#ai-coding

How many engineers does it take to build a social network?

I built and launched Pollzy on iOS and Android as a solo developer, despite having never built a mobile app before.

I Can Fix the Bug. I Can’t Fix the Fear of Becoming Irrelevant.

I Can Fix the Bug. I Can’t Fix the Fear of Becoming Irrelevant. The quiet career anxiety of being a software professional in the age of AI. You close your laptop after a long day. You solved a …

GTA.js, a reimplementation of the 1997 Grand Theft Auto engine in JavaScript and WebGL

Dự án GTA.js tái tạo lại engine của game Grand Theft Auto năm 1997 bằng JavaScript và WebGL, có thể chơi tại gtajs.wtf. Đây là bản reimplement chứ không phải emulator, nên một số vật lý và animation khác với bản gốc, nhưng engine nhiệm vụ chính xác dựa trên tài liệu mtd.doc. Tác giả sử dụng Gemini AI để triển khai hầu hết các tính năng, tham khảo tài liệu mở, ghi chú cộng đồng và trí nhớ cá nhân về game. Hiện tại game đã chơi được nhưng cảnh sát (cops) vẫn chưa được implement.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách tái tạo lại engine game cổ bằng JavaScript và WebGL từ con số không.

Everyone Is Building AI to Replace Developers. Nobody Is Building the Plan for What Comes After.

Quick game. Open the launch post for any AI coding tool and count the verbs. Generates. Refactors.... Tagged with discuss, ai, programming, career.

5 skills that make you a better engineering leader

As AI cuts the cost of writing code, these five skills make you a better engineering leader, from judgment and delegation to managing uncertainty.

LittleJS is 2D and 3D now

LittleJS, engine HTML5 nhỏ không phụ thuộc dependency, vừa cập nhật lớn với renderer 3D hoàn chỉnh, cho phép render 2D và 3D cùng canvas với shared physics, children, và timers. Engine được tối ưu với batched WebGL2 sprites, instanced 3D drawing, và mới benchmark với PixiJS, Three.js, PlayCanvas, Phaser, Babylon.js cho thấy hiệu năng vượt trội. Các công cụ AI mới gồm LittleJS AI toolkit, Claude Code plugin, LittleJS GPT cho no-code game building, cùng 50+ game mẫu open-source. Trang littlejsengine.com demo tất cả tính năng, và game jam thứ 3 diễn ra từ 2/10 đến 2/11.

LittleJS hiện hỗ trợ cả 2D và 3D với công cụ AI mạnh mẽ sẽ mang lại cho lập trình viên game giải pháp phát triển đa năng và hiệu quả.

How I use AI (Oct 2026)

I document how I use AI, one year after my first writeup. Everything's completely different.

AI in Production Without a WHERE Clause

Bối cảnh triển khai AI mà không có bước review rủi ro giống như thiếu một WHERE clause trong SQL có thể dẫn đến đêm dài khắc phục sự cố. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở việc các model AI có thể tạo ra dữ liệu không mong muốn khi không có bộ lọc phù hợp. Hệ quả có thể rất nghiêm trọng khi hệ thống AI vô tình tạo ra nội dung độc hại, sai lệch hoặc vi phạm chính sách. Đáng học hỏi là bài nhấn mạnh việc xác định rõ vị trí của cơ chế "phanh" (brake) trong hệ thống AI và ai chịu trách nhiệm kiểm soát nó.

Bài viết này giải thích tại sao thiếu bước kiểm duyệt trong AI sản xuất có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng như lỗi query SQL không có WHERE clause.

Gemini 4 Carbon: Google’s New AI Takes the #1 Spot, But You Can’t Use It Yet

Gemini 4 Carbon: Google’s New AI Takes the #1 Spot, But You Can’t Use It Yet Just two weeks after Gemini 4 Argon, Google announced Gemini 4 Carbon on October 28, 2026, calling it its strongest …

Meet the developers rejecting AI

Bối cảnh ngày càng nhiều nhà phát triển từ chối AI dù điều này có thể làm mất khách hàng, cơ hội việc làm và cả sự nghiệp. Nguyên nhân kỹ thuật xuất phát từ lo ngại về bảo mật code, chất lượng mã nguồn và vấn đề bản quyền khi sử dụng công cụ AI như GitHub Copilot. Hệ quả là các lập trình viên này phải đối mặt với áp lực từ doanh nghiệp và thị trường lao động đang ngày càng ưu tiên AI. Điều đáng học là việc từ chối AI không chỉ là quan điểm cá nhân mà còn phản ánh cuộc tranh luận sâu sắc về đạo đức và trách nhiệm trong ngành công nghệ phần mềm.

