Secure every commit to production with Claude and GitLab

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 …

Are LLMs still surprisingly bad at some simple tasks?

Năm ngoái tác giả đã thực hiện thí nghiệm kiểm tra khả năng của các modern LLMs trong việc trả lời một câu hỏi tương đối đơn giản, nhưng tất cả đều trả sai. Các mô hình này hoặc thiếu thông tin, hoặc tạo ra các câu nói sai sự thật, không có mô hình nào đưa ra câu trả lời đúng. Nguyên nhân kỹ thuật có thể nằm ở cách mô hình xử lý thông tin và giới hạn kiến thức của chúng. Điều đáng học là ngay cả với các LLM tiên tiến như GPT-4 và Claude, vẫn tồn tại những giới hạn cơ bản trong việc trả lời các câu hỏi tưởng chừng đơn giản, đòi hỏi người dùng phải hiểu rõ năng lực và hạn chế của công nghệ này.

Bài viết tiết lộ những hạn chế đáng ngạc nhiên của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) ngay cả với các tác vụ tưởng chừng đơn giản, giúp lập trình viên có cái nhìn thực tế hơn khi ứng dụng chúng.

Using the Claude API in Python – Real Python

Bối cảnh bài viết hướng dẫn cách tích hợp Claude API vào ứng dụng Python. Nguyên nhân kỹ thuật do Anthropic cung cấp Claude API cho phép developers gửi prompts và điều khiển responses. Hệ quả là bạn có thể sử dụng system instructions để kiểm soát chất lượng output và nhận dữ liệu có cấu trúc. Điều đáng học là bài viết cung cấp code mẫu cụ thể để triển khai Claude API trong Python, giúp bạn tiết kiệm thời gian phát triển.

Hướng dẫn chi tiết sử dụng Claude API trong Python giúp bạn tối ưu hóa prompts và kiểm soát hiệu quả đầu ra từ mô hình ngôn ngữ.

Agentic Skill Decay

Bối cảnh của bài viết là vấn đề các AI agents đang giải quyết nhiệm vụ mà không giúp người …

Upcoming Next.js Security Update for a Critical Upstream Issue

Next.js sẽ phát hành bản cập nhật bảo mật quan trọng phiên bản 16.3.6 và 15.5.26 vào ngày 22/09/2026. Bản vá này giải quyết một lỗ hổng nghiêm trọng từ thư viện upstream. Lỗ hổng này cho phép thực thi mã từ xa trong môi trường server-side components. Nhà phát triển cần cập nhật ngay khi bản vá ra mắt để bảo vệ ứng dụng. Các bản cũ hơn cũng nên được kiểm tra và cập nhật sớm nhất có thể.

Lập trình viên nên đọc bài này để cập nhật bản vá bảo mật quan trọng cho Next.js và đảm bảo ứng dụng của mình không bị ảnh hưởng bởi lỗ hổng nghiêm trọng.

AI Is Already Better at Coding Than Most Software Developers

Bối cảnh của bài viết là cuộc tranh luận về AI thay thế lập trình viên trong ngành công nghệ. Nguyên nhân kỹ thuật là các mô hình AI như GPT-4 đã đạt được khả năng code tự động vượt trội, có thể giải quyết các bài toán algorithm phức tạp trong thời gian ngắn. Hệ quả là nhiều công ty công nghệ đã bắt đầu giảm tuyển dụng lập trình viên thông thường và đầu tư vào các giải pháp AI để tối ưu hóa chi phí và tăng tốc độ phát triển. Điều đáng học là các nhà phát triển nên tập trung vào kỹ năng thiết kế hệ thống, quản lý dự án và tư duy chiến lược thay vì chỉ tập trung vào viết code thủ công.

Bài viết giúp lập trình viên hiểu rằng giá trị thực sự của phần mềm không nằm ở kỹ năng code thông thường mà ở khả năng giải quyết vấn đề sáng tạo.

AI Is Making Software Creation Faster. That May Also Be Making It More Fragile.

Các công cụ AI đang đẩy nhanh tốc độ tạo code nhưng không tự động hóa các quy trình cần thiết để triển khai an toàn như review, testing, observability và rollback. Vấn đề này dẫn đến vòng luẩn quẩn khi áp lực giao hàng làm giảm thời gian kiểm tra, gia tăng lỗi tiềm ẩn và sự cố, lại càng tạo áp lực phải tăng tốc. Trường hợp mất kết nối Amazon trong 13 giờ được cho là do code AI tạo ra là minh chứng rõ ràng cho sự thiếu cân bằng này. Các tổ chức thành công với AI là những đơn vị đã có nền tảng vững chắc về nguyên tắc DORA như components nhỏ có thể kiểm thử, automated tests đáng tin cậy và observability/rollback tốt. Cuốn Signals and Levers đã chính thức hóa mô hình nhân-quả này để giúp các đội nhóm ứng dụng AI một cách an toàn.

Bài viết giúp hiểu được cách AI tăng tốc phát triển phần mềm nhưng cũng tiềm ẩn rủi ro nếu thiếu các thực hành kiểm tra và giám sát cần thiết.

Building the business case for agentic software development

Các công cụ AI coding giúp lập trình viên làm việc nhanh hơn nhưng không tự động tăng tốc độ giao phần mềm. Để khai thác giá trị thực sự từ agentic software development, doanh nghiệp cần xem xét rộng hơn việc áp dụng công cụ và xây dựng case study tập trung vào flow, chất lượng, quản trị và kết quả kinh doanh đo lường được. Việc chỉ tập trung vào tốc độ cá nhân của lập trình viên mà không xem xét yếu tố tổng thể sẽ không mang lại hiệu quả thực sự. Các tổ chức cần đo lường tác động cụ thể đến chuỗi cung ứng phần mềm và kết quả kinh doanh chứ không chỉ dừng lại ở hiệu suất đơn lẻ.

Để hiểu cách xây dựng case study kinh doanh hiệu quả với agentic software development, tập trung vào luồng làm việc, chất lượng, quản trị và kết quả kinh doanh đo lường được.