What happens after you find your rock
Source: https://mikefisher.substack.com/p/the-sea-squirt-problem. 8 Sync News only summarizes and links out; content copyright belongs to the authors and original sources.
Bài viết bắt đầu bằng việc chia sẻ kinh nghiệm cá nhân của tác giả về việc tránh cho phép …
Đang tải bình luận…
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.
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.
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.
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.
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.
Product managers đang đối mặt với áp lực hiểu AI để hợp tác hiệu quả với các đội ngũ kỹ thuật và đưa ra quyết định sản phẩm dựa trên dữ liệu. Khi họ chỉ có kiến thức bề mặt về mô hình học sâu hoặc quy trình MLOps, dễ xảy ra hiểu lầm về khả năng và giới hạn của công nghệ, dẫn đến lộ trình không thực tế. kết quả là các tính năng AI thường bị trì hoãn, ngân sách bị vượt mức và đội ngũ cảm thấy thất vọng vì mục tiêu không rõ ràng. Điều này cho thấy việc nắm vững các khái niệm cơ bản như dữ liệu huấn luyện, độ đo hiệu suất và quy trình triển khai mô hình là yếu tố then chốt để giảm thiểu rủi ro. Do đó, thay vì trở thành chuyên gia AI, PM nên tập trung vào khả năng đánh giá trade‑off giữa giá trị kinh doanh và khả năng thực hiện kỹ thuật, đồng thời duy trì sự 판단 con người là lợi thế cạnh tranh duy nhất của họ.
Sản phẩm quản lý cần đọc bài này để biết mức độ thành thạo AI cần thiết và tận dụng lợi thế cạnh tranh từ phán đoán của con người.
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.
Read the news here, practice coding, follow structured courses and train for IELTS on our sibling products — all connected through one 8 Sync account.
The ecosystem home: product overviews, blog and full pricing.
ExploreLearn along a clear roadmap: videos, auto-graded quizzes, certificates and mentors who ship for a living.
View the roadmap1,000+ DSA problems in Vietnamese, auto-graded across 7 languages — many FREE, right in your browser.
Practice for freeAI grading for all four IELTS skills with detailed rubric feedback.
Try it freeA 22 MB AI IDE for Vietnamese devs.
Download freeOrganizational memory for AI agents.
ExploreAI that staffs your Fanpage and qualifies leads for you.
Try it