gRPC vs REST Is the Wrong Question · Buf

Architecting with LLMs: use plain old code when you can, LLMs when you must

Khi thiết kế hệ thống với LLM, hãy sử dụng plain old code (POC) cho các tính năng có thể định nghĩa chính xác, và dành LLM cho những nhiệm vụ cần phán đoán, diễn giải hoặc xử lý đầu vào mơ hồ. Khung kiến trúc này áp dụng phép phân tích chức năng đệ quy để chia hệ thống thành các trách nhiệm riêng biệt, sau đó phân loại từng trách nhiệm thuộc về POC hay LLM, như minh họa trong workflow coding-agent 'implement plan'. LLM nên được đặt tại ranh giới hệ thống để xử lý đầu vào không có cấu trúc, và cần cung cấp cho chúng các công cụ POC như Gradle, Git để tương tác với thế giới thực. Khi hiểu biết về vấn đề ngày càng sâu sắc, ta cần xem xét và chuyển đổi lựa chọn triển khai giữa POC và LLM.

Bài này giúp lập trình viên hiểu cách phân bổ trách nhiệm hệ thống giữa code truyền thống và LLM dựa trên tính chất cụ thể của từng nhiệm vụ.

AI Hallucinated a Table That Was Never There

Khi AI tạo ra một bảng không tồn tại trong database và viết truy vấn hoàn chỉnh cho bảng …

Five Ways To Use AI Coding Agents to Improve Your Software Architecture

Kiến trúc hiện đại thường sử dụng các legacy services cho nhiệm vụ cụ thể nhưng chúng thường thiếu tài liệu chính xác và sửa đổi chúng tiềm ẩn rủi ro. AI coding agents có thể giúp lấp đầy khoảng trống kiến thức này bằng cách phân tích codebase. Các công cụ như GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer hay Tabnine có thể hiểu ngữ cảnh và đề xuất cải tiến cho hệ thống cũ. Điều này cho phép developer hiểu rõ hơn dependency giữa các thành phần mà không cần đọc trực tiếp hàng ngàn dòng code. Hơn nữa, AI agents có thể đề xuất refactoring để tăng khả năng maintainability của hệ thống mà không phá vỡ tính ổn định.

AI coding agents giúp đóng khoảng cách kiến thức khi làm việc với các dịch vụ legacy trong kiến trúc phần mềm hiện đại.

Genspark protects live agent sessions with Azure Cosmos DB Global Secondary Indexes

GenSpark cần giải pháp có độ trễ thấp cho đọc và ghi, đồng thời có khả năng mở rộng throughput theo nhu cầu. Azure Cosmos DB Global Secondary Indexes cung cấp đường đọc độc lập mà không cần đến stack replication riêng biệt. Giải pháp này giúp GenSpark giảm thiểu độ trễ và tăng hiệu năng xử lý. Công nghệ đặc biệt quan trọng với các hệ thống yêu cầu truy cập dữ liệu nhanh và khả năng scale-out linh hoạt. Nếu bạn đang tìm hiểu về cơ chế index trong NoSQL database, bài viết này cung cấp case study thực tế về việc tối ưu hóa truy vấn.

Bài viết giải thích cách Azure Cosmos DB Global Secondary Indexes giúp GenSpark đạt hiệu suất thấp độ trễ và mở rộng linh hoạt cho hệ thống agent session.

**Data-Driven vs Event-Driven Architecture: How to Pick the Right One**

Data-driven architecture tập trung vào nguồn dữ liệu chung (database, data warehouse) mà các service truy vấn, trong khi event-driven dựa trên message broadcast khi có sự kiện, được các service độc lập tiêu thụ. Data-driven coupling chặt hơn trong khi event-driven cho phép loose coupling nhưng tăng độ phức tạp hệ thống khi số lượng events lớn. Data-driven phù hợp cho analytics, ML và ứng dụng đơn giản, còn event-driven tối ưu cho features thời gian thực, microservices và scaling không đồng đều. Hai phương pháp này thực chất bổ trợ chứ không cạnh tranh nhau - câu hỏi quyết định nên bắt đầu đơn giản và chỉ thêm events khi thực sự cần thiết.

Bài viết này giúp lập trình viên lựa chọn kiến trúc phù hợp giữa data-driven và event-driven dựa trên nhu cầu cụ thể của dự án.

Why the Best Software Advice Is the Hardest to Follow

Trong bối cảnh ngành phần mềm đầy lời khuyên trái chiều, nhiều lập trình viên khó áp dụng những tư vấn hay nhất. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở việc advice chất lượng cao thường đòi hỏi thay đổi tư duy và thoát vùng an toàn, gây ra mental resistance mạnh mẽ. Hệ quả là lập trình viên thường bỏ qua những lời khuyên thiết thực nhất như áp dụng design patterns mới hay viết unit test nghiêm ngặt để duy trì hiệu suất code ngắn hạn. Điều đáng học là những advice khó tuân thủ nhất thường mang lại lợi ích lâu dài nhất, dù đòi hỏi kỷ luật và thời gian để thực sự thấm nhuần.

Bài viết này cung cấp những lời khuyên phần mềm quý giá nhưng khó thực hành giúp lập trình viên phát triển nghề nghiệp hiệu quả.

Domain-Driven Design matters more when AI writes your code

Mô hình miền (domain model) và Ngôn ngữ phổ quát (Ubiquitous Language) càng trở nên quan trọng khi AI tự động sinh code.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách Domain-Driven Design (DDD) và ngôn ngữ chung (Ubiquitous Language) trở nên quyết định hơn bao giờ hết khi AI tự động hóa viết code, giúp bảo vệ chất lượng logic và tính tương thích với yêu cầu thực tế của dự án.