Before We Build This, Ask These 7 Questions”: How I Guide My Lean Team in an MNC

An Engineering Manager’s crazy year

Rebuilding how my team works three times in 12 months

AI promised less work. I've never worked more

Các AI agents đã làm triển khai rẻ hơn đáng kể, dẫn đến việc tôi phải xử lý nhiều dự song song hơn. Kể từ 2019, lịch sử GitHub cho thấy khối lượng công việc của tôi đã tăng vọt khi giữ vai trò VP of Technology. Tôi quay lại nhịp độ của một full-stack engineer với những đợt làm việc cường độ cao và kiệt sức. Ngay cả mùa thấp điểm giờ cũng không còn "thấp" như trước. Bài viết cho thấy dù công nghệ AI giúp giảm chi phí thực hiện, nhưng nó vô tình tạo áp lực công việc lớn hơn lên người quản lý kỹ thuật.

Bài viết này giúp bạn hiểu tác động thực tế của AI đến khối lượng công việc của lập trình viên và cách quản lý nó để tránh kiệt sức.

12 things I miss since coding died

Bối cảnh hiện nay nhiều lập trình viên cảm thấy mất đi niềm vui khi coding trở nên quá tập trung vào deadline và product. Nguyên nhân kỹ thuật chính là sự bùng nổ của AI tools như GitHub Copilot và ChatGPT làm giảm trải nghiệm debug tự tay. Hệ quả là chúng ta đánh mất kỹ năng phân tích sâu và khả năng "mã hóa tư duy" khi máy móc thay thế quá nhiều bước. Điều đáng học là việc cân bằng giữa tận dụng AI tool để tăng tốc độ và giữ lại không gian cho việc debug thủ công để phát triển kỹ năng chuyên môn thực sự.

Bài viết này mang lại cho lập trình viên góc nhìn hoài niệm về những niềm vui đích thực trong nghề.

How AI has changed my engineering leadership role

AI thay đổi vai trò leadership kỹ thuật tác động ít đến công việc hàng ngày của tác giả nhưng ảnh hưởng sâu rộng đến đội ngũ quản lý. Công cụ AI như GitHub Copilot giúp engineer giảm 35-40% thời gian viết code và Debug, thay đổi cách họ làm việc. Sự chuyển dịch này tạo ra áp lực phải đào tạo lại kỹ năng quản lý, từ giám sát chi tiết sang tập trung vào giải pháp chiến lược. Điều đáng học hỏi là leader cần thích nghi bằng cách thành thạo công cụ AI để hỗ trợ đội nhóm thay vì cạnh tranh với chúng. Tầm quan trọng của khả năng đánh giá chất lượng code và thiết kế kiến trúc trở nên lớn hơn khi AI có thể tạo ra code nhanh.

Bài viết chia sẻ góc nhìn sâu sắc về cách AI đang định hình vai trò lãnh đạo kỹ thuật trong thời đại mới.

Fish Food for Thought

Why the best commanders keep flying, and how AI is lowering the price of staying current

Amazon warns its engineers against tokenmaxxing in new AI guidelines

‘If your work does not benefit from current AI tooling, that is a finding, not a failing,’ Amazon tells engineers in a memo on tokenmaxxing.

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.

What’s next for DORA?

Google ngừng thực hiện khảo sát DORA, làm cho các leader kỹ thuật mất đi điểm tham chiếu độc lập khi AI khiến việc đo lường năng suất ngày càng khó khăn. DORA (DevOps Research and Assessment) từng cung cấp số liệu định lượng về hiệu suất nhóm DevOps với các chỉ số như deployment frequency và lead time for changes. Không còn báo cáo DORA, các công ty khó so sánh hiệu suất của mình với industry benchmarks. Điều này đặc biệt thách thức khi AI tools đang làm thay đổi cách chúng đo lường năng suất của developers. Bài viết phân tích các phương pháp thay thế và xu hướng mới trong đo lường hiệu suất nhóm kỹ thuật thời đại AI.

Bài viết này giải thích tương lai của DORA sau khi Google ngừng khảo sát, giúp lập trình viên hiểu cách đo lường năng suất trong thời đại AI.