I Deleted 5,000 Lines of Code — And My Project Got Better

Selling vapour is corporate suicide in slow motion

Hứa hẹn những thứ chưa xây dựng xong là cách nhanh nhất để ký được hợp đồng, nhưng cũng là khởi đầu cho sự tự hủy hoại doanh nghiệp từ từ.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh rơi vào mắc cạn giữa hứa hẹn không thực hiện và sự thất bại lâu dài khi dự án không được thực hiện đúng cam kết.

Make no assumptions.

Bài viết bàn về nguy cơ "messy reasoning horizons" (các tầng lý luận lộn xộn) trong code khi sử dụng AI coding harnesses và LLMs, nơi những lớp lý luận sai lầm tích tụ dẫn đến quyết định thảm khốc. Tác giả chia sẻ trường hợp suýt sửa một vấn đề không tồn tại do đầu ra LLM không được xác thực, đồng thời đề xuất 5 biện pháp: không đưa ra giả định nào về ngữ cảnh lý luận, tác giả phải là người đầu tiên xem xét lại output của mình, ưu tiên các quy ước phần mềm mang tính xác định, tách biệt thử nghiệm khỏi sản xuất, và cấu trúc việc sử dụng LLM nhằm khám phá, tinh chỉnh thay vì đưa ra kết luận trực tiếp.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh rủi ro từ những quyết định sai lầm do messy reasoning—kết hợp sai lầm logic từ các tầng code—nên gây thiệt hại lớn hơn khi AI và LLM đưa ra kết luận không được kiểm chứng.

Write code like a human will maintain it

Khi sử dụng LLM để viết code, việc lặp lại logic hoặc sao chép thủ công không chỉ gây nợ kỹ thuật mà còn khiến mô hình học theo những pattern xấu đó. Code của bạn càng lộn xộn, AI càng tái tạo lại những thói quen tương tự. Vì vậy, hãy viết code như thể một người sẽ bảo trì nó sau này.

Làm thế nào để tránh AI học và tái tạo những thói quen kém hiệu quả trong dự án của bạn, từ đó giảm thiểu công việc sửa chữa sau này.

Your Research Team Delivered a Great Prototype. Why Can’t Engineering Ship It?

Your Research Team Delivered a Great Prototype. Why Can’t Engineering Ship It? At first glance, shipping an MVP should not be that difficult. The research team has already demonstrated that the …

Why the Best IT Projects Begin by Doing Nothing for Three Months

Các dự án CNTT thành công thường bắt đầu bằng giai đoạn "không làm gì" trong ba tháng để khám phá nhu cầu thực sự, tránh tình trạng xây dựng lại sản phẩm hai lần.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách khắc phục rủi ro và tối ưu hóa dự án bằng cách tránh việc bắt đầu xây dựng ngay lập tức, thay vào đó dành thời gian để phân tích nhu cầu và khám phá thực tế trước khi đầu tư công sức.

The 7 Production Mistakes That Made Me a Better Android Engineer

The 7 Production Mistakes That Made Me a Better Android Engineer Ten years. Millions of users. Hundreds of releases. People often ask me, “What’s the biggest lesson you’ve learned as an Android …

Managing Cognitive Debt in AI-Assisted Development

AI hỗ trợ phát triển phần mềm có thể gây ra "cognitive debt" (nợ nhận thức) khi code phức tạp dần. Bài viết đề xuất "Comprehension Loop" (vòng lặp hiểu biết) giúp lập trình viên và nhóm phát triển nắm rõ, xác minh, sở hữu và mở rộng thay đổi code do AI đề xuất một cách an toàn.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách quản lý nợ trí não (cognitive debt) trong phát triển phần mềm với AI, giúp họ và đội ngũ hiểu rõ, kiểm chứng, tự chủ và mở rộng các thay đổi an toàn mà AI hỗ trợ.