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.
Một góc nhìn thực tế về trách nhiệm của API gateway: routing, authentication boundary, rate limiting, request aggregation, trade-off của backend-for-frontend, failure mode và observability cần có để vận hành edge của hệ thống rõ ràng hơn.
Một bài giải thích RAG theo cách dễ bắt đầu: tài liệu được chia thành chunk, chuyển thành embedding, tìm bằng vector search, rồi dùng để grounding câu trả lời AI với citation, evaluation và các failure mode cần kiểm tra.
Một bài reflection bình tĩnh về vì sao technology ổn định và quen thuộc thường giúp team đi chắc hơn. Bài viết nhìn vào reliability, tuyển dụng, maintainability, shared knowledge và những trade-off khi chọn một tech stack không cần gây ấn tượng.
Một hướng dẫn thực tế về cách áp dụng Hexagonal Architecture cho một feature nhỏ: vẽ boundary, đặt tên port bằng ngôn ngữ business, giữ adapter ở rìa hệ thống, test phần core, và biết khi nào pattern này đáng với chi phí của nó.
Một hướng dẫn thực tế về cách viết acceptance criteria như bằng chứng chung cho hành vi đã hoàn thành: ví dụ rõ, edge case quan trọng, scope dễ review, và handoff bình tĩnh hơn giữa product, engineering, QA và stakeholder.
Một bài so sánh bình tĩnh giữa Kanban và Scrum qua hình dạng công việc thật của team: request đi vào như thế nào, team đang gánh bao nhiêu WIP, business cần kiểu predictability nào, và nhịp vận hành nào hợp với context hiện tại.
Một bài reflection về việc rời khỏi sự cầu toàn trong code để hướng tới những thay đổi dễ maintain, dễ hiểu và dễ review hơn. Bài viết nhìn lại vì sao code tốt không phải phiên bản gây ấn tượng nhất khi đứng một mình, mà là phiên bản team có thể hiểu, sửa và tiếp tục mang đi.
Một góc nhìn thực tế về giới hạn context window như một điểm nghẽn âm thầm trong AI workflow. Bài viết giải thích vì sao chat quá dài, codebase lớn, summary mơ hồ và working memory thiếu rõ ràng có thể làm AI trả lời lệch, và cách team xử lý giới hạn này mà không biến mọi task thành một đống tài liệu.
Một góc nhìn bình tĩnh về những người tạo ra nhiều output nhưng làm mòn trust: vì sao team dễ thưởng cho hành vi đó, feedback loop bị gãy thế nào, và leader nên đặt boundary ra sao mà vẫn để lại đường sửa.
