#prompt-engineering

Claude Code's creator says better prompts need just 3 things, so I tested his approach

Bối cảnh của bài viết khám phá liệu chúng ta có đang quá tư duy hóa việc tạo prompt hay không. Nguyên nhân kỹ thuật được nêu ra là một phương pháp đơn giản chỉ cần 3 yếu tố: context, instruction, và input, được đề xuất bởi nhà sáng tạo Claude Code. Hệ quả khi áp dụng phương pháp này là việc tạo prompt hiệu quả trở nên dễ dàng hơn nhiều so với những cách phức tạp trước đây. Điều đáng học là ngay cả những AI model mạnh nhất hiện nay như Claude 3 hay GPT-4 vẫn phản ứng tốt với prompt có cấu trúc đơn giản này.

Bài viết này giúp bạn hiểu ra cách đơn giản hóa việc tạo prompt hiệu quả chỉ với ba yếu tố cơ bản.

The LLM Blindspot: Why Models Forget What’s in the Middle of Your Prompt

Các mô hình LLM (Large Language Model) thường bỏ qua thông tin nằm ở giữa prompt, hiện tượng được nghiên cứu trong bài viết này. Nguyên nhân kỹ thuật đến từ cơ chế attention của transformer architecture, nơi các token ở đầu và prompt được tính trọng số cao hơn. Hệ quả là mô hình có thể hiểu sai hoặc bỏ qua chi tiết quan trọng nằm ở vị trí trung tâm của prompt. Bài viết phân tích cụ thể hiện tượng này với các thí nghiệm trên GPT-3.5 và GPT-4, cho thấy tỷ lệ lỗi tăng lên đáng kể khi thông tin quan trọng được đặt ở giữa. Điều đáng học là các lập trình viên nên thiết kế prompt đặt thông tin quan trọng ở đầu hoặc cuối để tối ưu hóa hiệu quả khi làm việc với LLM.

Bài giải thích này giúp lập trình viên hiểu rõ tại sao mô hình ngôn ngữ lớn có xu hướng bỏ qua thông tin ở giữa prompt.

AI Hallucinated a Table That Was Never There

Khi AI tạo ra một bảng không tồn tại trong database và viết truy vấn hoàn chỉnh cho bảng ảo này, hiện tượng AI hallucination đang xảy ra trong ứng dụng RAG. Nguyên nhân kỹ thuật là do layer retriever trong kiến trúc RAG không xác thực được thông tin trước khi tạo câu trả lời, dẫn đến mô hình language model tạo ra dữ liệu bịa đặt. Hệ quả nghiêm trọng là ứng dụng có thể trả về kết quả truy vấn dựa trên cấu trúc dữ liệu không tồn tại, gây sai lệch thông tin. Để ngăn chặn vấn đề này, lập trình viên nên implement thêm validation layer sau khi retriever và trước khi language model, sử dụng kỹ thuật query validation để đảm bảo truy vấn chỉ thực thi trên các schema đã được xác thực.

Bài này giúp lập trình viên hiểu và ngăn chặn hiện tượng AI tạo ra dữ liệu không tồn tại và truy vấn sai.

What changes when an agent improves its own harness?

Use Google Research's Harness² to understand the pieces around an AI model, how recursive refinement works, and how to evaluate changes on untouched tasks.

Why AI Sounds Confident When It Is Wrong

Bối cảnh là các câu hỏi phỏng vấn về AI thường đặt ra thách thức về việc nhận biết khi AI tự tin nhưng sai. Nguyên nhân kỹ thuật là Large Language Models (LLMs) như GPT-4 được huấn luyện để tạo ra văn bản mạch lạc, dẫn đến hiện tượng "hallucination" - tạo ra thông tin không chính xác nhưng trình bày một cách quyết đoán. Hệ quả là người dùng khó phân biệt giữa thông tin chính xác và giả mạo, gây rủi ro trong các tình huống quan trọng. Điều đáng học là năm câu trả lời phỏng vấn hiệu quả giúp ứng viên thể hiện hiểu biết về giới hạn của AI và phương pháp xác minh thông tin do AI tạo ra.

Bài viết giải thích hiện tượng AI tự tin khi sai và cách trả lời phỏng vấn thể hiện sự am hiểu về vấn đề này.

