When You Work with AI, You’re a Middle Manager.

One year later: the power of 1.1.1.1 interns

Cloudflare đã tuyển dụng hơn 750 thực tập sinh trong mục tiêu 1,111 người sau một năm. Các thực tập sinh này đã đóng góp vào 48 đội nhóm khác nhau, triển khai sản phẩm thực tế từ Birthday Week đến bảo mật post-quantum. Kết quả cho thấy AI có khả năng nâng cao tiềm năng con người thay vì thay thế họ. Con số 750 thực tập sinh trên tổng số 1,111 mục tiêu chứng minh hiệu quả chương trình tuyển dụng. Công ty đã chứng minh được nguồn lực mới có thể tạo ra tác động đáng kể trong thời gian ngắn.

Bài viết cho thấy chương trình thực tập của Cloudflare đã tạo ra giá trị thực tế với 750 thực tập sinh đóng góp vào các sản phẩm đa dạng, chứng minh tiềm năng của con người được AI nâng cao.

Neetcode: Google vs Amazon, Programming Interviews, Quitting Big Tech

Neetcode là kênh prep phỏng vấn coding nổi tiếng nhất với hơn 1M+ subs trên YouTube. Video so sánh quy trình phỏng vấn giữa Google và Amazon, tập trung vào kỹ thuật assessment và system design. Sự khác biệt lớn nhất nằm ở cấu trúc phỏng vấn: Google yêu cầu 4-5 rounds kỹ thuật trong khi Amazon có 3 rounds behavioral + 1 technical. Điều đáng học là cách ứng dụng Leetcode problem vào thực tế công việc tại các big tech, giúp cân nhắc khi chuyển việc.

Bài viết chia sẻ chiến lược vượt qua phỏng vấn lập trình tại các công ty lớn như Google và Amazon từ chuyên gia Neetcode.

AI Coding Has Made Project-Switching Way Too Easy

Tác giả đang vật lộn với 84 kho GitHub công khai, một phần lớn trong đó được gắn thẻ AI, chứng tỏ công cụ AI coding đang khiến việc chuyển đổi giữa các dự án trở nên dễ dàng đến mức quá dễ. Nguyên nhân kỹ thuật là các công cụ AI như GitHub Copilot hay Tabnine có khả năng sinh code nhanh và gợi ý giải pháp cho nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau. Hệ quả là lập trình viên có xu hướng bắt đầu nhiều dự án mới mà không hoàn thành các dự án cũ, dẫn đến "nhiễu" trong công việc và giảm hiệu suất tổng thể. Điều đáng học là cần có kỷ luật tự giác khi sử dụng AI coding, thiết lập giới hạn về số lượng dự song song và tập trung hoàn thành trước khi khởi động dự án mới.

Bài viết này giúp lập trình viên nhận thức được tác động tiêu cực của AI Coding đến sự tập trung và chất lượng công việc khi liên tục chuyển đổi dự án.

Dear Coder: Open This If You're Feeling AI FOMO

Thị trường AI hiện đang cực kỳ cạnh tranh với các công ty liên tục tung ra model đạt hiệu …

Meet the developers rejecting AI

Bối cảnh ngày càng nhiều nhà phát triển từ chối AI dù điều này có thể làm mất khách hàng, cơ hội việc làm và cả sự nghiệp. Nguyên nhân kỹ thuật xuất phát từ lo ngại về bảo mật code, chất lượng mã nguồn và vấn đề bản quyền khi sử dụng công cụ AI như GitHub Copilot. Hệ quả là các lập trình viên này phải đối mặt với áp lực từ doanh nghiệp và thị trường lao động đang ngày càng ưu tiên AI. Điều đáng học là việc từ chối AI không chỉ là quan điểm cá nhân mà còn phản ánh cuộc tranh luận sâu sắc về đạo đức và trách nhiệm trong ngành công nghệ phần mềm.

Bài viết tiết lộ lý do sâu xa khiến các lập trình viên sẵn sàng hy sinh sự nghiệp để phản đối AI.

Everyone's learning to prompt better. That's the wrong skill.

Công nghệ AI đang tạo ra áp lực lớn để mọi người cải thiện kỹ năng prompt engineering với …

My Old Boss Handed Me a Playbook. I'm Giving It to You

Hệ thống quản lý công việc này giúp đảm bảo sếp, đồng nghiệp và khách hàng nhìn thấy thành quả lao động của bạn, đặc biệt hữu ích trong môi trường làm việc từ xa. Phương pháp này sử dụng chiến lược "visibility workflow" với chu kỳ 2 tuần và các check-point cụ thể để theo dõi tiến độ. Các template prompt được cung cấp sẵn giúp bạn tự động báo cáo công việc qua Slack và email mà không cần mất thời gian soạn thảo thủ công. Hệ thống này đã được áp dụng thành công tại các công ty như IBM và McKinsey, giúp tăng 40% khả năng hiển thị công việc của nhân viên.

Bài viết này cung cấp hệ thống đơn giản giúp lập trình viên đảm bảo công việc của mình được sếp, đồng nghiệp và khách hàng nhận thấy.

Everyone Codes With AI Now. Almost Nobody Trusts It. Here’s the Skill That Fills the Gap.

Sự phổ biến của AI coding assistant như GitHub Copilot đã tạo ra một khoảng tin tưởng đáng kể khi lập trình viên sử dụng nhưng không kiểm tra code do AI tạo ra. Một nghiên cứu cho thấy 77% lập trình viên tin rằng code do AI tạo ra chứa bug, trong khi chỉ 34% người dùng thực sự kiểm tra kỹ những đoạn code này. Hệ quả là chất lượng code suy giảm và nguy cơ lỗi tăng cao khi quá nhiều người phụ thuộc vào AI mà không xác minh kết quả. Điều đáng học là một quy trình 5 bước để kiểm tra bất kỳ code nào do AI tạo ra, bao gồm chạy thử, debug thủ công, và phân tích logic - giúp bạn tận dụng sức mạnh AI mà không đánh đổi độ tin cậy.

Bài viết giúp lập trình viên phát triển kỹ năng kiểm tra và xác thực code AI để xây dựng niềm tin trong môi trường lập trình hiện đại.