Roadmap decisions rather than dates.

Quality Assurance in the Age of Agentic Development

QA analysts thành công trong kỷ nguyên phát triển agentic không phải là những người chống lại xu hướng này.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách ứng dụng các công cụ tự động hóa và AI trong phát triển phần mềm không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn giúp cải thiện chất lượng kiểm tra và phát hiện lỗi trước khi chúng xuất hiện.

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.

The bottleneck isn't writing code anymore. It's understanding it.

Việc AI có thể sinh ra bao nhiêu code không quan trọng bằng khả năng bạn hiểu và chịu …

How to keep thinking

Năm 2026, khi làm việc với các AI agent, kỹ sư phần mềm phải chuyển đổi ngữ cảnh nhanh chóng và lướt qua đầu ra của LLM, khiến thời gian dành cho tư duy sâu bị thu hẹp. Tác giả đề xuất hai biện pháp: viết bằng ngôn ngữ của riêng bạn (không dùng LLM) để buộc bản thân diễn đạt ý tưởng rõ ràng, và đọc sách phi hư cấu nặng ký một cách chậm rãi. Kết hợp cả hai giúp duy trì thói quen tư duy chậm bên ngoài công việc, vốn cần thiết cho những nhiệm vụ như tái cấu trúc lớn mà LLM hiện chưa thể xử lý tốt.

Lập trình viên nên đọc bài này để khắc phục thói quen suy nghĩ nhanh nhẹn do AI thay đổi, giúp bảo vệ kỹ năng tư duy sâu sắc—cần thiết cho việc phân tích mã phức tạp, tối ưu hóa hệ thống mà các công cụ hiện tại chưa thể thực hiện hiệu quả.

What's the best programming language for coding agents?

Nghiên cứu thực nghiệm cho thấy việc lựa chọn ngôn ngữ lập trình (tĩnh/động, phổ biến/hiếm) không ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất của LLM coding agent ở mức độ nỗ lực cao, trái ngược với quan niệm phổ biến rằng ngôn ngữ động tiết kiệm token hơn. Ngôn ngữ phổ biến có xu hướng đạt độ chính xác và hiệu quả chi phí cao hơn, trong khi ngôn ngữ hiếm (như J, Clojure) và assembly hoạt động kém. Bài viết cũng chỉ ra lỗi phương pháp luận trong các đánh giá công khai trước đây, ví dụ như bug khiến Rust bị đánh giá sai do nhầm lẫn binary.

Những kết quả thực nghiệm này giúp lập trình viên xác minh rằng lựa chọn ngôn ngữ cho các agent lập trình dựa trên LLMs không chỉ phụ thuộc vào xu hướng thị trường mà còn cần đánh giá chính xác về hiệu suất thực tế, tránh những nhầm lẫn về hiệu quả token và khả năng xử lý các nhiệm vụ phức tạp.

The death and revival of the hands-on Engineering Manager

Vai trò giám đốc kỹ thuật (Engineering Manager) thực hành đang dần biến mất do xu hướng …

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.

Mea Culpa – Dark Hours

Terry Godier thừa nhận sai sót trong dự án "Dark Hours" sau khi phát hiện lỗi nghiêm trọng trong quá trình phát triển.

Bài viết của Terry Godier về Dark Hours không chỉ là một phân tích kỹ thuật về game thủ động hóa thời gian mà còn là một góc nhìn sâu sắc về cách lập trình viên có thể tối ưu hóa hiệu suất và thiết kế game bằng cách hiểu rõ các khái niệm cơ bản về thời gian thực và quản lý nguồn lực, giúp bạn tránh những lỗi phổ biến và xây dựng những dự án hiệu quả hơn.