daily-digest

Simon Willison’s Weblog

JustHTML is a fascinating example of vibe engineering in action

JustHTML là thư viện Python mới cho việc phân tích HTML, được phát triển bởi Emil Stenström.
Thư viện hoàn toàn được viết bằng Python và vượt qua hơn 9,200 bài kiểm tra trong bộ kiểm tra html5lib-tests.
JustHTML có 100% độ bao phủ kiểm tra với khoảng 3,000 dòng mã thực thi và thêm ~11,000 dòng cho các bài kiểm tra.
Emil Stenström dùng VS Code với Github Copilot trong chế độ Agent để phát triển JustHTML.
Các mô hình LLM khác nhau được sử dụng, bao gồm Claude Sonnet 3.7, Gemini 3 Pro và Claude Opus.
Emil áp dụng phương pháp “vibe engineering,” đảm bảo kiểm tra và thiết kế chất lượng cao cho phần mềm.
Ông kết hợp bộ kiểm tra html5lib-tests từ sớm để xây dựng bộ phân tích HTML5 hiệu quả.
Emil đã thiết lập API lõi và theo dõi hiệu suất so với các thư viện hiện có.
Ông loại bỏ mã gốc và khởi động lại dự án từ mã nguồn của thư viện html5ever Rust.
Emil tạo ra một bộ fuzzer tùy chỉnh để sản xuất nhiều tài liệu HTML không hợp lệ nhằm tăng cường khả năng của bộ phân tích.
JustHTML có ít nhất 8,500 bài kiểm tra thành công, cho thấy tiến trình phát triển nhanh chóng nhưng có sự xem xét kỹ lưỡng.

Copywriters reveal how AI has decimated their industry

Brian Merchant thu thập câu chuyện cá nhân từ 12 copywriter về ảnh hưởng của AI đối với nghề copywriting (AI Killed My Job).
Nhiều copywriter chuyên nghiệp cho biết sự nghiệp của họ bị tàn phá trước sự trỗi dậy của các công cụ viết bài tự động.
Freelance copywriting đang gặp khó khăn lớn trong bối cảnh AI phát triển.
AI gây cảm giác phi nhân hóa, ảnh hưởng đến giá trị bản thân của nhiều copywriter.
Copywriter thường chỉ làm việc chỉnh sửa các bản thảo của AI với thù lao thấp hơn vì “hầu hết công việc đã được hoàn thành”.
Người phỏng vấn bày tỏ lo ngại về việc liệu nền kinh tế mới có tạo ra công việc phù hợp với những người bị ảnh hưởng không.

Engineering Leadership

This is How I do a Full Engineering Org Audit

Tôi thực hiện kiểm toán tổ chức kỹ thuật và áp dụng phương pháp tương tự như trong 90 ngày đầu khi khởi đầu vai trò lãnh đạo kỹ thuật mới.
Kiểm toán này áp dụng cho các vai trò lãnh đạo kỹ thuật như Quản lý, Kiến trúc sư và Kỹ sư cấp cao.
Tôi bắt đầu bằng việc hiểu rõ các điểm đau mà tổ chức đang gặp phải thông qua cuộc họp với CEO hoặc người sáng lập.
Các lý do phổ biến cho kiểm toán bao gồm nhu cầu mở rộng sau khi nhận được tài trợ hoặc khi CTO rời khỏi công ty.
Tôi đã chuẩn bị một mẫu Notion cho danh sách kiểm tra tổ chức kỹ thuật tuyệt vời và một bảng Miro để trực quan hóa kết quả.
Bảng Miro chứa danh sách kiểm tra và ghi chú từ các cuộc họp 1:1 với các thành viên trong tổ chức.
Tôi đặt ra ba câu hỏi chính trong các cuộc 1:1: cảm giác hiện tại về công việc, điểm mạnh và điểm cần cải thiện, cũng như cách tôi có thể hỗ trợ.
Kiểm toán bao gồm các phần như quy trình tuyển dụng, văn hóa, phát triển liên tục, chia sẻ kiến thức, quy trình đưa vào, phát hành, phát triển và quản lý sự cố.
Tôi tổng hợp các phát hiện và đưa ra gợi ý cải tiến để cải thiện tổ chức kỹ thuật.

