A developer reflects on three coding interview formats encountered during a recent job search: LeetCode screens, take-home tasks, and vibe coding sessions. LeetCode is characterized as a preparation-heavy secret handshake that rewards pattern memorization over real engineering skill. Take-homes are seen as format-dependent, with quality varying based on how companies run them and follow-up discussions. Vibe coding — where candidates use AI tools while thinking aloud — is identified as an emerging format with real signal potential but significant variance across companies. Examples from Shopify, Meta, Stripe, Amazon, and Google show how differently companies are implementing AI-enabled interviews. The post argues that without explicit evaluation criteria, vibe coding risks becoming bias-driven, and that the ideal format is a realistic, collaborative, time-boxed problem followed by a discussion of decisions.
Nguồn: https://code.likeagirl.io/three-coding-interview-formats-89680f7c98e6. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.

Vấn đề không phải do AI làm suy giảm tư duy sáng tạo mà là do các tổ chức đã tối ưu hóa giao tiếp theo hướng hời hợt trong nhiều năm, khiến LLM (mô hình ngôn ngữ lớn) hoạt động ở mức độ nông cạn tương tự nhưng nhanh hơn. Giải pháp là xây dựng hệ thống có ràng buộc rõ ràng, đầu ra có phiên bản và vòng phản hồi có cấu trúc để thúc đẩy tư duy chính xác hơn.
Những lập trình viên muốn tránh rơi vào nhầm lẫn giữa công cụ và tư duy sâu sắc nên đọc bài này để hiểu cách hệ thống hóa tư duy và phát triển kỹ năng phân tích chính xác thông qua cách sử dụng AI một cách có cấu trúc.

Bộ 30 câu hỏi phỏng vấn EF Core năm 2026 được chia thành 7 nhóm: cơ bản (DbContext), truy vấn (LINQ), chiến lược tải dữ liệu, hiệu suất (N+1), migrations, theo dõi thay đổi, và chủ đề nâng cao. Mỗi câu hỏi có bối cảnh, câu trả lời mẫu, lỗi thường gặp và câu hỏi phụ theo sau, cập nhật cho EF Core 10 trên .NET 10.
Là một lập trình viên phát triển ứng dụng với Entity Framework Core, bạn nên đọc bài này để tránh rơi vào những lỗi thường gặp về hiệu suất, quản lý trạng thái dữ liệu và tối ưu hóa các thao tác cơ sở dữ liệu trong các cuộc phỏng vấn năm 2026, đặc biệt khi làm việc với phiên bản mới nhất EF Core 10.
Avdi Grimm so sánh sự hoài nghi trước đây về XP (như TDD) với làn sóng hoài nghi hiện nay về agentic coding. Ông thừa nhận những lo ngại về môi trường và đạo đức của AI nhưng khẳng định LLM-assisted coding thực sự hiệu quả khi áp dụng nghiêm túc (review, test, lint, cộng tác chặt chẽ) thay vì "vibe coding". Ông cảnh báo các nhà phát triển giỏi từ chối công nghệ này có thể tự đẩy mình ra ngoài cuộc chơi.
Những lập trình viên đã từng thắc mắc về hiệu quả thực tế của AI hỗ trợ mã hóa nên đọc để tránh bị lờ đi những cơ hội hiệu quả khi áp dụng phương pháp nghiêm ngặt, thay vì chỉ là những lo ngại về hype hay rủi ro.
Lựa chọn ngôn ngữ lập trình (Python, Java) cho phỏng vấn coding ảnh hưởng lớn đến hiệu suất, nhưng quan trọng nhất là sự quen thuộc của bạn với ngôn ngữ đó. Chỉ nên học ngôn ngữ mới nếu vị trí yêu cầu chuyên môn cụ thể, còn thông thường không nên học chỉ để phục vụ phỏng vấn.
Là người tìm việc kỹ thuật, hiểu rõ các ngôn ngữ phổ biến trong các cuộc phỏng vấn như Python hay Java giúp bạn tự tin giải quyết bài tập nhanh chóng và tránh mất thời gian học mới khi gặp tình huống thực tế.
Datadog's engineering team migrated their Stream Router service from a key-value FoundationDB model to a relational PostgreSQL/DuckDB architecture while serving live production traffic. The migration used Claude and Cursor in a test-driven loop: for each method, they provided the old implementation, new schema, and a failing test, letting AI generate a first pass while tests served as the correctness oracle. Key enablers were modular interfaces, a comprehensive end-to-end test suite, and a blue/green deployment setup that validated the new system against live traffic for weeks before cutover. Results were dramatic: operations that took 45 minutes now complete in ~1 second, the routing dataset shrank 40x, latencies dropped by orders of magnitude, and database costs fell 90%. The post is candid about AI limitations: it consistently produced correct but unoptimized SQL, requiring human input for batching, UNNEST tricks, and CTEs. The core lesson: the quality of your test suite is the ceiling for how much you can trust AI-generated code.
The Prisma MCP server now includes a search_prisma_documentation tool that lets AI coding agents query the full Prisma docs without leaving the editor. It accepts natural-language questions and returns cited answers with links to official docs. The tool proxies Kapa's hosted MCP server behind the scenes, keeping API keys server-side. It works with any MCP-compatible client including Claude Code, Cursor, Windsurf, and VS Code, requiring no additional setup beyond the existing Prisma MCP server connection at https://mcp.prisma.io/mcp.
ABP is announcing a 3-day live online bootcamp focused on AI-assisted application development using the ABP framework and ABP Studio AI Agent. Running August 25-27, 2026, the bootcamp costs $399 and covers practical AI-assisted engineering workflows, including generating features and services while maintaining architectural consistency and code quality in .NET enterprise applications. It targets ABP developers, software engineers, and technical leaders who want to integrate AI tools into real-world development workflows without sacrificing maintainability.
Cybersecurity researchers at University College Cork have found that AI-assisted malware creation, dubbed 'vibeware,' poses a growing threat by generating functionally identical but structurally varied malicious code that evades traditional static detection methods like hash matching and YARA rules. The UCC team demonstrated that malware targeting Linux systems could be crafted with as few as two prompts using tools like Cursor, which did not restrict the requests. Experts from McAfee, Bitdefender, and ProjectDiscovery warn that LLMs lower the barrier to entry for threat actors, enabling even non-coders to build malware. The consensus is that defenders must shift to behavioral and AI-driven detection strategies. Google's discovery of PROMPTFLUX — malware that calls the Gemini API at runtime to rewrite its own code — illustrates how adaptive AI-generated malware could become.