Thinking about tests: assertions and matchers

How to Use AI With Your Brain – Think Like a Tester

Hướng dẫn dành cho tester về tư duy phản biện khi sử dụng công cụ AI, nhấn mạnh những sai lầm phổ biến như ảo tưởng sức mạnh (LLM không thực sự thông minh mà chỉ dự đoán dựa trên dữ liệu huấn luyện), đưa ra câu trả lời sai nhưng tự tin, phiên bản trả phí nghiên cứu kỹ hơn miễn phí, ảo giác (hallucination) tạo ra câu trả lời bịa nhưng thuyết phục, xu hướng đồng thuận vô điều kiện, văn bản/code dư thừa (workslop), và nguy cơ các tác nhân AI (AI agents) thực hiện hành động ngoài ý muốn. Lời khuyên chính là luôn xác minh đầu ra của AI thay vì tin tưởng mù quáng.

Lập trình viên nên đọc bài này để học cách phân biệt giữa sự hữu ích và rủi ro khi sử dụng AI—tránh bị lừa bởi những kết quả giả tạo, từ đó xây dựng mã và giải pháp kỹ thuật chính xác và hiệu quả hơn.

I thought I was building a C replacement. I was wrong

C3 là phiên bản kế thừa của C với cú pháp quen thuộc, tương thích ABI hoàn toàn, hỗ trợ optionals, slices, contracts và zero-cost abstractions, nhằm cải thiện tính ergonomic và an toàn.

Một lập trình viên muốn tối ưu hóa hiệu suất và bảo mật trong dự án hiện tại mà vẫn giữ được sự tương thích với C truyền thống nên đọc bài này để khám phá C3 – một giải pháp nâng cấp hiện đại mà vẫn giữ nguyên giao diện lập trình thân thiện và hiệu suất cao.

Migration strategies for going from pandas to Polars

Bài viết hướng dẫn các chiến lược di chuyển từ thư viện pandas sang Polars, từ việc tối ưu hóa từng phần quan trọng đến toàn bộ quy trình, cũng như cách thực hiện di chuyển thủ công hoặc bằng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

Lập trình viên cần đọc bài này để tìm hiểu cách chuyển đổi hiệu quả từ Pandas sang Polars, từ những đoạn mã quan trọng nhất đến toàn bộ pipeline, giúp tối ưu hóa hiệu suất và giảm thiểu rủi ro khi chuyển đổi.

Announcing Open Knowledge Compiler: a compiler for the Open Knowledge Format

Open Knowledge Compiler (OKC) là trình biên dịch mới chuyển đổi dữ liệu thô thành Open …

EP222: What is Google’s TPU?

Google’s TPU (Tensor Processing Unit) là chip AI tùy chỉnh do Google thiết kế chuyên cho các phép nhân ma trận quy mô lớn, nền tảng cốt lõi của các mô hình hiện đại, khác với GPU vốn được tối ưu cho đồ họa từ đầu.

Lập trình viên AI nên đọc bài này để hiểu cách Google đã tối ưu hóa kiến trúc chip riêng cho việc xử lý ma trận lớn trong mô hình deep learning, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí so với GPU thông thường.

Python: use re.prefixmatch() instead of re.match() from Python 3.15

Sử dụng re.prefixmatch() thay vì re.match() trong Python 3.15 để kiểm tra tiền tố chuỗi hiệu quả hơn.

Lập trình viên nên đọc bài này vì Python 3.15 giới thiệu `re.prefixmatch()` thay thế `re.match()` cho việc kiểm tra chuỗi bắt đầu bằng mẫu regex, giúp cải thiện hiệu suất và tránh lỗi khi xử lý các trường hợp không bắt đầu từ đầu chuỗi.

UiState is Too Big and Hard to Read — Now What?

Khi UiState trở nên quá lớn và khó đọc, giải pháp là chia nhỏ thành các trạng thái độc lập lẫn nhau (Mutually Exclusive States) để quản lý state hiệu quả hơn trong kiến trúc UDF.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách quản lý hiệu quả UIState lớn và phức tạp, tránh rủi ro về tính bảo trì và khả năng mở rộng trong ứng dụng hiện đại.

Compatibility Testing Pulumi HCL

Chúng tôi kiểm tra xem Pulumi HCL có tương thích với runtime HCL của OpenTofu hay không.

Một lập trình viên muốn triển khai và quản lý hạ tầng cloud hiệu quả với Pulumi nên đọc bài này để hiểu rõ cách hệ thống đảm bảo tính tương thích giữa HCL của Pulumi với OpenTofu, giúp tránh lỗi không mong muốn và tối ưu hóa quá trình triển khai.