#leadership

Invisible engineering teams

Dealing with the left side of the visibility spectrum

Your Developers Aren’t Slow. Your Organization Is

Your Developers Aren’t Slow. Your Organization Is My developers didn’t need more pressure. They needed a better manager Imagine an engineering team where everyone is busy. Scrum ceremonies happen …

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.

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.

How AI has changed my engineering leadership role

AI thay đổi vai trò leadership kỹ thuật tác động ít đến công việc hàng ngày của tác giả nhưng ảnh hưởng sâu rộng đến đội ngũ quản lý. Công cụ AI như GitHub Copilot giúp engineer giảm 35-40% thời gian viết code và Debug, thay đổi cách họ làm việc. Sự chuyển dịch này tạo ra áp lực phải đào tạo lại kỹ năng quản lý, từ giám sát chi tiết sang tập trung vào giải pháp chiến lược. Điều đáng học hỏi là leader cần thích nghi bằng cách thành thạo công cụ AI để hỗ trợ đội nhóm thay vì cạnh tranh với chúng. Tầm quan trọng của khả năng đánh giá chất lượng code và thiết kế kiến trúc trở nên lớn hơn khi AI có thể tạo ra code nhanh.

Bài viết chia sẻ góc nhìn sâu sắc về cách AI đang định hình vai trò lãnh đạo kỹ thuật trong thời đại mới.

An Engineering Manager’s crazy year

Rebuilding how my team works three times in 12 months

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.

My Best Senior Engineer Quit Last Month. We Had Promoted Her Three Times.

Một kỹ sư Senior xuất sắc đã rời bỏ công ty sau khi được thăng tiến 3 lần. Nguyên nhân kỹ thuật là mỗi lần thăng tiến đều nhận thêm trách hành quản lý, làm giảm thời gian dành cho coding và technical leadership. Hệ quả là đội ngũ mất đi một kỹ sư tài năng và ảnh hưởng tiêu cực đến chất lượng sản phẩm. Bài viết đề cập đến 3 trường hợp cụ thể (Case Study) về hậu quả khi chuyển đổi một kỹ sư giỏi sang vai trò quản lý. Điều đáng học là cần cân nhắc thiết kế lộ trình phát triển phù hợp, giữ lại thời gian cho các kỹ sư senior tiếp tục đóng góp giá trị kỹ thuật.

Bài viết này giúp các lập trình viên hiểu được việc thăng tiến sai cách có thể khiến nhân tài giỏi nhất rời bỏ công ty.

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.

The rule of no surprises

Surprises break trust faster than setbacks. If something would surprise someone when they find out later, tell them now, not once you have a fix.

We now auto-approve and merge 15% of PRs

Để giải quyết vấn đề hiệu suất làm việc, công ty đã triển khai hệ thống auto-approve và merge cho 15% PRs, giúp giảm gánh nặng giám sát thủ công. Hệ thống này hoạt động dựa trên các quy tắc kỹ thuật cụ thể như GitHub Actions và custom checks, chỉ cho phép merge các thay đổi low risk. Kết quả là quy trình review được rút ngắn đáng kể, giảm thời gian chờ đợi của developer từ vài ngày xuống còn vài giờ. Bài gốc chia sẻ chi tiết về cách thiết lập hệ thống này và các metric đo lường hiệu quả, rất đáng tham khảo cho team muốn tối ưu hóa workflow CI/CD.

Hệ thống tự động phê duyệt và hợp nhất 15% pull requests giúp tiết kiệm thời gian và giảm tải công việc cho đội ngũ phát triển.

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.

Junior engineers are skipping straight to architect-level thinking

Các kỹ sư junior ngày nay sử dụng công cụ AI để tạo mã nguồn và triển khai chúng nhanh hơn bao giờ hết. Tuy nhiên, họ thường bỏ qua bước đánh giá sâu sắc và xây dựng khả năng quyết định về chất lượng mã mà họ chịu trách nhiệm. Sự khác biệt giữa tốc độ sản xuất và khả năng sở hữu mã này đang mở ra một khoảng trống về đánh giá. Khoảng trống này có thể dẫn đến lỗi khó phát hiện và tăngภาระ bảo trì trong dài hạn. Do đó, bài viết đề xuất cần định hình một chỉ số riêng để đo lường sự can đảm trong việc sở hữu mã do AI sinh ra.

Bài viết này giúp junior hiểu được sự khác biệt giữa việc viết code nhanh và xây dựng phán đoán kiến trúc để làm chủ sản phẩm của mình.

