Independent project franchising: why big software companies should spin out innovation instead of killing it

You should never be angry at work

Bài viết bắt đầu bằng việc chia sẻ kinh nghiệm cá nhân của tác giả về việc tránh cho phép …

Extreme Programming 1999->2026

Phương pháp Extreme Programming (XP) ra đời từ năm 1999 vẫn là kim chỉ nam hiệu quả cho việc phát triển phần mềm sau 30 năm.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách Extreme Programming không chỉ là một phương pháp phát triển hiệu quả mà còn là một tư duy agile lâu dài, giúp tối ưu hóa chất lượng, linh hoạt và sự hài lòng của khách hàng ngay từ những năm đầu tiên phát triển.

Blog: The Capacity Planning Gap: Why Most SaaS Teams Plan to 100% and Deliver 60%

Nhiều đội ngũ SaaS thường lên kế hoạch dựa trên 100% headcount, giả sử mọi thành viên có thể làm việc full‑time trên dự án. Tuy nhiên, dữ liệu mới cho thấy hệ số tập trung thực tế chỉ trung bình khoảng 40‑50% do bối cảnh chuyển đổi, cuộc họp và sự biến đổi trong đầu ra AI, khiến độ chính xác kế hoạch giảm đáng kể. Kết quả là cam kết thực tế thường chỉ đạt khoảng 60% của dự báo, dẫn đến deadline trễ, chỉ số velocity bị thổi phồng và mất niềm tin của bên liên quan. Để закрыть khoảng cách, các đội cần đo và áp dụng hệ số tập trung cụ thể (ví dụ 0,45) khi chuyển đổi headcount thành kapasitas, đồng thời hiệu chỉnh kế hoạch dựa trên vận tốc lịch sử và các công cụ估算 hỗ trợ bởi AI. Ngoài ra, giảm cuộc họp không cần thiết, bảo vệ các khối làm việc sâu và sử dụng chỉ số đầu ra AI để điều chỉnh story‑point thay vì xem chúng là khả năng nguyên bản cũng giúp cải thiện độ tin cậy của kế hoạch.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu và khắc phục khoảng cách giữa kế hoạch thực tế và năng lực thực sự của đội ngũ kỹ thuật.

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 chuyển sang quản lý từ xa, nhưng vẫn có dấu hiệu hồi sinh khi nhiều công ty nhận ra tầm quan trọng của sự tương tác trực tiếp.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách một quản lý kỹ thuật hiệu quả không chỉ là người điều hành đội mà còn là người thực hành cùng đội, từ đó nâng cao hiệu suất và tinh thần làm việc của toàn bộ nhóm.

The "I don't know, Claude wrote this" pandemic

Khi Claude tạo ra nội dung gây hại hoặc không phù hợp, người dùng thường đổ lỗi "Tôi không biết, Claude đã viết cái này" như một xu hướng phổ biến trong thời đại AI.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh bị lừa bởi các AI như Claude khi họ đưa ra những giải pháp đơn giản hoá hoặc sai lầm về kỹ thuật, có thể dẫn đến những quyết định sai lầm trong dự án thực tế.

Silicon Valley sees AI as the solution – for everyone else

Thung lũng Silicon coi AI như "chìa khóa vạn năng" có thể giải quyết mọi vấn đề toàn cầu như biến đổi khí hậu hay ung thư, nhưng thực tế, công nghệ này nhiều khả năng sẽ làm sâu sắc thêm bất bình đẳng giai cấp thay vì xóa bỏ.

Là một lập trình viên, bạn nên đọc bài này để hiểu cách AI không chỉ là công cụ giải quyết vấn đề mà còn có thể trở thành một công cụ phân biệt lớp xã hội, và cách bạn có thể ứng dụng kiến thức về đạo đức và tác động xã hội trong dự án của mình để tránh trở thành một phần của những hệ thống không công bằng.

Calibrating Difficult Conversations with Your Team

Bối cảnh: Khi quản lý đội ngũ phát triển phần mềm, các cuộc trò chuyện khó như phản hồi về hiệu suất hoặc giải quyết xung đột thường được tránh hoặc thực hiện quá mức. Nguyên nhân kỹ thuật: Sự thiếu cân bằng giữa việc tránh né (avoidance) và sự nhiệt huyết過度 (over‑eagerness) làm mất đi cơ chế phản hồi kịp thời và dẫn đến thông điệp bị distort. Hệ quả: Điều này gây ra sự hiểu lầm về mục tiêu sprint, giảm độ tin cậy trong retrospectives và tăng nguy cơ technischen debt do quyết định không được thảo luận đầy đủ. Điều đáng học: Áp dụng phương pháp “calibrate” – đặt mục tiêu rõ ràng, chọn thời điểm phù hợp, dùng khung feedback như SBI (Situation‑Behavior‑Impact) và lặp lại chu kỳ ngắn để đo lường hiệu quả. Kết quả là team duy trì sự trong suốt, cải thiện tốc độ giải quyết vấn đề và giữ vững chất lượng mã nguồn mà không cần phải tránh né hoặc đẩy mạnh quá mức.

Bài viết này giúp lập trình viên biết cách cân bằng và xử lý hiệu quả các cuộc trò chuyện khó khăn trong công việc.

The AI productivity gap

Mặc dù AI hứa hẹn nâng cao năng suất, nhưng những lợi ích thực tế vẫn còn khiêm tốn do nhiều thách thức như tích hợp hệ thống, đào tạo nhân lực và chi phí triển khai.

Những tiến bộ AI hiện nay vẫn chưa tối ưu hóa hiệu quả làm việc của lập trình viên như mong đợi, vì vẫn còn nhiều hạn chế về độ chính xác, chi phí triển khai và sự tương thích với công cụ hiện có—hãy khám phá lý do tại sao và cách tối ưu hóa chúng trong bài này.