The Work They can’t see

Extreme Programming 1999->2026

Phương pháp Extreme Programming (XP) ra đời từ năm 1999 vẫn là kim chỉ nam hiệu quả cho …

How to Avoid Repeating the “Automate Everything” Mistake Due to AI FOMO

Các nhóm DevOps cần tránh tâm lý FOMO (sợ bỏ lỡ) về AI, thay vào đó tập trung vào giá trị đo lường được và giải quyết vấn đề kinh doanh cụ thể trước khi mở rộng quy mô AI trong quy trình kỹ thuật.

Một lập trình viên nên đọc bài này để tránh rơi vào hối lộ của hype AI khi thực hiện tự động hóa mà không có chiến lược rõ ràng, dẫn đến việc bỏ qua giá trị thực sự của công nghệ mà chỉ theo đuổi xu hướng nhanh chóng.

Is there a relationship between cycle time and PR throughput?

Có mối quan hệ chặt chẽ giữa cycle time và PR throughput ở các tổ chức có throughput cao, trong khi các tổ chức throughput thấp chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố khác.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa hiệu suất phát triển phần mềm bằng cách kết hợp giảm thời gian lặp lại (cycle time) và tăng tốc độ sản xuất (PR throughput) trong các dự án quy mô lớn.

The death and revival of the hands-on Engineering Manager

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.

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.

The AI productivity gap

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.

Blog: The Senior Engineer's Trap: When Your Own Expertise Becomes the Bottleneck

Khi chuyên môn sâu của kỹ sư cấp cao vô tình trở thành rào cản cho cả team, thay vì thúc đẩy sự tiến bộ chung. Bài viết phân tích trường hợp tại Wawandco, chỉ ra nguyên nhân và đề xuất giải pháp dựa trên nghiên cứu.

Lập trình viên senior hiểu rõ rằng chuyên môn của mình không chỉ là kỹ năng mà còn là cách để họ chuyển đổi thành động lực để đội ngũ phát triển nhanh hơn và hiệu quả hơn.