Why data quality dictates security operations success

What AI Engineering Actually Looks Like in Production

AI engineering là lĩnh vực xây dựng các hệ thống sản xuất dựa trên foundation models, bao gồm các công việc như retrieval, context engineering, đánh giá (evals), guardrails, tối ưu chi phí và độ trễ, cùng LLMOps – những yếu tố biến các bản demo thành hệ thống hoạt động ổn định dưới lưu lượng truy cập thực tế.

Lập trình viên AI nên đọc bài này để hiểu rõ cách chuyển từ các mô hình demo đẹp từ phòng thí nghiệm sang hệ thống thực tế chịu áp lực, từ đó tối ưu hóa hiệu suất, an toàn và kinh tế trong việc triển khai sản phẩm.

Why use ORMs if LLMs write code?

ORMs vẫn cần thiết vì chúng cung cấp lớp trừu tượng an toàn, hiệu quả để tương tác với cơ …

How AI Agents Expand the Software Supply Chain Attack Surface

Feross Aboukhadijeh trong buổi nói chuyện AI Council 2026 đã đề cập đến các vụ xâm nhập gần đây vào các package, phát hiện lỗ hổng bảo mật, và giới thiệu một mô hình bảo mật tự động hóa hơn.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI đang mở rộng diện tích tấn công trong chuỗi cung ứng phần mềm, từ đó nâng cao nhận thức về rủi ro mới từ các cuộc tấn công thông qua các gói npm, PyPI hay các công cụ tự động hóa mới.

npm 12 Released: Install Scripts Off by Default as Registry Moves to Explicit Trust

npm 12 mặc định tắt cài đặt scripts trong quá trình cài đặt package, buộc người dùng phải …

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.

Why compute might get 10x+ more expensive in coming years

Một kỹ sư phần mềm trình độ con người chạy trên chip H100 tương đương có thể khiến chi phí thuê chip này tăng vọt lên hơn 250.000 USD/năm, gấp 15 lần giá spot hiện tại.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu về sự gia tăng đáng kể chi phí tính toán trong tương lai, giúp họ dự đoán và chuẩn bị cho những thay đổi về chi phí, hiệu suất và chiến lược phát triển phần mềm trong công việc.

Claude Code, Codex, and Cursor are all overkill — here’s the lightweight tool I use instead

Bài viết giới thiệu một công cụ nhẹ hơn thay thế cho Claude Code, Codex và Cursor, nhằm đơn giản hóa quy trình phát triển.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách sử dụng các công cụ hiệu quả hơn, tránh lãng phí thời gian và tài nguyên với các giải pháp phức tạp mà thực tế có thể giải quyết vấn đề một cách đơn giản và hiệu suất cao.