Get rid of your CAPTCHA, the future of the web is bots

MCP vs API: How they work together and when to use each

API cung cấp các hoạt động cho phần mềm gọi, trong khi MCP cho phép AI agents phát hiện và gọi chúng tại runtime. Hai công nghệ này hoạt động cùng nhau, tùy trường hợp sử dụng cụ thể.

Bài viết giúp lập trình viên hiểu rõ sự khác biệt và cách kết hợp giữa API và MCP để tối ưu hóa phát triển ứng dụng và tích hợp AI.

Practical Loop Engineering

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

Scheduled AI in practice: turning telemetry into a daily health report

Tôi tích hợp các công cụ hiện có trong ngữ cảnh AI để biến dữ liệu telemetry Application Insights thành báo cáo sức khỏe hàng ngày có thể hành động, giúp xác định vấn đề cần quan tâm và duy trì cuộc trò chuyện tiếp theo.

Bài viết này giúp lập trình viên tự động hóa việc giám sát hệ thống bằng AI để chuyển dữ liệu telemetry thành báo cáo sức khỏe hành động mỗi ngày.

The AI Agent Engineer's Guide: 60 Patterns for Building Autonomous Systems [Full Book]

Sách "The AI Agent Engineer's Guide: 60 Patterns for Building Autonomous Systems" cung cấp kiến thức về các kiến trúc giúp hệ thống AI agent hoạt động hiệu quả trong thực tế. Tác phẩm trình bày chi tiết 60 pattern kèm code mẫu và phân tích các trường hợp thất bại điển hình. Mỗi pattern đều được minh họa bằng case study phức hợp giúp lập trình viên hiểu rõ cách áp dụng. Đây là tài liệu tham khảo giá trị cho ai đang muốn phát triển hệ thống AI agent thực sự hoạt động độc lập, không chỉ là lý thuyết suông.

Sách này cung cấp 60 mẫu thiết kế thực tế với code và nghiên cứu trường hợp giúp lập trình viên xây dựng thành công hệ thống AI Agent tự chủ.

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

APIs ngày nay quan trọng gấp 100 lần so với 5 năm trước nhưng vẫn bị coi nhẹ, bởi chúng hoạt động âm thầm như hệ thống ống nước cho đến khi xảy ra sự cố.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách API không chỉ là công cụ cơ bản mà còn là cầu nối quyết định tốc độ phát triển ứng dụng, bảo mật và khả năng mở rộng hệ thống hiện đại.

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.

Jobs Are Disappearing Quietly, The Math Keeps Me Awake

Việc làm đang dần biến mất âm thầm, khiến nhiều người lo lắng về giá trị bản thân khi buộc phải thay đổi công việc.

Bài viết giúp lập trình viên hiểu rõ cách AI và tự động hóa không chỉ thay thế những công việc đơn điệu mà còn tác động sâu sắc đến những giá trị nhân văn và cách chúng ta định giá bản thân trong công việc sáng tạo và kỹ thuật phức tạp.