Why Code Everything When Intent Can Scale?

Perfection is not over-engineering — var0.xyz

Hoàn hảo không đồng nghĩa với over-engineering. Over-engineering xảy ra khi giải quyết sai vấn đề, trong khi giải pháp hoàn hảo chỉ xuất hiện khi yêu cầu được xác định rõ ràng.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh rơi vào sai lầm thường gặp là cố gắng hoàn thiện quá mức khi thực chất dự án chỉ cần giải quyết nhu cầu cơ bản, tiết kiệm thời gian và nguồn lực cho việc phát triển hiệu quả hơn.

HTTP gets a QUERY method so complex searches can stop pretending to be POST

IETF chính thức công bố RFC 10008 giới thiệu phương thức HTTP mới QUERY, cho phép thực …

That's Embarrassing: Why Frontier AI Still Makes Things Up, and What to Do About It

Vào giữa năm 2026, các mô hình AI tiên tiến nhất vẫn thường xuyên tạo ra thông tin sai lệch (hallucinate). Bài viết nhấn mạnh rằng hiện tượng này vẫn tồn tại và có thể gây hại, đồng thời đề cập đến nguyên nhân và giải pháp khắc phục.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu rõ cách xử lý và phòng ngừa các sai sót logic, dữ liệu giả trong AI khi tích hợp vào dự án, tránh rủi ro về độ tin cậy và hiệu suất trong ứng dụng cuối cùng.

Software Architecture with C# 14 and .NET 10 (Fifth Edition): Book Review

Cuốn sách "Software Architecture with C# 14 and .NET 10 (Fifth Edition)" cung cấp hướng dẫn thực hành về kiến trúc .NET hiện đại, bao gồm .NET Aspire, AI, bảo mật đám mây và các chủ đề liên quan.

Nếu bạn đang tìm hiểu cách xây dựng kiến trúc phần mềm mạnh mẽ, tối ưu hóa cho ứng dụng .NET hiện đại với các công nghệ mới như AI, cloud và bảo mật, thì cuốn sách này sẽ là nguồn tư liệu thiết thực, cập nhật và thực hành ngay từ trang đầu.

Remediating Vulns With LLMs: Inside Ivanti's Automation Push

Ivanti đang thử nghiệm sử dụng LLMs (Large Language Models) để tự động hóa khắc phục các lỗ hổng bảo mật, mang lại hiệu quả bất ngờ trong giai đoạn đầu, nhưng vẫn còn những thách thức về chi phí và sự cần thiết của sự can thiệp của con người.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách ứng dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong tự động hóa khắc phục lỗ hổng an ninh, giúp tối ưu hóa hiệu quả phát hiện và sửa chữa trong hệ thống bảo mật.

Using AI to Build a Blazor App 3: Prototypes and Tracer Bullets

Sử dụng AI để xây dựng ứng dụng Blazor, bài viết đề cập đến phương pháp xác định trải nghiệm người dùng mong muốn và ưu tiên phát triển tính năng đầu tiên thông qua các nguyên tắc từ văn bản kinh điển về phát triển phần mềm.

Lập trình viên nên đọc bài này để tìm cách sử dụng trí tuệ nhân tạo trong việc thiết kế và phát triển prototypes nhanh chóng, giúp xác định ý tưởng ứng dụng của mình qua các mô hình cảm nhận thực tế và chiến lược xây dựng trước khi đầu tư vào công việc chi tiết.

Token Optimization: The Overlooked Skill for AI-Powered Developers

Việc tối ưu hóa token (Token Optimization) đang trở thành kỹ năng quan trọng nhưng bị bỏ qua đối với các nhà phát triển sử dụng AI, khi tình trạng "Tokens Exhausted" (hết token) gây lo ngại hơn cả deadline dự án.

Lập trình viên AI nên đọc bài này để khám phá cách tối ưu hóa token—chìa khóa quyết định hiệu suất và chi phí khi phát triển ứng dụng dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn mà họ thường không biết đến.