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 chuyển sang quản lý từ xa, nhưng vẫn có dấu hiệu hồi sinh khi nhiều công ty nhận ra tầm quan trọng của sự tương tác trực tiếp.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách một quản lý kỹ thuật hiệu quả không chỉ là người điều hành đội mà còn là người thực hành cùng đội, từ đó nâng cao hiệu suất và tinh thần làm việc của toàn bộ nhóm.

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.

The will to power will return

DHH nhận định phương Tây đã mất đi tham vọng và khả năng thực hiện các dự án quy mô lớn, lấy ví dụ từ chương trình điện hạt nhân của Pháp những năm 1980. Ông vận dụng thuyết "Fourth Turning" của Strauss và Howe để lập luận rằng các nền văn minh tuần hoàn qua các giai đoạn: High, Awakening, Unraveling và Crisis, dự đoán sự suy thoái hiện tại sẽ nhường chỗ cho một thế hệ anh hùng mới đủ khả năng hành động quyết đoán, dù quá trình chuyển đổi có thể gian nan.

Những lập trình viên muốn hiểu cách xây dựng hệ thống quy mô lớn và chiến lược phát triển công nghệ dài hạn nên tham khảo để tìm hiểu về động lực và thời cơ trong các giai đoạn phát triển xã hội, từ đó tối ưu hóa dự án của mình trong bối cảnh thay đổi nhanh chóng.

The John Ternus era begins at Apple

John Ternus chính thức trở thành CEO Apple vào ngày 1 tháng 9, kết thúc 15 năm làm việc của Tim Cook. Apple đang đối mặt với thách thức lớn nhất dưới thời lãnh đạo mới là phát triển công nghệ AI để cạnh tranh với các đối thủ như Google và Microsoft. Ternus sẽ phải tập trung nguồn lực để cải tiến Siri và tích hợp AI sâu hơn vào hệ sinh thái iOS, macOS và visionOS. Sự chuyển đổi quyền lực này diễn ra vào thời điểm quan trọng khi Apple cần chứng tỏ khả năng đổi mới trong kỷ nguyên AI để duy trì vị thế dẫn đầu thị trường.

Đọc bài này để cập nhật thông tin về sự thay thế lãnh đạo quan trọng tại Apple và định hướng chiến lược AI mới dưới thời John Ternus.

You should never be angry at work

Bài viết bắt đầu bằng việc chia sẻ kinh nghiệm cá nhân của tác giả về việc tránh cho phép giận dữ ảnh hưởng đến quyết định trong môi trường công nghệ. Ông giải thích rằng giận dữ thường xuất hiện khi các mục tiêu sprint không thực tế, khi phản hồi mã nguồn bị bỏ qua hoặc khi các cuộc họp hàng ngày trở thành nơi chia lỗi. Những cơn giận này không chỉ làm giảm khả năng tập trung mà còn tăng nguy cơ lỗi trong code review và làm giảm độ tin cậy của hệ thống CI/CD. Tác giả khuyên nên áp dụng các kỹ thuật như nghỉ ngắn sau mỗi 90 phút làm việc, sử dụng công cụ theo dõi cảm xúc (ví dụ: Moodnotes) và thiết lập các chuẩn mực phản hồi xây dựng trong retrospectives để chuyển đổi năng lượng tiêu cực thành hành động cải tiến. Cuối cùng, bài viết nhấn mạnh rằng việc nhận ra và xử lý giận dữ sớm giúp duy trì sự ổn định của đội ngũ và bảo vệ chất lượng sản phẩm phần mềm.

Bài viết này giúp lập trình viên giữ được sự bình tĩnh và chuyên nghiệp trong môi trường làm việc đầy áp lực, từ đó cải thiện hiệu suất và mối quan hệ đồng nghiệp.

From Strategic Intent to Outcomes an Empowered Team Can Own

From Strategic Intent to Outcomes an Empowered Team Can Own A team can be accountable only for outcomes it can measure, steer, and move. Most organizations say they want teams to own outcomes. Then …

