu. Tác giả chỉ ra sự khác biệt giữa việc học tập tò mò, tập trung những năm 1990 với môi trường học tập vô tận, biểu diễn xã hội và tiêu thụ dựa trên nỗi sợ hiện nay, đồng thời cảnh báo nguy cơ AI xóa bỏ những khoảnh khắc khó khăn hình thành hiểu biết thật sự.

Lập trình viên nên đọc bài này để nhận thức rõ cách học kỹ thuật ngày nay thường bị lạm dụng bởi sự dễ dàng của công nghệ và áp lực xã hội, khiến họ rơi vào thói quen "học mà không thực sự hiểu" thay vì tìm kiếm sự sâu sắc và tự phát triển bản thân.

Building LLM-as-a-Judge Using Recursive Advisors in Spring AI

Bài viết hướng dẫn từng bước triển khai mô hình LLM-as-a-Judge trong Spring AI bằng cách sử dụng recursive advisors, nơi LLM thứ hai đánh giá và cho điểm phản hồi của LLM sinh ra dựa trên tiêu chí rubric, sau đó phản hồi phê bình được đưa trở lại prompt để tinh chỉnh. Quá trình lặp lại cho đến khi đạt ngưỡng chất lượng hoặc giới hạn số lần thử tối đa.

Làm việc với LLM-as-a-Judge trong Spring AI giúp tối ưu hóa chất lượng phản hồi của AI bằng cách kết hợp đánh giá tự động và phản hồi lặp đi lặp lại, giảm thiểu sai sót và tăng hiệu suất cho các ứng dụng tự động hóa.

Building up a SQL Query String in Java

Hướng dẫn thực hành xây dựng truy vấn SQL động trong Java bằng StringBuilder, StringJoiner và PreparedStatement. Nêu rõ các lỗi phổ biến như mệnh đề WHERE không hợp lệ khi bộ lọc tùy chọn là null, đồng thời giới thiệu kỹ thuật "WHERE 1=1" để an toàn khi nối thêm điều kiện AND. Có ví dụ mã trên GitHub.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh rủi ro khi xây dựng các câu lệnh SQL động bằng Java, từ đó bảo vệ hệ thống khỏi các lỗi SQL injection và xử lý hiệu quả các trường hợp điều kiện NULL trong WHERE clause.

Red Hat build of Quarkus 3.33: Stability & performance for enterprise Java

Bản phát hành LTS mới Red Hat build of Quarkus 3.33 mang đến nhiều cải tiến quan trọng như nâng cấp Hibernate ORM 7.2, Reactive 3.2, Search 8.2, hỗ trợ Java 25 đầy đủ, kiểm soát bảo mật OIDC chi tiết hơn, cùng công nghệ AOT caching (dưới dạng preview) để giảm thời gian khởi động JVM. Ngoài ra, phiên bản này còn bổ sung tích hợp Jakarta Data, mặc định TLS 1.3, băm credential SHA-512, và cải thiện trải nghiệm nhà phát triển với nhiều backend cache, vòng đời đóng gói Maven mới, cũng như hỗ trợ Kafka request-reply (dưới dạng preview).

Lập trình viên phát triển ứng dụng Java doanh nghiệp nên đọc để cập nhật về Quarkus 3.33 LTS, từ đó tối ưu hiệu suất, ổn định và tính bảo mật cho dự án với các tính năng mới như Java 25, TLS 1.3, và cải tiến ORM/Hibernate, đồng thời khám phá các công nghệ tiên tiến như AOT và Kafka SmallRye để nâng cao hiệu suất và kinh nghiệm phát triển.

Codex vs Claude Code: Which AI Coding Assistant to Choose

Codex (OpenAI) và Claude Code (Anthropic) là hai trợ lý lập trình AI với triết lý khác biệt: Codex ưu tiên thực thi tác vụ tự động, phù hợp với nhóm cần năng suất cao; Claude Code tập trung cộng tác tương tác, lý giải chi tiết, dành cho nhà phát triển muốn giám sát chặt chẽ. Lựa chọn phụ thuộc vào quy trình làm việc, mức độ tự chủ mong muốn và mục tiêu phát triển của đội.

Những lập trình viên muốn tìm hiểu cách chọn công cụ hỗ trợ phát triển phù hợp với phong cách làm việc cá nhân hay nhóm, từ tính năng tự động hóa đến sự tương tác thiết kế, sẽ tìm thấy giải đáp chi tiết trong so sánh này.

How We Built DEmate: Taming LLMs for Data Engineering at Meta

Meta xây dựng DEmate, trợ lý AI chuyên biệt cho nền tảng data engineering nội bộ, thay thế các LLM tổng quát không hiểu các công cụ, SQL macros hay UDFs riêng. Hệ thống sử dụng kiến trúc "Recipe" gồm 4 giai đoạn (lựa chọn, tiêm ngữ cảnh, sinh code, kiểm định) với ~70 recipes DE, kết hợp chaining và disclosure để giảm lỗi ảo giác. DEmate triển khai trên IDE, giao diện SQL và công cụ quản lý task, đạt 3.500 người dùng hàng tuần và tỷ lệ chấp nhận code 80% sau 5 tháng.

Lập trình viên data cần đọc để hiểu cách xây dựng một công cụ AI chuyên biệt hóa cho stack riêng biệt, từ đó áp dụng kiến thức về recipe architecture và code review AI để tối ưu hóa hiệu suất và chất lượng trong công việc xử lý dữ liệu của riêng mình.