What High-Throughput Engineers do Differently and Why AI Widens the Gap

I ditched OneNote for Obsidian until I found one setting that changed everything

Một cài đặt đã giúp OneNote trở nên hữu dụng trở lại.

Một lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách tối ưu hóa công cụ ghi chú cá nhân bằng cách áp dụng một tính năng nhỏ nhưng hiệu quả trong Obsidian, giúp tiết kiệm thời gian và tăng hiệu suất trong quản lý kiến thức và dự án.

Your SDLC is your context engineering

Một startup đã xây dựng lại quy trình phát triển phần mềm (SDLC) thành "context engineering" nhằm tối ưu hóa hoạt động của các tác nhân AI (AI agents), nhưng hầu hết vấn đề quan trọng vẫn bắt nguồn từ khâu lập kế hoạch chứ không phải mã nguồn.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách xây dựng quy trình phát triển (SDLC) không chỉ là việc viết và kiểm thử mã, mà là cách thiết kế và quản lý cơ sở hạ tầng logic và dữ liệu cho các hệ thống AI, từ đó tránh những rủi ro phát sinh từ thiếu hiểu về môi trường thực tế mà không phải lỗi code.

AI Can No Longer Rampage Through Rust's Code Repo

Chính sách mới của rust-lang/rust chỉ cho phép sử dụng code do AI viết trong một thử nghiệm hạn chế, có công bố rõ ràng, và không áp dụng cho toàn bộ dự án Rust.

Lập trình viên Rust nên đọc bài này để hiểu cách chính thức Rust đang kiểm soát và kiểm tra sự phát triển của AI trong dự án, giúp bảo vệ chất lượng mã nguồn và đảm bảo tính minh bạch trong tương lai.

The bottleneck isn't writing code anymore. It's understanding it.

Việc AI có thể sinh ra bao nhiêu code không quan trọng bằng khả năng bạn hiểu và chịu …

Mea Culpa – Dark Hours

Terry Godier thừa nhận sai sót trong dự án "Dark Hours" sau khi phát hiện lỗi nghiêm trọng trong quá trình phát triển.

Bài viết của Terry Godier về Dark Hours không chỉ là một phân tích kỹ thuật về game thủ động hóa thời gian mà còn là một góc nhìn sâu sắc về cách lập trình viên có thể tối ưu hóa hiệu suất và thiết kế game bằng cách hiểu rõ các khái niệm cơ bản về thời gian thực và quản lý nguồn lực, giúp bạn tránh những lỗi phổ biến và xây dựng những dự án hiệu quả hơn.

How to keep thinking

Năm 2026, khi làm việc với các AI agent, kỹ sư phần mềm phải chuyển đổi ngữ cảnh nhanh chóng và lướt qua đầu ra của LLM, khiến thời gian dành cho tư duy sâu bị thu hẹp. Tác giả đề xuất hai biện pháp: viết bằng ngôn ngữ của riêng bạn (không dùng LLM) để buộc bản thân diễn đạt ý tưởng rõ ràng, và đọc sách phi hư cấu nặng ký một cách chậm rãi. Kết hợp cả hai giúp duy trì thói quen tư duy chậm bên ngoài công việc, vốn cần thiết cho những nhiệm vụ như tái cấu trúc lớn mà LLM hiện chưa thể xử lý tốt.

Lập trình viên nên đọc bài này để khắc phục thói quen suy nghĩ nhanh nhẹn do AI thay đổi, giúp bảo vệ kỹ năng tư duy sâu sắc—cần thiết cho việc phân tích mã phức tạp, tối ưu hóa hệ thống mà các công cụ hiện tại chưa thể thực hiện hiệu quả.

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 …

Can you prove AI is working? | Measuring AI developer productivity

AI đang được tích hợp vào quy trình phát triển phần mềm, nhưng nhiều đội ngũ không thể chứng minh hiệu quả thực tế của nó. Dù chi phí token (token spend) tăng lên, thông lượng (throughput) không cải thiện tương ứng, khiến việc đo lường năng suất lập trình viên trở nên khó khăn.

Những lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách đo lường hiệu quả thực tế của AI trong công việc phát triển, từ đó tránh lãng phí tài nguyên và tối ưu hóa năng suất bằng cách xác định liệu AI đã mang lại lợi ích thực sự.