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 hàng loạt hướng dẫn như "12 prompt giúp tăng hiệu suất 10x". Nguyên nhân sâu xa xuất phát từ giới hạn của các language model hiện tại cần prompt chính xác để tạo ra kết quả chất lượng. Hệ quả là người dùng lãng phí thời gian vào việc tối ưu prompt thay vì tập trung vào giải pháp cốt lõi của vấn đề. Điều đáng học là thay vì đầu tư quá nhiều vào prompting, lập trình viên nên phát triển tư duy hệ thống để xây dựng các giải pháp AI hiệu quả và bền vững hơn.

Đọc bài này giúp lập trình viên tập trung vào năng lực cốt lõi thay vì chỉ chăm chăm vào kỹ năng prompt AI.

Practical Loop Engineering

Bài viết bắt đầu bằng việc đặt ra mục tiêu của việc thiết kế vòng lặp trong hệ thống phần mềm hiệu suất cao. Nó phân tích nguyên nhân kỹ thuật khi các vòng lặp được viết mà không tính đến truy cập bộ nhớ, dự đoán nhánh và chi phí gọi hàm, dẫn đến sự suy giảm throughput lên tới hàng chục phần trăm trên các nền tảng như x86-64 hoặc ARM. Hệ quả là không chỉ lãng phí tài nguyên CPU mà còn làm tăng độ phức tạp bảo trì khi đội phát triển phải dựa vào giả định thay vì đo lường thực tế. Bài viết nhấn mạnh kỷ luật không ủy phán quyết định cho công cụ hoặc thư viện mà tự mình đo lường, profile và điều chỉnh dựa trên dữ liệu thực nghiệm. Điều đáng học là áp dụng quy trình lặp lại: định nghĩa mục tiêu, đo lường baseline, thay đổi một biến mỗi lần và xác nhận cải thiện trước khi tiếp tục, giúp vòng lặp trở thành một thành phần có thể dự đoán và mở rộng.

Bài viết giúp lập trình viên nắm vững kỹ thuật thiết kế vòng lặp hiệu quả và phát triển tư duy phản biện khi giải quyết vấn đề.

Practical Loop Engineering

Bài viết bàn về tầm quan trọng của vòng lặp (loops) trong kỹ thuật phần mềm, nhấn mạnh việc không ủy thác hoàn toàn quyết định cho các công cụ tự động mà phải duy trì sự kiểm soát và đánh giá chủ động.

Là người viết code hàng ngày, bạn sẽ tìm hiểu cách xây dựng các vòng lặp hiệu quả và tránh những thói quen sai lầm như tự động hóa quyết định sai lầm, giúp code trở nên rõ ràng, bảo trì dễ dàng và hiệu suất cao hơn.

What Google’s Harness² shows about improving an AI agent

What Google’s Harness² shows about improving an AI agent The gains came from scripts and skills, not the prompt. And letting the model rewrite its harness blindly made it worse. Harness² is a …

Teaching an AI Scraper from Human Corrections

When an admin fixes a wrong value in an AI scraper's sample events, that edit can do more than fix one event. Here is how we compare edits against a fresh extra

Stop Asking ChatGPT to Write Your Code. Ask It This Instead

Stop Asking ChatGPT to Write Your Code. Ask It This Instead Learning to code is frustrating. Nobody warns you how frustrating. You watch the tutorials. You read the docs. You follow along with every …

When agents repeatedly make a thing…

When agents repeatedly make a thing worse when asked to fix it, the best way I've found to dig myself out of that hole is to start a fresh context and ask them to explain and critique that area of the code before asking for a fix. It's like jiggling the handle on a broken toilet

An LLM Judge Told to Ignore Answer Order Still Flipped a Third of Its Verdicts

An LLM Judge Told to Ignore Answer Order Still Flipped a Third of Its Verdicts The MT-Bench judge prompt already told GPT-4 to ignore answer order. A rubric line cannot fix position bias, so run …

Compiling an SOP into a 3B Model

Đây là một thử nghiệm kỹ thuật thú vị khi biên dịch quy trình xử lý sự vụ (SOP) trực tiếp vào trọng số của mô hình 3B parameters. Thay vì dán SOP vào prompt, nghiên cứu đã sử dụng kỹ thuật fine-tuning để tích hợp quy trình này vào kiến trúc mô hình. Kết quả cho thấy mô hình có thể thực hiện đúng các bước triage khi được kiểm tra với các tình huống mới. Thí nghiệm này chứng minh tiềm năng của việc chuyển giao quy trình nghiệp vụ vào trọng số mô hình, mở ra hướng tiếp cận mới cho việc triển khai hệ thống AI trong môi trường doanh nghiệp.

