Thời Gian Trung Bình Để Thấu Hiểu 🤔: Yếu Tố Con Người Không Thể Thay Thế Trong Thời Đại Mã Nguồn Vô Hạn 🤖

Nó sẽ luôn cho bạn một thứ gì đó.

Nếu bạn yêu cầu một AI giải quyết một vấn đề mà câu trả lời kỹ thuật đúng là “đừng viết code, chỉ cần thay đổi file cấu hình này,” thì AI hiếm khi nói với bạn điều đó.
Nó sẽ viết cho bạn một script 500 dòng và bỏ qua file cấu hình.

Nó xây dựng thứ bạn yêu cầu, không phải thứ bạn muốn nói.

Nó tạo ra code trông có vẻ đúng.
Nó sử dụng các thư viện phù hợp.
Nó tuân theo cách thụt dòng đúng.
Nó thậm chí có thể vượt qua các bài kiểm tra đơn vị (mà nó tự viết cho chính nó, tất nhiên).

Nếu bạn đã đọc cuốn “Tư Duy Nhanh và Chậm” của Daniel Kahneman, thì bạn biết về Tư duy Hệ thống 1 (nhanh, trực giác) và Hệ thống 2 (chậm, có chủ ý) và vấn đề với đoạn code có vẻ đủ năng lực này sẽ quen thuộc với bạn.

Code do AI tạo ra đủ tốt để kích hoạt Tư duy Hệ thống 1 của chúng ta.
Chúng ta liếc nhìn nó, nó trông giống code hợp lệ, logic trông có vẻ tốt trong nháy mắt, và chúng ta gật đầu.
“Trông tuyệt đấy.”

Nhưng đây chính là cái bẫy.Chúng ta tin tưởng vào tính hợp lý bề ngoài, nên chúng ta tắt não đi.

Chúng ta ngừng mô phỏng code trong đầu.
Chúng ta chấp nhận giải pháp mà không lùi lại để xác minh xem nó có phù hợp với sắc thái cụ thể của hệ thống chúng ta không.
Chúng ta không bao giờ kích hoạt tư duy chậm và có chủ ý của mình.

Và bởi vì chúng ta tin tưởng nó quá dễ dàng, chúng ta để nó làm những việc mà chúng ta sẽ không bao giờ để một con người làm.
Điều này dẫn đến cái bẫy thứ hai.

Cái Bẫy:
Sự Lan Tràn Phức Tạp

Đây là cách hành vi này xuất hiện trong thế giới thực:

Hãy tưởng tượng một nhóm yêu cầu một tính năng đơn giản.
Ví dụ, một biểu mẫu web để gửi tên người dùng và địa chỉ email.

Trong thế giới cũ, một lập trình viên sẽ rên rỉ, viết một file duy nhất, hy vọng là một chút logic xác thực, và triển khai nó.

Nhưng bây giờ?
Lập trình viên yêu cầu AI “xử lý việc gửi biểu mẫu một cách mạnh mẽ.”

AI tạo khung.
Nó tạo ra một microservice riêng biệt cho việc xác thực.
Nó thêm một hàng đợi thử lại cho các lần gửi thất bại (bởi vì hàng đợi là “mạnh mẽ”).
Nó khởi chạy một hàm serverless để làm sạch đầu vào.
Nó thêm một dịch vụ ghi log phân tán chỉ để hoàn thiện.

Về mặt kỹ thuật?
Tất cả đều hoạt động.
Về mặt cú pháp?
Nó hoàn hảo.
Nhưng đây là cái bẫy.

AI là một Bộ Tối Ưu Hóa Cục Bộ.

Nó nhìn vào ticket “làm cho biểu mẫu mạnh mẽ” và nó giải quyết vấn đề cụ thể đó vớilực lượng tối đa.
Nó không quan tâm đến phần còn lại của hệ thống của bạn.

Đó là công việc của bạn.
Bạn là bộ tối ưu hóa toàn cục.
Bạn là kiến trúc sư.

Công việc của bạn là biết biểu mẫu đó phù hợp với phiên người dùng, hệ thống thanh toán và cơ sở dữ liệu cũ như thế nào.

Nhưng bởi vì AI vừa tạo ra năm dịch vụ mới và ba hàng đợi, nó đã tạo ra một đỉnh phức tạp.
Để đánh giá giải pháp này có đúng không, bây giờ bạn phải nạp tất cả sự phức tạp mới đó vào đầu.
Bạn phải lập bản đồ các chế độ lỗi của năm dịch vụ thay vì chỉ một file.

Đây là sự phình to nhận thức.
Và đây là nơi nguy hiểm nằm.

