Want to use AI agents safely? Start with design

System Design Explained: APIs, Databases, Caching, CDNs, Load Balancing & Production Infra

Bài viết giải thích thiết kế hệ thống từ đơn giản (máy chủ đơn) đến phức tạp (hàng triệu …

The “cool new stuff” trap

Shy Ruparel thử nghiệm AI agent để chuyển đổi file STL thành CAD có thể chỉnh sửa, nhưng hiệu quả thực tế đến từ quy trình đơn giản: tạo ra các ứng viên, đo lường và xác thực.

Những lập trình viên chuyên về thiết kế máy móc hoặc AI công nghiệp sẽ tìm hiểu cách giải quyết vấn đề hiệu quả hơn bằng phương pháp khoa học thử nghiệm chứ không chỉ dựa vào những công cụ "hot" mới mẻ.

Netflix Open-Sources Agentic Workflow for Causal Inference

Netflix đã open-source một workflow agentic cho Observational Causal Inference (OCI), giúp giảm bớt công việc thủ công trong phân tích nhân quả. Workflow này sử dụng dữ liệu quan sát và kế hoạch phân tích của người dùng để tự động hóa quá trình suy luận nhân quả.

Lập trình viên chuyên về phân tích dữ liệu hoặc AI nên đọc bài này để khám phá cách xây dựng các hệ thống tự động hóa phân tích nguyên nhân từ dữ liệu quan sát, giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả trong việc giải quyết vấn đề causal inference bằng công nghệ agentic.

Practical Loop Engineering

Bài viết bàn về tầm quan trọng của vòng lặp (loops) trong kỹ thuật phần mềm, nhấn mạnh …

How Sony LIV uses ClickHouse Cloud to deliver live streaming analytics at billion-row scale

Sony LIV đã hợp nhất các khối công việc phân mảnh từ batch, Elasticsearch và BigQuery lên ClickHouse Cloud, giúp cung cấp khả năng phân tích dữ liệu streaming với tốc độ dưới 1 giây ngay cả khi xử lý hàng tỷ sự kiện mỗi ngày.

Lập trình viên chuyên nghiệp nên đọc bài này để hiểu cách ClickHouse Cloud tối ưu hóa phân tích thời gian thực cho các ứng dụng stream lớn, giúp tiết kiệm chi phí và tăng hiệu suất khi xử lý hàng tỷ dữ liệu hàng ngày.

Space raises $2.4M to abolish the hard drive with an AI-native filesystem for humans and agents

Space huy động 2,4 triệu USD tiền seed ban đầu để phát triển một hệ thống tệp phân tán (filesystem) AI-native, chỉ truyền tải những byte cần thiết cho người dùng và tác nhân AI (AI agents) mà không cần lưu trữ cục bộ, nhằm thay thế hoàn toàn ổ cứng truyền thống. Dù lĩnh vực này đã đông đúc, Space nhắm tới giải quyết vấn đề hiệu quả lưu trữ và truy cập dữ liệu trong kỷ nguyên AI.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI có thể thay đổi cơ sở hạ tầng lưu trữ truyền thống bằng cách thiết kế hệ thống lưu trữ không cần đĩa cứng vật lý, giúp tối ưu hóa hiệu suất và tiết kiệm chi phí cho ứng dụng tương tác với người dùng và các agent AI.

System Design Interviews for Data Roles: What to Actually Practice

Phỏng vấn thiết kế hệ thống cho vị trí data đòi hỏi khả năng đánh giá có cấu trúc thay vì ghi nhớ công cụ; ứng viên cần làm rõ yêu cầu mơ hồ, lựa chọn batch hay streaming dựa trên độ tươi mới, xử lý lỗi như idempotency và retry/dead-letter queues, đồng thời chuyển đổi các con số ước lượng thành dữ liệu cụ thể (ví dụ: sự kiện mỗi giây). Lời khuyên nhấn mạnh luyện tập giải thích đánh đổi dưới áp lực thay vì chỉ đọc lý thuyết.

Một lập trình viên chuyên về dữ liệu nên đọc bài này để hiểu cách giải quyết các vấn đề thiết kế hệ thống thực tế thông qua việc phân tích yêu cầu, đánh giá sự phù hợp của batch/streaming và xử lý lỗi một cách logic chứ không chỉ là nhớ các pattern cơ bản.

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.