APIs Are 100x More Important Than Five Years Ago, and Still Uncool

We Switched From REST to gRPC for the Performance, Got It, and Then Spent a Year Fighting Everything That Used to Be Trivial. Two Years of Running Both Taught Me the Real Tradeoff.

Chuyển từ REST sang gRPC vì hiệu năng, nhưng sau đó phải mất một năm khắc phục những vấn đề vốn dễ dàng trước đây. Sau hai năm vận hành song song, tác giả nhận ra sự đánh đổi thực sự giữa hai công nghệ này.

Đọc bài này để hiểu rõ những nhược điểm không ngờ khi chuyển từ REST sang gRPC, giúp bạn tránh những quyết định kỹ thuật không cân bằng giữa hiệu suất và sự phức tạp thực tế trong dự án thực tế.

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 …

Practical Loop Engineering

Bài viết bàn về tầm quan trọng của vòng lặp (loops) trong kỹ thuật phần mềm, nhấn mạnh …

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.

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.

MCP Wrote Itself the Deprecation Policy It Has Not Written for You

Nathan Booker từng đặt câu hỏi liệu những thay đổi trong chính sách deprecation (loại bỏ dần) của MCP có được thực hiện theo cách tự động hay không.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách quản lý chính sách deprecation (ngừng hỗ trợ) trong các dự án mở nguồn, tránh rủi ro khi dự án thay đổi tiêu chuẩn mà không thông báo trước, ảnh hưởng đến dự án của bạn.

What software architecture unexpectedly taught me about enterprise design

Kiến trúc phần mềm đã vô tình dạy tôi những bài học bất ngờ về thiết kế doanh nghiệp thông qua các mô hình lặp đi lặp lại mà tôi không thể ngừng chú ý.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách kiến trúc phần mềm có thể mang lại những nguyên tắc thiết kế doanh nghiệp hiệu quả, từ những mẫu mã không ngờ đến trong việc xây dựng hệ thống phức tạp.

I Measured 23,968 Agent Turns. The Prompt Was 309× the Output.

Trong 166 phiên agent thực tế, số lượng token prompt gấp 309 lần token output, caching giúp giảm chi phí 7,3 lần, và chi phí cho cùng một lượt tương tác tăng 3,8 lần từ bước 5 lên bước 190.

Đọc bài này để hiểu rõ về chi phí thực tế của các mô hình AI agent, từ đó tối ưu hóa hiệu suất và chi phí cho các ứng dụng tự động hóa của bạn.