Software architecture patterns: Full catalog & how to choose

Domain-Driven Design matters more when AI writes your code

Mô hình miền (domain model) và Ngôn ngữ phổ quát (Ubiquitous Language) càng trở nên quan …

Stop burning tokens on code review

Tác giả chia sẻ cách xây dựng hệ thống giúp con người và AI triển khai sản phẩm nhanh chóng nhưng an toàn bằng cách sử dụng custom linters.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách tối ưu hóa quá trình code review bằng cách sử dụng các công cụ linter cá nhân, giúp giảm thiểu việc tiêu thụ token (vốn AI) không cần thiết và tăng hiệu suất phát triển an toàn.

Slop Debt

Bài viết bắt đầu bằng việc xác định rằng công nợ kỹ thuật (tech debt) có quy tắc rõ ràng khi團隊故意 để lại lỗi nhỏ để đáp ứng hạn chót. Khi đó, các nhà phát triển thường ghi chú TODO fix this và mong đợi sẽ được xử lý sau khoảng thời gian nhất định, thường là sáu tháng. Do có giới hạn thời gian và khả năng truy vết, công nợ này gây phiền phức nhưng vẫn có thể đo lường và một kỹ sư cấp cao có thể vẽ bản đồ chỉ ra vị trí các "shallow bugs" trong mã nguồn. Điều này trái ngược với "slop debt" mà mô tả là sự tích lũy của mã nguồn loạn lạc mà không có bất kỳ ghi chú hoặc kế hoạch sửa chữa nào, khiến việc định vị và xử lý trở nên khó khăn hơn nhiều. Bài học chính là cần phân biệt hai loại nợ và áp dụng chiến lược trả nợ phù hợp: đối với tech debt, lên kế hoạch sửa trong chu kỳ phát hành; đối với slop debt, cần đầu tư tái cấu trúc sớm để tránh sự suy giảm không thể kiểm soát của chất lượng mã.

Bài viết này giúp lập trình viên nhận diện và quản lý các dạng nợ kỹ thuật vô hình mà không có quy tắc rõ ràng, gây nguy hiểm cho dự án.

Introducing mirrord Chaos Testing

Khi phát triển dịch vụ microservice, việc kiểm tra khả năng chịu lỗi thường đòi hỏi môi trường staging riêng và có thể ảnh hưởng đến các team khác. mirrord Chaos Testing cung cấp công cụ cho phép desenvol viên inject lỗi kết nối tới bất kỳ dependency nào (database, API, message queue…) chỉ bằng một lệnh hoặc cấu hình đơn giản. Công việc này diễn ra trong quá trình chạy local hoặc trong container dev, không cần triển khai môi trường riêng và không làm gián đoạn việc làm việc của các thành viên khác. Nhờ đó,团队 có thể quan sát ngay cách mã nguồn phản hồi khi kết nối bị ngắt, timeout hoặc trả về lỗi, từ đó phát hiện các đường đi xử lý ngoại lệ chưa được покрыть. Kết quả là có thể cải thiện độ tin cậy của dịch vụ mà không tốn chi phí cho môi trường test phức tạp, và áp dụng được ngay trong quy trình CI/CD nếu muốn.

mirrord Chaos Testing giúp bạn phát hiện điểm yếu trong hệ thống của mình một cách an toàn và tiện lợi bằng cách mô phỏng các sự cố kết nối trong môi trường thực tế.

Modular Monoliths: Creating Real Boundaries Before Reaching for Microservices

Bài viết khám phá sâu về modular monoliths, bao gồm module APIs, sở hữu database, giao tiếp giữa module, kiểm tra kiến trúc, di chuyển tăng dần và các tín hiệu chứng minh cần microservices.

Đọc bài này giúp bạn hiểu cách thiết kế kiến trúc modular monolith hiệu quả trước khi cân nhắc chuyển sang microservices.

What software architecture unexpectedly taught me about enterprise design

Kiến trúc phần mềm đã vô tình dạy tôi những bài học bất ngờ về thiết kế doanh nghiệp thông qua các mô hình lặp đi lặp lại mà tôi không thể ngừng chú ý.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách kiến trúc phần mềm có thể mang lại những nguyên tắc thiết kế doanh nghiệp hiệu quả, từ những mẫu mã không ngờ đến trong việc xây dựng hệ thống phức tạp.

AI Agents Don’t Need More Context — They Need Typed Context

Một nhà phát triển đã xây dựng một runtime Python không có phụ thuộc để gán kiểu rõ ràng (INSTRUCTION, EVIDENCE, MEMORY, TOOL_OUTPUT) cho từng mẩu ngữ cảnh được đưa vào prompt của AI agent. Hệ thống lưu nguồn gốc qua một sổ cái và ném ngoại lệ ContextTypeError ngay khi phát hiện việc nâng cấp kiểu không hợp lệ, trước khi prompt nào được tạo ra. Nhờ đó, đầu ra của công cụ hoặc bằng chứng được truy xuất không thể vô tình trở thành lệnh dẫn đến hành vi không mong muốn. Bài viết cho thấy tám bài kiểm traunit xác thực logic này, tất cả chạy mà không cần gọi bất kỳ mô hình LLM nào. Điều này minh họa một lớp kiểm tra tính đúng và quan sát ispirado từ Design by Contract, đồng thời nhấn mạnh các giao dịch như khóa sổ cái dựa trên chuỗi, kênh bảo vệ đơn duy nhất, ID tạm thời, phạm vi chỉ trong bộ nhớ và отсутствие suy luận kiểu tự động.

Phương pháp gán kiểu ngữ cảnh rõ ràng cho AI agent giúp ngăn chặn lỗi do hiểu sai thông tin và tăng độ tin cậy cho hệ thống.

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 trách nhiệm cho nó. Những thực hành coding tốt vốn dĩ không dành cho máy móc.

Những kỹ thuật và nguyên tắc lập trình tốt không chỉ giúp code hiệu quả mà còn giúp bạn kiểm soát và chịu trách nhiệm về phần mềm của mình, tránh rơi vào tình trạng phụ thuộc vào công cụ AI mà không biết nguồn gốc, chất lượng hay tác động thực sự của nó.