I Used Hindsight to Find Hidden Hacks

Architecting with LLMs: use plain old code when you can, LLMs when you must

Khi thiết kế hệ thống với LLM, hãy sử dụng plain old code (POC) cho các tính năng có thể định nghĩa chính xác, và dành LLM cho những nhiệm vụ cần phán đoán, diễn giải hoặc xử lý đầu vào mơ hồ. Khung kiến trúc này áp dụng phép phân tích chức năng đệ quy để chia hệ thống thành các trách nhiệm riêng biệt, sau đó phân loại từng trách nhiệm thuộc về POC hay LLM, như minh họa trong workflow coding-agent 'implement plan'. LLM nên được đặt tại ranh giới hệ thống để xử lý đầu vào không có cấu trúc, và cần cung cấp cho chúng các công cụ POC như Gradle, Git để tương tác với thế giới thực. Khi hiểu biết về vấn đề ngày càng sâu sắc, ta cần xem xét và chuyển đổi lựa chọn triển khai giữa POC và LLM.

Bài này giúp lập trình viên hiểu cách phân bổ trách nhiệm hệ thống giữa code truyền thống và LLM dựa trên tính chất cụ thể của từng nhiệm vụ.

Everyone's learning to prompt better. That's the wrong skill.

Công nghệ AI đang tạo ra áp lực lớn để mọi người cải thiện kỹ năng prompt engineering với …

Five Ways To Use AI Coding Agents to Improve Your Software Architecture

Kiến trúc hiện đại thường sử dụng các legacy services cho nhiệm vụ cụ thể nhưng chúng thường thiếu tài liệu chính xác và sửa đổi chúng tiềm ẩn rủi ro. AI coding agents có thể giúp lấp đầy khoảng trống kiến thức này bằng cách phân tích codebase. Các công cụ như GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer hay Tabnine có thể hiểu ngữ cảnh và đề xuất cải tiến cho hệ thống cũ. Điều này cho phép developer hiểu rõ hơn dependency giữa các thành phần mà không cần đọc trực tiếp hàng ngàn dòng code. Hơn nữa, AI agents có thể đề xuất refactoring để tăng khả năng maintainability của hệ thống mà không phá vỡ tính ổn định.

AI coding agents giúp đóng khoảng cách kiến thức khi làm việc với các dịch vụ legacy trong kiến trúc phần mềm hiện đại.

Git Merge 2026 Talks are Up

Git Merge 2026 diễn ra tại Lisbon với 10 bài thuyết trình giờ đã được đăng trên YouTube. Các talk này tập trung vào phát triển Git kernel, GitLab integration và cách Git hoạt động trong dự án đa ngôn ngữ. Người xem sẽ học được giải pháp tối ưu cho large repositories và cách tự động hóa CI/CD pipeline với Git hooks. Nếu bạn làm việc với Git hàng ngày, những session này cung cấp kiến thức cập nhật về cách khắc phục performance bottleneck và new feature planning.

Bài này cung cấp tổng hợp các bài thuyết trình từ Git Merge 2026 giúp lập trình viên cập nhật xu hướng và kỹ thuật mới nhất về hệ thống Git.

Genspark protects live agent sessions with Azure Cosmos DB Global Secondary Indexes

GenSpark cần giải pháp có độ trễ thấp cho đọc và ghi, đồng thời có khả năng mở rộng throughput theo nhu cầu. Azure Cosmos DB Global Secondary Indexes cung cấp đường đọc độc lập mà không cần đến stack replication riêng biệt. Giải pháp này giúp GenSpark giảm thiểu độ trễ và tăng hiệu năng xử lý. Công nghệ đặc biệt quan trọng với các hệ thống yêu cầu truy cập dữ liệu nhanh và khả năng scale-out linh hoạt. Nếu bạn đang tìm hiểu về cơ chế index trong NoSQL database, bài viết này cung cấp case study thực tế về việc tối ưu hóa truy vấn.

Bài viết giải thích cách Azure Cosmos DB Global Secondary Indexes giúp GenSpark đạt hiệu suất thấp độ trễ và mở rộng linh hoạt cho hệ thống agent session.

AI Agents Can Think. Now They Can Pay.

Tại sự kiện MPP tại Stripe HQ, các chuyên gia Stripe gồm Emily Sands và Matt Schulman cùng Brendan Ryan Tempo thảo luận về khả năng AI Agents có thể tư duy và thực hiện thanh toán. Hệ thống AI Agents này sử dụng Stripe API để xử lý giao dịch tài chính tự động, giảm thiểu can thiệp thủ công từ người dùng. Công nghệ này cho phép AI đưa ra quyết định tài chính ngay lập tức thay vì chỉ đề xuất hành động. Lập trình viên nên tìm hiểu thêm về implementation của Stripe payment processing với AI agents vì nó mở ra hướng đi mới cho tự động hóa tài chính hoàn chỉnh.

Bài viết giải thích cách các AI agent có thể thực hiện giao dịch tài chính thay con người, mở ra khả năng tự động hóa hoàn toàn các quy trình kinh doanh.

Every Database Has These Seven Tables

Bất kỳ công ty nào trên thế giới cũng đều có chung bảy bảng cơ bản trong production database. Điều này xảy ra do nhu cầu universal trong quản lý dữ liệu như users, roles, permissions, organizations, projects, activities và audit logs. Hệ quả là kiến trúc database có phần giống nhau dù ngành nghề hay thời điểm khác nhau. Điều đáng học hỏi là việc nhận ra pattern này giúp tối ưu hóa thiết kế database và giảm thiểu thời gian phát triển.

Bài viết này giúp bạn hiểu được cấu trúc dữ liệu phổ biến nhất trong mọi hệ thống quản trị dữ liệu.