Building Reliable AI Systems? Explore Our New Context Engineering Handbook

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.

How to keep thinking

Năm 2026, khi làm việc với các AI agent, kỹ sư phần mềm phải chuyển đổi ngữ cảnh nhanh …

The death and revival of the hands-on Engineering Manager

Vai trò giám đốc kỹ thuật (Engineering Manager) thực hành đang dần biến mất do xu hướng chuyển sang quản lý từ xa, nhưng vẫn có dấu hiệu hồi sinh khi nhiều công ty nhận ra tầm quan trọng của sự tương tác trực tiếp.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách một quản lý kỹ thuật hiệu quả không chỉ là người điều hành đội mà còn là người thực hành cùng đội, từ đó nâng cao hiệu suất và tinh thần làm việc của toàn bộ nhóm.

Velocity: Why the Best Software Architects Move the Slowest

Sử dụng LLM và AI agents giúp tăng tốc độ sản xuất phần mềm đáng kể, nhưng cũng kéo theo những rủi ro tiềm ẩn từ tốc độ này.

Những lập trình viên giỏi không chỉ tập trung vào tốc độ viết code mà họ tìm hiểu cách AI và công nghệ mới tác động đến thiết kế, quy trình và tương lai của hệ thống, tránh rơi vào nhầm lẫn giữa hiệu suất ngắn hạn và sự bền vững lâu dài.

Mea Culpa – Dark Hours

Terry Godier thừa nhận sai sót trong dự án "Dark Hours" sau khi phát hiện lỗi nghiêm trọng trong quá trình phát triển.

Bài viết của Terry Godier về Dark Hours không chỉ là một phân tích kỹ thuật về game thủ động hóa thời gian mà còn là một góc nhìn sâu sắc về cách lập trình viên có thể tối ưu hóa hiệu suất và thiết kế game bằng cách hiểu rõ các khái niệm cơ bản về thời gian thực và quản lý nguồn lực, giúp bạn tránh những lỗi phổ biến và xây dựng những dự án hiệu quả hơn.

The AI productivity gap

Mặc dù AI hứa hẹn nâng cao năng suất, nhưng những lợi ích thực tế vẫn còn khiêm tốn do nhiều thách thức như tích hợp hệ thống, đào tạo nhân lực và chi phí triển khai.

Những tiến bộ AI hiện nay vẫn chưa tối ưu hóa hiệu quả làm việc của lập trình viên như mong đợi, vì vẫn còn nhiều hạn chế về độ chính xác, chi phí triển khai và sự tương thích với công cụ hiện có—hãy khám phá lý do tại sao và cách tối ưu hóa chúng trong bài này.

Your Agent Has Too Much Context

Tệp thông số kỹ thuật và hướng dẫn dường như là một biện pháp an toàn, nhưng nếu quá nhiều, agent sẽ bị rối thay vì hoạt động hiệu quả hơn. Vậy đâu mới là nguồn thông tin đáng tin cậy thực sự?

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa cấu trúc thông tin cho các mô hình AI, tránh tình trạng quá tải dữ liệu gây mất tập trung và làm giảm hiệu suất thực thi logic trong các dự án tự động hóa hoặc xử lý dữ liệu phức tạp.