Composable Commerce: Inside Shipt’s Kit Platform

The Token Apocalypse is Approaching – and then what?

Silicon Valley AI companies đang chuẩn bị tăng giá dịch vụ AI lên mức tương ứng với chi phí thực tế, thay vì tiếp tục bán giá rẻ như hiện nay vốn được tài trợ bởi venture capitalists và government loans. Biến động giá này được Neil Ford gọi là "Token Apocalypse", ám chỉ sự kết thúc của thời kỳ trợ giá nhân tạo. Sự thay đổi này sẽ tác động trực tiếp đến chi phí vận hành các hệ thống sử dụng AI API và làm thay đổi mô hình kinh doanh của nhiều công ty công nghệ. Lập trình viên cần chú ý đến xu hướng giá và chuẩn bị kế hoạch thay thế API hoặc tối ưu hóa việc sử dụng AI khi các công ty như OpenAI và Google bắt đầu áp dụng giá thành thực tế.

Bài viết giúp lập trình viên chuẩn bị cho sự thay đổi giá trị AI khi các công ty công nghệ lớn chuyển từ mô hình trợ giá sang tính phí thực tế.

Tech Is Brutal Right Now. Stay or Go? Let's Think Clearly.

Thị trường công nghệ hiện đang rất khó khăn với tỷ lệ phản hồi chỉ 1.5% sau 200 ứng tuyển. …

(comic) Decision vs outcome

Đây là một bộ truyện tranh công nghệ tập trung vào sự khác biệt giữa quyết định và kết quả …

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 to Model Money in ASP.NET Core

Xử lý giá trị tiền tệ trong ASP.NET Core trông đơn giản nhưng ẩn chứa nhiều lỗi khó phát hiện. Các vấn đề kỹ thuật thường đến từ việc sử dụng kiểu dữ liệu thập phân (decimal) không chính xác và tính toán chính xác số học định điểm cố định. Điều này dẫn đến sai lệch giá trị trong các giao dịch tài chính và mất dữ liệu. Bài viết đề xuất sử dụng các thư viện như NodaTime và MoneyExtension để đảm bảo độ chính xác cao. Bạn sẽ học cách thiết kế models tài chính an toàn và tránh các lỗi phức tạp trong hệ thống thanh toán.

Bài viết này giúp lập trình viên tránh được những lỗi khó phát hiện khi xử lý giá trị tài chính trong ASP.NET Core.

How to Create System Design Diagrams using Python

Việc tạo hệ thống diagram cho kiến trúc hệ thống là phần quan trọng trong tài liệu kỹ thuật. Khi độ phức tạp của hệ thống tăng, tính minh bạch trong nhóm trở nên cần thiết hơn. Bài viết hướng dẫn sử dụng Python để tự động tạo diagram, giúp tiết kiệm thời gian và đảm bảo tính nhất quán. Công cụ như Graphviz và Mermaid.js được đề xuất để kết hợp với Python cho việc tạo diagram chất lượng cao. Lập trình viên có thể tự động hóa quy trình này, giảm thiểu sai sót khi làm việc với hệ thống phức tạp.

Bài hướng dẫn này giúp lập trình viên tự động tạo sơ đồ thiết kế hệ thống bằng Python để tăng hiệu quả và độ chính xác trong tài liệu kỹ thuật.

Dear Coder: Open This If You're Feeling AI FOMO

Thị trường AI hiện đang cực kỳ cạnh tranh với các công ty liên tục tung ra model đạt hiệu suất X% cao hơn. Nguyên nhân kỹ thuật chính là sự phát triển nhanh chóng của transformer architecture và công nghệ training distributed như DeepSpeed. Hệ quả là các lập trình viên cảm thấy FOMO (sợ bỏ lỡ) và phải liên tục cập nhật kiến thức mới để không tụt hậu. Điều đáng học là tập trung vào fundamentals thay vì đuổi theo hype, vì nền tảng vững chắc giúp bạn hiểu và áp dụng công nghệ AI một cách hiệu quả hơn trong dài hạn.

Bài viết này giúp lập trình viên vượt qua cảm giác bỏ lỡ xu hướng AI và nắm bắt cơ hội phát triển trong thời đại công nghệ mới.

AI is changing your .NET job: What you need to know

Công nghệ AI đang thay đổi thị trường việc làm .NET khi nhiều lập trình viên sẽ phải đối mặt với giảm nhu cầu coding do AI có thể tạo ra code tự động. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở các công cụ như GitHub Copilot và Amazon CodeWhisperer sử dụng machine learning để hiểu ngữ cảnh và đề xuất code. Hệ quả là thị trường lao động đang dịch chuyển, đòi hỏi lập trình viên .NET phải tập trung vào kỹ năng thiết kế hệ thống, quản lý AI và kiểm chất lượng code thay vì viết code thủ công. Điều đáng học là các kỹ năng mới như prompt engineering và tích hợp AI API sẽ trở thành yếu tố cạnh tranh quan trọng, trong khi cơ hội việc làm sẽ tập trung nhiều hơn vào vị trí software architect và AI solution engineer.

Bài viết này giúp lập trình viên .NET hiểu cách AI đang biến đổi công việc và chuẩn bị kỹ năng cần thiết cho tương lai.