Rethinking Data: Moving From the Traditional Three-Tier Web Stack to Client-Side Event Sourcing

Centralizing Pricing Logic: Stop Scattering Your Business Rules

Bài viết chỉ ra vấn đề khi logic định giá bị phân tán ở nhiều nơi (frontend, backend, job xử lý hóa đơn) dẫn đến sự không nhất quán, khó truy vết khi xảy ra tranh chấp. Nó nhấn mạnh rằng backend cần là nơi duy nhất quản lý logic định giá để đảm bảo tính thống nhất và minh bạch.

Một lập trình viên nên đọc bài này để tránh rắc rối khi các quy tắc tính giá phân tán trên frontend, backend và các dịch vụ phụ gây ra lỗi nhỏ nhưng khó debug và dẫn đến tranh chấp khách hàng khi tính toán không nhất quán.

Why I Build Software Like I’m Going to Maintain It for 10 Years

Tôi xây dựng phần mềm như thể mình sẽ bảo trì nó trong 10 năm vì càng lớn tuổi, tôi càng …

5 Architectural Patterns for Persistent Memory and State in AI Agents

Năm mô hình kiến trúc giải quyết vấn đề lưu trữ trạng thái (state) và bộ nhớ bền vững (persistent memory) cho các tác nhân AI (AI Agents) trong sản xuất, gồm: (1) Bộ đệm làm việc trong ngữ cảnh (In-Context Working Buffer) dùng cửa sổ trượt và tóm tắt cho ngữ cảnh ngắn hạn; (2) Điểm kiểm tra thực thi (Execution Checkpointing) lưu trạng thái workflow vào cơ sở dữ liệu như PostgreSQL để khôi phục sau lỗi; (3) Bộ nhớ ngữ nghĩa (Semantic Memory) lưu trữ sự kiện xuyên phiên bằng vector stores kèm theo cơ chế giải quyết xung đột; (4) Nhật ký sự kiện theo trình tự (Episodic Event Logs) ghi lại hành động của tác nhân nhằm học từ thất bại; (5) Phân tách đa phạm vi (Multi-Scope Segregation) cô lập bộ nhớ theo định danh người dùng để tuân thủ quyền riêng tư đa người thuê. Các thách thức sản xuất bao gồm đảm bảo tính lặp lại (idempotency) cho tác vụ phụ, vô hiệu hóa sự kiện cũ, rủi ro tiêm nhiễm prompt qua bộ nhớ ngữ nghĩa, và quản lý dung lượng lưu trữ thông qua chính sách TTL (thời gian sống) và cắt tỉa.

Một lập trình viên AI nên đọc bài này để hiểu cách thiết kế hệ thống có thể quản lý trạng thái bền vững cho các ứng dụng AI sản phẩm, tránh rủi ro về lỗi tái hiện, bảo mật và hiệu suất khi chuyển từ mô hình stateless sang stateful.

I Stopped Building the Onboarding Fix. Now I Keep Score.

Tôi đã ngừng tự xây dựng giải pháp onboarding API và chuyển sang theo dõi, đánh giá hiệu quả của các giải pháp hiện có. Thay vì can thiệp trực tiếp, tác giả tập trung đo lường và tối ưu hóa quy trình onboarding thông qua các chỉ số.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách chuyển đổi từ việc tự giải quyết vấn đề kỹ thuật đơn lẻ sang chiến lược hệ thống hóa, tiết kiệm thời gian và tránh rắc rối tái phát trong dự án lớn.

How I Learned to Structure React Projects Around Change, Not Folders

Cấu trúc dự án React nên dựa trên tính năng, state, quy tắc nghiệp vụ và dependencies để …

HTTP gets a QUERY method so complex searches can stop pretending to be POST

IETF chính thức công bố RFC 10008 giới thiệu phương thức HTTP mới QUERY, cho phép thực hiện các truy vấn phức tạp mà không cần dùng POST hay GET truyền thống. Phương thức này kết hợp khả năng mang body request của POST với tính an toàn, idempotent của GET, giúp tối ưu hóa caching và retry tự động. Mặc dù còn sớm, nhưng Node.js, Go và Laravel đã bắt đầu hỗ trợ.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách QUERY sẽ giải quyết vấn đề an toàn và hiệu suất cho các truy vấn tìm kiếm phức tạp, thay thế POST không an toàn và GET không phù hợp khi cần dữ liệu lớn hoặc yêu cầu thay đổi.

HTTP QUERY: The New Method That Fixes a Decades-Old Problem

HTTP Query là phương pháp mới giải quyết vấn đề lâu nay trong việc truy xuất dữ liệu đã …

Tradeoffs in Every System

Mỗi quyết định kỹ thuật đều bao hàm sự đánh đổi (tradeoff), tức là tối ưu một thuộc tính …