Ý TƯỞNG, QUYẾT ĐỊNH & BÀI HỌC
Ghi chép về AI, kiến trúc và xây dựng sản phẩm từ thực tế.
197 bài viết
21 Jul 2026 · 7 phút đọc
ai
Devin, GitHub Copilot Workspace, Augment Code — AI coding agent đang chuyển từ công cụ cá nhân sang hạ tầng team dùng chung. Đây là những gì Tech Lead cần làm ngay bây giờ để đi trước.
Đọc tiếp21 Jul 2026 · 6 phút đọc
ai
Kimi K3 của Moonshot AI vừa vượt qua Claude Fable 5 trên Frontend Code Arena. Đây là cách đánh giá bất kỳ mô hình open-weight nào với tư cách Tech Lead — từ benchmark đến tác vụ thực tế.
Đọc tiếp20 Jul 2026 · 8 phút đọc
agentic-ai
Google vừa công bố chuẩn mở ARD (v0.9, 2026) — định nghĩa cách AI agent tự động khám phá tools qua ai-catalog.json. Hướng dẫn thực tế cho Tech Lead: so sánh với MCP, cách làm platform của bạn agent-discoverable ngay hôm nay.
Đọc tiếp19 Jul 2026 · 8 phút đọc
ai
Khi AI viết code, review diff là đã quá muộn. Tìm hiểu mô hình upstream review — review intent, kiến trúc và test contract TRƯỚC khi một dòng code nào được sinh ra.
Đọc tiếp18 Jul 2026 · 9 phút đọc
agentic-ai
Hướng dẫn thực tế cho Tech Lead về các cuộc tấn công prompt injection, jailbreaking, và các pattern phòng thủ — kèm sự cố thực tế tháng 7/2026, code examples, và giải pháp cho AI agents trên production.
Đọc tiếp17 Jul 2026 · 8 phút đọc
ai
Khi nào nên fine-tune thay vì prompt-engineer, chọn kỹ thuật nào (LoRA, QLoRA, DPO) trong 2026, cỡ dataset cần thiết, và cách nối toàn bộ pipeline vào CI/CD quality gate để chặn regression trước khi lên production.
Đọc tiếp16 Jul 2026 · 8 phút đọc
ai
GPT-5.6, Claude Sonnet 5, và Grok 4.5 ra mắt trong vòng 10 ngày của tháng 7/2026. Không có model nào thắng mọi workload. Đây là cách xây routing layer giảm chi phí AI 40-80% mà không làm giảm chất lượng.
Đọc tiếp27 Jun 2026 · 7 phút đọc
ai
JetBrains khảo sát 11,000 dev — 90% dùng AI tại nơi làm việc nhưng không đo được ROI. Đây là bài toán cloud adoption năm 2016 đang lặp lại. Tech lead phải làm gì trước khi CFO bắt đầu đặt câu hỏi khó?
Đọc tiếp27 Jun 2026 · 5 phút đọc
ai
GLM-5.2 đạt 81.0 trên Terminal-Bench và 62.1 trên SWE-bench Pro với MIT license và context 1M token. Khoảng cách giữa open-source và closed model đang đóng lại nhanh hơn bất kỳ ai dự đoán.
Đọc tiếp
