In Australian Banking, the API Is a Commodity — CDR Made It Table Stakes

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 …

Modular Monoliths: Creating Real Boundaries Before Reaching for Microservices

Bài viết khám phá sâu về modular monoliths, bao gồm module APIs, sở hữu database, giao tiếp giữa module, kiểm tra kiến trúc, di chuyển tăng dần và các tín hiệu chứng minh cần microservices.

Đọc bài này giúp bạn hiểu cách thiết kế kiến trúc modular monolith hiệu quả trước khi cân nhắc chuyển sang microservices.

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 …

Debounced Queued Event Listeners in Laravel

Laravel đã cung cấp thuộc tính DebounceFor để giảm tần suất thực thi các sự kiện đồng bộ, và phiên bản mới mở rộng tính năng này cho các listener được đưa vào hàng đợi. Khi sử dụng DebounceFor trên queued event listener, framework sẽ gom nhóm các sự kiện có cùng debounceId và chỉ thực thi handler một lần sau khi hết thời gian chờ tối đa được xác định bởi maxWait. Điều này giúp giảm đáng kể số lượng công việc xử lý trong hàng đợi khi có bursts của cùng một sự kiện, tránh việc thực thi lặp lại và tiêu tốn tài nguyên. Từ đây chúng ta học được cách áp dụng cơ chế debounce từ môi trường sync sang async mà không thay đổi logic nghiệp vụ, cũng như tầm quan trọng của việc chọn debounceId phù hợp và thiết lập maxWait hợp lý để cân bằng giữa độ trễ và tần suất xử lý. Với các dự án sử dụng Laravel Queue, việc thêm DebounceFor vào listener là cách nhanh chóng để tối ưu hóa tài nguyên mà không cần viết mã debounce thủ công.

Laravel's DebounceFor attribute now works on queued event listeners, collapsing bursts of the same event into one handler run with debounceId and maxWait.

Why are we talking about architecture again?

UI developers thường tin rằng framework đã chọn tự động giải quyết vấn đề cấu trúc và tổ chức code, nhưng kiến thực tế phức tạp hơn nhiều và cần thảo luận lại về architecture.

Bài viết này giúp lập trình viên nhận ra tầm quan trọng của kiến trúc phần mềm dù đã sử dụng framework.

What software architecture unexpectedly taught me about enterprise design

Kiến trúc phần mềm đã vô tình dạy tôi những bài học bất ngờ về thiết kế doanh nghiệp thông qua các mô hình lặp đi lặp lại mà tôi không thể ngừng chú ý.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách kiến trúc phần mềm có thể mang lại những nguyên tắc thiết kế doanh nghiệp hiệu quả, từ những mẫu mã không ngờ đến trong việc xây dựng hệ thống phức tạp.

Giving Your Agent Memory: Short-Term vs Long-Term vs Episodic Memory in Code

Bài viết mô tả nhu cầu cung cấp bộ nhớ cho AI agent để duy trì ngữ cảnh trong quá trình thực hiện tác vụ, phân biệt ba loại bộ nhớ: short‑term (working memory) lưu trữ tạm thời trong vòng lặp agent, long‑term (persistent memory) dùng cơ sở dữ liệu vector như FAISS hoặc Pinecone để lưu kiến thức lâu dài, và episodic memory ghi lại từng trajector​y interaction dưới dạng log hoặc bảng SQLite. Trong phần triển khai, tác giả minh họa bằng mã Python sử dụng LangChain để tích hợp ba lớp bộ nhớ, với short‑term được lưu trong một deque có kích thước giới hạn 10 tin nhắn, long‑term truy vấn qua FAISS với thời gian trả về trung bình 35 ms, và episodic được lưu trữ trong SQLite để truy xuất lịch sử phiên bản. Kết quả thử nghiệm trên benchmark MiniWoB cho thấy việc kết hợp ba loại bộ nhớ giúp agent duy trì được khoảng 4 000 token ngữ cảnh mà không vượt quá giới hạn mô hình, đồng thời tăng tỷ lệ thành công nhiệm vụ từ 62 % lên 78 % và giảm latency tổng thể xuống dưới 50 ms cho mỗi bước quyết định. Điều đáng học là việc thiết kế rõ ràng các lớp bộ nhớ và chọn công nghệ lưu trữ phù hợp không chỉ cải thiện hiệu suất mà còn giúp mở rộng khả năng xử lý tác vụ phức tạp mà không cần thay đổi kiến trúc mô hình nền.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách xây dựng hệ thống trí nhớ hiệu quả cho AI agent với các loại bộ nhớ khác nhau.

The Hidden Risk Is Not Hallucination. It Is Write-Back.

Bài viết bắt đầu từ trường hợp một AI copilot cung cấp cho một giám đốc cấp cao con số doanh thu quý sai lệch, gây ra cảm giác không thoải mái và có thể gây mất mặt. Nguyên nhân được chỉ ra là không phải do hallucination mà do cơ chế write‑back: khi mô hình tự động ghi lại kết quả trả lời vào hệ thống kế toán hoặc báo cáo tài chính, một lỗi nhỏ trong quá trình suy luận sẽ được lưu trữ và lan truyền. Kết quả là các báo cáo tài chính nội bộ và bên ngoài có thể chứa số liệu không chính xác, dẫn đến quyết định chiến lược sai lệch và nguy cơ vi phạm quy định. Bài khuyên các đội ngũ phát triển nên tách rõ lớp tạo ra câu trả lời và lớp ghi dữ liệu, áp dụng kiểm tra tính hợp lệ trước khi cho phép write‑back, đồng thời ghi log và cho phép người dùng xem xét trước khi xác nhận. Điều này giúp giảm rủi ro sai lệch dữ liệu mà không cần phụ thuộc vào việc cải thiện chất lượng hallucination của mô hình.

Đọc bài này để hiểu được rủi ro thực sự của AI copilot không nằm ở ảo giác mà ở khả năng ghi đè thông tin sai lệch.