OpenSpeccer - A Read-Only OpenSpec Dashboard

How to prepare for AI-driven code modernization projects

Dự án modernization code bằng AI có thể hoàn thành trong vài tháng, nhưng quản lý thay đổi mới là yếu tố quyết định tốc độ. Để chuẩn bị, cần xác định rõ mục tiêu (target), chứng nhận (certificate) và chính sách triển khai (promotion policy). Quy trình gồm 6 bước cụ thể giúp tổ chức chuyển đổi hiệu quả với công nghệ AI. Đáng chú ý là các công cụ AI như GitHub Copilot hay Amazon CodeWhisperer có thể tăng tốc độ refactor code lên đến 40%. Quản lý thay đổi tốt sẽ đảm bảo dự án thành công dù có sự hỗ trợ mạnh mẽ từ AI.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ các bước chuẩn bị cho dự án hiện đại hóa code bằng AI, đặc biệt tập trung vào quản lý thay đổi để đảm bảo thành công.

12 things I miss since coding died

Bối cảnh hiện nay nhiều lập trình viên cảm thấy mất đi niềm vui khi coding trở nên quá tập …

A 29MB AI model is the most useful thing I've run on my Raspberry Pi 5, and it doesn't need an AI HAT

Tác giả đã chạy một AI model kích thước chỉ 29MB trên Raspberry Pi 5 mà không cần thiết bị hỗ trợ phần cứng AI HAT. Mô hình này đủ nhỏ để xử lý trực tiếp trên con single-board computer này mà không gặp vấn đề về hiệu năng. Tác giả cho thấy đây là ứng dụng AI hữu ích nhất mà họ từng triển khai trên thiết bị này, chứng tỏ Raspberry Pi 5 có khả năng xử lý AI tốt hơn các thế hệ trước. Điều này mở ra cơ hội cho các dự án AI phân quyền và tiết kiệm chi phí, khi không cần đầu tư vào thiết bị chuyên dụng hay cloud computing.

Bài viết này cho thấy cách chạy AI mô hình nhỏ hiệu quả trên Raspberry Pi 5 mà không cần phần cứng chuyên dụng.

Build and Train a 25M Parameter LLM From Scratch on Your CPU

Bối cảnh: Bạn không cần cụm GPU khổng lồ để học cách AI hiện đại hoạt động. …

Claude Code found my app’s shared contract in two MCP calls. Then the records ran out.

Claude Code Projects tạo bộ nhớ chia sẻ cho các agent về quyết định dự án. Một phiên làm việc mới không có lịch sử cuộc trò chuyện hay mã cục bộ đã có thể khôi phục được thông tin từ 2 lời gọi MCP. Hệ thống này hoạt động tốt với dữ liệu phiên bản nhưng gặp giới hạn khi các bản ghi hết. Bài viết kiểm tra khả năng khôi phục của Claude Code và xác định điểm dừng, hữu ích cho lập trình viên muốn hiểu cơ chế hoạt động của AI assistant.

Bài này giải thích cách Claude Code sử dụng shared memory và versioning records để phục hồi trạng thái dự án từ các phiên trống, giúp lập trình viên hiểu giới hạn và tiềm năng của AI agent trong phát triển phần mềm.

Dear Coder: Open This If You're Feeling AI FOMO

Thị trường AI hiện đang cực kỳ cạnh tranh với các công ty liên tục tung ra model đạt hiệu suất X% cao hơn. Nguyên nhân kỹ thuật chính là sự phát triển nhanh chóng của transformer architecture và công nghệ training distributed như DeepSpeed. Hệ quả là các lập trình viên cảm thấy FOMO (sợ bỏ lỡ) và phải liên tục cập nhật kiến thức mới để không tụt hậu. Điều đáng học là tập trung vào fundamentals thay vì đuổi theo hype, vì nền tảng vững chắc giúp bạn hiểu và áp dụng công nghệ AI một cách hiệu quả hơn trong dài hạn.

Bài viết này giúp lập trình viên vượt qua cảm giác bỏ lỡ xu hướng AI và nắm bắt cơ hội phát triển trong thời đại công nghệ mới.

The LLM Blindspot: Why Models Forget What’s in the Middle of Your Prompt

Các mô hình LLM (Large Language Model) thường bỏ qua thông tin nằm ở giữa prompt, hiện …