MCP Is Last-Mile Plumbing

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 những rủi ro tiềm ẩn từ tốc độ này.

Những lập trình viên giỏi không chỉ tập trung vào tốc độ viết code mà họ tìm hiểu cách AI và công nghệ mới tác động đến thiết kế, quy trình và tương lai của hệ thống, tránh rơi vào nhầm lẫn giữa hiệu suất ngắn hạn và sự bền vững lâu dài.

My Obsidian vault is now the shared memory for Claude Code, Codex, and my local LLM

Bộ nhớ Obsidian của tác giả giờ đây đóng vai trò là bộ não chung cho tất cả các công cụ AI mà ông sử dụng, bao gồm Claude Code, Codex và mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cục bộ.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách kết hợp Obsidian với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như Claude và Codex để tạo ra một hệ sinh thái tư duy hiệu quả, giúp tối ưu hóa việc lưu trữ, tổ chức và tương tác với dữ liệu mã nguồn, ý tưởng và kiến thức kỹ thuật một cách đồng bộ.

Alibaba’s AI coded for 16 days straight and every commit is on GitHub

Alibaba đã phát triển thành công một công cụ CLI hoàn toàn tự động bằng AI Qwen3.8-Max trong 16 ngày, với 265 lần commit và 127 pull request trên GitHub mà không cần sự can thiệp của con người.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI tự động hóa quá trình phát triển phần mềm từ ý tưởng đến triển khai, giúp tiết kiệm thời gian và mở rộng khả năng sáng tạo trong công việc.

Should You Split That Into Microservices? Ask These 5 Questions First

Trước khi chuyển sang microservices, hãy tự hỏi 5 câu hỏi quan trọng vì hầu hết nỗi ân hận …

Azure and Community Guidelines on Choosing Between a Skill or a Sub-Agent

Kishorekumar Pattabiraman từ Microsoft Azure đề xuất các tiêu chí thực tế để lựa chọn giữa kỹ năng (skills), sub-agent hoặc các phương pháp khác khi xây dựng hệ thống AI.

Nếu bạn đang xây dựng hệ thống AI trên Azure và cần quyết định giữa các giải pháp như skills (hành vi) và sub-agents (đơn vị phụ), bài viết sẽ giúp bạn phân tích rõ lợi ích, hạn chế và cách triển khai hiệu quả để tối ưu hóa hiệu suất và chi phí.

Eval-Driven Design Systems (Part 2)

Trong bài viết trước, Zod schemas được xem như hợp đồng có thể đọc bởi agent. Tuy nhiên, schema chỉ là giả thuyết; nếu không có tests, bạn đang vận hành dựa trên cảm tính.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách thiết kế hệ thống thiết kế dựa trên việc xác minh thực tế thông qua các kiểm tra, thay vì chỉ dựa vào định nghĩa schema, giúp tránh lỗi và cải thiện chất lượng sản phẩm từ giai đoạn phát triển.

Rethinking do_action(): Events as objects, hooks as class names

Bài viết đề xuất cách sử dụng các đối tượng sự kiện (event objects) có kiểu dữ liệu rõ ràng để nâng cao hiệu quả payload gửi tới các nhà phát triển plugin và theme thông qua cơ chế hooks, thay vì dùng hàm do_action() truyền thống.

Lập trình viên WordPress nên đọc bài này để hiểu cách chuyển đổi từ hooks truyền thống sang đối tượng sự kiện kiểu typed (định dạng rõ ràng), giúp tối ưu hóa hiệu suất và bảo mật khi xử lý các actions và filters trong các plugin hoặc theme mở rộng.

Amazon SageMaker AI serverless model customization now supports full fine-tuning

Amazon SageMaker AI giờ đây hỗ trợ full fine-tuning cho tùy chỉnh mô hình serverless, giúp tối ưu hiệu suất linh hoạt hơn.

Lập trình viên phát triển AI nên đọc bài này để khám phá cách tối ưu hóa mô hình deep learning của mình trên AWS với tính năng fine-tuning hoàn toàn trên máy chủ serverless, giúp tiết kiệm chi phí và tăng hiệu suất cho các dự án mô hình AI quy mô nhỏ đến trung bình.