Multi-Track Fursuiting?!

GiveTrack: A Personal Generosity Tracker Built for the DEV Weekend Challenge

GiveTrack là một ứng dụng theo dõi sự hào phóng cá nhân được xây dựng cho challenge cuối tuần của DEV. Ứng dụng sử dụng React để xây dựng giao diện và tích hợp AI để phân tích dữ liệu đóng góp. Challenge yêu cầu các nhà phát triển tạo ra công cụ khuyến khích sự hào phóng trong cộng đồng, dẫn đến sự ra đời của GiveTrack. Với chức năng theo dõi và tổng hợp các đóng góp, ứng dụng giúp người dùng nhận ra tác động tích cực của mình. Đây là một ví dụ thực tế về cách các công nghệ hiện đại có thể được ứng dụng để giải quyết các vấn đề xã hội đơn giản nhưng hiệu quả.

Bài này giúp bạn thấy cách kết hợp React và AI để tạo công cụ theo dõi sự hào phóng cá nhân trong một dự án weekend challenge.

Compare Against the Schema They Shipped, Not the One You Expected

Khi kiểm thử mô hình AI, nhóm phát triển sử dụng một harness tự động để xác nhận các đối số mà mô hình trả về. Harness này so sánh dữ liệu thực tế với một schema mà đội ngũ mong đợi, thay vì schema mà mô hình đã được triển khai thực tế. Do sự chênh lệch này, harness báo lỗi liên tục dù mô hình hoạt động đúng theo phiên bản đã ship, gây mất thời gian debug và giảm niềm tin vào công cụ kiểm thử. Bài học là luôn kiểm tra output so sánh với schema thực tế mà mô hình đã được phát hành, dựa trên tài liệu hoặc phiên bản artifact đã deploy. Việc áp dụng nguyên tắc này giúp giảm false positive trong quá trình testing và tăng độ tin cậy của pipeline CI/CD cho các dự án AI open-source.

Bài viết giúp bạn hiểu cách kiểm tra API chính xác bằng cách so sánh với schema thực tế thay vì schema dự kiến để phát hiện lỗi bảo mật sớm.

The John Ternus era begins at Apple

John Ternus chính thức trở thành CEO Apple vào ngày 1 tháng 9, kết thúc 15 năm làm việc …

The Disappearing Senior: AI and Entry Level Jobs

AI code review đang là nút thắt thực sự và mọi người đều thừa nhận điều đó. Trong sơ đồ tổ chức, không có vị trí verifier hay bất kỳ khoản ngân sách nào dành cho việc này.

Lập trình viên nên đọc bài này vì nó cảnh báo về nguy cơ mất vị trí của những kỹ sư có kinh nghiệm trước sự phát triển nhanh chóng của AI, khi các công ty bỏ bỏ vai trò kiểm tra và đầu tư vào đội ngũ chuyên môn, khiến sự khác biệt giữa người mới và người giàu kinh nghiệm trở nên mờ nhạt.

Your AI-generated tests aren't testing your code. They're testing the AI's blind spots.

Nhiều đội phát triển đang áp dụng công cụ AI để tự động sinh test, hy vọng tăng coverage và giảm công sức viết test thủ công. Những mô hình AI sinh test dựa trên pattern từ dữ liệu huấn luyện, vì vậy chúng thường bỏ qua các trường hợp edge case hoặc logic phức tạp mà không xuất hiện thường xuyên trong tập dữ liệu, dẫn đến các "blind spot" của mô hình. Test được tạo ra có thể đạt tỷ lệ coverage cao trên báo cáo nhưng thực tế không phát hiện được lỗi, khiến đội tin tưởng sai vào chất lượng code và để lỗi lọt qua vào production. Thay vì dựa hoàn toàn vào AI, cần kết hợpReview thủ công, phân tích khoảng trống trong test và bổ sung các test case dựa trên phân tích rủi ro hoặc mutation testing để phát hiện những điểm mà AI hay bỏ qua. Việc hiểu giới hạn của mô hình AI và duy trì quy trình kiểm tra chất lượng test là chìa khóa để tránh sự sai lầm về coverage ảo.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ hạn chế khi sử dụng AI tạo test tự động và cách khắc phục điểm mù trong kiểm thử.

Your Second Skill Was Never a Parachute

Kỹ năng thứ hai của bạn không bao giờ là chiếc dù cứu sinh, và bằng chứng đã tồn tại từ 600 năm trước. Hiểu vì sao nỗ lực đó thất bại chính là cách rõ ràng nhất để nhận ra những gì đang xảy ra với sự nghiệp của chúng ta ngày nay.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu rằng sự thành công không phụ thuộc vào kỹ năng thứ hai mà là vào cách bạn chuyển đổi và ứng dụng kiến thức từ những thất bại của lịch sử để xây dựng sự nghiệp bền vững trong công nghệ hiện đại.

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.