Khi giải pháp trở nên quá phức tạp để giữ trong bộ nhớ làm việc của bạn, bạn ngừng xác minh kiến trúc.
Bạn ngừng hỏi “Cái này có phù hợp không?” và bạn bắt đầu chấp nhận “Nó hoạt động.”

Bạn từ bỏ vai trò kiến trúc sư của mình vì bản thiết kế vừa trở nên quá lộn xộn để đọc.

Giới Hạn:
Xác Minh Kiến Trúc

Điều này đưa chúng ta đến giới hạn khó khăn.
Giới hạn không phải là tốc độ chúng ta có thể viết code.
Giới hạn là Băng Thông Tuần Tự Hóa.

Để trở thành kiến trúc sư, để đảm bảo một giải pháp an toàn, tuân thủ và chính xác, bạn phải có khả năng tuần tự hóa logic vào não của mình.
Bạn phải có khả năng “chạy” hệ thống trong tâm trí.
Nếu tôi thay đổi X ở đây, nó có làm hỏng Y ở kia không?

Bây giờ chúng ta cóbăng thông tạo vô hạn(AI) cung cấp vàobăng thông tuần tự hóa cố định(não của bạn).

Băng thông tuần tự hóa là khả năng của não bạn để giữ hệ thống trong bộ nhớ.
Bất kể AI gõ nhanh đến đâu, nếu tâm trí bạn không thể theo dõi logic, hệ thống sẽ không an toàn.

Bây giờ, những người sùng bái AI và lạc quan trong phòng (và các nhà cung cấp bán công cụ AI cho bạn) sẽ nói:
“Ổn thôi!
Chúng ta sẽ chỉ cung cấp ngữ cảnh cho AI.
Chúng ta sẽ cho nó đọc tài liệu.
Chúng ta sẽ nhắc nó tốt hơn.”

Đây là lời nói dối nguy hiểm nhất trong ngành của chúng ta hiện nay.
Bạn không thể nhắc cho ngữ cảnh mà bạn chưa biết là có liên quan.

Ngữ cảnh trong phần mềm không phải là một cơ sở dữ liệu tĩnh mà bạn có thể chỉ tải lên một kho vector.
Ngữ cảnh là động.

Bạn không biết rằng đối tượng “Người dùng” có một sự phụ thuộc ẩn vào đối tượng “Thanh toán” trong một dự án khác cho đến khi bạn thấy cách cụ thể mà code cố gắng thay đổi nó.
Bạn không biết rằng logic thử lại cụ thể này vi phạm một quy tắc tuân thủ mới cho đến khi bạn thấy hàng đợi được xây dựng.

Ngữ cảnh là sự va chạm giữa code và Thế Giới.

AI chỉ nhìn thấy code.
Bạn là người duy nhất nhìn thấy ngữ cảnh thực tế.

Nếu bạn không thể hiểu code nhanh hơn tốc độ nó được tạo ra (và bạn không thể), bạn mất khả năng phát hiện những va chạm đó.
Bạn mất khả năng quản trị hệ thống.

Nút thắt không phải là tốc độ gõ.
Nút thắt là tốc độ xác minh kiến trúc.

Tốc Độ Tốt vs Tốc Độ Xấu

Tuy nhiên, hãy nhìn vào bảng Jira của chúng ta.
Chúng ta vẫn đo lường tiến độ bằng Tốc Độ.
Tính năng mỗi sprint.
Ticket đã đóng.
Dòng code đã triển khai.
Sự không khớp đó là cách chúng ta tạo ra nợ nhận thức.

Trong Thế Giới mới:“Tốc độ tốt” là triển khai tính năng trong khi giữ Thời Gian Trung bình để Hiểu phẳng.
“Tốc độ xấu” là triển khai tính năng bằng cách tăng đột biến MTTU.

Nếu bạn triển khai một tính năng trong bốn giờ bằng AI, nhưng phải mất ba ngày để một kỹ sư cao cấp hiểu cách sửa nó khi nó hỏng vào tuần tới, thì MTTU của bạn cao hơn nhiều so với tốc độ code của bạn.

Nếu MTTU của bạn quá cao, thì bạn đang mắc nợ nhận thức.

Và món nợ này không chỉ nằm trong code.Nó rò rỉ.

Nó xuất hiện dưới dạng:

• Sự cố dài hơn (vì không ai biết nguyên nhân gốc rễ ở đâu).
• Onboarding chậm hơn (vì nhân viên mới không thể đọc bản đồ).
• Tê liệt tính năng (vì mọi người sợ chạm vào “code ma thuật”).