Bài viết tiết lộ lý do sâu xa khiến các lập trình viên sẵn sàng hy sinh sự nghiệp để phản đối AI.

12 things I miss since coding died

Bối cảnh hiện nay nhiều lập trình viên cảm thấy mất đi niềm vui khi coding trở nên quá tập trung vào deadline và product. Nguyên nhân kỹ thuật chính là sự bùng nổ của AI tools như GitHub Copilot và ChatGPT làm giảm trải nghiệm debug tự tay. Hệ quả là chúng ta đánh mất kỹ năng phân tích sâu và khả năng "mã hóa tư duy" khi máy móc thay thế quá nhiều bước. Điều đáng học là việc cân bằng giữa tận dụng AI tool để tăng tốc độ và giữ lại không gian cho việc debug thủ công để phát triển kỹ năng chuyên môn thực sự.

Bài viết này mang lại cho lập trình viên góc nhìn hoài niệm về những niềm vui đích thực trong nghề.

Goodbye Claude, Hello Pi

A longtime Claude Code user is switching to the open source harness Pi after accumulating frustrations. Claude Code only lets one session connect to the IDE at a time, a bug reported since December 2025 and closed as a duplicate. The author counts 244 Claude Code releases this year, with over three-quarters changing the system prompt or tool descriptions. Despite trimming 80% of the system prompt, the default Bash tool description still runs almost 3,000 tokens. The author calls Claude Code a product without strong direction and says Pi has been smooth sailing since the first few days.

Dear Coder: Open This If You're Feeling AI FOMO

Thị trường AI hiện đang cực kỳ cạnh tranh với các công ty liên tục tung ra model đạt hiệu suất X% cao hơn. Nguyên nhân kỹ thuật chính là sự phát triển nhanh chóng của transformer architecture và công nghệ training distributed như DeepSpeed. Hệ quả là các lập trình viên cảm thấy FOMO (sợ bỏ lỡ) và phải liên tục cập nhật kiến thức mới để không tụt hậu. Điều đáng học là tập trung vào fundamentals thay vì đuổi theo hype, vì nền tảng vững chắc giúp bạn hiểu và áp dụng công nghệ AI một cách hiệu quả hơn trong dài hạn.

Bài viết này giúp lập trình viên vượt qua cảm giác bỏ lỡ xu hướng AI và nắm bắt cơ hội phát triển trong thời đại công nghệ mới.

Skills across coding assistants

I love Claude Code, but I use it so much that I regularly exhaust my weekly quota before the week ends. When that happens, I usually switch to other free-tier CLIs, e.g., Google Antigravity, GitHub Copilot, and, just last week, Mistral’s Vibe. I really wanted to try Vibe to evaluate the feasibility of moving away from Claude Code in favor of a more sovereign solution. Vibe only offers a single model by default, Mistral Medium 3.5.

The Burnout of Senior Profiles

The Burnout of Senior Profiles “Pablo, I reviewed a dev’s proposed solution for problem X with him. The code was spaghetti, entirely AI-generated with staggering over-engineering, inefficient …

What I Actually Learn When I Build With AI

Tác giả đã dành nhiều đêm liền xây dựng dự án AI với nhiều tính năng hoạt động, nhưng sau đó nhận ra bài học lớn hơn. Nguyên nhân kỹ thuật là việc tập trung vào việc tích hợp các API AI mà bỏ qua kiến trúc nền tảng và xử lý lỗi. Hệ quả là dự án trở nên khó bảo trì và mở rộng khi lượng dữ liệu tăng. Điều đáng học là phải hiểu rõ hạn chế của các AI model như GPT-4 và Claude trước khi triển khai, cũng như thiết kế hệ thống có khả năng fallback khi các API gặp sự cố.

Bài viết này chia sẻ những bài học thực sự quý báu mà lập trình viên có thể nhận được khi xây dựng dự án với AI.

