You can just choose how many bugs you want now

We Switched From REST to gRPC for the Performance, Got It, and Then Spent a Year Fighting Everything That Used to Be Trivial. Two Years of Running Both Taught Me the Real Tradeoff.

Chuyển từ REST sang gRPC vì hiệu năng, nhưng sau đó phải mất một năm khắc phục những vấn đề vốn dễ dàng trước đây. Sau hai năm vận hành song song, tác giả nhận ra sự đánh đổi thực sự giữa hai công nghệ này.

Đọc bài này để hiểu rõ những nhược điểm không ngờ khi chuyển từ REST sang gRPC, giúp bạn tránh những quyết định kỹ thuật không cân bằng giữa hiệu suất và sự phức tạp thực tế trong dự án thực tế.

APIs Are 100x More Important Than Five Years Ago, and Still Uncool

APIs ngày nay quan trọng gấp 100 lần so với 5 năm trước nhưng vẫn bị coi nhẹ, bởi chúng hoạt động âm thầm như hệ thống ống nước cho đến khi xảy ra sự cố.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách API không chỉ là công cụ cơ bản mà còn là cầu nối quyết định tốc độ phát triển ứng dụng, bảo mật và khả năng mở rộng hệ thống hiện đại.

Stop burning tokens on code review

Tác giả chia sẻ cách xây dựng hệ thống giúp con người và AI triển khai sản phẩm nhanh chóng nhưng an toàn bằng cách sử dụng custom linters.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách tối ưu hóa quá trình code review bằng cách sử dụng các công cụ linter cá nhân, giúp giảm thiểu việc tiêu thụ token (vốn AI) không cần thiết và tăng hiệu suất phát triển an toàn.

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.

What software architecture unexpectedly taught me about enterprise design

Kiến trúc phần mềm đã vô tình dạy tôi những bài học bất ngờ về thiết kế doanh nghiệp thông qua các mô hình lặp đi lặp lại mà tôi không thể ngừng chú ý.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách kiến trúc phần mềm có thể mang lại những nguyên tắc thiết kế doanh nghiệp hiệu quả, từ những mẫu mã không ngờ đến trong việc xây dựng hệ thống phức tạp.

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 trách nhiệm cho nó. Những thực hành coding tốt vốn dĩ không dành cho máy móc.

Những kỹ thuật và nguyên tắc lập trình tốt không chỉ giúp code hiệu quả mà còn giúp bạn kiểm soát và chịu trách nhiệm về phần mềm của mình, tránh rơi vào tình trạng phụ thuộc vào công cụ AI mà không biết nguồn gốc, chất lượng hay tác động thực sự của nó.

Why Go is an Ideal Language for AI-Assisted Software Engineering

Go phù hợp cho kỹ thuật phần mềm hỗ trợ AI nhờ trình biên dịch nghiêm ngặt và hệ thống …

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.