Load-Bearing People

Bài viết bắt đầu bằng việc mô tả cách một gói npm tên left-pad, chỉ gồm mười một dòng JavaScript, đã được tác giả xóa khỏi kho lưu trữ công cộng vào tháng 3/2016. Vì hàng nghìn dự án Node.js và các công cụ xây dựng phụ thuộc trực tiếp hoặc gián tiếp vào left-pad để thực hiện hàm padding chuỗi, việc xóa này khiến quá trình cài đặt và biên dịch của nhiều dự án thất bại ngay lập tức. Hậu quả lan rộng đến mức các dịch vụ web lớn như Netflix, PayPal và cả các hệ thống nội bộ của các công ty công nghệ đều gặp lỗi build, dẫn đến sự gián đoạn triển khai và trong một số trường hợp là downtime tạm thời. Bài viết nhấn mạnh rằng nguyên nhân không phải do lỗi phức tạp mà là sự quáмер phụ thuộc vào một gói nhỏ, không có bản sao lưu hoặc phiên bản dự phòng trong hệ thống quản lý phụ thuộc. Kết luận là để tránh tình trạng tương tự, các đội ngũ cần áp dụng chính sách khóa phiên bản, kiểm tra lại cây phụ thuộc và cân nhắc sao chép mã nguồn quan trọng vào nội bộ thay vì tin tưởng hoàn toàn vào gói bên ngoài.

Những dòng code làm sập Internet dạy chúng ta về tầm quan trọng của con người trong cấu trúc nhóm và trách nhiệm cá nhân.

Take that demotion

Bài viết bắt đầu bằng việc mô tả tình huống nhiều lập trình viên cảm thấy bị kẹt khi công nghệ cũ không còn phù hợp với nhu cầu thị trường. Nó giải thích rằng việc chấp nhận một vị trí thấp hơn cho phép họ bỏ qua áp lực duy trì hệ thống legacy và tập trung vào việc học lại các công cụ hiện đại như containerization và CI/CD pipeline. Kết quả là, sau khoảng sáu đến mười hai tháng, những người này thường thu được kỹ năng mới mà làm tăng khả năng được thăng chức nhanh hơn so với việc giữ nguyên vị trí cũ. Bài cũng chỉ ra rằng sự giảm bậc này không phải là sự thất bại mà là một bước chiến lược để định hướng lại sự nghiệp. Bài học chính là: khi thấy mình bị lỗi thời, việc lùi lại một bước có thể là cách nhanh nhất để tiến xa hơn.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rằng sự thăng tiến công đôi khi đòi hỏi những bước đi ngược lại để phát triển sự nghiệp bền vững.

The second language of engineering leadership

Technical skills cross borders intact, but the language of engineering leadership has to be relearned in every new culture you lead in.

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.

The engineering gap hiding in your database

Sự chênh lệch kỹ thuật trong database có thể ẩn giấu trong nhiều năm. Một ngân hàng từng có code được lưu trực tiếp trong các hàng database mà không có tests hay version control. Nguyên nhân kỹ thuật là việc quản lý source code và database schema độc lập nhau. Hệ quả là rủi ro cao khi cập nhật mà không có hệ thống kiểm tra tự động. Điều đáng học là việc tích hợp CI/CD pipeline cho cả application code và database schema để đảm bảo chất lượng toàn diện.

Bài viết giúp bạn phát hiện và khắc phục vấn đề kỹ thuật tiềm ẩn trong hệ thống database mà có thể đã tồn tại hàng năm không được kiểm tra.

Blog: The Senior Engineer's Trap: When Your Own Expertise Becomes the Bottleneck

Khi chuyên môn sâu của kỹ sư cấp cao vô tình trở thành rào cản cho cả team, thay vì thúc đẩy sự tiến bộ chung. Bài viết phân tích trường hợp tại Wawandco, chỉ ra nguyên nhân và đề xuất giải pháp dựa trên nghiên cứu.

Lập trình viên senior hiểu rõ rằng chuyên môn của mình không chỉ là kỹ năng mà còn là cách để họ chuyển đổi thành động lực để đội ngũ phát triển nhanh hơn và hiệu quả hơn.

The Engineering Manager

Hoàn thiện 10% cuối cùng của dự án luôn là phần khó khăn nhất do tâm lý lao dốc và các anti-pattern như scope creep hay deadline crunch. Nguyên nhân kỹ thuật thường đến từ việc technical debt tích tụ và thiếu testing automation trong giai đoạn cuối. Hệ quả là các project bị delay trung bình 27% so với kế hoạch, như nghiên cứu của Atlassian chỉ ra. Điều đáng học là áp dụng kỹ thuật "incremental completion" với các checkpoint nhỏ để tránh các lỗi nguy hiểm như "false completion syndrome". Tránh xa các công cụ quản lý project kiểu waterfall vào giai đoạn cuối vì chúng gây ra 38% tỷ lệ failure theo báo cáo từ Jira.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu được tâm lý và chiến lược hoàn thành dự án, vượt qua những cản khó cuối cùng.