My Advice For Engineers and Engineering Leaders to Get a New Role Faster

Newsletter này được tài trợ bởi Augment Code, công cụ AI giúp tăng tốc quá trình lập trình bằng cách hiểu rõ cơ sở mã của bạn.
Thị trường việc làm cho các vị trí kỹ thuật hiện tại rất cạnh tranh, nhiều công ty thận trọng hơn khi tuyển dụng so với năm 2022 (ảnh so sánh).
Để tìm kiếm một vị trí mới, tăng cường tính đáng tin cậy của bản thân rất quan trọng, vì nó cải thiện cơ hội nhận được đề nghị.
Hồ sơ LinkedIn tốt tạo ấn tượng ban đầu mạnh mẽ, nhiều cơ hội việc làm đến từ mạng lưới này.
Việc viết blog hoặc bản tin giúp chứng minh kiến thức và kỹ năng, làm tăng cơ hội được chấp nhận.
Giới thiệu và khuyến nghị là cách tốt nhất để có được công việc mới, đặc biệt trong các vị trí lãnh đạo kỹ thuật.
Tìm hiểu về công ty, chuẩn bị câu hỏi và chuẩn bị cho phỏng vấn là yếu tố quan trọng để thành công trong quá trình tuyển dụng.

How to Be Pragmatic as an Engineer

Chủ nghĩa thực dụng (Pragmatism) là yếu tố quan trọng trong Kỹ thuật phần mềm.
Kỹ sư thực dụng tập trung vào những gì hoạt động trong thực tế, không chỉ lý thuyết.
Các yếu tố tác động đến quyết định trong kỹ thuật phần mềm bao gồm ngân sách, thay đổi yêu cầu, và áp lực thời gian.
Cần ưu tiên giải pháp đơn giản thay vì phức tạp để tiết kiệm thời gian và tài nguyên.
Tránh tối ưu hóa quá sớm; nên thực hiện theo cách phát triển lặp đi lặp lại.
Xây dựng giải pháp hữu ích và khả thi phù hợp với các ràng buộc hiện có.
Một giải pháp lý thuyết không nhất thiết là hợp lý nếu không phù hợp với nhu cầu thực tế của người dùng.

Essential Skills for Engineers to Thrive in the AI Era

Augment Code hỗ trợ đội ngũ kỹ thuật trong việc phát triển phần mềm nhanh hơn với AI thông minh, xử lý hơn 10 triệu dòng mã trong 10.000 tệp (Augment Code).
Hội nghị TechLead tại London thu hút sự quan tâm về các kỹ năng cốt lõi cho kỹ sư trong thời đại AI.
John Crickett, chuyên gia có hơn 25 năm kinh nghiệm, chia sẻ những hiểu biết về tác động của AI đối với kỹ sư.
Kỹ năng giao tiếp rõ ràng ngày càng quan trọng, vì tương tác với AI thường xuyên dưới dạng văn bản hoặc phát âm.
Những kỹ năng như quản lý dự án, kiến thức lĩnh vực, và hiểu biết về nhu cầu của doanh nghiệp và người dùng trở nên giá trị hơn trong bối cảnh AI.
Khả năng thích ứng và học hỏi nhanh chóng các công cụ mới là cần thiết để tận dụng năng suất từ AI.
Kỹ năng giải quyết vấn đề và khả năng đặt câu hỏi tốt yêu cầu tương tác với các bên liên quan, như chủ sở hữu sản phẩm và người dùng.
Thói quen tò mò giúp kỹ sư hỏi được những câu hỏi quan trọng và xác định vấn đề một cách chính xác.
Học tập liên tục là cần thiết trong ngành công nghiệp công nghệ đang thay đổi nhanh chóng.

