Bài viết dài: toàn bộ lập luận phía sau các ghi chú.
- Ngôn ngữ của Prompt quyết định bạn đang nói chuyện với dữ liệu huấn luyện của vũ trụ song song nào
Đừng dịch Prompt sang tiếng Anh chỉ để tiết kiệm Token nữa! Vì sao càng dịch sang tiếng Anh, AI càng hay trả lời bằng "給到" và "質量"? Bài viết kết hợp nghiên cứu mô hình ngôn ngữ của ACL với kinh nghiệm thực chiến để giải thích vì sao "giữ nguyên thuật ngữ chuyên ngành + mô tả bằng tiếng mẹ đẻ + neo khu vực rõ ràng" là cách tốt nhất để giảm chi phí sửa đi sửa lại.
- Biến AI thành Mentor của bạn: Cách tự nhìn lại với /insights của Claude Code và Computer History của Codex
Nếu bạn dùng cả Claude và Codex, đồng thời đã bật Computer History, có hai mẹo nhỏ phát huy tác dụng rất lớn: nhờ Codex dùng Computer History làm mentor để đánh giá hiệu suất gần đây của mình, rồi dùng /insights của Claude Code để tạo báo cáo nhìn lại, tổng hợp từ bức tranh lớn đến chi tiết nhỏ để tiếp tục phát triển.
- Giới thiệu Deckhand: Biến Claude Code thành trung tâm điều phối các AI bên thứ ba
Deckhand là plugin nguồn mở dành cho Claude Code, bổ sung một thanh công cụ ngay phía trên ô nhập liệu: ủy thác tác vụ ở chế độ chỉ đọc sang Codex, Cursor agent, agy để lấy ý kiến thứ hai, phân bổ sub-agent chạy song song với Sub5, đồng thời cung cấp chỉ số mức sử dụng và chuyển đổi model. Bài viết này hướng dẫn cách cài đặt, cách dùng từng tính năng, luồng dữ liệu và các hạn chế đã biết.
- Đừng Fan-out vô tội vạ: Thực chiến kiến trúc điều phối 4 tầng với Claude Haiku 5.5
Claude Haiku 5.5 vừa nhanh vừa rẻ, nhưng ném bừa mọi task song song cho nó chỉ tổ khuếch đại phán đoán sai, thiên vị khi review và rủi ro Supply Chain. Bài viết này mổ xẻ kiến trúc phân tầng: Fable nhận định, Opus điều phối, Sonnet và Haiku triển khai, CI xác minh, Opus nghiệm thu, cùng với việc loại task nào mới thực sự đáng để Fan-out.
- Đừng ném thẳng SOP cho AI Agent nữa: Dùng RFC 2119 (MUST/SHOULD/MAY) để kiểm soát chính xác hành vi của Agent
Ném thẳng tài liệu SOP của con người vào LLM thường khiến Agent chạy đúng một lần nhưng toang tới ba lần. Bài viết này hướng dẫn cách dùng MUST, SHOULD, MAY trong RFC 2119 để viết lại System Prompt và Agent Skill, phân định rõ ràng giữa ràng buộc cứng, khuyến nghị mạnh và quyền tự quyết, đi kèm ba nguyên tắc triển khai thực tế.
- AI Agent thực chất là một agile team: Giải mã 5 khái niệm cốt lõi qua lăng kính dân dev
Giải mã 5 khái niệm cốt lõi của AI Agent qua lăng kính công việc dev thường ngày chỉ với một câu: Prompt, Context, Harness, Loop, Graph — tương ứng với ticket, môi trường dev và guideline, vòng lặp chạy test và workflow của PM.
- Giúp câu trả lời của AI dễ đọc hơn: ASD-STE100 được Karpathy gợi ý
Karpathy gợi ý yêu cầu AI giải thích mọi thứ bằng ASD-STE100 để giảm thiểu hiểu lầm và nhập nhằng. Bài viết này đính kèm bản mẫu hoàn chỉnh để thêm trực tiếp vào CLAUDE.md hoặc AGENTS.md toàn cục.
- Sử dụng giao diện người dùng thuần túy để tạo blog đa ngôn ngữ "động + bài viết"
Tôi đã biến trang web của mình thành một blog đa ngôn ngữ "động + bài viết": nội dung được quản lý bằng Markdown, bản dịch được hoàn thành khi đăng, các trang tĩnh được tạo trong quá trình xây dựng và trình duyệt chịu trách nhiệm đọc và chuyển đổi ngôn ngữ. Bài viết này phân tích mô hình nội dung, quy trình chia sẻ, sự cân bằng giữa tải theo yêu cầu và SEO cũng như chính xác những gì mà giao diện người dùng thuần túy tiết kiệm được.
- Mẫu thiết kế kiến trúc đa layout và đa theme
Làm thế nào để một frontend hỗ trợ 100+ theme và nhiều layout mà không để logic tùy biến lọt vào các component dùng chung? Bài viết này phân tích cách phân tầng core / view / theme leaf, cấu hình có kiểu, kiểm thử tính toàn vẹn của cả họ theme và tải CSS theo nhu cầu, cùng những đánh đổi ở từng tầng.