How to Get More Google Reviews Automatically: A Developer's Implementation Guide

Microservices and GenAI in 2026: my Dear Architects conversation

Chris Richardson trong buổi trò chuyện Dear Architects với Luca Mezzalira giải thích tại sao nhiều doanh nghiệp vẫn xây dựng hệ thống big ball of mud. Nguyên nhân kỹ thuật là distributed monolith hiện ra qua dấu hiệu như quá nhiều dịch vụ mỗi nhà phát triển, phát hành lockstep và không có tăng tốc độ, cùng với khung dark energy và dark matter để xác định ranh giới dịch vụ. Khi sử dụng GenAI coding agents, các yếu tố cơ bản như phản hồi nhanh, kiểm thử tự động và kết nối lỏng lẻo trở nên quan trọng hơn vì cần có bảo vệ và vòng phản hồi nhanh để tránh tạo mã chết hoặc tài liệu ảo; đồng thời ông nghi ngại về hiện đại hóa di sản nhanh bằng AI, khuyến nghị dùng Strangler Fig thay vì viết lại toàn bộ, và nêu lo ngại về mệt mỏi từ lập trình đôi với AI, tác động của GenAI đến mô hình kinh doanh mã nguồn mở và khả năng phát triển theo spec trở lại mô hình waterfall. Điều đáng học là các kiến trúc sư nên tập trung vào cơ sở vững chắc (feedback nhanh, kiểm thử tự động, coupling lỏng) trước khi áp dụng AI, và cân nhắc cách tiếp cận Strangler Fig để thay đổi hệ thống cũ thay vì viết lại toàn bộ. Bài học còn nhắc nhở việc giám sát mệt mỏi từ lập trình đôi với AI và đánh giá tác động của GenAI đến kinh doanh mã nguồn mở để tránh quyết định dựa trên xu hướng mà không có căn cứ thực tiễn.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ cách kết hợp Microservices và GenAI trong tương lai, tránh các cạm bẫy kiến trúc phân mòn và tận dụng AI một cách hiệu quả.

Tired of Fragile AI Integrations? Learn MCP Before Your Next Project

Các nhà phát triển thường gặp vấn đề khi tích hợp AI do thiếu giao chuẩn hóa dẫn đến hệ thống yếu kém. Model Context Protocol (MCP) ra đời như giải pháp kết nối ứng dụng AI với công cụ và tài nguyên thông qua giao diện tiêu chuẩn hóa. Giao thức này giúp giảm thiểu sự phụ thuộc vào từng vendor cụ thể và tăng khả năng bảo trì. Các pattern thực tế trong MCP cho phép xây dựng hệ thống AI bền vững, dễ mở rộng mà không bị ràng buộc bởi công nghệ độc quyền.

MCP giúp xây dựng hệ thống AI ổn định và dễ bảo trì khi tích hợp với nhiều công cụ khác nhau.

Microservices Are Not a Sign You’re a Senior Engineer

Bài viết chỉ ra hiện tượng coi số lượng dịch vụ microservices như dấu hiệu của kinh nghiệm …

Building a Proxy-Aware HTTP Client in Node.js Without Coupling Your App to a Provider.

Bối cảnh là nhu cầu xây dựng HTTP client trong Node.js có thể hoạt động qua proxy mà không phụ thuộc vào nhà cung cấp dịch vụ. Nguyên nhân kỹ thuật xuất phát từ Undici's dispatcher abstraction, cho phép tách rời cấu hình proxy khỏi logic nghiệp vụ. Hệ quả là ứng dụng có thể thay đổi nhà cung cấp proxy (như Cloudflare, AWS) mà không cần sửa code, đồng thời hỗ trợ tính năng quan trọng như retry có backoff, rate limiting, request ID, phân loại lỗi, kiểm soát luồng xử lý, streaming an toàn bộ nhớ và shutdown graceful. Điều đáng học là cách tổ chức ranh giới HTTP client, lưu trữ routing trong config môi trường, quản lý credential an toàn, kiểm thử tách biệt giữa unit test (với fake client) và integration test (lớp routing), cũng như đảm bảo idempotency khi retry.

Bài viết này giúp bạn thiết kế client HTTP có khả năng sử dụng proxy trong Node.js một cách linh hoạt mà không phụ thuộc vào nhà cung cấp cụ thể.

AI makes code cheap to create, not cheap to own

AI đã làm cho việc tạo ra code trở nên rẻ hơn, nhưng việc sở hữu và duy trì code lại đòi …

Build with Tailscale using tsnet, APIs, and automated sharing

Bài viết mô tả cách tích hợp Tailscale vào ứng dụng bằng thư viện tsnet để tạo mạng ảo riêng mà không cần cài client riêng. Sử dụng API của Tailscale, nhà phát triển có thể lập trình tạo và xoá các tailnet cô lập, mỗi tailnet có bộ thiết bị và chính sách riêng. Quá trình này được tự động hoá qua webhook hoặc script CI/CD, cho phép chia sẻ truy cập và quản trị admin mà không cần thao tác thủ công. Kết quả là giảm thời gian cấu hình mạng từ vài giờ xuống dưới vài phút và tăng khả năng cô lập giữa các môi trường test hoặc khách hàng. Bài học chính là khi xây dựng dịch vụ cần kết nối an toàn, nên xem tsnet như lớp SDK Go và khai thác API Tailscale để tự động hoá việc tạo, chia sẻ và quản trị tailnet.

Bài này giúp lập trình viên tích hợp Tailscale vào ứng dụng một cách hiệu quả bằng cách sử dụng tsnet và APIs để tự động hóa chia sẻ.

Domain-Driven Design matters more when AI writes your code

Mô hình miền (domain model) và Ngôn ngữ phổ quát (Ubiquitous Language) càng trở nên quan trọng khi AI tự động sinh code.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách Domain-Driven Design (DDD) và ngôn ngữ chung (Ubiquitous Language) trở nên quyết định hơn bao giờ hết khi AI tự động hóa viết code, giúp bảo vệ chất lượng logic và tính tương thích với yêu cầu thực tế của dự án.

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.