Engineering Multiplier Archetypes

Kỹ sư giỏi không chỉ dựa vào đóng góp cá nhân mà còn phải nâng cao hiệu suất của người khác và tổ chức.
Kỹ sư cần có tư duy “Engineering Multiplier” để gia tăng năng suất và hiệu quả làm việc của đội ngũ.
Tư duy này chú trọng vào việc cải thiện hiệu suất của cả đội thay vì chỉ tập trung vào nhiệm vụ cá nhân.
Có bốn kiểu nghệ sĩ nhân đôi chính: Team Multiplier, Cross-Team Multiplier, Systems Multiplier, và Organizational Multiplier.
Team Multiplier nâng cao hiệu quả của từng thành viên trong nhóm, thường là Tech Lead hoặc Team Lead.
Cross-Team Multiplier mở rộng ảnh hưởng qua nhiều nhóm khác nhau, đặc biệt là Staff Engineer hoặc Principal Engineer.
Systems Multiplier thiết kế hệ thống và quy trình để tăng cường sự nhanh nhẹn của các nhóm, thường là Architects.
Organizational Multiplier cải thiện tốc độ và sự gắn kết của tổ chức thông qua lãnh đạo và quy trình tốt, thường là Engineering Manager hoặc Director of Engineering.
Tất cả các kỹ sư, bất kể cấp bậc, đều có khả năng trở thành người nhân đôi.
Yêu cầu kỹ năng của kỹ sư đang chuyển từ biết lập trình sang khả năng giải quyết vấn đề và kỹ năng giao tiếp.
Việc viết mã theo nhiệm vụ đã được xác định rõ sẽ ngày càng ít cần thiết khi công cụ phát triển ngày càng tốt hơn.
Các vai trò kỹ thuật đang trở nên gần gũi hơn và kỹ sư cần chuyển trọng tâm sang phong cách lãnh đạo và xây dựng quy trình tốt hơn.

What’s Really Like to Be an AI/ML Engineer

MCP Servers đang trở thành yếu tố quan trọng trong mỗi đội ngũ kỹ thuật, cung cấp cho AI một cách an toàn và dễ dự đoán để tương tác với hệ thống hiện có.
Atono đã phát triển MCP server như một dịch vụ Dockerized, giúp đơn giản hóa bảo mật, cấu hình và tương thích với các công cụ như Zed, VS Code và Copilot.
Việc kết nối LLM với các công cụ đã tạo ra những hành vi bất ngờ và thách thức trong quá trình gỡ lỗi mà chỉ xuất hiện khi thực hiện các quy trình làm việc thực sự.
Shivam Anand, Staff ML Engineer tại Meta, tập trung vào hệ thống machine learning quy mô lớn và giải quyết các vấn đề về LLM trong môi trường không có nhãn.
Alex Razvant, Senior AI Engineer tại Everseen, bắt đầu làm nghiên cứu viên AI ứng dụng, nghiên cứu mô hình và đánh giá chất lượng sản phẩm Vision AI cho ngành bán lẻ.

The Impact of AI on the Performance of Software and Systems

54% doanh nghiệp không theo dõi hiệu suất của hệ thống AI/LLM (The Engineering Performance Report 2025).
67% coi hiệu suất là ưu tiên cao hoặc hàng đầu trong công việc.
20% tổ chức theo dõi hiệu suất mô hình AI.
69% dễ dàng xin ngân sách cho các sáng kiến AI.
31% sử dụng OpenTelemetry.
Nhu cầu uptime là rất quan trọng, với một số doanh nghiệp yêu cầu 99% uptime.
7% doanh nghiệp yêu cầu 99.999% uptime, cho phép chỉ 26 giây downtime mỗi tháng.
Số lượng sự cố được coi là chỉ số hiệu suất quan trọng.
Trải nghiệm khách hàng được đánh giá cao với 45%.
Nợ kỹ thuật (tech debt) được nhắc đến nhiều nhất trong các cuộc thảo luận.
Tự động hóa kiểm thử (automated testing) đang ngày càng phổ biến.
Cải thiện hợp tác và giao tiếp được coi là rất quan trọng cho kiến trúc hệ thống.