• Bao nhiêu người trong số các bạn đã hợp nhất một PR trong tháng qua mà bạn không hoàn toàn hiểu?
• Giữ tay lên nếu bạn tự nhủ sẽ quay lại và xem xét nó đúng cách sau.
• Giữ tay lên nếu bạn thực sự đã làm vậy.

Ừ.
Tôi cũng không làm đâu!

Đây là lý do tại sao chúng ta cần một giao thức mới.

Giao Thức:
Phát Triển Dựa Trên Đặc Tả

Đừng lo.
Tôi không nói về mô hình thác nước với các đặc tả…
phòng trường hợp bạn sắp mất tập trung!

Chúng ta phải thay đổi giao thức.

Chúng ta cần chuyển sang Phát Triển Dựa Trên Đặc Tả thân thiện với AI và MTTU.

Trong thế giới mới này, chúng ta không bắt đầu bằng cách đọc code.
Chúng ta bắt đầu bằng cách thiết lập cấu trúc.

Điều này xảy ra trong ba lớp riêng biệt:

Lớp 1:
Đặc Tả Vi Mô (Sự Chuẩn Bị và Bản Đồ của Con Người)

Đây là công cụ sinh tồn của bạn.
Đây là thứ giữ cho bạn tỉnh táo hàng ngày.
Nó chỉ dành cho bạn.

Nó là “Tay Cầm Nhận Thức.” Trước khi bạn tạo ra một dòng code nào, bạn xác định ý định cấp cao trong đầu (hoặc một mẩu giấy ghi chú).

• Mục tiêu:“Thêm tính năng lưu trữ người dùng.”
• Ràng buộc:“Phải có thể hoàn tác.”
• Phù hợp Kiến trúc:“Tính năng này thuộc về Dịch vụ Người dùng hay Dịch vụ Quản trị?”

Micro-Spec là “Công cụ Phát hiện BS và Sai lệch” của bạn.

Nó cho phép bạn nhìn vào đầu ra của AI và ngay lập tức trả lời:
đoạn mã này có phù hợp với hình dáng hệ thống của chúng ta không?
Đoạn mã này có vẻ có chức năng chúng ta yêu cầu không?

Nếu AI cố gắng viết lại lược đồ cơ sở dữ liệu cho một thay đổi UI đơn giản, Micro-Spec sẽ bảo bạn từ chối nó ngay lập tức.

Lớp 2:
Main Spec (Hợp đồng Chung)

Đây là thứ giữ mọi người đồng bộ.

Một khi bạn biết hình dáng của mã, bạn cần đến nội dung.

Đây là Main Spec.
Đây là tài liệu mà cả bạn và AI cùng dựa vào.

• Đối với AI:Nó là sổ tay hướng dẫn.
  Nó chứa tiêu chí chấp nhận, các trường hợp biên cụ thể, định nghĩa đầu vào/đầu ra.
• Đối với Bạn:Nó là danh sách kiểm tra cho Xác minh Kỹ thuật.

Sau khi AI tạo ra mã (và bạn sửa các lỗi hiển nhiên), bạn chuyển từ “Kiến trúc sư” sang “Kiểm toán viên.” Bạn so sánh mã với Main Spec.

“Nó có xử lý trường hợp null chúng ta yêu cầu không?”, “Nó có triển khai logic thử lại cụ thể chúng ta định nghĩa không?”.
Bạn xác minh các Yêu cầu Kỹ thuật ở đây.

Nếu Micro-Spec kiểm tra Linh hồn của mã, thì Main Spec kiểm tra Thân xác.

Lớp 3:
Ngữ cảnh Toàn cục (Tiềm thức)

Đây là hệ thống tiến hóa của bạn, đây là thứ khiến bạn nhanh hơn theo thời gian.
Cuối cùng, chúng ta có bội số lực.

Khi xây dựng, chúng ta sẽ nhận thấy mình liên tục lặp lại một số chỉ dẫn nhất định:
“Dùng Tailwind.” “Không dùng kiểu ‘any’.” “Tuân theo Mẫu Repository.”

Chúng ta không đặt chúng vào mọi Spec.
Chúng ta chuyển chúng vào Ngữ cảnh Toàn cục.

Đây là nơi các công cụ như tệp CLAUDE.md hoặc .cursorrules phát huy tác dụng.

Chúng ta coi những tệp này là Bộ Quy tắc Tiến hóa của mình.

Mỗi khi AI mắc lỗi phong cách, chúng ta không chỉ sửa mã.
Chúng ta cập nhật Ngữ cảnh Toàn cục.
Chúng ta thêm một quy tắc.