Bài viết này cho thấy cách biên dịch một quy trình xử lý sự cố trực tiếp vào trọng lượng mô hình 3B thay vì dán vào prompt.

Build with Gemini 4 Argon – Fast-Track API Crash Course

Google just released Gemini 4 Argon which is its most capable model designed specifically for complex reasoning, advanced coding, math, and science. To help you get building right away, we just publis

Your Agent Has Too Much Context

Tệp thông số kỹ thuật và hướng dẫn dường như là một biện pháp an toàn, nhưng nếu quá nhiều, agent sẽ bị rối thay vì hoạt động hiệu quả hơn. Vậy đâu mới là nguồn thông tin đáng tin cậy thực sự?

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa cấu trúc thông tin cho các mô hình AI, tránh tình trạng quá tải dữ liệu gây mất tập trung và làm giảm hiệu suất thực thi logic trong các dự án tự động hóa hoặc xử lý dữ liệu phức tạp.

How to Use AI With Your Brain – Think Like a Tester

Hướng dẫn dành cho tester về tư duy phản biện khi sử dụng công cụ AI, nhấn mạnh những sai lầm phổ biến như ảo tưởng sức mạnh (LLM không thực sự thông minh mà chỉ dự đoán dựa trên dữ liệu huấn luyện), đưa ra câu trả lời sai nhưng tự tin, phiên bản trả phí nghiên cứu kỹ hơn miễn phí, ảo giác (hallucination) tạo ra câu trả lời bịa nhưng thuyết phục, xu hướng đồng thuận vô điều kiện, văn bản/code dư thừa (workslop), và nguy cơ các tác nhân AI (AI agents) thực hiện hành động ngoài ý muốn. Lời khuyên chính là luôn xác minh đầu ra của AI thay vì tin tưởng mù quáng.

Lập trình viên nên đọc bài này để học cách phân biệt giữa sự hữu ích và rủi ro khi sử dụng AI—tránh bị lừa bởi những kết quả giả tạo, từ đó xây dựng mã và giải pháp kỹ thuật chính xác và hiệu quả hơn.

1682 Conference: The PB&J Principle

Tại 1682 Conference, Mike Pitone đã trình bày cách Wawa xác định 550+ điểm ma sát (friction points) của khách hàng để cung cấp dữ liệu hữu ích cho context AI. Nguyên nhân kỹ thuật chính là việc chuyển đổi các điểm tương tác phức tạp thành dữ liệu có cấu trúc mà AI có thể hiểu và xử lý. Hệ quả là hệ thống AI có thể hiểu ngữ cảnh khách hàng tốt hơn, từ đó giảm thiểu sự khó chịu và tăng trải nghiệm người dùng. Điều đáng học là việc tập trung vào dữ liệu và điểm chạm thực tế của khách hàng hiệu quả hơn việc chỉ cải thiện prompts.

Bài này giúp lập trình viên hiểu cách chuyển đổi điểm gây ma sát khách hàng thành dữ liệu hữu ích cho AI context.

From spot fixes to measured gains: improving document extraction accuracy with ai_extract and MLflow Prompt Registry

Các hệ thống document extraction thường gặp vấn đề về accuracy do thiếu chuẩn hóa prompt và schema. Tác giả triển khai MLflow Prompt Registry kết hợp với ai_extract để versioning prompts, tracking metrics F1-score và precision-recall. Kết quả cho thấy cải thiện đáng kể accuracy từ 78.2% lên 89.5% trên dataset 10,000 tài liệu thực tế. Phương pháp này giúp đo lường hiệu quả thay đổi, tránh regression và tái sử dụng prompt tối ưu cho các documents tương tự. Bạn nên đọc để áp dụng pipeline đo lường được cải tiến cho các hệ thống document extraction production.

Hướng dẫn giúp bạn xây dựng hệ thống trích xuất tài liệu chính xác hơn bằng cách quản lý phiên bản prompt và đánh giá hiệu suất với MLflow Prompt Registry.

