Thư mục Docs của bạn sắp toang
Thư mục /docs Markdown có thể đang trở thành điểm yếu trong kỷ nguyên AI coding. Khám phá vì sao quản lý context là vấn đề lớn và cách tiếp cận mới: Context-Driven Development (CDD).
#LLM
Knowledge Priming: “khởi tạo tri thức” cho AI trước khi viết code
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.
Vì sao "bỏ qua code, xuất thẳng binary" là một lỗi phân loại
Elon Musk nói rằng AI sẽ khiến các ngôn ngữ lập trình trở nên lỗi thời vào năm 2026. Nhưng pipeline biên dịch thực ra đã làm đúng điều ông mô tả --- một cách xác định (deterministic) --- chỉ trong vài mili‑giây.
Ma cà rồng AI
AI giúp tăng năng suất gấp nhiều lần nhưng cũng tạo ra “hiệu ứng ma cà rồng” khiến lập trình viên và startup kiệt sức. Làm sao cân bằng giữa tăng tốc và bền vững?
ChatGPT trích dẫn mạng xã hội như thế nào
Muốn tăng hiển thị trên ChatGPT? Tập trung thread Reddit, tối ưu video YouTube, đăng đều trên LinkedIn. Phân tích 700.000 trích dẫn.
Async Agent Thực Sự Là Gì?
Async agent thực sự là gì? Phân biệt agent, async và kiến trúc multi-agent để hiểu đúng concurrency, orchestration và tương lai của AI agents.
Những Ngoại Tác Tiêu Cực Của Gen-AI Trong Đội Ngũ Phần Mềm
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.
Agents vs. Workflows: Framework mà Founder Thực Sự Cần
Agents hay Workflows? Phân biệt đúng để tránh “agent washing”, giảm rủi ro và xây hệ thống AI đáng tin cậy cho startup và SaaS.
Vậy thì rốt cuộc chúng ta đang trả tiền cho điều gì?
Trong thời đại AI tạo sinh, nếu ai cũng có thể tự xây phần mềm, thì doanh nghiệp thực sự đang trả tiền cho điều gì khi mua software?
Xây dựng coding agent tối giản: Bài học thực tế
Từ unified LLM API đến coding agent chạy YOLO mode, bài viết chia sẻ bài học về context engineering, minimal system prompt, tool tối giản và benchmark thực tế với Terminal-Bench.
Suy nghĩ về thị trường việc làm trong thời đại LLM
Trong thời đại LLM, tốc độ và độ phức tạp thay đổi luật chơi tuyển dụng AI. Senior tăng giá trị, junior phải nổi bật, và alignment quan trọng hơn bao giờ hết.
Cái bẫy “LLM-as-Analyst”: Phân tích kỹ thuật chuyên sâu về hệ thống dữ liệu agentic
Vì sao mô hình agentic đơn giản nhất lại nguy hiểm nhất cho các hệ thống xử lý dữ liệu thực tế