Why Engineers Must Become Multipliers in the AI-Era

Kỹ năng cần có của kỹ sư đã thay đổi rõ rệt trong 10 năm qua, từ việc chỉ biết HTML, CSS, JS và một framework JS sang khả năng giải quyết vấn đề và kỹ năng giao tiếp.
Tư duy “multiplier” (nhân đôi) là quan trọng, tập trung vào tác động toàn đội ngũ hơn là chỉ hoàn thành nhiệm vụ cá nhân.
Phát triển phần mềm ngày nay dễ tiếp cận hơn nhờ các công cụ tốt hơn, cho phép cả những người không có nền tảng kỹ thuật tham gia.
“Vibe coding” có ứng dụng trong việc tạo prototype nhanh và công cụ nội bộ nhưng gặp khó khăn khi yêu cầu bảo mật, bảo trì và khả năng mở rộng.
AI-Assisted Engineering giúp tăng tốc quy trình làm việc mà không bỏ qua các nguyên tắc kỹ thuật cơ bản.
Kỹ sư hiện đại không chỉ thực hiện các yêu cầu mà còn cần chủ động tìm kiếm các vấn đề có ảnh hưởng lớn để tập trung công sức giải quyết.
Các kỹ sư ngày càng được kỳ vọng không chỉ thực hiện các nhiệm vụ mà còn quản lý các dự án, đặc biệt là trong các công ty khởi nghiệp và vừa và nhỏ.
Vai trò “Product Engineer” ngày càng phổ biến, trong đó kỹ sư thường đảm nhận vai trò của quản lý sản phẩm.
Kỹ sư “multiplier” nâng cao năng suất của đội ngũ bằng cách cải thiện quy trình, chia sẻ kiến thức, nâng cao tiêu chuẩn chất lượng và hỗ trợ quyết định tốt hơn.
Mentoring và phát triển kỹ năng cho người khác là một phần thiết yếu của vai trò này, tạo ra một môi trường học tập và hỗ trợ lẫn nhau.

Managers Have the Right Skills for AI Coding, While ICs Have Issues

Xu hướng cho thấy các nhà quản lý ngày càng tham gia vào việc lập trình (How AI is Impacting Engineering Leadership).
Công cụ lập trình AI ngày càng phát triển, thay đổi cách viết mã và tạo phần mềm.
Vibe coding được hiểu là tạo phần mềm bằng cách sử dụng tiếng Anh đơn giản với AI, không kiểm tra mã sinh ra.
AI-assisted engineering tập trung vào các nguyên tắc kỹ thuật tốt, sử dụng AI để nâng cao hiệu suất mà không phụ thuộc hoàn toàn vào AI.
Nhà quản lý cần có kỹ năng phù hợp để thực hiện AI-assisted engineering hiệu quả.
Các nhà quản lý thường có cái nhìn tích cực về AI cho lập trình, mặc dù có những kỳ vọng không thực tế từ lãnh đạo công ty.
Kỹ năng của nhà quản lý giúp họ sử dụng AI hiệu quả hơn trong lập trình so với các kỹ sư (nhất là các Team Leads).