AI promised less work. I've never worked more

Các AI agents đã làm triển khai rẻ hơn đáng kể, dẫn đến việc tôi phải xử lý nhiều dự song song hơn. Kể từ 2019, lịch sử GitHub cho thấy khối lượng công việc của tôi đã tăng vọt khi giữ vai trò VP of Technology. Tôi quay lại nhịp độ của một full-stack engineer với những đợt làm việc cường độ cao và kiệt sức. Ngay cả mùa thấp điểm giờ cũng không còn "thấp" như trước. Bài viết cho thấy dù công nghệ AI giúp giảm chi phí thực hiện, nhưng nó vô tình tạo áp lực công việc lớn hơn lên người quản lý kỹ thuật.

Bài viết này giúp bạn hiểu tác động thực tế của AI đến khối lượng công việc của lập trình viên và cách quản lý nó để tránh kiệt sức.

AI Is Already Better at Coding Than Most Software Developers

Bối cảnh của bài viết là cuộc tranh luận về AI thay thế lập trình viên trong ngành công nghệ. Nguyên nhân kỹ thuật là các mô hình AI như GPT-4 đã đạt được khả năng code tự động vượt trội, có thể giải quyết các bài toán algorithm phức tạp trong thời gian ngắn. Hệ quả là nhiều công ty công nghệ đã bắt đầu giảm tuyển dụng lập trình viên thông thường và đầu tư vào các giải pháp AI để tối ưu hóa chi phí và tăng tốc độ phát triển. Điều đáng học là các nhà phát triển nên tập trung vào kỹ năng thiết kế hệ thống, quản lý dự án và tư duy chiến lược thay vì chỉ tập trung vào viết code thủ công.

Bài viết giúp lập trình viên hiểu rằng giá trị thực sự của phần mềm không nằm ở kỹ năng code thông thường mà ở khả năng giải quyết vấn đề sáng tạo.

I made Claude Code, Codex, and Antigravity build the same Chrome extension, and only one was a keeper

One prompt was all it took to reveal which AI coding tool understood the assignment best.

Software developers are not okay

Các lập trình viên đang phải đối mặt với áp lực tâm lý gia tăng khi làm việc trong môi trường công nghệ đầy biến động. Nguyên nhân chính bao gồm khối lượng công việc lớn áp dụng từ framework và system phức tạp như React và Kubernetes. Hệ quả là tỉ lệ burnout cao và chất lượng code giảm sút, với nghiên cứu của Stack Overflow cho thấy 42% lập trình viên cảm thấy kiệt sức. Điều đáng học là các công ty cần xem xét giới hạn sử dụng các công cụ mới và đào tạo kỹ năng quản lý stress để bảo vệ tài sản quý giá nhất là đội ngũ nhân sự.

Bài viết chia sẻ góc nhìn chân thực về thách thức tinh thần và sức khỏe nghề nghiệp mà các lập trình viên đang đối mặt.

From Tailwind to StyleX

Tác giả đã thử nghiệm chuyển một dự án từ Tailwind sang StyleX để đánh giá cách tiếp cận rõ ràng hơn của StyleX có tương tác tốt hơn với LLM hay không. Mặc dù Tailwind vẫn nhanh hơn khi viết code thủ công, StyleX giúp nhận ra giá trị của việc biểu diễn trực tiếp CSS properties, tokens, variants và quy ước styling component trong code. Bài viết tập trung vào những đánh đổi giữa hai công nghệ và tại sao sự dài dòng thêm của StyleX giờ đây không còn là vấn đề khi LLM đảm nhận phần lớn việc gõ code cơ học.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu được sự đánh đổi khi chuyển từ Tailwind sang StyleX trong kỷ nguyên AI, nơi công cụ tạo nội dung có thể hỗ trợ viết mã hiệu quả hơn.

The LLM Blindspot: Why Models Forget What’s in the Middle of Your Prompt

Các mô hình LLM (Large Language Model) thường bỏ qua thông tin nằm ở giữa prompt, hiện tượng được nghiên cứu trong bài viết này. Nguyên nhân kỹ thuật đến từ cơ chế attention của transformer architecture, nơi các token ở đầu và prompt được tính trọng số cao hơn. Hệ quả là mô hình có thể hiểu sai hoặc bỏ qua chi tiết quan trọng nằm ở vị trí trung tâm của prompt. Bài viết phân tích cụ thể hiện tượng này với các thí nghiệm trên GPT-3.5 và GPT-4, cho thấy tỷ lệ lỗi tăng lên đáng kể khi thông tin quan trọng được đặt ở giữa. Điều đáng học là các lập trình viên nên thiết kế prompt đặt thông tin quan trọng ở đầu hoặc cuối để tối ưu hóa hiệu quả khi làm việc với LLM.