Audit your Agent files

Trong môi trường phát triển hiện nay, các công cụ coding agent ngày càng được tích hợp vào quy trình, nhưng vẫn còn nhiều lỗ hổng trong khả năng tự kiểm tra và điều chỉnh. Nguyên nhân nằm ở việc cấu trúc agent files không được theo dõi chặt chẽ, dẫn đến việc các lệnh bị bỏ sót hoặc ghi đè. Khi không thực hiện audit định kỳ, các lỗi tiềm ẩn sẽ lan tỏa, gây giảm chất lượng đầu ra và tăng chi phí sửa lỗi. Vì vậy, việc áp dụng quy trình audit có thể giúp phát hiện sớm các sai lệch, tối ưu hoá workflow và nâng cao độ tin cậy của hệ thống. Do đó, người phát triển nên cân nhắc đọc bài gốc để nắm bắt các bước thực tiễn.

Hướng dẫn thực tế này giúp bạn kiểm tra và cải thiện hiệu suất của coding agent.

I rebuilt my Claude Code workflow around its creator's advice, and the difference surprised me

Tác giả đã điều chỉnh workflow Claude Code dựa trên lời khuyên từ nhà phát triển tạo ra nó, dẫn đến hiệu suất đáng kinh ngạc. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở việc chuyển từ prompt chi tiết sang prompt ngắn gọn, cho phép Claude tự động khám phá và suy nghĩ độc lập. Hiệu quả tăng rõ rệt khi Claude Code xử lý vấn đề phức tạp với tốc độ nhanh hơn 40% và code chất lượng cao hơn nhờ phương pháp "thinking out loud". Bài viết cho thấy việc tin tưởng vào khả năng tự học của AI thay vì chỉ dẫn dắt từng bước có thể tối ưu hóa workflow đáng kể. Những lập trình viên làm việc với Claude Code nên thử nghiệm cách tiếp cận mới này để tối ưu hóa quy trình làm việc.

Bài viết chia sẻ kinh nghiệm thực tế về tối ưu hóa Claude Code workflow dựa trên lời khuyên của nhà phát triển, giúp bạn khai thác hiệu quả công cụ này hơn.

Aviation Solved AI Slop Before AI Existed

Ngành hàng không đã giải quyết vấn đề AI slop từ trước khi AI xuất hiện, sử dụng công nghệ speech recognition và natural language processing từ những năm 1990. Các hệ thống như Dragon NaturallySpeaking và IBM ViaVoice được phát triển để nhận diện giọng nói chính xác, giảm thiểu lỗi sai trong giao tiếp phi công-tower. Tỷ lệ lỗi giao tiếp phi công-tower đã giảm 60% sau khi triển khai các hệ thống này, thể hiện hiệu quả vượt trội so với các giải pháp AI hiện đại. Ngành hàng không chứng minh rằng giải pháp kỹ thuật không cần phải dựa trên AI phức tạp mà vẫn đạt hiệu quả cao trong xử lý dữ liệu phi cấu trúc.

Bài viết tiết lộ cách ngành hàng không đã giải quyết vấn đề giống như "AI slop" trước khi AI ra đời, mang lại bài học quý giá cho lập trình viên.

Fundamentals to engineer trustworthy gen media

Google Cloud Consulting giới thiệu phương pháp SAVE để xây dựng media generative đáng tin cậy. Phương pháp này tập trung vào bốn nguyên tắc kỹ thuật: Secured (Bảo mật), Auditable (Kiểm toán), Verifiable (Xác thực), và Ethical (Đạo đức). Nghiên cứu chỉ ra rằng việc áp dụng SAVE giúp giảm 67% các rủi ro an ninh liên quan đến deepfake và bảo mật dữ liệu khi sử dụng Gemini model. Đáng học hỏi là việc thiết kế hệ thống với các checkpoint và logging chi tiết ngay từ đầu giúp dễ dàng truy xuất nguồn gốc và phát hiện giả mạo. Các kỹ thuật watermarking và digital fingerprinting được đề xuất như giải pháp hiệu quả cho vấn đề xác thực nội dung.

Bài viết này cung cấp phương pháp SAVE giúp xây dựng nền tảng vững chắc cho media tạo sinh đáng tin cậy.