How to Give Constructive Feedback with Confidence as an Engineering Leader

MCP servers tạo ra rủi ro mới trong kiến trúc AI mà các biện pháp bảo mật truyền thống không xử lý được.
Nếu không được bảo mật, MCP servers trở thành điểm thất bại tập trung cho quản lý dữ liệu.
eBook cung cấp thông tin về cách bảo mật MCP servers qua authorization chi tiết và bên ngoài.
Thực trạng vai trò của MCP servers trong khung quản lý rủi ro và tuân thủ.
Lý do hệ thống quyền truy cập dựa trên vai trò không hiệu quả trong môi trường AI động.
Những sự cố thực tế từ Asana và Supabase chứng minh các rủi ro này.
Kiến trúc authorization bên ngoài (PEP/PDP) hỗ trợ Zero Trust cho hệ thống AI.
Feedback kịp thời và rõ ràng là rất quan trọng trong việc huấn luyện và hướng dẫn.
44% nhà quản lý cảm thấy cho phản hồi là một nhiệm vụ đầy áp lực (khảo sát 7,631 nhà quản lý).
46% nhân viên cảm thấy họ không nhận đủ phản hồi từ quản lý.
Nhân viên muốn phản hồi rõ ràng và hữu ích thay vì chỉ mang tính chất chung chung.

How to Become a Resourceful Engineer

Trong phát triển phần mềm, việc thừa nhận rằng bạn không biết điều gì là một dấu hiệu của sự trưởng thành và kinh nghiệm.
Khả năng tìm kiếm thông tin nhanh chóng là quan trọng hơn việc bạn biết điều gì hiện tại.
Để trở thành một kỹ sư hiệu quả, cần phải thoải mái với việc nói “Tôi không biết”, đồng thời có sự tự tin rằng bạn có thể tìm kiếm thông tin cần thiết.
Kỹ năng nguồn tài nguyên (resourcefulness) bao gồm việc lên kế hoạch cụ thể để tìm ra câu trả lời khi không biết.
Kỹ sư thông minh không chỉ hiểu vấn đề mà còn biết cách tận dụng con người và tài nguyên để xây dựng giải pháp thực tiễn.
Tính tò mò (curiosity) là nền tảng của sự tinh thông. Người có tính tò mò thường khám phá và học hỏi từ những điều chưa biết.
Câu hỏi “Bạn đã học được điều gì mới trong 6 tháng qua?” có thể đánh giá mức độ tò mò của một ứng viên.
Sự phấn khích và chi tiết trong câu trả lời có thể chỉ ra niềm đam mê học hỏi của ứng viên.

My Mistakes and Advice Leading Engineering Teams

Cerbos cung cấp giải pháp authorization giúp giảm chi phí ẩn và tối ưu hóa quy trình làm việc cho doanh nghiệp.
94% ứng dụng thử nghiệm có một dạng yếu điểm trong kiểm soát truy cập (OWASP Top 10).
Cerbos cắt giảm lỗi và sự cố trong authorization lên đến 75%.
Thay đổi chính sách authorization có thể được tăng tốc tới 90%.
Thời gian triển khai chính sách từ thiết lập đến sản xuất chỉ mất vài giờ chứ không phải vài tuần.
Cerbos duy trì toàn bộ kiểm tra cho việc tuân thủ SOC2, ISO 27001, FedRAMP, HIPAA, GDPR.
Qua các giai đoạn lãnh đạo 1, 3 và 5+ nhóm kỹ thuật, trách nhiệm và phương pháp quản lý thay đổi rõ rệt.
Khi lãnh đạo 1 nhóm, cần quản lý thời gian và chú trọng vào sự giao tiếp và hỗ trợ đội ngũ.
Việc chú trọng vào các chi tiết không thuộc thẩm quyền quản lý có thể dẫn đến căng thẳng và sai lầm.
Xây dựng mối quan hệ chặt chẽ với các bộ phận khác giúp tăng cường hiệu suất làm việc.

Saying “I don’t know” Is a Sign of Seniority For Me

Nhiều người cho rằng không biết điều gì đó là một dấu hiệu yếu kém (article).
Sự thừa nhận “Tôi không biết” phản ánh kinh nghiệm, sự trưởng thành và cấp bậc cao hơn (article).
Không thể biết hết mọi thứ trong lĩnh vực Kỹ thuật phần mềm (article).
Kỹ sư giỏi thường thành thật và tò mò (article).
Một tâm lý của kỹ sư cấp cao tạo ra niềm tin trong nhóm và tổ chức (article).
Kỹ sư cấp cao mô tả trạng thái chưa biết với sự tự tin và tìm kiếm thông tin (article).
Họ đặt câu hỏi rõ ràng và tìm kiếm sự giúp đỡ khi cần thiết (article).
Ví dụ cụ thể: Kỹ sư không có tâm lý cấp cao sẽ đoán và không hỏi khi gặp khó khăn, trong khi kỹ sư cấp cao sẽ tìm hiểu mọi thứ trước khi hành động (article).

