Lập trình với AI một cách thực tế
Góc nhìn thực tế về lập trình với AI trong codebase lớn: điều gì thực sự hiệu quả, điều gì bị thổi phồng và workflow Get Context → Plan → Execute.
Góc nhìn thực tế về lập trình với AI trong codebase lớn: điều gì thực sự hiệu quả, điều gì bị thổi phồng và workflow Get Context → Plan → Execute.
Giải thích vì sao React Fiber ra đời: vấn đề của call stack, recursion trong React 15, cách time slicing hoạt động và cách Fiber giúp React render mượt hơn.
Một lập trình viên thử nghiệm để AI agent Codex tự chuẩn bị tờ khai thuế 2025 và so sánh với kế toán. Kết quả bất ngờ khi AI phát hiện sai lệch 20.000 USD.
AI tạo sinh giúp viết code nhanh hơn, nhưng có thể làm giảm hiệu quả cộng tác trong team: từ PR dài dòng, bug khó phát hiện đến vấn đề quyền tác giả.
Quy trình dùng Claude Code gồm research sâu, lập kế hoạch chi tiết, annotation và triển khai có kiểm soát để viết code chất lượng cao.
AI coding agents đang buộc lập trình viên phải viết code tốt hơn: test đầy đủ, type rõ ràng, cấu trúc code sạch và môi trường dev chuẩn hóa.
Hướng dẫn chi tiết Claude Code cho designer: từ cài đặt, tạo project, deploy đến tích hợp AI và tối ưu prompt để build sản phẩm nhanh hơn mà không cần biết code.
Chia sẻ cách xây dựng bộ “skills” để AI hỗ trợ phát triển Node.js hiệu quả hơn, bao gồm Fastify, TypeScript, GitHub workflows và chuẩn Agent Skills.
Knowledge Priming là phương pháp cung cấp bối cảnh dự án cho AI trước khi yêu cầu viết code. Cách tiếp cận này giúp AI tạo code đúng kiến trúc, giảm sửa lỗi và tăng năng suất lập trình.
AI coding mang lại tốc độ nhưng cũng biến lập trình thành một dạng “đánh bạc”. Khi quá phụ thuộc, developer dễ mất đi tư duy và sự thỏa mãn cốt lõi.
Tăng tốc viết code bằng AI không giúp bạn ship nhanh hơn. Bottleneck thực sự nằm ở quy trình, review, deploy và cách bạn xây dựng sản phẩm.