How To Measure Developer Productivity?

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 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 …

Can you prove AI is working? | Measuring AI developer productivity

AI đang được tích hợp vào quy trình phát triển phần mềm, nhưng nhiều đội ngũ không thể chứng minh hiệu quả thực tế của nó. Dù chi phí token (token spend) tăng lên, thông lượng (throughput) không cải thiện tương ứng, khiến việc đo lường năng suất lập trình viên trở nên khó khăn.

Những lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách đo lường hiệu quả thực tế của AI trong công việc phát triển, từ đó tránh lãng phí tài nguyên và tối ưu hóa năng suất bằng cách xác định liệu AI đã mang lại lợi ích thực sự.

OpenCode is Best for Me

Tác giả đã thử nghiệm nhiều công cụ AI như Codex, Claude, Google, Anthropic, OpenAI, Kimi trên hệ thống Arch Linux + Hyprland nhưng cuối cùng quyết định dừng lại và chọn OpenCode.

Lập trình viên nên đọc bài này vì nó tiết lộ cách tiết kiệm chi phí và tối ưu hóa hiệu suất bằng các công cụ tự do như OpenCode, thay vì phụ thuộc vào dịch vụ trả phí đắt đỏ từ các công ty lớn.

OpenChamber — Agentic Development Environment for AI Coding

OpenChamber là môi trường phát triển agentic dành cho AI coding, hỗ trợ đa nền tảng như desktop, trình duyệt, điện thoại và VS Code. Người dùng có thể quan sát hoạt động của agent, xem xét các thay đổi (diffs), quản lý phiên branch và theo dõi toàn bộ tiến trình.

Là người viết mã, OpenChamber giúp bạn tự động hóa và quản lý các quá trình phát triển mã một cách hiệu quả hơn, từ việc sử dụng các agent AI cho đến việc theo dõi và so sánh thay đổi mã trực tiếp trong môi trường đa nền tảng, giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu suất làm việc.

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 …

How to keep thinking

Năm 2026, khi làm việc với các AI agent, kỹ sư phần mềm phải chuyển đổi ngữ cảnh nhanh chóng và lướt qua đầu ra của LLM, khiến thời gian dành cho tư duy sâu bị thu hẹp. Tác giả đề xuất hai biện pháp: viết bằng ngôn ngữ của riêng bạn (không dùng LLM) để buộc bản thân diễn đạt ý tưởng rõ ràng, và đọc sách phi hư cấu nặng ký một cách chậm rãi. Kết hợp cả hai giúp duy trì thói quen tư duy chậm bên ngoài công việc, vốn cần thiết cho những nhiệm vụ như tái cấu trúc lớn mà LLM hiện chưa thể xử lý tốt.

Lập trình viên nên đọc bài này để khắc phục thói quen suy nghĩ nhanh nhẹn do AI thay đổi, giúp bảo vệ kỹ năng tư duy sâu sắc—cần thiết cho việc phân tích mã phức tạp, tối ưu hóa hệ thống mà các công cụ hiện tại chưa thể thực hiện hiệu quả.

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 …