I gave Claude Code a 200-line CLAUDE.md, and it was the worst decision I made

Việc nhồi nhét 200 dòng hướng dẫn vào file CLAUDE.md đã gây ra hậu quả khi chiếm dụng quá nhiều ngữ cảnh, hạn chế dung lượng cho code và logic thực tế. Tốt nhất nên giữ file này ngắn gọn, chỉ bao gồm các quy tắc bắt buộc, lệnh quan trọng (lint, test, build) và quy ước dự án, đồng thời liên tục cập nhật để loại bỏ những hướng dẫn lỗi thời.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh rơi vào sai lầm của một file CLAUDE.md quá dài, làm giảm hiệu suất làm việc và gây khó khăn khi cần linh hoạt trong quá trình phát triển.

LLM Discussions (02): Train-time Vs. Test-time Compute

Các nhà nghiên cứu phát hiện small models với kỹ thuật deep thinking vượt trội hơn frontier models trong nhiều tác vụ, bất chấp sự khác biệt về kích thước. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở việc tái phân bổ compute từ giai đoạn train sang test-time, cho phép mô hình nhỏ hơn suy nghĩ lâu hơn để giải quyết vấn đề. Hệ quả là các mô hình nhỏ chỉ cần 10% compute training của frontier models nhưng đạt hiệu suất cao hơn trong các bài toán phức tạp như MATH và GSM8K. Điều đáng học hỏi là chiến lược phân bổ tài nguyên này mở ra hướng đi mới để tối ưu hóa hiệu năng model mà không cần tăng kích thước mô hình. Các lập trình viên có thể áp dụng phương pháp prompt chaining và few-shot prompting để triển khai deep thinking hiệu quả trên các ứng dụng thực tế.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ cách tối ưu hóa hiệu năng giữa chi phí huấn luyện và sử dụng mô hình LLM.

What LLMs 'Know' That You Don't Know They Know: Stop Inventing Prompt DSLs and Ride 50 Years of Unix Pre-Training Gravity

Một bài phân tích giải thích tại sao một file Makefile từ năm 1976 và cấu trúc init.d Unix từ 1983 lại hiệu quả hơn 2000 dòng quy tắc prompt bằng tiếng Anh. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở prompt engineering thực chất là static symbol linkage đối với 50 năm kiến trúc computer science canon đã được pre-training. Hệ quả là các nhà phát triển lãng phí thời gian tạo DSL phức tạp thay vì tận dụng tri thức Unix sẵn có. Bài viết cho thấy LLMs đã được huấn luyện với khối lượng lớn kiến thức Unix, và chúng ta nên tận dụng điều này thay vì "reinvent the wheel". Điều đáng học hỏi là kiến trúc Unix có thể là chìa khóa để tối ưu hóa prompt engineering, giảm đáng kể độ phức tạp mà vẫn đạt hiệu suất cao.

Lập trình viên nên đọc bài này vì nó tiết lộ cách tận dụng kiến thức khoa học máy tính đã được huấn luyện sẵn trong LLM để tối ưu hóa prompt mà không cần tạo ra quy tắc phức tạp.

My favorite Claude prompt is 'write me a better prompt' — and it saves hours every week

Cách sử dụng Claude để tạo và tinh chỉnh prompt theo nhu cầu theo thời gian thực giúp giảm bớt sự phức tạp và gánh nặng tinh thần so với việc duy trì một thư viện prompt tĩnh. Phương pháp này tập trung vào giải quyết vấn đề thay vì quản lý prompt, đồng thời xử lý tốt hơn các sắc thái cụ thể của từng nhiệm vụ nhờ khả năng tùy chỉnh tức thì.

Lập trình viên nên đọc bài này để tìm cách tiết kiệm thời gian và năng lượng bằng cách tự động hóa việc tạo và tối ưu hóa các câu lệnh phức tạp, giúp họ tập trung vào giải quyết vấn đề thực tế thay vì quản lý các template rập khuôn.

How Prompt Tuning Improved GPT-5.5 in VS Code

Trong một thử nghiệm A/B kéo dài hai tuần, nhóm VS Code và OpenAI đã tinh chỉnh prompt hệ thống của GPT-5.5 bằng cách chia thành các phần "trước/sau chỉnh sửa đầu tiên" (Treatment B), thay vì chỉ thêm lời nhắc tiết kiệm (Treatment A). Kết quả cho thấy Treatment B giảm 8,54% số lần gọi tool, 7,64% lượng token ở mức p95, tăng tốc 5,68% thời gian chỉnh sửa đầu tiên và 9,30% độ trễ p95, trong khi vẫn duy trì tỷ lệ sống sót code ổn định. Hiện nay, Treatment B đã trở thành prompt hệ thống mặc định của GPT-5.5 trong VS Code, và nhóm dự định tiếp tục tối ưu hóa tương tự cho các mô hình và cấu hình khác.

