What is an AI sandbox? A developer's guide

Jobs Are Disappearing Quietly, The Math Keeps Me Awake

Việc làm đang dần biến mất âm thầm, khiến nhiều người lo lắng về giá trị bản thân khi buộc …

Someone Just Asked Who Governs Your AI. Your Org Chart Has No Answer.

Ba câu hỏi quản trị AI vừa đặt ra cho mọi lãnh đạo thiết kế đều xuất phát từ cùng một vị trí trống trong sơ đồ tổ chức, không phải lỗ hổng về thiết kế.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách quản lý và định hình quy trình AI không chỉ phụ thuộc vào kỹ thuật mà còn cần sự điều phối rõ ràng từ các bộ phận khác nhau, từ pháp lý đến quản lý rủi ro, để xây dựng hệ thống AI đáng tin cậy và phù hợp với mục tiêu kinh doanh.

AI agents, one pipeline: how we built a pre-sales design studio

Bài viết chia sẻ cách xây dựng một studio thiết kế tiền bán hàng (pre-sales) bằng cách tích hợp các AI agents vào một pipeline duy nhất, tập trung vào các công cụ, vai trò của các agents và ranh giới giữa chúng.

Là người phát triển, bạn nên đọc bài này để hiểu cách AI tự động hóa và tích hợp các công cụ khác nhau thành một ống dẫn thống nhất, giúp giải quyết những thách thức thiết kế trong giai đoạn trước bán hàng—chẳng hạn như xử lý yêu cầu RFP với hiệu suất cao và tính linh hoạt.

1.6 Million Open AI Engineering Roles. I Watched Six Engineers Fail the Same Interview.

Tác giả quan sát sáu kỹ sư thất bại trong cùng một cuộc phỏng vấn cho 1,6 triệu vị trí kỹ sư AI đang thiếu hụt, khi họ không thể thể hiện kỹ năng xây dựng eval harness, phân loại lỗi (failure taxonomy) hay các yêu cầu kỹ thuật tương tự.

Nếu bạn đang tìm cách nâng cao kỹ năng thực hành và hiểu rõ cách đánh giá kỹ thuật trong công việc, bài viết này sẽ giúp bạn phân tích những lỗi cơ bản thường gặp trong quá trình phỏng vấn kỹ thuật, từ đó cải thiện khả năng ứng phó và tránh những sai lầm phổ biến trong các vị trí AI/ML.

Telemetry-driven development: How to gain confidence in your coding agents' behavior with gcx and Grafana MCP

Công cụ AI giúp tăng độ tin cậy vào mã code và các tác nhân (agents) bằng cách kết hợp gcx CLI và Grafana MCP.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách sử dụng telemetry và công cụ gcx CLI cùng Grafana MCP để theo dõi, phân tích và tăng tự tin trong việc kiểm soát hành vi của các agent AI trong quá trình phát triển ứng dụng.

The Anatomy of a $900,000 Validation Bill

Một nhóm 50 lập trình viên phát triển với tốc độ cao sẽ tiêu tốn khoảng 900.000 USD trong năm nay cho chi phí AI và công cụ dành cho nhà phát triển.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa chi phí và hiệu suất công cụ AI, từ đó tiết kiệm ngân sách cho dự án mà vẫn giữ được tốc độ phát triển nhanh chóng.

JDK 28: jlink cacerts plugin

JDK 28 bổ sung plugin jlink mới cho phép nhà phát triển chỉ định chứng chỉ CA nào sẽ được đưa vào kho cacerts khi xây dựng hình ảnh runtime Java tùy chỉnh. Plugin này giúp tạo ra các runtime nhẹ hơn, tập trung vào các chứng chỉ cần thiết cho ứng dụng mục tiêu thông qua cờ --cacerts.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa bộ nhớ và hiệu suất của ứng dụng Java bằng cách chỉ bao gồm các chứng chỉ CA cần thiết trong cacerts khi tạo runtime cá nhân nhờ plugin mới trong JDK 28.