Theo thời gian, điều này tự động kéo AI tiến gần hơn đến văn hóa kỹ thuật của bạn.

Khi Ngữ cảnh Toàn cục này trưởng thành, cỗ máy trở thành chuyên gia về các mẫu của bạn.
Bạn sẽ dành ít thời gian hơn đáng kể để xem xét cú pháp, lệnh import và cấu trúc thư mục.

Vậy thời gian tiết kiệm đó đi đâu?
Nó dành cho một thứ không bao giờ có thể đưa vào tệp ngữ cảnh:
Sự mơ hồ của thế giới thực.

Dù AI có hiểu codebase của chúng ta tốt đến đâu, nó không biết chiến lược của chúng ta.
Nó không biết rằng đội marketing vừa thay đổi ngày ra mắt.
Nó không biết rằng người dùng ghét cái modal cụ thể đó.

Bạn ngừng là Người Đánh giá Mã và bắt đầu là Người Đánh giá Thực tế.

Micro-spec là linh hồn, hương vị của mã.
Main spec là thân xác, nội dung của mã.
Ngữ cảnh Toàn cục là tiềm thức, nguyên tắc dẫn đường của mã.

Nhưng ngay cả với tất cả điều đó, bạn vẫn có thể tự hỏi mình còn giá trị ở đâu một khi các lời nhắc và ngữ cảnh đã được xác định rõ?
Con người có thể làm gì mà AI rất khó có thể làm được trong 20 năm tới?

3 Hào Nước Nhân tạo

Một khi bạn chấp nhận sự thay đổi vai trò hướng tới điều phối và đánh giá, lập luận “Nhắc lệnh” hoàn toàn biến mất.
AI không thể thay thế bạn, vì AI không thể vượt qua ba Hào Nước này:

Hào Nước 1:
Kiến trúc Bóng tối (Ngữ cảnh)

AI đề xuất giải pháp dựa trên mã hiển thị.
Bạn từ chối nó dựa trên thực tế vô hình.

Ví dụ:Lỗi đánh máy Chịu lực.

AI quét API của bạn và tìm thấy thông báo lỗi:
“Err (500)”.
Nó đề xuất một cải tiến “Thực hành Tốt nhất”:
“Hãy làm cho cái này gần hơn với thuật ngữ phổ biến:
Internal Server Error (500).”

Nó là DX tốt hơn, mô tả tốt hơn và phù hợp hơn với thuật ngữ ngành.

Nhưng bạn biết Ngữ cảnh Thế giới.
Bạn biết rằng đội Ops có một kịch bản giám sát kế thừa grep nhật ký cụ thể cho chuỗi “Err (500)”.
Nếu nó thấy chuỗi đó, nó tự động khởi động lại máy chủ.

Nếu bạn để AI “sửa” thông báo đó, grep sẽ thất bại.
Tự động khởi động lại thất bại.
Và lần tới khi máy chủ treo, nó sẽ tắt cả cuối tuần (hoặc cho đến khi bạn nhận được cuộc gọi để sửa nó…
AI sẽ không nhận được cuộc gọi đó, phải không?).

AI thấy Văn bản.
Bạn thấy sự phụ thuộc thực tế.Bạn không thể nhắc lệnh cho kịch bản bash đang chạy trên một máy chủ mà AI không biết là tồn tại cho đến khi nó trở nên liên quan.

Hào Nước 2:
Định nghĩa Vấn đề (Giá trị)

AI trả lời chính xác lời nhắc.
Bạn trả lời nhu cầu ngụ ý.

Doanh nghiệp yêu cầu “tìm kiếm nhanh.”

• AI triển khai Elasticsearch cho phản hồi thời gian thực, tốn hàng ngàn đô.
• Bạn biết rằng “nhanh” chỉ có nghĩa là “dưới một giây,” và một truy vấn SQL đơn giản hoạt động miễn phí.

Với AI, bạn không làm ít kỹ thuật hơn, bạn đang làm kỹ thuật bậc cao hơn.

Hào Nước 3:
Kẻ Bi quan Hệ thống (Tác dụng phụ)

AI là bậc thầy của Sửa chữa Cục bộ.Nếu bạn cho nó thấy một lỗi, nó sẽ làm cho lỗi đó biến mất.
Nó sẽ viết mã phòng thủ.
Nó sẽ bắt ngoại lệ.
Nhưng nó mù trước các Tác dụng phụ Hệ thống.

Nó sửa lỗi timeout cơ sở dữ liệu bằng cách thêm một vòng lặp thử lại.

