#spec-driven-development

Episode #314: Codemoo: Demonstrating How Coding Agents Work – The Real Python Podcast

Geir Arne Hjelle trình bày dự án Codemoo minh họa cách hoạt động của coding agents. Dự án này sử dụng conversation và introspection để giúp định nghĩa dự án thông qua tương tác tự nhiên. Các thành phần cốt lõi của coding agents được kết hợp để tạo ra một hệ thống có khả năng đối thoại và phát triển code. Codemoo cho thấy tiềm năng của việc sử dụng AI trong quy trình phát triển phần mềm thông qua cách tiếp cận tự nhiên và có cấu trúc. Đáng học hỏi là cách dự án này kết hợp các kỹ thuật AI hiện đại với quy trình phát triển truyền thống.

Bài này giúp lập trình viên hiểu rõ cách xây dựng hoạt động của các coding agent thông qua dự án thực tế.

Akka Tests Spec-Driven AI Delivery Across 65 Open Source Projects

Akka đã thực nghiệm với 65 du án nguồn mở để nghiên cứu cấu trúc specification, ngữ cảnh, lựa chọn model, validation tự động và guardrails delivery ảnh hưởng đến việc port phần mềm hỗ trợ AI. Kết quả cho thấy specification có cấu trúc rõ ràng giúp giảm 70% lỗi trong quá trình port code. Các model embedding như OpenAI Embeddings và text embedding trong Pinecone tạo ra kết quả chính xác hơn khi được validate tự động. Điều đáng học là việc kết hợp guardrails và validation tự động trong quy trình CI/CD giúp tăng tốc độ delivery mà không giảm chất lượng.

Bài viết này cung cấp hiểu nghiệm quý giá về cách tích hợp AI vào quy trình phát triển phần mềm thông qua thử nghiệm thực tế trên 65 dự án nguồn mở.

Everything I Build Around the LLM Becomes a Distraction

Tác giả trải qua một năm phát triển với hỗ trợ của LLM, nhận thấy mọi công cụ tự động hóa được xây dựng quanh mô hình cuối lại gây xao nhãng. Nguyên nhân kỹ thuật là các giải pháp helper phức tạo như nlp-tools và data-processing-pipelines dần trở thành tâm điểm thay vì hỗ trợ. Hệ quả là thời gian bị phân tán cho việc bảo trì các công cụ này thay vì tập trung vào sản phẩm chính. Bài học rút ra là nên bắt đầu với các giải pháp đơn giản nhỏ hơn, tránh quá trình engineer hóa (engineering away) vấn đề bằng các công cụ phức tạp không cần thiết.

Bài viết này giúp lập trình viên nhận ra cách sử dụng hiệu quả AI mà không bị sa vào các công cụ phụ trợ phức tạp.

WWW Ep257 Local Engineer Runs Out Of Tokens · November 3, 2026

Ep #257 Local Engineer Runs Out of Tokens, Discovers "Programming" Robbie and I sip a rye and talk token budgets, Copilot getting yanked mid-workflow, SDD with worktrees, whether frameworks still matter, slop as a choice, Jeff the cliff-diving lawnmower, and Amp as the a Bowflex. ⤷ whiskey.fm · youtube · spotify · apple Presented by Mailtrap

Reviews of DevAI Conference 2026 From a Speaker’s Eye

I joined DevAI 2026 in Poland and came away with fresh ideas on AI-powered development, smarter RAG, and the future of coding agents with Polish histo...

Agentic Development: Time to Shift the Focus

Agentic Development đã giải quyết được vấn đề từ ý tưởng đến pull request, nhưng hai thách thức lớn còn lại là quyết định xây dựng gì và xác minh code do AI tạo ra. Nguyên nhân kỹ thuật là do các agentic system hiện tại thiếu cơ chế đánh giá chất lượng và đánh giá tác nghiệp, dẫn đến việc tạo ra code không phù hợp với yêu cầu thực tế. Hệ quả là các dự án agentic gặp vấn đề về hiệu suất và bảo trì khi code không đáp ứng đúng mục tiêu ban đầu. Điều đáng học là cần phát triển framework đánh giá mới và quy trình validation chặt chẽ để đảm bảo chất lượng output trong agentic development.

Bài viết giúp lập trình viên nhận ra thách thức thực sự trong phát triển agentic không chỉ là mã hóa mà còn là lựa chọn và xác minh mã do AI tạo ra.

Building the software factory from the spec up | LinearB's Ariel Illouz & Ofer Affias

Swarms might be the next scaling law, Aristotle reviews your management style, and is your AI clone stuck in the past?

Spec-driven development: how we review plans, not pull requests

AI made code cheap, but review didn't scale. Here's how Giant Swarm moved human review from the diff to the plan, and open sourced the workflow.

OpenSpeccer - A Read-Only OpenSpec Dashboard

OpenSpeccer là một dashboard chỉ đọc (read-only) nhỏ g dành riêng cho cac du an OpenSpec, duoc giao nhu mot Agent Skill. Cong nay duoc thiet ke de hien thi thong tin du an mot cach nhanh chong va don gian ma khong can cap quyen ghi vao he thong. Goi y duoc cho cac lap trinh vien muon theo doi trang thai cac OpenSpec project mot cach he thong hoa ma khong lam anh huong den hoat dong cua du an. OpenSpeccer cung cap giao dien doc don, chuc nang nhat che, dung it tai nguyen he thong phu hop cho moi truong phat trien.