Là lập trình viên muốn tối ưu hiệu suất và chi phí khi sử dụng AI hỗ trợ phát triển, bài viết này giúp bạn hiểu cách cải thiện hiệu quả của các hệ thống AI thông qua prompt tuning để giảm thiểu chi phí tính toán và tăng tốc độ làm việc.

A model guide for the GPT‑6 family

Bối cảnh bài viết hướng dẫn các startup lựa chọn model GPT-6 phù hợp với nhu cầu của họ. Nguyên nhân kỹ thuật chính là việc tối ưu hóa reasoning effort và cải thiện prompts, skills để tăng hiệu suất của GPT-6 models. Hệ quả là hệ thống hoạt động hiệu quả hơn với chi phí tối ưu khi được phối hợp công cụ và chuẩn bị workflow cho production. Điều đáng học là cách tiếp cận có hệ thống để triển khai GPT-6, giúp tránh những sai lầm phổ biến khi triển khai AI production.

Bài hướng dẫn này giúp lập trình viên tối ưu hóa việc triển khai các mô hình GPT-6 trong sản phẩm thực tế.

How Deterministic Controls Turn AI Output Into Reliable Prompt Templates

Bối cảnh: Các hệ thống AI ngày càng cần output đáng tin cậy hơn cho các ứng dụng quan trọng. Nguyên nhân kỹ thuật: Kiểm soát deterministic trong AI quản lý routing, grounding, record identity, structured output và human approval để đảm bảo tính nhất quán. Hệ quả: Các prompt template đáng tin cậy giúp giảm thiểu lỗi và tăng độ chính xác trong các tác vụ phức tạp. Điều đáng học: Triển khai các cơ chế kiểm soát deterministic có thể biến từ các output AI không ổn định thành các template phục vụ tái sử dụng hiệu quả.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách kiểm soát AI xác định để tạo template prompt đáng tin cậy.

Confident Isn't Accurate: How AI Hallucinations Actually Work

Bối cảnh của bài viết khám phá hiện tượng AI hallucinations - các mô hình tạo sinh tạo ra thông tin không chính xác nhưng thể hiện sự tự tin. Nguyên nhân kỹ thuật bắt nguồn từ cơ chế dựa trên xác suất, nơi mô hình dự đoán từ tiếp theo dựa trên pattern trong dữ liệu huấn luyện mà không hiểu thực tế. Hệ quả là mô hình ChatGPT hay Gemini có thể tạo ra thông tin sai lệch một cách thuyết phục, gây nguy hiểm trong các ứng dụng đòi hỏi độ chính xác cao. Điều đáng học là kỹ thuật để phát hiện hallucination như RAG (Retrieval-Augmented Generation) hay fine-tuning với dữ liệu chất lượng cao giúp giảm thiểu vấn đề này.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu bản chất và cách hoạt động của ảo giác AI để sử dụng và phát triển ứng dụng AI hiệu quả hơn.

How to create a good LLM judge

Xây dựng một judge LLM chất lượng đòi hỏi sử dụng data labeling từ con người cùng các rubrics đánh giá rõ ràng. Phương pháp này kết hợp few-shot examples để định hướng model đánh giá chính xác hơn. Qua quá trình validation và test sets, nghiên cứu đạt độ chính xác lên đến 92% khi đánh giá chất lượng output của các LLM khác. Điều đáng học là cách tổ chức evaluation framework khoa học giúp đảm bảo tính nhất quán và tin cậy khi đánh giá AI models.

Bài này giúp bạn xây dựng một trình đánh giá LLM đáng tin cậy bằng các phương pháp thiết thực và hiệu quả.

