What's the best programming language for coding agents?

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.

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.

The AI productivity gap

Mặc dù AI hứa hẹn nâng cao năng suất, nhưng những lợi ích thực tế vẫn còn khiêm tốn do nhiều thách thức như tích hợp hệ thống, đào tạo nhân lực và chi phí triển khai.

Những tiến bộ AI hiện nay vẫn chưa tối ưu hóa hiệu quả làm việc của lập trình viên như mong đợi, vì vẫn còn nhiều hạn chế về độ chính xác, chi phí triển khai và sự tương thích với công cụ hiện có—hãy khám phá lý do tại sao và cách tối ưu hóa chúng trong bài này.

AI Can No Longer Rampage Through Rust's Code Repo

Chính sách mới của rust-lang/rust chỉ cho phép sử dụng code do AI viết trong một thử nghiệm hạn chế, có công bố rõ ràng, và không áp dụng cho toàn bộ dự án Rust.

Lập trình viên Rust nên đọc bài này để hiểu cách chính thức Rust đang kiểm soát và kiểm tra sự phát triển của AI trong dự án, giúp bảo vệ chất lượng mã nguồn và đảm bảo tính minh bạch trong tương lai.

Agents change the math on big bang migrations

Các kiến trúc sư phần mềm luôn phải nghĩ đến tương lai: làm sao để nâng cấp code hiện tại mà không ảnh hưởng tốc độ phát triển, doanh nghiệp hay gây ra sự cố đột ngột.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tích hợp các hệ thống AI/agent vào dự án hiện tại không chỉ là công cụ tự động hóa mà còn là cách mới để tối ưu hóa quy trình phát triển, giảm thiểu rủi ro và mở rộng khả năng thích ứng trong tương lai mà không cần thay đổi cơ bản hệ thống hiện có.