Biến review evidence thành team memory
Một ghi chú thực tế về cách chuyển review findings, commands, screenshots và decisions thành team memory có thể tái sử dụng thay vì artifact chỉ dùng một lần để approve.
Bài viết
Một góc đọc dễ vào về software architecture, source code, AI và cách team phần mềm làm việc. Mỗi bài đi từ tình huống thật, giải thích bằng ngôn ngữ gần gũi, giữ lại những thuật ngữ quan trọng để người mới không bị ngợp và người đi làm lâu vẫn tìm được một góc nhìn có thể áp dụng ngay.
Cách tổ chức codebase để hệ thống dễ hiểu, dễ sửa và vẫn đứng vững khi team lớn lên.
41 bài viếtCode review, feedback, mentoring và những thói quen giúp team làm việc tử tế mà vẫn hiệu quả.
41 bài viếtHiểu AI đủ rõ để dùng tốt hơn, build chắc hơn và không bị cuốn theo hype.
41 bài viếtNhững câu chuyện từ công việc, học tập, con người và các khoảnh khắc nhỏ làm mình lớn lên từng chút.
31 bài viếtCách team phần mềm thật sự vận hành: Agile, Scrum, delivery, ownership, communication và nhịp làm việc ở từng môi trường.
50 bài viếtMột ghi chú thực tế về cách chuyển review findings, commands, screenshots và decisions thành team memory có thể tái sử dụng thay vì artifact chỉ dùng một lần để approve.
Một ghi chú phản chiếu về cách một tháng quan sát nhỏ mỗi ngày có thể lộ ra những pattern rất dễ bị bỏ sót giữa lúc làm việc.
Một reflection thực tế về cách dùng AI để mở rộng investigation trong khi source checking, trade-off decision và accountability vẫn thuộc về con người.
Một ghi chú bình tĩnh về việc xem attention như shared team resource, không phải ngân sách cá nhân vô hạn mà ai cũng tự hồi phục được.
Một reflection thực tế về cách chọn default bảo vệ user và system khi configuration, rollout hoặc external dependency còn bất định.
Một ghi chú thực tế về cách viết handoff có open questions, assumptions và risk thay vì giả vờ work chắc chắn hơn thực tế.
Một ghi chú phản chiếu về kỷ luật nhỏ khi đóng work bằng evidence, cleanup và context thay vì chỉ chạm tới finish line nhìn thấy được.
Một reflection thực tế về cách làm AI-assisted work an toàn hơn bằng cách yêu cầu model bộc lộ assumption trước khi chấp nhận answer.
Một ghi chú bình tĩnh về việc xem friction lặp lại trong team như tín hiệu hữu ích trước khi nó đông cứng thành blame cá nhân.