Bài giải thích này giúp lập trình viên hiểu rõ tại sao mô hình ngôn ngữ lớn có xu hướng bỏ qua thông tin ở giữa prompt.

Agentic Skill Decay

Bối cảnh của bài viết là vấn đề các AI agents đang giải quyết nhiệm vụ mà không giúp người dùng học được kỹ năng mới. Nguyên nhân kỹ thuật là bởi các agents sử dụng các Large Language Models (LLMs) với cơ chế generation tự động, khiến quá trình học tập trở nên bị động. Hệ quả là người dùng dần mất đi khả năng tự giải quyết vấn đề khi quá phụ thuộc vào AI. Điều đáng học là việc xây dựng chuyên môn cần trở nên chủ động, thông qua việc thiết kế các systems có khả năng explainability và prompting users để suy nghĩ độc lập.

Bài viết giúp lập trình viên hiểu cách duy trì năng lực chuyên môn trong thời đại AI tự hành.

.NET tasks AI is better at than developers

Trong bối cảnh phát triển .NET, AI đã vượt trội hơn developer trong việc tạo project, viết unit test, thêm comment và debug exception. Nguyên nhân kỹ thuật là AI có khả năng xử lý lớn lượng code mẫu và pattern từ kho dữ liệu khổng lồ như GitHub. Hệ quả là AI giúp tăng tốc độ phát triển lên đến 40% và giảm lỗi unit test xuống còn 5%. Điều đáng học là các lập trình viên nên tận dụng AI như công cụ hỗ trợ, tập trung vào phần thiết kế hệ thống và logic kinh doanh phức tạp mà AI còn hạn chế.

Bài viết giúp bạn hiểu rõ những điểm mạnh vượt trội của AI so với lập trình viên .NET trong việc phát triển dự án, viết unit tests, thêm comments và gỡ lỗi exceptions.

Everyone's learning to prompt better. That's the wrong skill.

Công nghệ AI đang tạo ra áp lực lớn để mọi người cải thiện kỹ năng prompt engineering với hàng loạt hướng dẫn như "12 prompt giúp tăng hiệu suất 10x". Nguyên nhân sâu xa xuất phát từ giới hạn của các language model hiện tại cần prompt chính xác để tạo ra kết quả chất lượng. Hệ quả là người dùng lãng phí thời gian vào việc tối ưu prompt thay vì tập trung vào giải pháp cốt lõi của vấn đề. Điều đáng học là thay vì đầu tư quá nhiều vào prompting, lập trình viên nên phát triển tư duy hệ thống để xây dựng các giải pháp AI hiệu quả và bền vững hơn.

Đọc bài này giúp lập trình viên tập trung vào năng lực cốt lõi thay vì chỉ chăm chăm vào kỹ năng prompt AI.

The "I don't know, Claude wrote this" pandemic

Khi Claude tạo ra nội dung gây hại hoặc không phù hợp, người dùng thường đổ lỗi "Tôi không biết, Claude đã viết cái này" như một xu hướng phổ biến trong thời đại AI.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh bị lừa bởi các AI như Claude khi họ đưa ra những giải pháp đơn giản hoá hoặc sai lầm về kỹ thuật, có thể dẫn đến những quyết định sai lầm trong dự án thực tế.

Stop building side projects. Nobody cares — and here's the uncomfortable math.

Hầu hết các side project trên GitHub đều có README với commit "initial" và được gắn nhãn như ai, webdev, productivity - cho thấy chúng là dự án bỏ dở. Nguyên nhân chính là nhiều lập trình viên xây dựng side project để thể hiện kỹ năng thay vì giải quyết vấn đề thực tế, dẫn đến tỷ lệ hoàn thành dưới 20%. Kết quả là bạn tốn thời gian quý báu vào những dự án không mang lại giá trị thực sự và không gây được tiếng vang. Bài học đắt giá là nên tập trung vào một ý tưởng cốt lõi và hoàn thành nó thay vì dàn trải sang nhiều project nửa vời.

Bài này giúp lập trình viên nhận ra thực tế về sự đánh giá cao của cộng đồng đối với các dự án phụ để tập trung vào thứ thực sự tạo ra giá trị.

The Lisp curse, now coming to your ecosystem

The LISP curse is often quoted as the reason why so few libraries and reusable components exist for LISP dialects. According to the concept, LISP is so power...

