Agentic Engineering at Zalando: a snapshot

Why use ORMs if LLMs write code?

ORMs vẫn cần thiết vì chúng cung cấp lớp trừu tượng an toàn, hiệu quả để tương tác với cơ …

Let's not call it "tech debt," it's just "mess"

Nói "technical debt" (nợ kỹ thuật) trong trường hợp này khiến bạn trông thiếu nghiêm túc, vì thuật ngữ này ám chỉ những vấn đề phát sinh từ quyết định thiếu cân nhắc, giống như việc vay nợ mà không đọc kỹ hợp đồng.

Bài viết giúp bạn tránh nhầm lẫn giữa những vấn đề kỹ thuật thực sự cần giải quyết và những "sự cố không ngờ" trong quá trình phát triển, giúp bạn nói chuyện một cách chuyên nghiệp hơn về cách cải thiện hệ thống mà không bị coi là thiếu trách nhiệm.

Routing and Failover for Microsoft.Extensions.AI

Phiên bản 10.9.0 của Microsoft.Extensions.AI giới thiệu bốn lớp IChatClient thử nghiệm mới cho routing và failover: RoutingChatClient, SemanticRoutingChatClient, FailoverChatClient và OrderedFailoverChatClient, đều có gắn thẻ [Experimental]. Tính năng bao gồm routing theo ngữ nghĩa, retry tự động, routing session cố định qua IDistributedCache, cùng các hạn chế như không hỗ trợ model cascading hay ensemble routing.

Lập trình viên cần đọc để khám phá cách tối ưu hóa và quản lý hệ thống AI với các chiến lược routing và failover tiên tiến, giúp cải thiện độ tin cậy và hiệu suất cho ứng dụng sử dụng Microsoft.Extensions.AI trong các trường hợp yêu cầu độ ổn định cao.

Why Go is an Ideal Language for AI-Assisted Software Engineering

Go phù hợp cho kỹ thuật phần mềm hỗ trợ AI nhờ trình biên dịch nghiêm ngặt và hệ thống …

The bottleneck isn't writing code anymore. It's understanding it.

Việc AI có thể sinh ra bao nhiêu code không quan trọng bằng khả năng bạn hiểu và chịu trách nhiệm cho nó. Những thực hành coding tốt vốn dĩ không dành cho máy móc.

Những kỹ thuật và nguyên tắc lập trình tốt không chỉ giúp code hiệu quả mà còn giúp bạn kiểm soát và chịu trách nhiệm về phần mềm của mình, tránh rơi vào tình trạng phụ thuộc vào công cụ AI mà không biết nguồn gốc, chất lượng hay tác động thực sự của nó.

Can ODC Consume Google’s Open Knowledge Format Natively?

ODC đã xây dựng thành công bộ tiêu thụ, lưu trữ tri thức và tác nhân gọi công cụ gốc cho định dạng Open Knowledge Format (OKF) của Google, sau đó tiến hành kiểm thử tích hợp.

Lập trình viên cần đọc bài này để khám phá cách tích hợp hiệu quả các định dạng mở của Google như Open Knowledge Format (OKF) vào ứng dụng của mình, giúp tối ưu hóa tính tương thích và mở rộng khả năng xử lý dữ liệu mở trong các dự án cloud hiện đại.

When Can LLMs Replace Humans in A/B Tests?

Các dự đoán từ LLM có thể thay thế kết quả con người trong A/B tests, nhưng chỉ dựa trên giả định chứ không phải thiết kế sẵn. Khi áp dụng trên bộ dữ liệu Upworthy, việc hiệu chỉnh đầu ra LLM theo dữ liệu người thật đã khôi phục hiệu ứng điều trị, nhưng chỉ với phương pháp cụ thể. Những điều kiện giúp điều này hoạt động không thể xác minh cho các thử nghiệm mới và càng kém thuyết phục khi phương pháp mới khác xa các thử nghiệm trước. Lợi ích tiềm năng càng lớn thì độ tin cậy càng thấp.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể thay thế phân tích A/B test truyền thống bằng cách dự đoán kết quả người dùng, nhưng chỉ khi áp dụng với các điều kiện cụ thể và giới hạn, giúp họ đánh giá rủi ro khi tự động hóa quá trình này trong dự án.

Claude Code Full Course

Khóa học toàn diện về Claude Code vừa được phát hành trên kênh YouTube freeCodeCamp.org, hướng dẫn từ cơ bản đến nâng cao, bao gồm cả tự động hóa quy trình phát triển.

Nếu bạn đang tìm cách nâng cao kỹ năng tự động hóa và tối ưu hóa công việc lập trình từ cơ bản đến chuyên sâu, Claude Code Full Course sẽ giúp bạn học cách sử dụng AI như Claude để giải quyết các vấn đề phát triển hiệu quả hơn.