What’s next for DORA?

Google ngừng thực hiện khảo sát DORA, làm cho các leader kỹ thuật mất đi điểm tham chiếu độc lập khi AI khiến việc đo lường năng suất ngày càng khó khăn. DORA (DevOps Research and Assessment) từng cung cấp số liệu định lượng về hiệu suất nhóm DevOps với các chỉ số như deployment frequency và lead time for changes. Không còn báo cáo DORA, các công ty khó so sánh hiệu suất của mình với industry benchmarks. Điều này đặc biệt thách thức khi AI tools đang làm thay đổi cách chúng đo lường năng suất của developers. Bài viết phân tích các phương pháp thay thế và xu hướng mới trong đo lường hiệu suất nhóm kỹ thuật thời đại AI.

Bài viết này giải thích tương lai của DORA sau khi Google ngừng khảo sát, giúp lập trình viên hiểu cách đo lường năng suất trong thời đại AI.

Before you move the roadmap date again, check what the plan assumes

Before you move the roadmap date again, check what the plan assumes A practical way for business leaders to examine capacity, dependencies and the next delivery commitment. A missed roadmap date …

You should all be asking way more questions

Khi giao tiếp kỹ thuật, việc đặt câu hỏi thường xuyên như một câu hỏi mỗi 30 giây thực sự hữu ích. Cách tiếp cận này giúp phát hiện vấn đề early hơn 70% so với việc lặng lẽ nghe và chờ đến cuối. Tương tác này tạo nên môi trường học tập two-way thay vì one-way monologue, cho phép cả hai bên cùng điều chỉnh cách truyền đạt. Bạn nên học cách đặt câu hỏi Socratic để đào sâu vấn đề, nhưng cần cân bằng để không gây khó chịu. Kỹ năng này đặc biệt quan trọng khi làm việc với API mới hoặc giải pháp phức tạp như distributed system.

Hỏi nhiều câu giúp lập trình viên hiểu sâu vấn đề và tránh mắc sai lầm khi code.

Your Calendar Is a Creditors' List

Công ty 60 kỹ sư chi khoảng 1.9 triệu USD mỗi năm cho các cuộc họp định kỳ, phần lớn là "lãi suất" cho các công cụ không ai xây dựng như board, decision trail, delivery history, và second store. Hãy xem lịch làm việc như một danh sách chủ nợ và bắt đầu "trả gốc" bằng cách giảm bớt các cuộc họp không cần thiết. Các công cụ này trở thành nợ vì chúng không tạo ra giá trị trực tiếp nhưng tốn thời gian duy trì và tham dự. Việc cắt giảm các cuộc họp không hiệu quả sẽ giúp công ty tiết kiệm đáng kể chi phí và năng lượng tập thể của đội ngũ kỹ sư.

Bài viết giúp lập trình viên nhận thức lãng phí thời gian trong cuộc họp và tối ưu hóa công việc thực sự tạo ra giá trị.

(comic) Team dynamics and the bell curve

Truyện tranh về công việc, được tạo ra với tình yêu và rất nhiều cà phê.

Những câu chuyện về nhóm làm việc và sự phân bố năng lực sẽ giúp bạn hiểu cách xây dựng môi trường làm việc hiệu quả hơn, từ đó tối ưu hóa năng suất và tránh những rắc rối về tâm lý trong đội ngũ.

AI-coding tools could be breaking the junior engineer pipeline

Một nghiên cứu của Đại học NSW cho thấy sinh viên sử dụng AI-assisted tools đạt điểm cao hơn nhưng khả năng ghi nhớ kiến thức lại kém hơn. Nguyên nhân kỹ thuật là do công cụ AI như Copilot hay ChatGPT cung cấp sẵn code, giảm nhu cầu sinh viên phải tự suy nghĩ và viết code. Hệ quả là sinh viên ra trường có kỹ năng thực tế thấp hơn, ảnh hưởng đến chất lượng pipeline của junior engineers. Điều đáng học là các công ty công nghệ cần cân nhắc điều chỉnh cách đánh giá và đào tạo để đảm bảo kỹ năng nền tảng của lập trình viên không bị mai một trước sự phát triển của AI coding tools.

AI-coding tools có thể đang ảnh hưởng tiêu cực đến việc phát triển kỹ năng và tương lai của các kỹ sư trẻ.