OpenSpeccer giúp lập trình viên dễ dàng theo dõi và truy cập thông tin OpenSpec projects ngay tại local environment.

How we built the Redis Docs MCP for agents

Developers love Redis. Unlock the full potential of the Redis database with Redis Enterprise and start building blazing fast apps.

Getting to Reliable AI-Driven Development

Bối cảnh của bài viết là vấn đề AI sinh ra nội dung sai sự thật (hallucinations) trong quá trình phát triển. Nguyên nhân kỹ thuật là cách tiếp cận định vị AI dựa trên các quy định rõ ràng (grounding AI in clear specifications). Hệ quả là phương pháp này giảm thiểu hiện tượng hallucinations đồng thời tối ưu hóa chi phí token lên đến 8X–12%. Điều đáng học là việc thiết lập các quy định cụ thể có thể cải thiện đáng kể độ chính xác và hiệu quả khi làm việc với AI. Các lập trình viên nên cân nhắc áp dụng approach này để nâng cao chất lượng output và giảm chi phí khi sử dụng AI tools.

Phương pháp này giúp lập trình viên phát triển AI đáng tin cậy, giảm 8X–12% chi phí token và ngăn ngừa ảo do AI tạo ra.

adam bien's blog

Adam Bien sẽ có một loạt buổi nói chuyện tại các hội nghị và workshop vào mùa thu 2026, tập trung vào LLM-assisted Java development và spec-driven development. Các sự kiện này sẽ được tổ chức tại Hà Lan, Ba Lan, Đức và cả trực tuyến qua airhacks.university. Ông cũng sẽ trình bày về agentic engineering patterns và cách sử dụng LLMs để di chuyển hệ thống legacy. Người tham dự có thể học hỏi các kỹ thuật mới nhất kết hợp AI với phát triển phần mềm, cũng như đặt câu hỏi trong buổi livestream Q&A hàng tháng.

Lập trình viên nên đọc bài này để cập nhật xu hướng phát triển Java hỗ trợ LLM và mẫu thiết kế agentic trong sự kiện sắp tới của Adam Bien.

Shift Development Right

Bối cảnh của xu hướng Shift Development Right là quá trình phát triển phần mềm truyền thống đòi hỏi phác thảo chi tiết trước khi viết code. Nguyên nhân kỹ thuật là các công cụ AI như GitHub Copilot giúp tự động hóa việc viết code, cho phép thử nghiệm nhanh hơn mà không cần thiết kế kỹ lưỡng. Hệ quả là vòng lặp feedback nhanh hơn và giảm thời gian từ ý tưởng đến sản phẩm thực tế. Điều đáng học là cách tiếp cận "Decide After You Build" giúp phát hiện vấn đề sớm hơn và giảm rủi ro sai lệch yêu cầu, đặc biệt với các dự án sử dụng Continuous Delivery.

Bài viết này giúp lập trình viên tối ưu hóa quy trình phát triển bằng cách sử dụng AI để đưa quyết định sau khi xây dựng thay vì trước đó.

AI Coding Tip 038 — Make the AI Ask Before It Builds

Khi làm việc với AI coding, nhiều lập trình viên chỉ đưa ra yêu cầu một câu mà bỏ qua nhiều quyết định quan trọng. Nguyên nhân kỹ thuật là do mô hình như GPT không thể tự suy diễn đủ các chi tiết ẩn trong yêu cầu ngắn gọn. Hệ quả là AI thường tạo ra code không tối ưu hoặc không phù hợp với ngữ cảnh thực tế. Bài viết đề xuất giải pháp ép AI đặt câu hỏi để làm rõ các quyết định trước khi bắt đầu xây dựng. Điều đáng học là việc sử dụng kỹ thuật prompt engineering để yêu cầu AI xác minh các giả định, giúp tiết kiệm thời gian sửa lỗi về sau.

Lập trình viên nên đọc bài này vì học cách buộc AI phải hỏi những quyết định bạn chưa đưa ra trước khi xây dựng code.

Spec-Driven Development comes to Azure Cosmos DB: The First Database Extension for GitHub Spec Kit

Microsoft vừa triển khai Spec-Driven Development cho Azure Cosmos DB thông qua extension đầu tiên trên GitHub Spec Kit. Công cụ này cung cấp hướng dẫn về partitioning, queries và code review giúp lập trình viên viết ứng dụng Cosmos DB chất lượng hơn. Mô hình spec-driven giúp mã hóa chính xác requirement và giảm thiểu lỗi logic trong query. Đây là giải pháp đáng chú ý cho các team đang sử dụng AI coding assistant như GitHub Copilot để nâng cao độ chính xác của code tạo ra.

Bài viết này giúp bạn cải thiện ứng dụng Azure Cosmos DB bằng hướng dẫn dẫn động quy cách từ GitHub Spec Kit cho các tác vụ mã hóa, phân vùng, truy vấn và kiểm tra mã.