One year later: the power of 1.1.1.1 interns

When You Work with AI, You’re a Middle Manager.

Khi làm việc với AI, lập trình viên trở thành middle manager khi phải đưa ra hướng dẫn bằng plain-English thay vì tự xây dựng code. Nguyên nhân kỹ thuật là AI có thể tự giải quyết vấn đề nhưng kết quả không hoàn hảo, khiến lập trình viên phải đối mặt với sự thất vọng. Hệ quả là vị trí middle manager thường bị cắt giảm đầu tiên trong đợt cắt chi phí, tương tự như số phận của Power BI developer role đã suy giảm. Điều đáng học là các lập trình viên nên cân nhắc giữa việc trở thành AI orchestrator hay duy trì kỹ năng xây dựng code thực tế để đảm bảo sự bền vững trong sự nghiệp.

Bài viết giúp lập trình viên nhận thức được rủi ro khi chỉ làm người điều phối AI thay vì xây dựng sản phẩm thực sự.

The LLM Blindspot: Why Models Forget What’s in the Middle of Your Prompt

Các mô hình LLM (Large Language Model) thường bỏ qua thông tin nằm ở giữa prompt, hiện tượng được nghiên cứu trong bài viết này. Nguyên nhân kỹ thuật đến từ cơ chế attention của transformer architecture, nơi các token ở đầu và prompt được tính trọng số cao hơn. Hệ quả là mô hình có thể hiểu sai hoặc bỏ qua chi tiết quan trọng nằm ở vị trí trung tâm của prompt. Bài viết phân tích cụ thể hiện tượng này với các thí nghiệm trên GPT-3.5 và GPT-4, cho thấy tỷ lệ lỗi tăng lên đáng kể khi thông tin quan trọng được đặt ở giữa. Điều đáng học là các lập trình viên nên thiết kế prompt đặt thông tin quan trọng ở đầu hoặc cuối để tối ưu hóa hiệu quả khi làm việc với LLM.

Bài giải thích này giúp lập trình viên hiểu rõ tại sao mô hình ngôn ngữ lớn có xu hướng bỏ qua thông tin ở giữa prompt.

Everything we launched during Birthday Week 2026

Ngày Birthday Week 2026, công ty đã kỷ niệm 16 năm thành lập với 46 thông báo phát triển tập trung vào open source, bảo mật post-quantum, AI agents và nâng cấp developer platform. Các sản phẩm mới được triển khai theo từng ngày trong suốt tuần lễ kỷ niệm. Đây là một đợt cập nhật lớn với nhiều lĩnh vực công nghệ khác nhau. Điều đáng học hỏi là cách tổ chức và công bố sản phẩm có hệ thống như thế nào trong sự kiện lớn.

Lập trình viên nên đọc bài này để nắm bắt 46 thông báo quan trọng về cập nhật nền tảng, bảo mật lượng tử và tác nhân AI trong Birthday Week 2026.

AI Coding Has Made Project-Switching Way Too Easy

Tác giả đang vật lộn với 84 kho GitHub công khai, một phần lớn trong đó được gắn thẻ AI, chứng tỏ công cụ AI coding đang khiến việc chuyển đổi giữa các dự án trở nên dễ dàng đến mức quá dễ. Nguyên nhân kỹ thuật là các công cụ AI như GitHub Copilot hay Tabnine có khả năng sinh code nhanh và gợi ý giải pháp cho nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau. Hệ quả là lập trình viên có xu hướng bắt đầu nhiều dự án mới mà không hoàn thành các dự án cũ, dẫn đến "nhiễu" trong công việc và giảm hiệu suất tổng thể. Điều đáng học là cần có kỷ luật tự giác khi sử dụng AI coding, thiết lập giới hạn về số lượng dự song song và tập trung hoàn thành trước khi khởi động dự án mới.

Bài viết này giúp lập trình viên nhận thức được tác động tiêu cực của AI Coding đến sự tập trung và chất lượng công việc khi liên tục chuyển đổi dự án.

Announcing OpenBao v2.7!

OpenBao v2.7 ra mắt với tính năng quan trọng là khả năng mở rộng ngang cho PostgreSQL, giúp tăng hiệu quả xử lý. Phiên bản này tích hợp hỗ trợ External HSM và KMS-Backed Keys, tăng cường bảo mật khóa dữ liệu. Đặc biệt, OpenBao v2.7 triển khai Post-Quantum Cryptography để chuẩn bị cho các mối đe dọa từ máy lượng tử trong tương lai. Những cải tiến này giúp OpenBao trở thành giải pháp quản lý bí mật mạnh mẽ hơn, phù hợp với cơ sở hạ tầng phức tạp và nhu cầu bảo mật cao.

OpenBao v2.7 mang đến khả năng mở rộng ngang cơ sở dữ liệu PostgreSQL, hỗ trợ HSM và KMS ngoài, cùng mật mã học lượng tử hậu thập niên cho hệ thống bảo mật mạnh mẽ hơn.

Dear Coder: Open This If You're Feeling AI FOMO

Thị trường AI hiện đang cực kỳ cạnh tranh với các công ty liên tục tung ra model đạt hiệu …

Meet the developers rejecting AI

Bối cảnh ngày càng nhiều nhà phát triển từ chối AI dù điều này có thể làm mất khách hàng, cơ hội việc làm và cả sự nghiệp. Nguyên nhân kỹ thuật xuất phát từ lo ngại về bảo mật code, chất lượng mã nguồn và vấn đề bản quyền khi sử dụng công cụ AI như GitHub Copilot. Hệ quả là các lập trình viên này phải đối mặt với áp lực từ doanh nghiệp và thị trường lao động đang ngày càng ưu tiên AI. Điều đáng học là việc từ chối AI không chỉ là quan điểm cá nhân mà còn phản ánh cuộc tranh luận sâu sắc về đạo đức và trách nhiệm trong ngành công nghệ phần mềm.

Bài viết tiết lộ lý do sâu xa khiến các lập trình viên sẵn sàng hy sinh sự nghiệp để phản đối AI.

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 …