What Happens When a Strong Engineering Company Needs to Scale?

Calibrating Difficult Conversations with Your Team

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.

Extreme Programming 1999->2026

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

You should never be angry at work

Bài viết bắt đầu bằng việc chia sẻ kinh nghiệm cá nhân của tác giả về việc tránh cho phép giận dữ ảnh hưởng đến quyết định trong môi trường công nghệ. Ông giải thích rằng giận dữ thường xuất hiện khi các mục tiêu sprint không thực tế, khi phản hồi mã nguồn bị bỏ qua hoặc khi các cuộc họp hàng ngày trở thành nơi chia lỗi. Những cơn giận này không chỉ làm giảm khả năng tập trung mà còn tăng nguy cơ lỗi trong code review và làm giảm độ tin cậy của hệ thống CI/CD. Tác giả khuyên nên áp dụng các kỹ thuật như nghỉ ngắn sau mỗi 90 phút làm việc, sử dụng công cụ theo dõi cảm xúc (ví dụ: Moodnotes) và thiết lập các chuẩn mực phản hồi xây dựng trong retrospectives để chuyển đổi năng lượng tiêu cực thành hành động cải tiến. Cuối cùng, bài viết nhấn mạnh rằng việc nhận ra và xử lý giận dữ sớm giúp duy trì sự ổn định của đội ngũ và bảo vệ chất lượng sản phẩm phần mềm.

Bài viết này giúp lập trình viên giữ được sự bình tĩnh và chuyên nghiệp trong môi trường làm việc đầy áp lực, từ đó cải thiện hiệu suất và mối quan hệ đồng nghiệp.

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.

AI Won't Replace Project Managers, But It is Reshaping How Work Gets Done

Thành lập năm 2008, Stack Overflow là nền tảng công nghệ mà gần như tất cả lập trình viên đều sử dụng để học tập, chia sẻ kiến thức, hợp tác và phát triển sự nghiệp.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI đang thay đổi cách quản lý dự án công nghệ từ góc nhìn của một nền tảng cộng đồng lập trình viên hàng đầu.

When You’re Tapped Out But Still Have To Lead

Lãnh đạo không dừng lại khi bạn kiệt sức. Hãy học cách phân biệt giữa khó chịu và cạn kiệt, bảo vệ năng lượng và lãnh đạo bền vững.

Bài này giúp lập trình viên biết cách dẫn dắt đội nhóm hiệu quả khi kiệt sức mà không làm cạn kiệt năng lượng bản thân.

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.