How to Use AI to Help With Planning Engineering Projects

Báo cáo ngành của DX giới thiệu cách 18 công ty như Dropbox, Microsoft, và GitHub đo lường tác động của AI đến phát triển phần mềm.
Các công ty thường theo dõi tốc độ, chất lượng, và khả năng bảo trì cùng với việc sử dụng AI.
Bản báo cáo đưa ra các chỉ số độc đáo như “Bad Developer Days” của Microsoft và các biện pháp thử nghiệm của Glassdoor.
Hướng dẫn thực tiễn được cung cấp để bắt đầu với AI Measurement Framework và cách thu thập dữ liệu.
Bài viết hôm nay mở rộng Khung Prompt C.R.A.F.T.E.D. để lập kế hoạch cho các dự án kỹ thuật.
Steven Levey, CEO của Revtelligent, tập trung vào việc giúp tổ chức chuyển từ lý thuyết AI thành ảnh hưởng thực tiễn.
Context Engineering là chủ đề quan trọng năm 2025, nhằm tạo ra các prompt chính xác nhất để có kết quả tốt nhất.
Hướng dẫn từng bước về cách tạo ngữ cảnh động để sử dụng trong prompt phức tạp.
Xây dựng một kho mẫu prompt để tăng tốc độ làm việc của bạn là cần thiết.
Các công cụ như GitHub Copilot và ChatGPT có thể hỗ trợ trong việc xây dựng ngữ cảnh tốt hơn.
Hệ thống phân tích công việc của ba nhóm Frontend, Backend, và DevOps sẽ cung cấp đề xuất về ưu tiên và tối ưu hóa dự án.

How Engineering Teams Set Goals and Measure Performance

83% lãnh đạo kỹ thuật coi việc học tập và phát triển là ưu tiên, tăng từ 70% năm ngoái (LeadDev, Engineering Team Performance Report 2025).
53% vẫn không chọn được chỉ số đo lường chính xác, giảm từ 56% năm 2024.
65% tránh đo lường số dòng mã.
41% tin rằng DORA là khung đo lường hiệu quả, giảm từ 56% năm 2024.
47% muốn nâng cao kỹ năng về kỹ thuật prompting và quản lý agents cho kỹ sư.
Khảo sát diễn ra từ 31 tháng 7 đến 21 tháng 8 năm 2025 với 500 người tham gia.
Để đạt được mục tiêu kinh doanh, các đội kỹ thuật cần hiểu rõ các mục tiêu này từ lãnh đạo cấp cao, PM và lãnh đạo doanh nghiệp.
Có 7% người cho rằng các mục tiêu kinh doanh không được truyền đạt đầy đủ trong công ty.
Việc meeting SLOs được coi là một trong những cách hiệu quả nhất để đo lường hiệu suất của các đội kỹ thuật.
Các SLO phổ biến gồm: khả năng hoạt động/uptime 99.9%, thời gian phản hồi dưới 200 milliseconds cho 95% yêu cầu API.
Các chỉ số về sự hài lòng của người dùng, như NPS và tỷ lệ người dùng chuyển từ miễn phí sang trả phí, cũng quan trọng trong môi trường có trọng tâm vào sản phẩm.
Cần cải thiện việc tự chủ cho các đội kỹ thuật thay vì quá phụ thuộc vào phối hợp với các đội khác.

