Tới nội dung
Chỉ Quan điểm#Lập trình
13 tháng 11Thứ Sáu
  1. Hacker News · AI22

    Có một 'lượng AI vừa phải' không? Một cuộc tranh luận về việc sử dụng LLM trong phần mềm

    Một cây bút tự mô tả mình là người hoài nghi AI nhưng không chống AI lập luận rằng không có "lượng vừa phải" nào có thể chấp nhận được khi sử dụng LLM trong phần mềm, dẫn chứng mã do Claude tạo ra của Overcast và việc Big Walk tiết lộ rằng chưa đến một phần trăm của một phần trăm mã của họ có sự can thiệp của LLM. Ông cho rằng sử dụng LLM nghĩa là tham gia vào một hệ thống bóc lột, và chỉ ra bằng chứng ngày càng tăng về việc "mất kỹ năng" ở các nhà phát triển dựa vào các tác nhân lập trình.

12 tháng 11Thứ Năm
  1. a16z News38

    Những câu chuyện khởi nguồn tiếp theo của ngành game: AI tăng tốc các nhà phát triển độc lập, nhà sản xuất công cụ và studio xây dựng thế giới như thế nào

    Theo Anish, Jon của a16z và tác giả, AI có thể tăng tốc cả ba nguyên mẫu cốt lõi của ngành game — nhà phát triển độc lập, nhà sản xuất công cụ tiên phong và studio xây dựng thế giới — thay vì thay thế họ. Các tác nhân lập trình giờ đây giúp nhà phát triển độc lập thu hẹp khoảng cách kỹ năng: một tác nhân đã xây dựng một cửa hàng băng đĩa lấy cảm hứng từ Habbo Hotel trong Blender và một engine, sau đó thêm cơ chế nhận nuôi thú cưng và giữ cho codebase tương thích ngược. Jon đã dùng ChatGPT và Codex để xây dựng một bản mod Minecraft lấy cảm hứng từ Ghost of Tsushima cho con trai tám tuổi của mình.

4 tháng 11Thứ Tư
  1. The Pragmatic Engineer50

    Kỹ thuật phần mềm đang thay đổi như thế nào: Câu chuyện của hai thời đại

    Kỹ sư phần mềm Neil Kakkar báo cáo đã gửi hơn 200 pull request mỗi tháng tại startup thuần AI Tano, gấp khoảng 11 lần tốc độ của anh ấy tại PostHog và gấp khoảng mười lần sản lượng trước đó. Anh ấy cho rằng sự nhảy vọt này là do các tác nhân AI thay thế việc review mã và chi phí giao tiếp, đồng thời chỉ ra những chi phí mới như context thrashing, mất ngữ cảnh chia sẻ và giới hạn gói AI.

29 tháng 10Thứ Năm
  1. The Pragmatic Engineer38

    Tác giả cuốn Software Engineering at Google Titus Winters bàn về việc tái cấu trúc 250 triệu dòng C++ và sửa chữa giáo dục khoa học máy tính

    Titus Winters, tác giả chính của cuốn Software Engineering at Google, trên podcast The Pragmatic Engineer đã thảo luận về việc một tá kỹ sư đã tái cấu trúc khoảng 250 triệu dòng mã C++ của Google vào năm 2010 bằng cách phân tích cú pháp, đối chiếu và sinh mã, từ rất lâu trước khi LLM xuất hiện. Ông cũng giải thích lý do Google bắt buộc kiểm thử tự động sau khi Search bị chậm trễ chuyển sang phát hành hàng quý, và lý do giờ đây ông cho rằng phần lớn chương trình giảng dạy khoa học máy tính hiện nay nên được xây dựng lại.

15 tháng 10Thứ Năm
  1. Every40

    Codex đã ra đời như thế nào: Màn trở lại của OpenAI trong lĩnh vực lập trình AI

    Codex của OpenAI, từng là một nỗ lực đám mây chắp vá không tìm được sự phù hợp sản phẩm-thị trường, đã trở thành tâm điểm trong màn trở lại lập trình AI của công ty sau khi chuyển hướng sang phiên bản terminal và trình soạn thảo mã. Trong đợt thử nghiệm mùa hè 2025, GPT-5 bên trong Codex cho cảm giác nhanh nhưng quá thận trọng so với Claude Code của Anthropic, vốn cho phép người dùng giao toàn bộ tác vụ cho Opus 4 và rời đi.

