Product Backlog in Agile - Prioritizing Work for Effective Product Delivery

Itamar Gilad11 Hot10 phút8 ngày trướcAI

The AI Competence/Judgement Gap

AI cho phép chúng ta thực hiện và đánh giá nhiều thứ hơn, tạo cơ hội lẫn thách thức. Các vai trò, chuyên môn và chuẩn mực đang bị đặt câu hỏi.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI không chỉ thay đổi công việc lập trình mà còn làm thay đổi cách đánh giá năng lực, quyết định và thậm chí định nghĩa nghề nghiệp của họ trong tương lai kỹ thuật số.

#ai-coding #product-management #claude-code Nguồn

Itamar Gilad95 Hot10 phút2 tháng trướcAI

How To Measure Developer Productivity?

Việc đo lường năng suất lập trình viên thông qua các chỉ số như lines of code, commits, pull requests hay AI tokens là cách tiếp cận lỗi thời, thậm chí trong kỷ nguyên AI. Những chỉ số này chỉ phản ánh hoạt động chứ không đo lường giá trị thực, dẫn đến lãng phí và động cơ sai lệch. Thay vào đó, nên tập trung vào kết quả kinh doanh hoặc hành vi người dùng, vì chỉ khoảng 33% ý tưởng phần mềm thực sự mang lại giá trị.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách đo lường hiệu quả thực sự của công việc, thay vì bị lừa bởi chỉ số sản lượng, giúp họ tập trung vào giá trị tạo ra cho dự án và doanh nghiệp chứ không phải chỉ số giả tạo.

#productivity #agile #ai-coding Nguồn

Linear30 Hot3 phút1 tháng trướcAI

Introducing Loops

Linear giới thiệu tính năng Loops, cho phép thiết lập các workflow AI lặp lại theo lịch trình hoặc sự kiện, chia sẻ trong toàn bộ team hoặc workspace. Khác với workflow cá nhân, Loops tích hợp dữ liệu từ Linear (issues, projects, documents, codebases) và hoạt động trên các kế hoạch Business/Enterprise, tiêu hao AI credits.

Là lập trình viên muốn tự động hóa công việc nhóm và tối ưu hóa quy trình phát triển bằng cách tạo các chu trình AI tái sử dụng, tái cấu trúc và đồng bộ hóa công việc từ các issue đến mã nguồn một cách hiệu quả.

#automation #ai-agents #project-management Nguồn

swizec.com32 Hot7 phút1 tháng trướcAI

The one thing every experienced engineer gets wrong

Kỹ sư có kinh nghiệm thường mắc sai lầm khi chia dự án thành các lớp ngang (models → API → UI → tests) thay vì lớp dọc (vertical slices) để giao sản phẩm có giá trị người dùng ngay từ bước đầu. Phương pháp lớp dọc giúp triển khai sản phẩm nhanh, thu thập phản hồi sớm và điều chỉnh kịp thời, tránh lãng phí thời gian vào hướng đi sai.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh rơi vào thói quen phân chia công việc theo các thành phần riêng lẻ mà thực sự làm chậm tiến độ và gây ra những rắc rối khi giao tiếp giữa các bộ phận trong dự án.

#leadership #project-management Nguồn

API Evangelist1 Hot8 phút5 ngày trướcAI

Agent Skills as a Bridge Between Engineering and Product

Cuộc tranh cãi dai dẳng giữa doanh nghiệp (business) và IT trong doanh nghiệp vẫn tồn tại, chỉ thay đổi hình thức. Bài viết đề cập đến vai trò của "Agent Skills" như một cầu nối giúp dung hòa giữa hai bên.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách chuyển đổi kỹ năng của AI/ML (như agent skills) từ công nghệ thành giải pháp thực tế đáp ứng nhu cầu kinh doanh, giúp họ xây dựng các sản phẩm có giá trị hơn và làm cầu nối giữa phát triển phần mềm với chiến lược kinh doanh hiệu quả.

#architecture #ai-agents #product-management Nguồn

Manager.dev2 Hot9 phút9 ngày trướcAI

The 3 product battles 84% of EMs lose

Chỉ 16% EMs (Engineering Managers) tham gia vào quyết định sản phẩm, khiến 84% thất bại trong các cuộc cạnh tranh sản phẩm.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách chuyển đổi từ kỹ năng kỹ thuật sang vai trò quan trọng trong quyết định sản phẩm, giúp họ đóng góp hiệu quả hơn trong việc xây dựng giải pháp phù hợp với nhu cầu thị trường.

#leadership #product-management Nguồn

Figma1 Hot6 phút19 ngày trướcAI

AI fluency isn't the finish line

90% nhà phát triển sản phẩm cho rằng kỹ năng AI là yếu tố quan trọng cho tương lai, nhưng liệu họ có đang tập trung vào những kỹ năng phù hợp?

Một lập trình viên nên đọc bài này vì nó khẳng định rằng không phải là AI chuyên sâu mà là khả năng ứng dụng và hiểu biết cơ bản về công nghệ mới—chứ không phải chỉ là kỹ năng lập trình AI—là yếu tố quyết định sự thành công trong tương lai của họ.

#ai #leadership #product-management Nguồn

Meta Redux1 Hot8 phút24 ngày trướcAI

Projectile 3.3

Phiên bản Projectile 3.3 vừa được phát hành, tập trung cải thiện khả năng tự nhận diện cấu trúc dự án mà không cần cấu hình thủ công.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách Projectile 3.3 tự động tích hợp thông tin dự án (như cấu trúc, phụ thuộc, cấu hình) mà không cần phải cấu hình thủ công, giúp tiết kiệm thời gian và tăng hiệu suất trong quản lý dự án.

#general-programming #project-management Nguồn

Product Backlog in Agile - Prioritizing Work for Effective Product Delivery

Đề xuất cho bạn

The AI Competence/Judgement Gap

How To Measure Developer Productivity?

Introducing Loops

The one thing every experienced engineer gets wrong

Agent Skills as a Bridge Between Engineering and Product

The 3 product battles 84% of EMs lose

AI fluency isn't the finish line

Projectile 3.3

Một tài khoản, cả hệ sinh thái

8syncdev.com

Khóa học

Luyện code

IELTS

ZUS — IDE AI

mind0

AcoLeads