Những ý tưởng, bài học và góc nhìn tôi thấy đáng nhớ từ sách, Podcast, LOPOS, công việc, học tập và cuộc sống. Mỗi bài cố gắng đi sâu vào một ý, thay vì gom thật nhiều thứ vào cùng một chỗ.
Làm nhanh chưa chắc giúp mình tiến nhanh. Nếu vòng phản hồi yếu, tốc độ chỉ khiến mình đi xa hơn trên một hướng có thể đang sai. Điều đáng tối ưu trước là tốc độ học được điều đúng.
Khi công cụ mới xuất hiện mỗi ngày, lợi thế không còn nằm ở việc biết nhiều nhất mà ở khả năng kiểm tra nhanh một công cụ có thực sự giúp công việc tốt hơn hay không.
Một AI Agent có thể hoàn thành đủ các bước, không báo lỗi nhưng vẫn đưa ra kết quả sai. Vì vậy, đừng chỉ hỏi hệ thống có chạy xong hay không; hãy hỏi kết quả có đúng và an toàn để dùng không.
Một hệ thống hữu ích không nhất thiết phải được thiết kế thật lớn ngay từ đầu. Nhiều khi cách bền hơn là bắt đầu từ những mô-đun nhỏ giải quyết việc thật, có ranh giới rõ và đủ khả năng ghép lại thành một hệ thống lớn hơn.
AI đang làm cho việc viết, phân tích, thiết kế hay lập trình nhanh hơn. Nhưng khi phần thực thi ngày càng rẻ, thứ tạo khác biệt lại là khả năng chọn đúng vấn đề, đặt tiêu chuẩn và biết khi nào một đầu ra đủ đáng tin để dùng.
Một góc nhìn cá nhân về cách phân biệt vấn đề của con người với vấn đề của hệ thống, để bớt đổ lỗi và thiết kế công việc dễ chạy đúng hơn.
Phản biện cá nhân của Long về khoảng cách giữa tốc độ đầu ra khi dùng AI và năng lực tư duy cốt lõi trong công việc.
Ghi chú về chi phí cơ hội, nợ quy trình và những khoản phí ngầm không bao giờ xuất hiện đầy đủ trên hóa đơn mua sắm.