10 tháng 8Thứ Hai
  1. Every34

    Tôi đã vibe code một rủi ro bảo mật: Cách một MCP Connector phơi bày ứng dụng của tôi

    Một cây viết không chuyên về kỹ thuật đã vibe code Tastemaker, một ứng dụng tạo hướng dẫn phong cách viết, và thêm một MCP connector để các agent như Claude Code và Codex có thể kéo trực tiếp các hướng dẫn phong cách. Sau khi triển khai, GPT-5.6 Sol phát hiện connector đang chạy có một tuyến đăng ký công khai mà bất kỳ ai cũng có thể đi qua; không tìm thấy bằng chứng nào về việc truy cập dữ liệu, và connector đã bị tắt.

24 tháng 7Thứ Sáu
  1. One Useful Thing62

    Hướng dẫn mang tính quan điểm của Ethan Mollick về việc nên dùng AI nào cho công việc thực tế

    Ethan Mollick đã công bố một hướng dẫn mang tính quan điểm, lập luận rằng dùng AI hiện nay đồng nghĩa với việc vận hành các hệ thống agentic kết hợp một mô hình với các công cụ, chứ không chỉ trò chuyện với chatbot. Ông khuyến nghị ChatGPT (chế độ Work và Codex) hoặc Claude (chế độ Cowork và Code) với giá 20 USD/tháng cho công việc thực tế, bắt đầu với GPT-5.6 Sol hoặc Fable/Opus ở mức High thinking, và giữ bật các lời nhắc phê duyệt để phòng chống prompt injection. Ông cũng nói rằng Google hiện không có mô hình tiên phong dẫn đầu hay tương đương Codex/Code, mặc dù Gemini Notebook và Gemini Omni vẫn hữu ích cho nghiên cứu và chỉnh sửa video.

26 tháng 5, 2024Chủ Nhật
  1. Cursor Changelog40

    Cursor phác thảo các vấn đề lập trình AI giai đoạn tiếp theo: Dự đoán hành động, Chỉnh sửa hoàn hảo, Ngữ cảnh tối ưu

    Cursor đã công bố bài viết tiếp nối cho bài đăng "Problems" gốc của mình, liệt kê các câu hỏi nghiên cứu mà công ty coi là quan trọng nhất đối với giai đoạn tiếp theo của lập trình AI. Công ty đã mở rộng Copilot++ để dự đoán vị trí con trỏ tiếp theo, và kết hợp điều đó với dự đoán chỉnh sửa tiếp theo cho phép mô hình "chơi" chuỗi các thay đổi có độ hỗn loạn thấp—một bản demo cần 11 lần nhấn Tab so với 3 lần nhấn mọi phím khác, mà Cursor gọi là Cursor Flow. Các hướng khác bao gồm dự đoán hành động trên toàn bộ cơ sở mã, chỉnh sửa hoàn hảo thông qua nhiều tính toán suy luận hơn, mã giả ảo giác, chỉnh sửa nhiều tệp, ngữ cảnh tối ưu, ngữ cảnh đa bước, và phát hiện lỗi và gỡ lỗi.

13 tháng 10, 2023Thứ Sáu
  1. Cursor Changelog38

    Danh sách vấn đề của Cursor: Ngữ cảnh tốt hơn, Edit Copilot, Agent bị ràng buộc

    Cursor đã công bố danh sách các vấn đề đang được giải quyết, bao gồm việc huấn luyện một reranker nhanh tùy chỉnh để lọc 500k token từ tất cả các nguồn xuống còn 8k phù hợp nhất cho mỗi yêu cầu. Danh sách cũng đề cập đến một copilot định hướng chỉnh sửa, các agent bị ràng buộc trong luồng cho các cơ sở mã lớn, tìm lỗi và chỉnh sửa quy mô lớn hơn. Tính đến ngày 12 tháng 10 năm 2023, Cursor đã lập chỉ mục 1,4 tỷ vector và 150k cơ sở mã.