Why the Best IT Projects Begin by Doing Nothing for Three Months

Cursing the day Lovable was born

Việc giải thích cho giới kinh doanh lý do tại sao phát triển phần mềm vẫn còn khó khăn, ngay cả khi có những công cụ hiện đại như Lovable.

Đọc bài này để hiểu cách chuyển đổi những thách thức kỹ thuật phức tạp trong xây dựng phần mềm thành những câu chuyện đơn giản, thuyết phục và thực tế cho các nhà lãnh đạo kinh doanh.

The one thing every experienced engineer gets wrong

Kỹ sư có kinh nghiệm thường mắc sai lầm khi chia dự án thành các lớp ngang (models → API → UI → tests) thay vì lớp dọc (vertical slices) để giao sản phẩm có giá trị người dùng ngay từ bước đầu. Phương pháp lớp dọc giúp triển khai sản phẩm nhanh, thu thập phản hồi sớm và điều chỉnh kịp thời, tránh lãng phí thời gian vào hướng đi sai.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh rơi vào thói quen phân chia công việc theo các thành phần riêng lẻ mà thực sự làm chậm tiến độ và gây ra những rắc rối khi giao tiếp giữa các bộ phận trong dự án.

Introducing Loops

Linear giới thiệu tính năng Loops, cho phép thiết lập các workflow AI lặp lại theo lịch trình hoặc sự kiện, chia sẻ trong toàn bộ team hoặc workspace. Khác với workflow cá nhân, Loops tích hợp dữ liệu từ Linear (issues, projects, documents, codebases) và hoạt động trên các kế hoạch Business/Enterprise, tiêu hao AI credits.

Là lập trình viên muốn tự động hóa công việc nhóm và tối ưu hóa quy trình phát triển bằng cách tạo các chu trình AI tái sử dụng, tái cấu trúc và đồng bộ hóa công việc từ các issue đến mã nguồn một cách hiệu quả.

Selling vapour is corporate suicide in slow motion

Hứa hẹn những thứ chưa xây dựng xong là cách nhanh nhất để ký được hợp đồng, nhưng cũng là khởi đầu cho sự tự hủy hoại doanh nghiệp từ từ.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh rơi vào mắc cạn giữa hứa hẹn không thực hiện và sự thất bại lâu dài khi dự án không được thực hiện đúng cam kết.

Make no assumptions.

Bài viết bàn về nguy cơ "messy reasoning horizons" (các tầng lý luận lộn xộn) trong code khi sử dụng AI coding harnesses và LLMs, nơi những lớp lý luận sai lầm tích tụ dẫn đến quyết định thảm khốc. Tác giả chia sẻ trường hợp suýt sửa một vấn đề không tồn tại do đầu ra LLM không được xác thực, đồng thời đề xuất 5 biện pháp: không đưa ra giả định nào về ngữ cảnh lý luận, tác giả phải là người đầu tiên xem xét lại output của mình, ưu tiên các quy ước phần mềm mang tính xác định, tách biệt thử nghiệm khỏi sản xuất, và cấu trúc việc sử dụng LLM nhằm khám phá, tinh chỉnh thay vì đưa ra kết luận trực tiếp.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh rủi ro từ những quyết định sai lầm do messy reasoning—kết hợp sai lầm logic từ các tầng code—nên gây thiệt hại lớn hơn khi AI và LLM đưa ra kết luận không được kiểm chứng.

Write code like a human will maintain it

Khi sử dụng LLM để viết code, việc lặp lại logic hoặc sao chép thủ công không chỉ gây nợ kỹ thuật mà còn khiến mô hình học theo những pattern xấu đó. Code của bạn càng lộn xộn, AI càng tái tạo lại những thói quen tương tự. Vì vậy, hãy viết code như thể một người sẽ bảo trì nó sau này.

Làm thế nào để tránh AI học và tái tạo những thói quen kém hiệu quả trong dự án của bạn, từ đó giảm thiểu công việc sửa chữa sau này.

The Best Project Managers Aren’t the Loudest in the Room

Những quản lý dự án giỏi không phải người nói nhiều hay ồn ào nhất, mà là người tạo ra sự rõ ràng, giảm thiểu xung đột và hỗ trợ nhóm một cách âm thầm. Họ lắng nghe trước khi nói, đặt câu hỏi để hiểu chứ không phải thách thức, nhận biết ai đang mất tập trung và giữ bình tĩnh dưới áp lực. Công việc thực sự của họ thường vô hình như điều phối mọi người, thúc đẩy quyết định, cảnh báo rủi ro sớm và quản lý căng thẳng cùng kỳ vọng.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách một quản lý dự án hiệu quả thực sự tác động đến hiệu suất nhóm thông qua sự lắng nghe, giải quyết vấn đề ẩn và xây dựng môi trường làm việc nhàn nhã, không phụ thuộc vào sự nổi tiếng hay tiếng nói nhiều.

The State of AI Impact in Engineering: Q2 2026

Data from 500+ teams reveals that AI is delivering measurable velocity gains, but velocity alone isn't the story.