I replaced my YouTube "Watch Later" with a NotebookLM queue and transcripts, and it completely changed how I consume content

Google joins the OpenROAD Initiative as principal member to accelerate open source silicon innovation

Google tham gia OpenROAD Initiative với tư cách thành viên chính, thúc đẩy hạ tầng EDA mã …

AI in engineering: Q2 2026 benchmarks & research readout

Bài viết giới thiệu báo cáo mới nhất về tác động của AI trong lĩnh vực kỹ thuật (Q2 2026) do Brian Houck và Justin Reock phân tích, tập trung vào những cải tiến về tốc độ phát triển nhờ AI cũng như những hạn chế trong việc chuyển đổi thành kết quả thực tế.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI đang thay đổi tốc độ phát triển dự án và những điểm yếu trong việc chuyển đổi hiệu quả từ công nghệ sang kết quả thực tế, giúp bạn tối ưu hóa công việc và tránh rủi ro trong ứng dụng AI trong công nghệ.

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.

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.

AI-Assisted Engineering: Measure Outcomes, Not Activity

Đo lường hiệu quả của AI-assisted engineering chỉ dựa trên hoạt động (như người dùng tích cực, token usage, dòng code sinh ra) là chưa đủ, cần tập trung vào kết quả thực tế thay vì khối lượng công việc.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách đánh giá hiệu quả thực sự của AI trong việc hỗ trợ công việc, thay vì chỉ dựa vào số liệu hoạt động bề ngoài, giúp họ tối ưu hóa cách sử dụng công cụ AI để tạo ra kết quả thực tế và tiết kiệm thời gian hiệu quả hơn.

Google Built a Monopoly on Search Defaults and Will Do It Again in AI

Tháng 8 vừa qua, DuckDuckGo đã đệ trình một bản tuyên bố thân hữu, khẳng định Google duy trì độc quyền trái pháp luật theo Đạo luật Chống độc quyền Sherman.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các nền tảng lớn như Google sử dụng cơ chế mặc định và thuật toán để kiểm soát thông tin, ảnh hưởng đến tính độc lập của người dùng và công nghệ mở, từ đó tìm hiểu cách bảo vệ quyền tự do của người dùng trong ứng dụng và hệ sinh thái của mình.

I turned Obsidian into a full project manager by adding one folder to my vault

Chỉ cần thêm một thư mục và một agent, vault Obsidian của tác giả đã tự động quản lý dự án.

Một lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách sử dụng Obsidian như một công cụ tự động hóa quản lý dự án, tiết kiệm thời gian và tránh rắc rối khi tổ chức kiến thức và công việc theo dự án một cách hiệu quả.

Competence Debt: I Ran the Test on Myself

Mỗi lần triển khai sản phẩm vượt quá khả năng tự phát triển, bạn đang tích lũy "competence debt" (nợ năng lực). Tác giả đã tự đánh giá mức độ nợ này trên chính bản thân mình.

Là một lập trình viên, bạn nên đọc bài này để nhận thức rõ về nợ kỹ năng—một khái niệm quan trọng giúp bạn đánh giá và quản lý tốt hơn những thành phần ngoài tay mình, tránh rủi ro về chất lượng và thời gian trong quá trình phát triển.