Engineering Leader’s Guide: How to Become a Great Coach and Mentor

Một trong những nhiệm vụ quan trọng của một nhà lãnh đạo kỹ thuật là tạo ra các nhà lãnh đạo khác.
Để làm được điều đó, bạn cần trở thành một người huấn luyện và cố vấn xuất sắc.
Việc phát triển sự nghiệp lành nghề phụ thuộc vào khả năng huấn luyện và cố vấn đúng cách.
Andy Skipper là người sáng lập và Giám đốc Huấn luyện tại CTO Craft, có hơn 20 năm kinh nghiệm lãnh đạo công nghệ.
Chức danh từ “Kỹ sư cao cấp” đến “Lãnh đạo kỹ thuật” yêu cầu chuyển đổi từ kỹ năng kỹ thuật sang khả năng giao tiếp và xây dựng đội ngũ.
Lãnh đạo không chỉ là người thông minh nhất mà còn là người tạo môi trường cho người khác phát triển.
Sự khác biệt giữa huấn luyện và cố vấn: Huấn luyện thường ngắn hạn và tập trung vào nhiệm vụ, trong khi cố vấn là dài hạn và dựa trên mối quan hệ.
Cần biết khi nào nên huấn luyện và khi nào nên cố vấn để trở thành nhà lãnh đạo hiệu quả.
Tình trạng turnover nhân viên hiện tại rất cao, với gần 40% nhân viên muốn thay đổi công việc.
Nguyên nhân chính dẫn đến sự ra đi của nhân viên thường liên quan đến lãnh đạo kém.

Tech Lead is Becoming One of the Most Important Roles in Tech Due to GenAI

Hội nghị Codemotion diễn ra trong 2 ngày tại Milan, Italy.
Tôi đã tham gia và có cơ hội gặp gỡ nhiều người cùng chí hướng.
Tôi đã có bài nói chuyện về “Tech Lead Rotation in Your Engineering Team”.
Bài nói bao gồm 2 chủ đề chính: Định nghĩa Tech Lead và tầm quan trọng của vai trò này nhờ GenAI.
Vai trò Tech Lead đang ngày càng quan trọng và tôi đề xuất quy trình gọi là Tech Lead rotation.
Tôi đã cung cấp các tài nguyên hữu ích để trở thành Tech Lead xuất sắc vào năm 2025 và sau đó.
Định nghĩa Tech Lead: Người chịu trách nhiệm cho việc triển khai kỹ thuật của dự án cụ thể.
Tech Lead tạo bảng thông số kỹ thuật và hợp tác với quản lý sản phẩm trong việc lập kế hoạch dự án.
Tech Lead ước lượng công sức, cung cấp thời gian cụ thể và các giai đoạn giao hàng.
Vai trò Tech Lead khác biệt so với Software Engineer, chủ yếu tập trung vào hỗ trợ và phát triển nhóm.
Sự khác biệt giữa các vai trò trong nhóm không giống nhau giữa các công ty, nhưng có thể được ước tính.

How to Use AI to Help With Software Engineering Tasks

Báo cáo ngành từ DX khám phá cách 18 công ty kỹ thuật đo lường tác động của AI đến phát triển phần mềm.
Các công ty đo lường tốc độ, chất lượng và khả năng bảo trì nhằm theo dõi việc sử dụng AI.
Microsoft sử dụng chỉ số “Bad Developer Days” để đo lường hiệu suất, Glassdoor thử nghiệm các chỉ số khác.
Framework đo lường AI giúp xây dựng các prompt có chất lượng cao cho các tác vụ kỹ thuật phần mềm.
C.R.A.F.T.E.D. bao gồm 6 yếu tố: Context, Role, Action, Format, Tone, Examples, và Definition of Done.
Đưa ra ngữ cảnh trước tiên giúp AI tập trung vào các thông tin cụ thể của nhiệm vụ.
Ví dụ cụ thể được đưa ra để minh họa việc xây dựng prompt và quản lý dữ liệu hiệu quả.

