Selling vapour is corporate suicide in slow motion

The Blueprint for a Platform That Lasts: A Leadership Vision curious why?

Bài viết giới thiệu tầm nhìn lãnh đạo và chiến lược toàn diện nhằm xây dựng một nền tảng bền vững thông qua việc xây dựng cộng đồng, phục vụ người nghe và thúc đẩy tăng trưởng bền vững, tập trung vào podcast.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách thiết kế nền tảng lâu dài không chỉ là kỹ thuật mà còn là chiến lược quản lý cộng đồng và giá trị bền vững, giúp họ áp dụng kiến thức về thiết kế hệ thống và quản lý dự án từ góc nhìn toàn diện.

The Hyper-Velocity Trap: Why AI-Driven Feature Factories Are Killing User Experience

AI-driven feature factories đang sản xuất quá nhiều tính năng (features) nhờ tốc độ phát triển siêu nhanh, khiến trải nghiệm người dùng (UX) bị "bẫy" bởi sự hỗn loạn kỹ thuật số. Thay vì tập trung cải thiện chất lượng, các sản phẩm trở nên phức tạp, gây khó khăn cho người dùng trong việc tìm kiếm giá trị thực sự.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI tự động hóa quá trình phát triển tính năng có thể làm mất đi sự trải nghiệm người dùng thiết thực, giúp họ cân bằng tốc độ phát triển với chất lượng và ý nghĩa thực tế trong ứng dụng.

Make no assumptions.

Bài viết bàn về nguy cơ "messy reasoning horizons" (các tầng lý luận lộn xộn) trong code khi sử dụng AI coding harnesses và LLMs, nơi những lớp lý luận sai lầm tích tụ dẫn đến quyết định thảm khốc. Tác giả chia sẻ trường hợp suýt sửa một vấn đề không tồn tại do đầu ra LLM không được xác thực, đồng thời đề xuất 5 biện pháp: không đưa ra giả định nào về ngữ cảnh lý luận, tác giả phải là người đầu tiên xem xét lại output của mình, ưu tiên các quy ước phần mềm mang tính xác định, tách biệt thử nghiệm khỏi sản xuất, và cấu trúc việc sử dụng LLM nhằm khám phá, tinh chỉnh thay vì đưa ra kết luận trực tiếp.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh rủi ro từ những quyết định sai lầm do messy reasoning—kết hợp sai lầm logic từ các tầng code—nên gây thiệt hại lớn hơn khi AI và LLM đưa ra kết luận không được kiểm chứng.

Write code like a human will maintain it

Khi sử dụng LLM để viết code, việc lặp lại logic hoặc sao chép thủ công không chỉ gây nợ kỹ thuật mà còn khiến mô hình học theo những pattern xấu đó. Code của bạn càng lộn xộn, AI càng tái tạo lại những thói quen tương tự. Vì vậy, hãy viết code như thể một người sẽ bảo trì nó sau này.

Làm thế nào để tránh AI học và tái tạo những thói quen kém hiệu quả trong dự án của bạn, từ đó giảm thiểu công việc sửa chữa sau này.

I Have an App Idea: How to Bring It to Life

Bài viết hướng dẫn chi tiết cách biến ý tưởng ứng dụng (app) thành hiện thực, bao gồm các bước xác thực, phát triển và tiếp thị ứng dụng một cách thành công.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh mất thời gian và tiền bạc khi phát triển một ứng dụng không được đáp ứng nhu cầu thực tế của người dùng.

Legacy Code Anthropology Is Becoming the Highest-Paid Skill Nobody Trains

Legacy Code Anthropology Is Becoming the Highest-Paid Skill Nobody Trains Models document what was built. Almost never why. Someone still has to dig. Hiring managers used to ask for “strong system …

Naming Is Management

A product briefing where a new AI product was mislabeled as 'agents' despite being a stateless classifier prompts a reflection on naming as a core management responsibility. Drawing on Inamori Kazuo's maxim that 'pricing is management' and Confucius's call to 'rectify the names,' the argument is that naming sits upstream of pricing: a bad name deforms the SKU, corrupts every downstream conversation, and accumulates costs that no renewal cycle resets. Marketing can execute naming well, but only when management has first defined the category, the competition, and the promise. When management abdicates that decision, names get set by reflex — borrowing fashionable vocabulary like 'agents' to attract capital rather than accurately describe what customers receive.