Workflow lab: From design system to campaign in Figma Weave

Kanu AI raises $11.7m to turn how staff work into software they own

Kanu AI vừa huy động thành công 11.7 triệu USD để phát triển platform biến quy trình làm việc của nhân viên thành piece of software mà công ty sở hữu. Công nghệ này giải quyết vấn đề mà hàng loạt doanh nghiệp đối mặt: đầu tư hàng thập kỷ vào các phần mềm được xây dựng dựa trên ý tưởng của bên ngoài. Sự ra đời của Kanu AI cho phép doanh nghiệp tự động hóa quy trình nội bộ mà không phụ thuộc vào giải pháp của bên thứ ba. Giải pháp này có thể giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí vận hành và tăng tốc độ phát triển sản phẩm nội bộ.

Kanu AI giúp lập trình viên biến quy trình làm việc thành phần mềm sở hữu riêng, thay vì phụ thuộc vào giải pháp từ bên ngoài.

Improving site performance by shipping more CSS

Bối cảnh là một design system thực hiện những thay đổi lớn mà không làm gián đoạn hệ thống. …

10 uncomfortable UX lessons from real design mistakes

Các bài học UX tưởng chừng hợp lý trong lý thuyết lại thất bại khi áp dụng vào sản phẩm thực tế. Bài viết tổng hợp 10 bài học từ những thiết kế đã thành công, thất bại hoặc gây bất ngờ. Những sai lầm UX này có thể khiến trải nghiệm người dùng trở nên khó chịu, giảm tỷ lệ chuyển đổi và ảnh hưởng đến sự thành công của sản phẩm. Bạn sẽ học được cách tránh những sai lầm thiết kế phổ biến như đặt vị trí nút CTA sai chỗ, tạo form đăng ký quá dài hoặc sử dụng màu sắc gây nhức mắt. Những kinh nghiệm thực tế này giúp tiết kiệm thời gian và nguồn lực trong quá trình phát triển sản phẩm.

Bài viết này giúp bạn tránh mắc phải những sai lầm thiết kế UX thực tế mà sách vở ít đề cập.

AI Basics: Five Interview Questions, Answered

Bài viết giải đáp năm câu hỏi phỏng vấn AI cơ bản, trong đó có mô hình bốn tròn (four circles) định nghĩa AI. Tác giả giải thích khái niệm large language model (LLM) là mô hình neural network xử lý ngôn ngữ tự nhiên, được đào tạo trên lượng dữ liệu khổng lồ từ internet. Bài phân biệt rõ ràng giữa quá trình training (học) và inference (suy luận), chỉ ra training tốn kém nhiều tài nguyên hơn đáng kể. Điều đáng học là cách xác định knowledge cutoff - thời điểm dữ liệu dùng để training mô hình, ảnh hưởng trực tiếp đến độ cập nhật thông tin của AI.

Bài này giúp lập trình viên nắm vững kiến thức AI cơ bản để tự tin vượt qua phỏng vấn kỹ thuật.

The Future of CSS: Target Multiple Classes with the Class Prefix Selector

CSS sắp bổ sung bộ chọn Class Prefix Selector (.prefix-*) cho phép nhắm mục tiêu tất cả các class có tiền tố phân cách bằng dấu gạch ngang (như .btn-primary, .btn-secondary) mà không cần liệt kê riêng lẻ hay thêm class cơ sở. Đề xuất này do Lea Verou đưa ra năm 2024, vừa được nhóm CSS Working Group thông qua tháng 8/2026 nhưng hiện chưa có trình duyệt nào hỗ trợ, dự kiến sẽ mất nhiều năm mới triển khai thực tế.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tương lai của CSS sẽ giúp tối ưu hóa quản lý các lớp CSS liên quan với các tiền tố giống nhau, giảm thiểu việc viết nhiều selector rườm rà và làm cho mã nguồn trở nên sạch đẹp hơn trong tương lai sớm.

Microservices and GenAI in 2026: my Dear Architects conversation

Chris Richardson trong buổi trò chuyện Dear Architects với Luca Mezzalira giải thích tại sao nhiều doanh nghiệp vẫn xây dựng hệ thống big ball of mud. Nguyên nhân kỹ thuật là distributed monolith hiện ra qua dấu hiệu như quá nhiều dịch vụ mỗi nhà phát triển, phát hành lockstep và không có tăng tốc độ, cùng với khung dark energy và dark matter để xác định ranh giới dịch vụ. Khi sử dụng GenAI coding agents, các yếu tố cơ bản như phản hồi nhanh, kiểm thử tự động và kết nối lỏng lẻo trở nên quan trọng hơn vì cần có bảo vệ và vòng phản hồi nhanh để tránh tạo mã chết hoặc tài liệu ảo; đồng thời ông nghi ngại về hiện đại hóa di sản nhanh bằng AI, khuyến nghị dùng Strangler Fig thay vì viết lại toàn bộ, và nêu lo ngại về mệt mỏi từ lập trình đôi với AI, tác động của GenAI đến mô hình kinh doanh mã nguồn mở và khả năng phát triển theo spec trở lại mô hình waterfall. Điều đáng học là các kiến trúc sư nên tập trung vào cơ sở vững chắc (feedback nhanh, kiểm thử tự động, coupling lỏng) trước khi áp dụng AI, và cân nhắc cách tiếp cận Strangler Fig để thay đổi hệ thống cũ thay vì viết lại toàn bộ. Bài học còn nhắc nhở việc giám sát mệt mỏi từ lập trình đôi với AI và đánh giá tác động của GenAI đến kinh doanh mã nguồn mở để tránh quyết định dựa trên xu hướng mà không có căn cứ thực tiễn.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ cách kết hợp Microservices và GenAI trong tương lai, tránh các cạm bẫy kiến trúc phân mòn và tận dụng AI một cách hiệu quả.

Emoji Are Obsolete

Emoji đã trở nên lỗi thời. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở sự hạn chế của Unicode Standard trong việc biểu đạt cảm xúc phức tạp, dẫn đến nhu cầu lớn về các giải pháp như emoji sequences và skin tone modifiers. Hệ quả là sự bùng nổ của các custom emoji và Memoji trên iOS, cùng với các biểu tượng cảm xúc động trên nền tảng như Slack. Bài viết chỉ ra bài học quan trọng: những công nghệ tưởng như nhỏ bé như emoji lại tác động sâu rộng đến cách chúng ta giao tiếp kỹ thuật số, và các lập trình viên nên theo dõi sự phát triển của emoji standard để ứng dụng vào các sản phẩm của mình.

Bài này giúp lập trình viên hiểu sự thay thế của emoji bởi giải pháp giao tiếp hiệu quả hơn trong kỹ thuật.