A Second AI Reviewed the First One’s Code for 30 Days. It Missed the Only Bug That Mattered.

You don't need a Mac to develop iOS apps anymore — Expo blog

Exra mới tung ra EAS Simulator, dịch vụ cung cấp iPhone trong cloud cho mọi lập trình viên. …

AI Is Already Better at Coding Than Most Software Developers

Bối cảnh của bài viết là cuộc tranh luận về AI thay thế lập trình viên trong ngành công …

Confidence is not transferable

Sau khi thử nghiệm với AI-generated code, tác giả nhận thấy ba quan sát về tổ chức, cá nhân và thế hệ. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở việc AI tạo ra code không truyền được confidence cho lập trình viên. Hệ quả là chất lượng code giảm 40% khi không có kiểm tra kỹ lưỡng và dẫn đến suy giảm năng lực tự chủ của developer. Điều đáng học là trong kỷ nguyên AI, kỹ năng thiết kế system architecture và tư duy phản biện sẽ trở nên quan trọng hơn khả năng viết code thông thường.

Bài viết giúp lập trình viên hiểu được kỹ năng quan trọng nhất trong kỷ nguyên AI và cách tự tin phát triển sự nghiệp của mình.

Multi-Agent Is the New Microservices. Including the Mistakes.

Bối cảnh: Xu hướng microservices đang phát triển thành hệ thống Multi-Agent với nhiều …

The 3 Layers of Testing AI Agents

Bối cảnh của bài viết là vấn đề kiểm thử AI agents khi chỉ sử dụng mock model khiến test suite luôn green nhưng thực chất không kiểm thử được gì. Nguyên nhân kỹ thuật là việc sử dụng mock làm cho các unit tests không phát hiện được lỗi thực tế trong model. Hệ quả là lỗi sẽ chỉ xuất hiện khi triển khai production, gây thiệt hại về chi phí và thời gian. Đáng học hỏi là bài đề xuất phương pháp testing 3 lớp: unit tests cho các thành phần riêng lẻ, integration tests cho module tương tác, và live alerts cho monitoring production environment với công cụ như Honeycomb.

Bài viết này giúp lập trình viên tránh được sai lầm khi kiểm tra agent AI bằng cách triển khai đúng các lớp thử nghiệm từ đơn vị đến cảnh báo trực tiếp.

You Shouldn’t Have to Master AI to Start an Online Business

Câu chuyện về AI ban đầu hứa hẹn sẽ khởi nghiệp online dễ dàng hơn nhưng thực tế lại đòi hỏi người dùng phải thành thạo công nghệ này. Các nền tảng kinh doanh thế hệ tiếp thành công nhờ làm cho AI trở nên ít hiển thị hơn thay vì cung cấp nhiều công cụ phức tạp. Nguyên nhân chính là do giao diện người dùng hiện tại vẫn còn quá kỹ thuật, khiến nhiều doanh nhân nhỏ ngần ngại tham gia thị trường. Điều đáng học hỏi là xu hướng tương lai sẽ tập trung vào AI ngầm định, tự động hóa quy trình mà không đòi hỏi người dùng phải hiểu sâu về machine learning hay neural networks.

Bài viết này giúp người khởi nghiệp tận dụng AI mà không cần trở thành chuyên gia về công nghệ này.

Agents Gone Awry on Postgres SBOMs: Start Over

Tác giả đang làm việc với SBOM (Software Bill of Materials) cho Postgres Extensions trong môi trường container, tập trung vào tính năng inventory, provenance và attestation. Quá trình triển khai sử dụng nhiều AI Agents nhưng đã gặp vấn đề đáng kể khi các agent này hoạt động không như mong đợi, dẫn đến kết quả không chính xác. Vấn đề này gây ra những hệ quả nghiêm trọng về độ tin cậy của dữ liệu SBOM, đòi hỏi phải bắt đầu lại từ đầu. Bài viết là bài học quý giá về việc cần kiểm soát chặt chẽ các AI Agents khi làm việc với dữ liệu quan trọng và nhạy cảm như SBOM.

Bài viết giúp hiểu rõ rủi ro khi sử dụng AI Agents trong quản lý SBOM cho Postgres Extensions và cách khắc phục.

AWS agents will suggest your new flights, but code decides what gets booked.

AWS agents đề xuất các chuyến bay mới nhưng code quyết định việc đặt chỗ. Mô hình rebooking của AWS kiểm tra các đề xuất trước khi cho phép đặt chỗ hoặc thanh toán. Hệ thống này sử dụng Amazon Bedrock agents để cung cấp không gian reasoning trong khi vẫn giữ việc thực thi dưới sự kiểm soát của code. Điều này giúp cân bằng giữa trí tuệ nhân tạo tự nhiên và tính xác định cần thiết trong các giao dịch quan trọng như đặt chuyến bay.

Bài này giải thích cách AWS giúp lập trình viên cân bằng giữa trí tuệ nhân tạo và kiểm soát code trong các hệ thống phức tạp như hãng hàng không.