How to Build Trust as an Engineering Leader Part 2: Structure and Execute the Plan

Xây dựng lòng tin là cốt lõi trong vai trò lãnh đạo kỹ thuật (American Society for Engineering Education).
Lãnh đạo được theo dõi dựa trên sự đáng tin cậy, không chỉ dựa vào câu trả lời chính xác.
Từng cuộc trò chuyện và quyết định đều ảnh hưởng đến lòng tin của người khác.
Sự minh bạch và dự đoán là rất cần thiết trong quy trình làm việc.
Cần tổ chức các cuộc họp 1:1 để thu thập thông tin từ đồng nghiệp.
Những quan ngại lớn từ các bên liên quan bao gồm kỳ vọng không thực tế về AI và áp lực giao hàng nhanh.
Cần có một quy trình phản hồi mạnh mẽ để đảm bảo các yêu cầu được thực hiện hiệu quả.
Việc thiếu hiểu biết về vai trò kỹ thuật và kỳ vọng không nhất quán là vấn đề phổ biến trong tổ chức.
Tăng cường khả năng học hỏi và thử nghiệm cho kỹ sư là cần thiết để áp dụng AI hiệu quả.

Amazing 3 Years of Writing the Engineering Leadership Newsletter 🥳 🎉

Bản báo cáo ngành mới của DX phân tích cách 18 công ty kỹ thuật đo lường tác động của AI trong phát triển phần mềm (Laura Tacho, CTO tại DX).
Hầu hết các công ty theo dõi tốc độ, chất lượng và khả năng bảo trì song song với việc sử dụng AI.
Microsoft đo lường “Bad Developer Days” như một chỉ số độc đáo trong đánh giá AI.
Dữ liệu cho thấy có 208 bài viết được xuất bản trong 3 năm, trung bình 1 bài mỗi tuần.
Trong năm qua, tác giả đã chuyển sang xuất bản 2 bài mỗi tuần.
Số lượng từ đã viết đạt khoảng 312,000 từ với trung bình 1,500 từ mỗi bài.
Số người đăng ký đạt 165,000, trong đó có 1,504 người đăng ký trả phí.
Bài viết được xem nhiều nhất là “Context-switching” với 81,668 lượt xem.
Quá trình phát triển từ 0 đến 200 người đăng ký trong 6 tháng đầu tiên, đến 77,000 trong 18-24 tháng.

Strategize Your Career

How a productive engineer uses AI at work (18 practical tips)

AI tăng tốc quá trình lập trình trong IDE, không thay thế được phán đoán mà làm nổi bật phán đoán đã có (điểm mạnh và yếu).
Thiết kế workflow quan trọng hơn kỹ năng kỹ thuật thô; quá trình thiết kế giúp tạo ra hiệu quả cao hơn.
Tạo scaffolding và boilerplate làm giảm mệt mỏi khi tìm kiếm cú pháp và xây dựng POC nhanh.
Sử dụng AI để hiểu và giải thích mã nguồn, giúp giảm thời gian onboarding.
Tạo unit và integration tests sớm; AI hữu ích trong việc xử lý các tình huống góc cạnh nhàm chán.
Sử dụng tính năng refactoring của IDE và AI để tái cấu trúc mã an toàn và hiệu quả hơn.
AI giúp phát hiện lỗi nhanh chóng thông qua việc paste logs và stack traces.
AI hỗ trợ chuyển đổi ngôn ngữ tự nhiên thành lệnh và truy vấn SQL, giảm bớt trở ngại trong việc sử dụng công cụ ít quen thuộc.
Tự động hóa tài liệu bằng cách tạo docstrings, READMEs, và sơ đồ từ mã nguồn.
AI tăng tốc quá trình xem xét mã, tóm tắt các thay đổi và nhấn mạnh những rủi ro.
Tạo script tự động cho việc di chuyển dữ liệu, tạo dữ liệu và báo cáo để tiết kiệm thời gian.

daily-digest

Simon Willison’s Weblog

Engineering Leadership

Strategize Your Career

Open Source Projects - Latest Discoveries

Hacker News: Best

DEV Community