6 Months of Claude and Cursor, Pt 2: AI for a Sr Engineer

Bối cảnh: Bài viết chia sẻ trải nghiệm 6 tháng sử dụng Claude và Cursor - hai công cụ AI hỗ trợ lập trình. Nguyên nhân kỹ thuật: Các tool này hoạt động dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn Large Language Model (LLM) với khả năng tự nhiên hóa code generation. Hệ quả: Sr Engineer có thể tối ưu hóa quy trình làm việc bằng cách cá nhân hóa trải nghiệm AI phù hợp với phong cách và điểm mạnh riêng. Điều đáng học: Việc hiểu cách điều khiển AI theo nhu cầu cá nhân giúp nâng cao hiệu suất công việc cho các developer cấp cao.

Bài này giúp lập trình viên senior tối ưu hóa các trợ lý AI như Claude và Cursor để tận dụng điểm mạnh và khắc phục điểm yếu cá nhân.

How to Build a Reliable AI Assistant with the Claude API

Các large language models có thể trả lời câu hỏi, tóm tắt tài liệu, viết code và tương tác với hệ thống bên ngoài. Tuy nhiên xây dựng ứng dụng AI đáng tin cậy cần nhiều hơn việc gửi prompt và hiển thị kết quả. Bài viết đề xuất cách sử dụng Claude API với các kỹ thuật như prompt engineering, output validation và fallback mechanisms để đảm bảo độ tin cậy. Tác giả chia sẻ kinh nghiệm thực tế về việc xử lý các trường hợp edge cases và giảm thiểu hallucinations trong model output. Các developer sẽ học được cách thiết kế hệ thống backup khi API fail và cách đánh giá chất lượng response một cách định lượng.

Bài viết hướng dẫn cách xây dựng trợ lý AI đáng tin cậy bằng Claude API với các kỹ thuật xử lý lỗi và đảm bảo chất lượng.

Chat Modes: Configuring the LLM for Each Turn

Trong dự án Jev, mỗi lượt trò chuyện cần được định tuyến đến một chế độ riêng với instructions, tools, model và thinking cụ thể. Thách thức kỹ thuật là thiết kế hệ thống có thể chuyển đổi linh hoạt giữa các mode mà không làm gián đoạn trải nghiệm người dùng. Hệ quả là khả năng cá nhân hóa tương tác theo từng ngữ cảnh, giúp LLM xử lý đa dạng tác vụ hiệu quả hơn. Điều đáng học là kiến trúc routing mode có thể mở rộng cho nhiều ứng dụng phức tạp khác, hỗ trợ việc quản lý state và context giữa các mode một cách liền mạch.

Bài hướng dẫn giúp lập trình viên biết cách cấu hình chế độ Chat để tối ưu hóa hiệu năng và khả năng xử lý từng lượt hội thoại trong ứng dụng.

From documenting decisions to questioning them

Tác giả ban đầu chỉ định một AI agent để biên soạn decision records theo định dạng MADR, nhằm lý giải tại sao đội ngũ chọn phương án A thay vì B. Mặc dù AI agent hoàn thành nhiệm vụ điền vào các mục và tổ chức lý do, nhưng kết quả lại vô giá trị vì nó chỉ tái tạo quyết định hiện có mà không đưa ra câu hỏi phản biện hoặc đánh giá tính hợp lý. Sự thất bại này cho thấy việc chỉ ghi nhận quyết định mà không thách thức chúng sẽ hạn chế sự sáng tạo và cải tiến trong phát triển sản phẩm. Bài viết nhấn mạnh rằng các đội ngũ kỹ thuật nên coi AI như công cụ đặt câu hỏi sâu sắc thay vì chỉ dùng để ghi nhận thông tin một cách máy móc.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu được sự khác biệt giữa việc ghi nhận quyết định một cách cơ bỉ và đặt câu hỏi phản biện để tìm ra giải pháp tối ưu hơn.

AI fundamentals for developers: how models and coding agents work

How language models and coding agents work, shown with real runs: tokens, the context window, why models make things up, choosing a model, the agent loop, permissions, skills, MCP, verification and secrets.

How to write an Agent Skill

Write an Agent Skill that loads at the right time and does one job well: SKILL.md and the spec, descriptions that trigger, scripts, authority, and real activation tests with claude -p.

My Understanding of How Large Language Models (LLMs) Work

An LLM is a program that predicts the next piece of text, one token at a time. This post explains how that works for web developers: tokens, a next-word...

How to use an AI agent for everyday paperwork

Turn scattered receipts and notes into a repair request with an AI agent. Follow an example with source references, missing details, and a draft to review.