The Work They can’t see

Junior engineers are skipping straight to architect-level thinking

Các kỹ sư phần mềm junior ngày càng dựa vào công cụ tạo mã AI để tăng tốc độ phát hành sản phẩm. Họ tập trung vào việc sinh mã mà không đầu tư đủ thời gian để hiểu logic, kiểm tra lỗi hoặc đánh giá tác động lâu dài của mã đó. Khoảng cách giữa tốc độ sinh mã và khả năng đánh giá sở hữu dẫn đến nguy cơ tăng lỗi, nợ công nghệ và khó bảo trì trong dài hạn. Nhóm cần đưa ra chỉ số riêng để đo lường sự chênh lệch giữa lượng mã được tạo và mức độ sự hiểu judgment của tác giả, từ đó định hướng đào tạo và審查 mã. Việc đo lường khoảng cách này giúp quản lý quyết định đầu tư vào mentorship, review quy trình và các thực tiễn sở hữu mã trước khi mở rộng sử dụng AI.

Bài viết này giúp junior hiểu được sự khác biệt giữa việc viết code nhanh và xây dựng phán đoán kiến trúc để làm chủ sản phẩm của mình.

You should never be angry at work

Bài viết bắt đầu bằng việc chia sẻ kinh nghiệm cá nhân của tác giả về việc tránh cho phép …

Extreme Programming 1999->2026

Phương pháp Extreme Programming (XP) ra đời từ năm 1999 vẫn là kim chỉ nam hiệu quả cho việc phát triển phần mềm sau 30 năm.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách Extreme Programming không chỉ là một phương pháp phát triển hiệu quả mà còn là một tư duy agile lâu dài, giúp tối ưu hóa chất lượng, linh hoạt và sự hài lòng của khách hàng ngay từ những năm đầu tiên phát triển.

The death and revival of the hands-on Engineering Manager

Vai trò giám đốc kỹ thuật (Engineering Manager) thực hành đang dần biến mất do xu hướng chuyển sang quản lý từ xa, nhưng vẫn có dấu hiệu hồi sinh khi nhiều công ty nhận ra tầm quan trọng của sự tương tác trực tiếp.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách một quản lý kỹ thuật hiệu quả không chỉ là người điều hành đội mà còn là người thực hành cùng đội, từ đó nâng cao hiệu suất và tinh thần làm việc của toàn bộ nhóm.

The "I don't know, Claude wrote this" pandemic

Khi Claude tạo ra nội dung gây hại hoặc không phù hợp, người dùng thường đổ lỗi "Tôi không biết, Claude đã viết cái này" như một xu hướng phổ biến trong thời đại AI.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh bị lừa bởi các AI như Claude khi họ đưa ra những giải pháp đơn giản hoá hoặc sai lầm về kỹ thuật, có thể dẫn đến những quyết định sai lầm trong dự án thực tế.

Blog: The Capacity Planning Gap: Why Most SaaS Teams Plan to 100% and Deliver 60%

Nhiều đội ngũ SaaS thường lên kế hoạch dựa trên 100% headcount, giả sử mọi thành viên có thể làm việc full‑time trên dự án. Tuy nhiên, dữ liệu mới cho thấy hệ số tập trung thực tế chỉ trung bình khoảng 40‑50% do bối cảnh chuyển đổi, cuộc họp và sự biến đổi trong đầu ra AI, khiến độ chính xác kế hoạch giảm đáng kể. Kết quả là cam kết thực tế thường chỉ đạt khoảng 60% của dự báo, dẫn đến deadline trễ, chỉ số velocity bị thổi phồng và mất niềm tin của bên liên quan. Để закрыть khoảng cách, các đội cần đo và áp dụng hệ số tập trung cụ thể (ví dụ 0,45) khi chuyển đổi headcount thành kapasitas, đồng thời hiệu chỉnh kế hoạch dựa trên vận tốc lịch sử và các công cụ估算 hỗ trợ bởi AI. Ngoài ra, giảm cuộc họp không cần thiết, bảo vệ các khối làm việc sâu và sử dụng chỉ số đầu ra AI để điều chỉnh story‑point thay vì xem chúng là khả năng nguyên bản cũng giúp cải thiện độ tin cậy của kế hoạch.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu và khắc phục khoảng cách giữa kế hoạch thực tế và năng lực thực sự của đội ngũ kỹ thuật.

Rightsizing Platform Engineering: Building the Platform Your Organization Actually Needs

Nhiều tổ chức đang đầu tư vào developer platform để giảm tải nhận thức và tăng tốc độ thay đổi. Các platform thường được xây dựng quá lớn, tích hợp quá nhiều công cụ và dịch vụ mà không có phản hồi thực tế từ đội ngũ sử dụng, dẫn đến sự dư thừa và khó bảo trì. Điều này làm tăngภาระ bảo trì, làm chậm quá trình tích hợp và thậm chí tăng tải nhận thức thay vì giảm nó, khiến đội ngũ ít sử dụng platform. Quyền quy mô nên bắt đầu từ một bộ tính năng tối thiểu mà đội ngũ thực sự cần, sau đó mở rộng dần dựa trên dữ liệu sử dụng và phản hồi liên tục. Kết quả là platform phù hợp với văn hóa kỹ thuật, giúp giảm tải nhận thức và thực sự tăng tốc độ entrega thay đổi.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách xây dựng nền tảng kỹ thuật phù hợp với nhu cầu thực tế của tổ chức để giảm gánh nặng nhận thức và đẩy nhanh tốc độ cung cấp thay đổi.

Calibrating Difficult Conversations with Your Team

Bối cảnh: Khi quản lý đội ngũ phát triển phần mềm, các cuộc trò chuyện khó như phản hồi về hiệu suất hoặc giải quyết xung đột thường được tránh hoặc thực hiện quá mức. Nguyên nhân kỹ thuật: Sự thiếu cân bằng giữa việc tránh né (avoidance) và sự nhiệt huyết過度 (over‑eagerness) làm mất đi cơ chế phản hồi kịp thời và dẫn đến thông điệp bị distort. Hệ quả: Điều này gây ra sự hiểu lầm về mục tiêu sprint, giảm độ tin cậy trong retrospectives và tăng nguy cơ technischen debt do quyết định không được thảo luận đầy đủ. Điều đáng học: Áp dụng phương pháp “calibrate” – đặt mục tiêu rõ ràng, chọn thời điểm phù hợp, dùng khung feedback như SBI (Situation‑Behavior‑Impact) và lặp lại chu kỳ ngắn để đo lường hiệu quả. Kết quả là team duy trì sự trong suốt, cải thiện tốc độ giải quyết vấn đề và giữ vững chất lượng mã nguồn mà không cần phải tránh né hoặc đẩy mạnh quá mức.

Bài viết này giúp lập trình viên biết cách cân bằng và xử lý hiệu quả các cuộc trò chuyện khó khăn trong công việc.