The AI store manager fired its first human. It had to be reminded of its own rules first

Stop burning tokens on code review

Tác giả chia sẻ cách xây dựng hệ thống giúp con người và AI triển khai sản phẩm nhanh …

Practical Loop Engineering

Bài viết bàn về tầm quan trọng của vòng lặp (loops) trong kỹ thuật phần mềm, nhấn mạnh …

Your Second Skill Was Never a Parachute

Kỹ năng thứ hai của bạn không bao giờ là chiếc dù cứu sinh, và bằng chứng đã tồn tại từ 600 năm trước. Hiểu vì sao nỗ lực đó thất bại chính là cách rõ ràng nhất để nhận ra những gì đang xảy ra với sự nghiệp của chúng ta ngày nay.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu rằng sự thành công không phụ thuộc vào kỹ năng thứ hai mà là vào cách bạn chuyển đổi và ứng dụng kiến thức từ những thất bại của lịch sử để xây dựng sự nghiệp bền vững trong công nghệ hiện đại.

AI Coding Agents: Adoption Trends

Cuộc khảo sát Developer Ecosystem 2026 cho thấy xu hướng áp dụng AI Coding Agents trong cộng đồng lập trình toàn cầu.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu xu hướng mới nhất về các công cụ AI hỗ trợ mã hóa, giúp họ tối ưu hóa hiệu suất phát triển, giảm thiểu lỗi và nhanh chóng thích nghi với công nghệ mới trong ngành.

APIs Are 100x More Important Than Five Years Ago, and Still Uncool

APIs ngày nay quan trọng gấp 100 lần so với 5 năm trước nhưng vẫn bị coi nhẹ, bởi chúng hoạt động âm thầm như hệ thống ống nước cho đến khi xảy ra sự cố.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách API không chỉ là công cụ cơ bản mà còn là cầu nối quyết định tốc độ phát triển ứng dụng, bảo mật và khả năng mở rộng hệ thống hiện đại.

The “cool new stuff” trap

Shy Ruparel thử nghiệm AI agent để chuyển đổi file STL thành CAD có thể chỉnh sửa, nhưng hiệu quả thực tế đến từ quy trình đơn giản: tạo ra các ứng viên, đo lường và xác thực.

Những lập trình viên chuyên về thiết kế máy móc hoặc AI công nghiệp sẽ tìm hiểu cách giải quyết vấn đề hiệu quả hơn bằng phương pháp khoa học thử nghiệm chứ không chỉ dựa vào những công cụ "hot" mới mẻ.

Netflix Open-Sources Agentic Workflow for Causal Inference

Netflix đã open-source một workflow agentic cho Observational Causal Inference (OCI), giúp giảm bớt công việc thủ công trong phân tích nhân quả. Workflow này sử dụng dữ liệu quan sát và kế hoạch phân tích của người dùng để tự động hóa quá trình suy luận nhân quả.

Lập trình viên chuyên về phân tích dữ liệu hoặc AI nên đọc bài này để khám phá cách xây dựng các hệ thống tự động hóa phân tích nguyên nhân từ dữ liệu quan sát, giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả trong việc giải quyết vấn đề causal inference bằng công nghệ agentic.

How to Use AI With Your Brain – Think Like a Tester

Hướng dẫn dành cho tester về tư duy phản biện khi sử dụng công cụ AI, nhấn mạnh những sai lầm phổ biến như ảo tưởng sức mạnh (LLM không thực sự thông minh mà chỉ dự đoán dựa trên dữ liệu huấn luyện), đưa ra câu trả lời sai nhưng tự tin, phiên bản trả phí nghiên cứu kỹ hơn miễn phí, ảo giác (hallucination) tạo ra câu trả lời bịa nhưng thuyết phục, xu hướng đồng thuận vô điều kiện, văn bản/code dư thừa (workslop), và nguy cơ các tác nhân AI (AI agents) thực hiện hành động ngoài ý muốn. Lời khuyên chính là luôn xác minh đầu ra của AI thay vì tin tưởng mù quáng.

Lập trình viên nên đọc bài này để học cách phân biệt giữa sự hữu ích và rủi ro khi sử dụng AI—tránh bị lừa bởi những kết quả giả tạo, từ đó xây dựng mã và giải pháp kỹ thuật chính xác và hiệu quả hơn.