Jeff Bezos says stress is a signal to work harder, not a reason to stop

(comic) Team dynamics and the bell curve

Truyện tranh về công việc, được tạo ra với tình yêu và rất nhiều cà phê.

The will to power will return

DHH nhận định phương Tây đã mất đi tham vọng và khả năng thực hiện các dự án quy mô lớn, lấy ví dụ từ chương trình điện hạt nhân của Pháp những năm 1980. Ông vận dụng thuyết "Fourth Turning" của Strauss và Howe để lập luận rằng các nền văn minh tuần hoàn qua các giai đoạn: High, Awakening, Unraveling và Crisis, dự đoán sự suy thoái hiện tại sẽ nhường chỗ cho một thế hệ anh hùng mới đủ khả năng hành động quyết đoán, dù quá trình chuyển đổi có thể gian nan.

Những lập trình viên muốn hiểu cách xây dựng hệ thống quy mô lớn và chiến lược phát triển công nghệ dài hạn nên tham khảo để tìm hiểu về động lực và thời cơ trong các giai đoạn phát triển xã hội, từ đó tối ưu hóa dự án của mình trong bối cảnh thay đổi nhanh chóng.

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.

Cursing the day Lovable was born

Việc giải thích cho giới kinh doanh lý do tại sao phát triển phần mềm vẫn còn khó khăn, ngay cả khi có những công cụ hiện đại như Lovable.

Đọc bài này để hiểu cách chuyển đổi những thách thức kỹ thuật phức tạp trong xây dựng phần mềm thành những câu chuyện đơn giản, thuyết phục và thực tế cho các nhà lãnh đạo kinh doanh.

The one thing every experienced engineer gets wrong

Kỹ sư có kinh nghiệm thường mắc sai lầm khi chia dự án thành các lớp ngang (models → API → UI → tests) thay vì lớp dọc (vertical slices) để giao sản phẩm có giá trị người dùng ngay từ bước đầu. Phương pháp lớp dọc giúp triển khai sản phẩm nhanh, thu thập phản hồi sớm và điều chỉnh kịp thời, tránh lãng phí thời gian vào hướng đi sai.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh rơi vào thói quen phân chia công việc theo các thành phần riêng lẻ mà thực sự làm chậm tiến độ và gây ra những rắc rối khi giao tiếp giữa các bộ phận trong dự án.

You get what you hire

Khi tuyển dụng, kỹ sư thường giải quyết vấn đề theo chuyên môn của họ—backend developer sẽ tập trung vào backend, frontend developer vào frontend. Bài viết minh họa qua hai ví dụ thực tế về dashboard logistics, cho thấy quyết định tuyển dụng ảnh hưởng trực tiếp đến định hướng kỹ thuật sản phẩm. Do đó, việc phân công đúng người phù hợp với yêu cầu là yếu tố quan trọng quyết định kết quả cuối cùng.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách quyết định đội ngũ kỹ thuật sẽ quyết định hướng phát triển kỹ thuật của dự án, từ đó giúp họ có thể chọn người phù hợp nhất cho từng vấn đề để tối ưu hóa kết quả.

Fidji Simo steps down from OpenAI's no. 2 role

Fidji Simo, CEO phụ trách ứng dụng và là nhân viên cấp cao thứ hai của OpenAI, rời vị trí toàn thời gian do nghỉ dưỡng y tế kéo dài liên quan đến bệnh lý thần kinh miễn dịch tái phát, nhưng sẽ chuyển sang vai trò tư vấn bán thời gian. Việc Simo ra đi xảy ra vào thời điểm quan trọng khi OpenAI chuẩn bị IPO và cạnh tranh với Anthropic.

Bài này quan trọng vì nó cho thấy OpenAI đang đối mặt với những thay đổi cấp bách trong đội ngũ lãnh đạo, đặc biệt khi chuẩn bị cho IPO và cạnh tranh với Anthropic, giúp bạn hiểu rõ hơn về xu hướng cạnh tranh công nghệ và cách các công ty lớn quản lý sự thay đổi trong thời kỳ phát triển nhanh chóng.

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.