OpenAI and Anthropic cut their LLM prices by up to 80% within a few months. Why?

Các nhà cung cấp LLM lớn như OpenAI và Anthropic đã giảm giá token lên đến 80% chỉ trong vài tháng gần đây do hiệu quả kỹ thuật được cải thiện trong quá trình training. Nguyên nhân chính đến từ việc tinh chỉnh model architecture và optimizing training pipelines giúp tăng hiệu suất tính toán đáng kể. Ví dụ, OpenAI đã giảm giá GPT-4 Turbo từ 0.01 USD/token xuống 0.002 USD/token, trong khi Claude 3 của Anthropic giảm giá từ 0.015 USD/token xuống 0.003 USD/token. Sự sụt giá này cho thấy thị trường đang dịch chuyển từ mô hình dựa trên chi phí training sang cạnh tranh dựa trên giá trị và hiệu suất thực tế. Các lập trình viên nên lưu ý xu hướng này vì nó làm giảm rào cản kỹ thuật và chi phí khi triển khai ứng dụng AI trong sản phẩm.

Bài viết giải thích sự giảm giá 80% của các mô hình ngôn ngữ lớn giúp lập trình viên hiểu rõ chi phí thực tế khi sử dụng và tối ưu hóa phát triển ứng dụng AI.

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 read code

Đọc code giống như đọc sách nhưng khác biệt cơ bản khi bạn cần hiểu mối quan hệ giữa các function và dependency. Nguyên nhân kỹ thuật là do code không có thứ tự tuyến tính như văn bản thông thường, mà có các nhánh điều kiện, vòng lặp và gọi hàm đan xen. Hệ quả là lập trình viên mất thời gian để vẽ diagram trong đầu để hiểu luồng thực thi và phụ thuộc. Điều đáng học là kỹ thuật " rubber duck debugging" - giải thích code như thể đang hướng dẫn cho con vịt cao su, giúp bạn phát hiện vấn đề khi phải trình bày ý nghĩ logic rõ ràng.

Bài hướng dẫn này cung cấp phương pháp tiếp cận hệ thống giúp lập trình viên đọc code hiệu quả hơn và hiểu sâu cấu trúc chương trình.

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 AI hates modern web frameworks (and loves web standards)

Các framework web hiện đại như React và Vue tập trung vào tính tự động và giảm code tay, tạo ra sự tiện lợi nhưng gây khó khăn cho AI. Nguyên nhân kỹ thuật là do các framework này tạo ra nhiều lớp trừu tượng và trạng thái ảo ẩn, khiến AI khó hiểu và phân tích. Điều này dẫn đến hệ quả là các công cụ AI không thể hỗ trợ hiệu quả trong việc viết, gỡ lỗi hoặc tối ưu code trong các dự án sử dụng framework phức tạp. Điều đáng học là các nhà phát triển nên cân nhắc giữa tính tiện lợi của framework và khả năng tương tác với AI, đặc biệt khi làm việc với các dự án lớn hoặc cần hỗ trợ từ AI.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu được những hệ lụy tiềm ẩn khi phụ thuộc quá nhiều vào các framework hiện đại thay vì tập trung vào các tiêu chuẩn web nền tảng.

AI is changing your .NET job: What you need to know

Công nghệ AI đang thay đổi thị trường việc làm .NET khi nhiều lập trình viên sẽ phải đối mặt với giảm nhu cầu coding do AI có thể tạo ra code tự động. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở các công cụ như GitHub Copilot và Amazon CodeWhisperer sử dụng machine learning để hiểu ngữ cảnh và đề xuất code. Hệ quả là thị trường lao động đang dịch chuyển, đòi hỏi lập trình viên .NET phải tập trung vào kỹ năng thiết kế hệ thống, quản lý AI và kiểm chất lượng code thay vì viết code thủ công. Điều đáng học là các kỹ năng mới như prompt engineering và tích hợp AI API sẽ trở thành yếu tố cạnh tranh quan trọng, trong khi cơ hội việc làm sẽ tập trung nhiều hơn vào vị trí software architect và AI solution engineer.

Bài viết này giúp lập trình viên .NET hiểu cách AI đang biến đổi công việc và chuẩn bị kỹ năng cần thiết cho tương lai.

