Beta Preview: CompilationTesting

TanStack DB 1.0 RC1: Going All In on Oracles

TanStack DB 1.0 RC1 is here. How oracles helped me find whole classes of bugs and rethink programming with agents.

Scaling Testing Agents Across the Enterprise

One testing agent isn’t a release gate. Learn what a platform needs to run thousands at enterprise scale, from orchestration and evidence to governance.

Why Shopify Migrated From React Native

Shopify từng sử dụng React Native cho ứng dụng di động của mình nhưng quyết định quay về phát triển native do hiệu năng không như kỳ vọng. Vấn đề chính nằm ở bộ nhớ chiếm dụng cao đến 86MB khi khởi chạy ứng dụng React Native, trong khi native app chỉ cần khoảng 16MB. Sự chậm trễ khi load màn hình và animation do JavaScript bridge gây ra làm trải nghiệm người dùng kém đi. Shopify đã chuyển hoàn toàn sang native development với Kotlin cho Android và Swift cho iOS, giúp giảm 70% kích thước ứng dụng và cải thiện đáng kể performance. Bài viết có giá trị tham khảo cho team cân nhắc giữa framework cross-platform và native development.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ quyết định di chuyển từ React Native sang phát triển gốc của Shopify và bài học kinh nghiệm quan trọng đó.

How to Build an Agentic Development Tech Stack

Bối cảnh xây dựng agentic development tech stack đang trở nên quan trọng khi các hệ thống AI tự chủ ngày càng phổ biến. Nguyên nhân kỹ thuật đến từ nhu cầu tích hợp nhiều thành phần như models, orchestration, memory, tools, observability, evaluations, guardrails và testing. Hệ quả là việc thiếu kế hoạch tổng thể dẫn đến hệ thống phức tạp, khó bảo trì và không đảm bảo chất lượng. Điều đáng học là cần có thiết kế hệ thống có cấu trúc, rõ ràng cho từng thành phần để tạo ra nền tảng agent mạnh mẽ và đáng tin cậy.

Bài này giúp bạn thiết kế hệ thống công cụ phát triển agent hiệu quả với các thành phần then chốt như model, orchestration và bảo mật.

GitHub - keploy/keploy: Open-source platform for creating safe, isolated production sandboxes for API, integration, and E2E testing.

Keploy là nền tảng mã nguồn mở giúp tạo production sandboxes an toàn và cô lập cho API, integration và E2E testing. Giải pháp này ghi lại traffic thật từ production và tái tạo dependencies, cho phép test trong môi trường thực tế mà không ảnh hưởng đến hệ thống chính. Keploy hỗ tích hợp với các framework testing phổ biến như Go, Java, Python, Node.js, giúp developer tự động hóa quy trình test. Với khả năng mocking các dependency, Keploy giảm thiểu 90% thời gian setup test environment và tăng độ coverage test cho dự án phức tạp.

Keploy giúp bạn tạo môi trường sandbox an toàn, cô lập từ production để test API, tích hợp và E2E mà không ảnh hưởng đến hệ thống thực tế.

.NET tasks AI is better at than developers

Trong bối cảnh phát triển .NET, AI đã vượt trội hơn developer trong việc tạo project, viết unit test, thêm comment và debug exception. Nguyên nhân kỹ thuật là AI có khả năng xử lý lớn lượng code mẫu và pattern từ kho dữ liệu khổng lồ như GitHub. Hệ quả là AI giúp tăng tốc độ phát triển lên đến 40% và giảm lỗi unit test xuống còn 5%. Điều đáng học là các lập trình viên nên tận dụng AI như công cụ hỗ trợ, tập trung vào phần thiết kế hệ thống và logic kinh doanh phức tạp mà AI còn hạn chế.

Bài viết giúp bạn hiểu rõ những điểm mạnh vượt trội của AI so với lập trình viên .NET trong việc phát triển dự án, viết unit tests, thêm comments và gỡ lỗi exceptions.

Everyone's learning to prompt better. That's the wrong skill.

Công nghệ AI đang tạo ra áp lực lớn để mọi người cải thiện kỹ năng prompt engineering với hàng loạt hướng dẫn như "12 prompt giúp tăng hiệu suất 10x". Nguyên nhân sâu xa xuất phát từ giới hạn của các language model hiện tại cần prompt chính xác để tạo ra kết quả chất lượng. Hệ quả là người dùng lãng phí thời gian vào việc tối ưu prompt thay vì tập trung vào giải pháp cốt lõi của vấn đề. Điều đáng học là thay vì đầu tư quá nhiều vào prompting, lập trình viên nên phát triển tư duy hệ thống để xây dựng các giải pháp AI hiệu quả và bền vững hơn.

Đọc bài này giúp lập trình viên tập trung vào năng lực cốt lõi thay vì chỉ chăm chăm vào kỹ năng prompt AI.

As humans write less code: workloads shift from human to agent verification with iterative test suites

Khi lập trình viên tạo ít code hơn, khối lượng công việc chuyển từ xác minh bởi con người sang agent verification. Nguyên nhân kỹ thuật là hệ thống AI ngày càng tự động hóa quy trình phân tích dữ liệu, yêu cầu test suites phải được thiết kế lại để hỗ trợ agents. Hệ quả là xác minh kết quả agent-generated analytics trở nên quan trọng hơn với chi phí thấp hơn nhờ vào iterative test suites. Bài viết đưa ra giải pháp kết hợp human intuition với unified data lineage để nâng cao độ tin cậy, giảm 40% lỗi trong các dự án thực tế. Điều đáng học là việc triển khai agent verification không thay thế mà bổ sung kỹ năng của con người, tạo ra môi trường phát triển hiệu quả hơn với các công cụ như Apache Atlas và Datahub.

Bài viết giúp lập trình viên hiểu cách chuyển trọng lượng kiểm tra từ con người sang agent bằng bộ test lặp lại để xác minh phân tích do agent tạo ra.