Git nâng cao thực dụng: switch, patch, worktree, reflog và bisect
Cẩm nang Git nâng cao theo tình huống thực tế: tách commit bằng patch, chuyển thay đổi, làm nhiều branch song song, tìm commit gây lỗi và phục hồi lịch sử an toàn.
Filter/Tag
#productivity
18 entries
-
-
Neovim · Part 3 — Modal Editing Cheatsheet thực chiến
Học ngôn ngữ thao tác text của Vim: modes, operators, motions, text objects, registers, macros và bài tập luyện phản xạ.
-
Coding Agent Mastery — Tư duy, prompt và patterns làm việc hiệu quả
Từ mindset đúng (agent là cộng sự, không phải autocomplete), công thức CARET cho prompt, chuyển spec thành task, đến 5 patterns thực chiến và anti-patterns khi làm việc với coding agent.
-
Putting It All Together — 1 feature từ ticket đến deploy với AI agent
Case study end-to-end: implement reading progress indicator cho blog Astro. Đi qua đủ 4 pha (Plan → Scaffold → Build → Polish), dùng Rules + Skills + Sub-agent, review AI output, debug 1 edge case thật. Khép lại series Coding Agents.
-
AI Hallucination — Tại sao LLM "bịa" và 6 tầng phòng thủ cho dev
Vì sao hallucination là bản chất của next-token prediction chứ không phải bug: 4 cơ chế, taxonomy 6 dạng dev gặp, mô hình phòng thủ Swiss-cheese 6 tầng, vụ thật (luật sư, Air Canada, slopsquatting), và cân phòng thủ theo rủi ro.
-
Tokens — Đơn vị tính tiền và đơn vị suy nghĩ của LLM
Token là đơn vị compression, đơn vị suy nghĩ, và đơn vị tính tiền của LLM. Bài đi sâu BPE tokenization, tiếng Việt đắt 2-3x, thinking tokens, và framework chọn subscription vs API.
-
Cursor Skills — Hướng dẫn toàn tập cho người mới
Skill là gì, khác prompt/rule ra sao, cách viết SKILL.md chuẩn, frontmatter, progressive disclosure, và những sai lầm phổ biến khi lần đầu tạo skill cho Cursor AI agent.
-
Customizing AI Agent — Biến Cursor thành cộng sự biết rõ việc của bạn
Customization stack 5 tầng: Rules, Skills, MCP, Sub-agents, Hooks. Chiến lược progressive customization, khi nào team-share và khi nào giữ personal, và cách maintain để config không biến thành technical debt sau 6 tháng.
-
Developing Features với AI — Plan, Scaffold, Build, Polish
Workflow 4 pha để ship feature với AI agent: từ ticket mơ hồ đến PR merge. Nguyên tắc decomposition, spec-first, vertical slice, và những prompt template dùng đi dùng lại cho scaffold + review.
-
Finding and Fixing Bugs với AI — Debug workflow không bị dắt mũi
Cấu trúc debug với AI: reproduce trước, hypothesis sau, fix cuối. Kỹ thuật minimal repro, git bisect với AI, stacktrace decoding, heisenbug hunting, và lý do vì sao AI thường fix sai khi bạn chưa verify cause.
-
LLM Models Comparison — Claude, GPT, Gemini, Llama — dùng cái nào cho task nào
7 dimension đánh giá model LLM, so sánh thực chiến Claude/GPT/Gemini/Llama family đầu 2026, thinking model vs regular, open-source vs proprietary, và decision framework để chọn model đúng task theo chi phí + chất lượng.
-
Prompting Fundamentals — Từ câu hỏi mơ hồ đến instruction LLM thực sự hiểu
3 tầng của prompt (system/user/assistant), 6 nguyên tắc viết prompt hiệu quả, sampling parameters (temperature, top-p, top-k, stopping criteria), personalization qua system prompt, multi-turn strategy, và template tái dùng cho dev.
-
Reviewing & Testing Code với AI — Kỹ năng survival của dev kỷ nguyên agent
Review code AI sinh ra sao cho không bị lừa, self-review trước PR, test pyramid với AI, generate test không phải generate coverage giả, flaky test hunting, và checklist review chi tiết dùng được ngay.
-
Hiểu Codebase mới bằng AI — Từ "Day 1 panic" đến làm chủ trong 1 tuần
Chiến lược dùng AI để onboard codebase lớn: bird-eye view trước, entry-point mapping, dependency tracing, git history archaeology. So sánh với đọc code tuần tự và grep thủ công — thứ đã cũ từ 2023.
-
Working with Coding Agents — Từ autocomplete đến "đồng nghiệp" AI
Coding agent khác autocomplete ở chỗ nào, agent loop (observe-think-act) hoạt động ra sao, 4 level autonomy, khi nào để agent tự chạy vs khi nào human-in-the-loop, và những sai lầm của dev mới chuyển sang workflow agent-based.
-
AI Developer Mindset — Think in Prompts, Rules & Skills
A bilingual guide on the developer mindset for working effectively with AI. From crafting prompts to defining rules and skills — the thinking framework that separates power users from casual prompters.
-
Effort, Focus & Grit · Phần 9 — Mục tiêu, hệ thống và vòng phản hồi
Biến một mục tiêu đáng làm thành hệ thống có thời gian, mức tối thiểu, định nghĩa hoàn thành, chỉ số dẫn và trễ, cùng quy tắc xem lại rõ ràng.
-
Effort, Focus & Grit · Phần 2 — Tập trung vào một việc
Tập trung không phải tính cách bẩm sinh: hãy giảm chuyển ngữ cảnh, định nghĩa đầu ra và bảo vệ một khoảng làm việc cho điều quan trọng.