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 bài giải thích thực tế về Continuous Integration và Continuous Delivery: CI bảo vệ shared code ra sao, CD giữ release luôn sẵn sàng thế nào, và vì sao test, trunk habit, feature flag cùng deployment discipline rất quan trọng.
Một bài so sánh thực tế giữa GraphQL và REST: mỗi cách định hình API contract, độ linh hoạt cho frontend, caching, observability, ownership trong team và trade-off vận hành khi chọn một phong cách API.
Một bài viết bình tĩnh về cách phòng burnout trong engineering team: tín hiệu sớm, workload visibility, thời gian hồi phục, kỳ vọng bền vững, trách nhiệm quản lý và những thói quen nhỏ giúp con người không kiệt sức trong im lặng.
Một bài giới thiệu thực tế về multimodal AI: text, image, audio và video thay đổi workflow sản phẩm ra sao, điều gì trở nên khả thi, và vì sao evaluation, privacy, accessibility cùng human review càng quan trọng khi input giàu hơn.
Một bài reflection về cách làm việc kiên nhẫn với legacy code: hiểu lịch sử, thêm test, thay đổi nhỏ và an toàn, tôn trọng constraint cũ, và cải thiện codebase mà không vội rewrite.
Một bài giải thích thực tế về shift-left security: đưa threat thinking, dependency check, secrets hygiene, secure default và review habit vào sớm hơn trong delivery mà không biến mọi engineer thành security specialist.
Một bài giải thích thực tế về idempotent API design: vì sao retry luôn xảy ra, duplicate request tạo rủi ro thế nào, và cách idempotency key, state transition ổn định cùng response contract rõ ràng làm distributed system bình tĩnh hơn.
Một bài nhìn bình tĩnh về blameless engineering culture: cách team học từ incident mà không đổ lỗi, tách accountability khỏi punishment, cải thiện system, và làm con người an toàn hơn khi nói sự thật sớm.
Một bài nhìn thực tế về cách dùng AI cho code refactoring: AI giúp map code, tạo option, gợi ý test và thay đổi cơ học ở đâu, đồng thời vì sao engineer vẫn cần boundary, evidence và verification trước khi tin kết quả.