The one thing every experienced engineer gets wrong

Kỹ sư có kinh nghiệm thường mắc sai lầm khi chia dự án thành các lớp ngang (models → API → UI → tests) thay vì lớp dọc (vertical slices) để giao sản phẩm có giá trị người dùng ngay từ bước đầu. Phương pháp lớp dọc giúp triển khai sản phẩm nhanh, thu thập phản hồi sớm và điều chỉnh kịp thời, tránh lãng phí thời gian vào hướng đi sai.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh rơi vào thói quen phân chia công việc theo các thành phần riêng lẻ mà thực sự làm chậm tiến độ và gây ra những rắc rối khi giao tiếp giữa các bộ phận trong dự án.

Architecting for uncertainty - part 5: DevOps defines how a fast-flow organization works

Bài viết thứ 5 trong series kiến trúc cho luồng làm việc nhanh, tập trung vào DevOps, làm rõ khái niệm DevOps và những hiểu lầm phổ biến. Tác giả trình bày các kỹ thuật cốt lõi của DevOps và lợi ích mà chúng mang lại cho tổ chức vận hành theo mô hình fast-flow. Các công cụ như CI/CD pipeline, Infrastructure as Code và monitoring tự động được đề cập như nền tảng kỹ thuật. Bài viết có giá trị tham khảo cho lập trình viên muốn hiểu sâu về cách DevOps thúc đẩy quy trình phát triển linh hoạt và hiệu quả.

Bài viết này giải thích rõ DevOps thực sự là gì và không phải là gì, giúp lập trình viên hiểu đúng về cách thức vận hành tổ chức dòng chảy nhanh.

Fish Food for Thought

Why the best commanders keep flying, and how AI is lowering the price of staying current

Amazon warns its engineers against tokenmaxxing in new AI guidelines

‘If your work does not benefit from current AI tooling, that is a finding, not a failing,’ Amazon tells engineers in a memo on tokenmaxxing.

You get what you hire

Khi tuyển dụng, kỹ sư thường giải quyết vấn đề theo chuyên môn của họ—backend developer sẽ tập trung vào backend, frontend developer vào frontend. Bài viết minh họa qua hai ví dụ thực tế về dashboard logistics, cho thấy quyết định tuyển dụng ảnh hưởng trực tiếp đến định hướng kỹ thuật sản phẩm. Do đó, việc phân công đúng người phù hợp với yêu cầu là yếu tố quan trọng quyết định kết quả cuối cùng.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách quyết định đội ngũ kỹ thuật sẽ quyết định hướng phát triển kỹ thuật của dự án, từ đó giúp họ có thể chọn người phù hợp nhất cho từng vấn đề để tối ưu hóa kết quả.

Cursing the day Lovable was born

Việc giải thích cho giới kinh doanh lý do tại sao phát triển phần mềm vẫn còn khó khăn, ngay cả khi có những công cụ hiện đại như Lovable.

Đọc bài này để hiểu cách chuyển đổi những thách thức kỹ thuật phức tạp trong xây dựng phần mềm thành những câu chuyện đơn giản, thuyết phục và thực tế cho các nhà lãnh đạo kinh doanh.

Mandatory vs. optional platforms: Mandates deliver twice as often, and teams are dropping them anyway

Các nền tảng nội bộ bắt buộc có khả năng đạt mục tiêu gấp đôi so với các nền tảng tự nguyện, theo nghiên cứu mới đây. Điều này xảy ra do các nền tảng bắt buộc có nguồn lực và ưu tiên tốt hơn trong hệ sinh thái doanh nghiệp. Tuy nhiên, xu hướng hiện nay là các nhóm lại ưa chuộng việc áp dụng tự nguyện vì tính linh hoạt và giảm áp lực buộc phải tuân thủ. Sự trỗi dậy của AI agents đang làm thay đổi hoàn toàn cuộc chơi, buộc các nhà lãnh đạo phải cân nhắc lại cách tiếp cận.

Bài viết này giải thích tại sao các nền tảng bắt buộc mang lại hiệu quả cao hơn nhưng các nhóm lại đang chuyển sang tự nguyện áp dụng, đồng thời khám phá tác động của các tác nhân AI đối với tương lai của các nền tảng nội bộ.

3 things top 1% teams do differently

Các nhóm đứng top 1% khác biệt nhờ tuyển dụng hiệu quả, tối ưu hóa song song (parallelization) và hạn chế review hầu hết các pull request (PR).

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách đội ngũ top 1% tối ưu hóa hiệu suất bằng cách chọn kỹ nhân tài, chia công việc song song và giảm thiểu thời gian review đơn giản hóa quy trình.