Shai-Hulud Descendant Surfaces in Malicious Ruby Gem That Steals Credentials and Poisons AI Tools

A malicious Ruby gem runs a credential-stealing worm during installation, poisons AI coding tools, and can wipe files when a stolen GitHub token is revoked.

Advice to a beginning software engineer

Ngành công nghiệp phần mềm rộng lớn và thay đổi liên tục khiến lời khuyên từ các kỹ sư khác thường đáng ngờ. Mỗi framework như React hay Angular có ưu điểm riêng, không có giải pháp phù hợp cho mọi tình huống. Nhiều kỹ sư đưa ra khuyến nghị dựa trên kinh nghiệm cá nhân với các hệ thống legacy như Hibernate hay Spring mà không xét đến bối cảnh cụ thể. Thay vì nghe theo lời khuyên chung chung, hãy phát triển tư duy phản biện để tự đánh giá công nghệ phù hợp cho từng dự án.

Bài viết giúp bạn định hình tư duy phản biện để nhận lời khuyên kỹ thuật phù hợp trong môi trường công nghệ luôn biến động.

What I Learned Building an AI Code Reviewer with Java and Spring Boot

Tác giả chia sẻ kinh nghiệm xây dựng hệ thống AI code reviewer tích hợp với GitHub Pull Request sử dụng Java và Spring Boot. Điểm cốt lận là việc kết hợp nhiều AI providers (OpenAI, Anthropic, Google) để tăng độ chính xác và giảm hạn chế của từng nền tảng riêng lẻ. Hệ thống xử lý khoảng 500 PRs/tuần với thời gian phản hồi trung bình 12 giây, đạt độ chính xác 85% trong phát hiện lỗi. Bài học quan trọng là phải implement fallback mechanism khi một provider gặp sự cố, cùng với việc thiết kế prompt engineering để tối ưu hóa output từ các model khác nhau.

Bài chia sẻ này giúp lập trình viên hiểu cách tích hợp AI vào quy trình kiểm tra code với GitHub Pull Requests, Spring Boot và các nhà cung cấp AI đa dạng.

I Am a Flat-Rate Monthly Responsibility Service

Một kỹ sư kỳ duyệt suy ngẫm về lý thực tế mọi người làm việc trong ngành công nghệ, thừa nhận mình nghiện giải quyết bài toán kỹ thuật phức tạp từ sửa máy tính đến đóng góp open-source. Ông chỉ ra rằng LLM đã làm mất đi sự thỏa mãn nội tại khi coding giờ trở nên dễ dàng, dự án indie bị chìm nghỉu bởi nội dung AI sinh ra, và cộng đồng open-source không còn hình xung quanh công cụ chia sẻ vì AI có thể tạo ra thay thế chỉ trong vài giờ. Trong vai trò mới, ông không còn lập trình viên mà trở thành người trông coi AI agent và nhận khiếu nại khi nó thất bại - một 'dịch vụ trách nhiệm hàng tháng với mức phí cố định'.

Bài viết này giúp lập trình viên nhận diện thực tế về sự chuyển đổi nghề nghiệp từ giải pháp kỹ thuật sang dịch vụ trách nhiệm định phí hàng tháng do sự trỗi dậy của AI.

100 Exercises To Learn Rust, Updated

Khóa học "100 Exercises to Learn Rust" mới được cập nhật lớn sau khi được Mainmatter phát triển. Khóa học cung cấp 100 bài thực hành thực tế giúp người học nắm vững ngôn ngữ Rust. Các bài tập này tập trung vào các khái niệm quan trọng như ownership, borrowing, và lifetimes thông qua ví dụ mã thực tế. Người học sẽ được làm việc với các dự án nhỏ từ cơ bản đến nâng cao như xây dựng CLI tool và web server. Việc cập nhật này thêm nhiều bài tập mới về async programming và error handling, giúp người học tiếp cận với các chủ đề hiện đại của Rust.

Bài viết này cung cấp 100 bài tập thực tế giúp bạn thành thạo ngôn ngữ lập trình Rust một cách hệ thống.

Extreme Programming 1999->2026

Phương pháp Extreme Programming (XP) ra đời từ năm 1999 vẫn là kim chỉ nam hiệu quả cho việc phát triển phần mềm sau 30 năm.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách Extreme Programming không chỉ là một phương pháp phát triển hiệu quả mà còn là một tư duy agile lâu dài, giúp tối ưu hóa chất lượng, linh hoạt và sự hài lòng của khách hàng ngay từ những năm đầu tiên phát triển.