Ý tưởng kỹ thuật, kiến trúc, phương pháp phát triển, công cụ và cách giải quyết vấn đề.
Một agent chạy khi không ai nhìn thì cần để lại dấu vết. Bài giải thích bằng ví dụ camera cửa hàng: nên ghi những gì, không nên ghi gì, định dạng JSON Lines đơn giản, cách che khóa bí mật và cách đọc lại để dựng dòng thời gian. Có script chạy thật với 25 hành động.
Xóa khóa API khỏi code chưa phải là xong: nó vẫn nằm trong lịch sử git. Bài chạy thật một thí nghiệm với khóa giả, nói thứ tự đúng khi lộ khóa (xoay trước, dọn sau), cách chặn từ đầu bằng pre-commit hook và .gitignore, và thói quen khi làm việc với AI agent.
Dùng AI viết code ngày càng được tính tiền theo token. Bài giải thích token bằng ví dụ đời thường, vì sao một cuộc trò chuyện dài đắt dần, tính thử bằng một script chạy thật, và ba cách giữ chi phí: phiên ngắn, mô hình rẻ cho việc thường, giới hạn và theo dõi.
Một cú nhấp chuột đi qua bảy chặng: tra địa chỉ, mở kết nối, bảo mật, gửi yêu cầu, ứng dụng, cơ sở dữ liệu và trả về. Bài giải thích bằng ví dụ gửi bưu kiện, cách đo từng chặng bằng curl, bài tập có đáp án và những chỗ hay nhầm khi nhờ AI sửa lỗi chậm.
Tái hiện, thu nhỏ, đặt giả thuyết, chia đôi bằng git bisect rồi kiểm lại: năm bước tìm lỗi mà bạn tự làm được, và cách đưa báo lỗi tốt cho AI sau đó. Có kho thử 20 commit chạy thật, đáp án và mẫu báo lỗi.
Vì sao truy vấn chậm, cách đọc kế hoạch truy vấn, thứ tự cột trong chỉ mục nhiều cột và khi nào chỉ mục có hại. Mọi con số đến từ một thí nghiệm SQLite 100.000 dòng chạy thật, có script để bạn tự chạy lại và bài tập có đáp án.
Agent sửa code rất nhanh, và đôi khi sửa sai rất nhanh. Bài giải thích Git bằng hình ảnh điểm lưu trong trò chơi: mỗi việc một nhánh, commit nhỏ, đọc diff trước khi nhận, và các lệnh quay lại an toàn, kèm kết quả chạy thật trong một kho thử.
AI agent không có trí nhớ vô hạn: mọi thứ nó đang nhớ nằm trong một cái bàn có diện tích cố định. Bài giải thích bằng ví dụ đời thường vì sao cuộc trò chuyện dài làm agent kém đi, khi nào nên dọn, tóm tắt hay bắt đầu lại, kèm phép tính, mẫu bản bàn giao và danh sách kiểm.
Thay vì tự kiểm lại mọi thứ AI làm, hãy yêu cầu AI nộp kèm bằng chứng dễ kiểm: nguồn mở được, phép thử chạy được, thay đổi nhỏ, phân loại đã chạy hay chưa, và cách để người khác chạy lại. Bài có câu mẫu, phép tính thời gian và danh sách kiểm dùng từ ngày mai.
AI viết code đôi khi bịa ra tên thư viện không có thật, và kẻ xấu có thể đăng ký đúng tên đó để cài mã độc. Bài giải thích bằng ví dụ đời thường, số liệu nghiên cứu, các trường hợp có thật và thói quen cài đặt an toàn.
AI viết code và viết luôn bài test cho nó, nên bài test dễ chỉ xác nhận chính đoạn code vừa viết. Bài này giải thích vì sao test xanh chưa đủ, đưa một ví dụ biên 500 nghìn, và bảy cách giữ bài kiểm tra có giá trị: viết từ đặc tả, thấy đỏ trước, tự làm hỏng code, kiểm thử đột biến, kiểm thử theo thuộc tính, bảng giá trị biên và chạy thật.
Nhiều nhóm làm tính năng AI nhưng ít nhóm đo nó. Bài này hướng dẫn bắt đầu bằng đọc ba mươi trường hợp thật, phân loại lỗi, rồi mới viết bài kiểm tra (evals), theo hướng dẫn của Hamel Husain và Shreya Shankar, kèm mẫu bảng ghi, kế hoạch ba buổi chiều và những sai lầm hay gặp.
Phát triển theo đặc tả (spec-driven development) là viết ra điều cần làm trước, rồi để AI dựa vào đó mà làm. Bài này giải thích ba mức độ, các công cụ Kiro, Spec Kit và Tessl theo bài phân tích của Martin Fowler, khi nào nó đáng và khi nào không, kèm mẫu đặc tả nhẹ năm mục dùng được ngay.
Danh sách OWASP Top 10 cho ứng dụng dùng mô hình ngôn ngữ (bản 2025) khá khó đọc với người mới. Bài này giải thích từng mục bằng hình ảnh một lễ tân khách sạn AI, nêu cách phòng theo tài liệu của OWASP, và gợi ý thứ tự ưu tiên cùng danh sách kiểm mười câu.
MCP là một chuẩn chung để ứng dụng AI cắm vào công cụ và dữ liệu, giống ổ cắm điện chung cho nhiều thiết bị. Bài giải thích bằng hình ảnh ổ cắm: vấn đề trước MCP, ba thứ một máy chủ MCP cung cấp, cách chạy, rủi ro bảo mật và danh sách kiểm trước khi cắm.
AGENTS.md hay CLAUDE.md là tệp dặn AI về dự án của bạn. Bài này giải thích nó là gì, hai nghiên cứu cho kết quả trái nhau, sáu mục nên có, ví dụ tốt và xấu, bản mẫu để chép, và cách giữ cho tệp luôn đúng, kèm ví dụ thật từ chính dự án này.
AI viết code nhanh, nên nút thắt dời sang khâu duyệt. Bài này đưa danh sách kiểm 15 điểm chia bốn nhóm, mỗi điểm có dấu hiệu lỗi, cách kiểm và bằng chứng, kèm mẫu mô tả PR và cách dùng AI để duyệt hộ mà không tin mù quáng.
AI viết trôi chảy nhưng không tự kiểm tra sự thật. Bài giải thích bằng ví dụ đời thường vì sao câu trả lời nghe đúng vẫn có thể sai, kể các vụ việc có thật khi làm việc với AI, và chỉ cách kiểm tra trước khi tin.