I tried VS Code, Cursor, and Devin Desktop for a month and I have a clear winner for you

Fast and Hard Code

LLM đang thay đổi cách lập trình viên chọn ngôn ngữ khi viết code, vì chúng tạo ra đoạn mã nhanh hơn trong các ngôn ngữ bậc cao như Python và JavaScript. Nguyên nhân kỹ thuật là các mô hình đã được huấn luyện chủ yếu trên kho mã nguồn mở dominer bởi những ngôn ngữ này, khiến chúng hiểu và sinh ra cú pháp chính xác hơn so với C++ hoặc Rust. Khi dựa vào LLM, nhóm phát triển có xu hướng ưu tiên các ngôn ngữ mà mô hình hỗ trợ tốt, dù chúng có thể không tối ưu về thời gian thực hiện hoặc mức tiêu thụ bộ nhớ. Hệ quả là các dự án cần hiệu suất cao có thể bị lãng phí thời gian do việc dịch sang ngôn ngữ thấp hơn trở nên khó khăn và tốn lực. Bài học là trước khi quyết định ngôn ngữ, cần cân bằng giữa mức độ hỗ trợ của LLM và yêu cầu về hiệu suất thực tế của sản phẩm.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách lựa chọn ngôn ngữ lập hiệu quả khi làm việc với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

terminal-code

Terminal-code mang lại trải nghiệm làm việc với VS Code ngay trong giao diện terminal, giúp lập trình viên không cần chuyển đổi giữa công cụ. Công nghệ này sử dụng kỹ thuật WebView trong VS Code kết hợp với terminal giả lập để thực hiện điều này. Việc tích hợp này cho phép truy cập trực tiếp các tính năng như auto-completion, syntax highlighting và debugging mà không rời khỏi môi trường dòng lệnh. Đáng học hỏi là cách tác giả đã giải quyết được vấn đề đồng bộ hóa trạng thái giữa terminal và IDE, đồng thời giảm thiểu switching context khi lập trình.

Bài này giúp bạn tích hợp môi trường phát triển VS Code trực tiếp vào terminal, tăng hiệu quả làm việc.

Extreme Programming 1999->2026

Phương pháp Extreme Programming (XP) ra đời từ năm 1999 vẫn là kim chỉ nam hiệu quả cho …

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 …

Sauce Labs Expands AURA with Model Choice

Sauce Labs vừa mở rộng nền tảng AURA bằng tính năng Model Choice, cho phép khách hàng doanh nghiệp tích hợp bất kỳ mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) nào vào quy trình phát triển phần mềm. Trước đây, AURA chủ yếu tập trung vào quản lý kiểm thử và triển khai, nhưng việc thiếu sự linh hoạt trong選擇 LLM khiến các đội ngũ gặp khó khăn khi thử nghiệm các mô hình AI mới. Với cập nhật này, nhà phát triển có thể chọn và thay đổi LLM mà không cần rời khỏi môi trường AURA, đồng thời vẫn duy trì chính sách quản lý và giám sát tập trung. Hệ quả là các tổ chức có thể tăng tốc độ thí nghiệm AI, giảm thời gian chuyển đổi giữa các mô hình và giảm rủi ro về sự phân tán công cụ. Điều đáng học là việc kết hợp khả năng chọn mô hình AI linh hoạt với nền tảng quản lý thống nhất giúp doanh nghiệp duy trì sự kiểm soát trong khi khai thác sự đa dạng của các LLM hiện nay.

Tìm hiểu cách Sauce Labs mở rộng AURA với lựa chọn mô hình để doanh nghiệp có thể xây dựng phần mềm với bất kỳ LLM nào trong một nền tảng được kiểm soát.

Beautiful T-SQL Queries: Three Could Delete the Company

T-SQL đẹp mắt không đồng nghĩa với chính xác. …

The Pulse: Grok’s CLI caught uploading all your local files to the cloud

Grok CLI đã vô tình đẩy toàn bộ tệp cục bộ, file .env và lịch sử git lên một bucket GCP mà không mã hóa. SpaceX ban đầu đổ lỗi cho các nhà phát triển.

Mỗi lập trình viên nên đọc bài này để tránh rủi ro an ninh khi sử dụng các công cụ tự động hóa không được kiểm tra kỹ, đặc biệt khi chúng có thể tác động đến dữ liệu cá nhân hoặc dự án quan trọng mà không có sự kiểm soát rõ ràng.

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 trách nhiệm cho nó. Những thực hành coding tốt vốn dĩ không dành cho máy móc.

Những kỹ thuật và nguyên tắc lập trình tốt không chỉ giúp code hiệu quả mà còn giúp bạn kiểm soát và chịu trách nhiệm về phần mềm của mình, tránh rơi vào tình trạng phụ thuộc vào công cụ AI mà không biết nguồn gốc, chất lượng hay tác động thực sự của nó.