3 things top 1% teams do differently

Agentic Skill Decay

Bối cảnh của bài viết là vấn đề các AI agents đang giải quyết nhiệm vụ mà không giúp người …

We now auto-approve and merge 15% of PRs

Để giải quyết vấn đề hiệu suất làm việc, công ty đã triển khai hệ thống auto-approve và …

My Best Senior Engineer Quit Last Month. We Had Promoted Her Three Times.

Một kỹ sư Senior xuất sắc đã rời bỏ công ty sau khi được thăng tiến 3 lần. Nguyên nhân kỹ thuật là mỗi lần thăng tiến đều nhận thêm trách hành quản lý, làm giảm thời gian dành cho coding và technical leadership. Hệ quả là đội ngũ mất đi một kỹ sư tài năng và ảnh hưởng tiêu cực đến chất lượng sản phẩm. Bài viết đề cập đến 3 trường hợp cụ thể (Case Study) về hậu quả khi chuyển đổi một kỹ sư giỏi sang vai trò quản lý. Điều đáng học là cần cân nhắc thiết kế lộ trình phát triển phù hợp, giữ lại thời gian cho các kỹ sư senior tiếp tục đóng góp giá trị kỹ thuật.

Bài viết này giúp các lập trình viên hiểu được việc thăng tiến sai cách có thể khiến nhân tài giỏi nhất rời bỏ công ty.

Domain-Driven Design matters more when AI writes your code

Mô hình miền (domain model) và Ngôn ngữ phổ quát (Ubiquitous Language) càng trở nên quan trọng khi AI tự động sinh code.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách Domain-Driven Design (DDD) và ngôn ngữ chung (Ubiquitous Language) trở nên quyết định hơn bao giờ hết khi AI tự động hóa viết code, giúp bảo vệ chất lượng logic và tính tương thích với yêu cầu thực tế của dự án.

AI Writes My Code Now. Here’s What I Actually Do With My Time.

Người lập trình chứng kiến AI hoàn thành một feature chỉ trong hai phút, công việc vốn tốn một ngày làm việc của con người. Công nghệ AI có khả năng tạo mã nhanh chóng giúp giải phóng thời gian đáng kể cho các developer. Thay vì viết code thủ công, giờ đây lập trình viên có thể tập trung vào việc thiết kế hệ thống, kiểm tra chất lượng và giải quyết các vấn đề phức tạp. Tác động của AI không thay thế hoàn toàn vai trò của lập trình viên mà chuyển đổi công việc sang các nhiệm vụ đòi hỏi tư duy bậc cao và sáng tạo.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu được cách tận dụng AI để nâng cao hiệu suất công việc và định hình lại vai trò của con người trong kỷ nguyên lập trình tự động.

Practical Methods for Programming Self-Study

Học tự lập trình dựa trên dự án thực tế và đọc code của người khác. Áp dụng feedback loop để đánh giá và cải thiện kỹ năng. Xây dựng curriculum cá nhân phù hợp với mục tiêu học tập. Tận dụng công cụ như GitHub để tham khảo source code và nhận góp ý. Các phương pháp này giúp phát triển năng lực giải quyết vấn đề thực tế.

Bài này cung cấp phương pháp thực tế giúp lập trình viên tự học hiệu quả qua xây dựng dự án, đọc code, sử dụng vòng lặp phản hồi và tạo lộ trình cá nhân.

OpenAI & Meta Distinguished Eng (IC9): The Psychology Behind Tech Career Peaks

Philip Su đã thăng nhanh lên vị trí Distinguished Engineer tại Facebook và OpenAI. Chúng tôi đã thảo luận về tâm lý học đỉnh cao trong sự nghiệp công nghệ. Ông tập trung vào cách quản kỳ vọng áp lực và định nghĩa lại thành công để tránh cảm giác "đỉnh cao". Bài viết cung cấp chiến lược cụ thể để duy trì động lực lâu dài. Điều đáng học là cách tiếp cận tâm lý giúp các kỹ sư senior vượt qua giai đoạn tưởng chừng bế tắc trong sự nghiệp.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu được tâm lý đỉnh cao sự nghiệp qua trải nghiệm thực tế của Philip Su tại OpenAI và Meta.

Stop burning tokens on code review

Tác giả chia sẻ cách xây dựng hệ thống giúp con người và AI triển khai sản phẩm nhanh chóng nhưng an toàn bằng cách sử dụng custom linters.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách tối ưu hóa quá trình code review bằng cách sử dụng các công cụ linter cá nhân, giúp giảm thiểu việc tiêu thụ token (vốn AI) không cần thiết và tăng hiệu suất phát triển an toàn.