Nó không biết rằng ba tầng lên trên, frontend cũng thử lại, và bộ cân bằng tải cũng thử lại.
Nó đã sửa lỗi cục bộ, nhưng nó vừa tạo ra một Cơn bão Thử lại sẽ đánh sập toàn bộ nền tảng của bạn trong đợt tăng lưu lượng tiếp theo.

AI nhìn vào tệp.
Bạn nhìn vào bán kính ảnh hưởng.
Công việc của bạn là hỏi:
“Nếu đoạn mã này hoạt động hoàn hảo, nó sẽ phá vỡ cái gì khác?”

Nhưng kỹ thuật bậc cao này không phải thứ bạn học trong các bootcamp, vậy những người Mới vào nghề phù hợp ở đâu trong thế giới mới?

Người Mới:
Nhà Thám hiểm

Nếu bạn đã theo dõi và bạn đang ở giai đoạn đầu sự nghiệp và bạn lo lắng…tốt.
Điều đó có nghĩa là bạn đang chú ý.
Nhưng đây là điều bạn cần hiểu:
AI không khiến bạn lỗi thời.

Nó khiến bạn trở nên nguy hiểm.
*Những người Kỳ cựu bị ràng buộc bởi mô hình tư duy của họ.
Họ biết điều gì “nên” hoạt động, vì vậy họ sẽ yêu cầu AI xây dựng thứ hiển nhiên.
*

Bạn chưa có những định kiến đó.

Bạn có thể yêu cầu AI thử năm kiến trúc khác nhau trong một buổi chiều mà không có gánh nặng nhận thức.
Bạn nhanh hơn trong việc khám phá vì bạn có ít thứ phải quên đi hơn.

Và điều đó đưa tôi đến một câu hỏi mà ban lãnh đạo và người quản lý tuyển dụng vẫn có thể đang hỏi:
*tại sao phải thuê Người Mới?
Nếu AI hoạt động như một nhà phát triển cấp trung, tại sao phải trả tiền cho một con người để học?
*

Bởi vì AI là một động cơ, không phải tài xế.

Giá trị của một Người Mới ngày nay không phải là “Sản xuất Mã.” Đó là Tạo lựa chọn và Xác minh.

Trong thế giới cũ, nếu chúng ta không chắc chắn cách xây dựng một tính năng, chúng ta cử một người Kỳ cựu tạo nguyên mẫu trong ba ngày.
Điều đó rất tốn kém.

Bây giờ, chúng ta cử một Người Mới.
Chúng ta nói:
“Đây là Spec.
Dùng AI để tạo nguyên mẫu ba cách khác nhau để giải quyết việc này.
Lập bản đồ các đánh đổi.
Kiểm tra các trường hợp biên.
Mang về cho tôi cái tốt nhất.”

Junior mang lại ROI ngay lập tức vì họ đóng vai trò như Bội số Lực lượng cho Senior.

Họ lội qua những ảo giác của AI.
Họ kiểm tra các thư viện.
Họ lọc ra những tạp âm.
Họ trình bày với Senior không phải là những tệp văn bản trống, mà là những lựa chọn được tuyển chọn kỹ càng.

(Phép ẩn dụ):
Junior khám phá khu rừng AI, lập bản đồ những lối đi mà cỗ máy có thể đi qua, mang về những con đường an toàn cho Senior.
Họ có giá trị ngay hôm nay vì họ làm công việc thám hiểm chân tay, cho phép Senior đưa ra quyết định đòn bẩy cao là lựa chọn.
Và trong quá trình làm công việc đó, họ học được sự phán đoán cần thiết để trở thành Senior.

Senior:
Người Điều Phối

Còn những Senior trong phòng?
Các bạn là những Người Điều Phối.
Các bạn xác định các ràng buộc.
Các bạn quyết định nơi nào cho phép sự phức tạp và nơi nào cấm nó.

Các bạn kiểm tra các điểm tiếp giáp nơi mã chạm vào các phần khác của cơ sở mã.

Các bạn đảm bảo rằng trong khi AI viết những nốt nhạc riêng lẻ, giai điệu vẫn mạch lạc.

(Phép ẩn dụ):
Mỗi dòng mã do AI tạo ra là một nhạc cụ;
chỉ có Senior đảm bảo nó chơi đúng giai điệu.
Bạn là người duy nhất có thể nhìn thấy toàn bộ bản giao hưởng.

Kết luận:
Bộ Lọc Vĩ Đại

Tôi muốn kết thúc bằng cách đề cập đến vấn đề lớn mà mọi người đều thấy.

• Chúng ta đã thiết lập rằng AI cung cấp Băng thông Tạo vô hạn.
• Chúng ta đã thiết lập rằng con người có Băng thông Hiểu cố định.

Chỉ có một cách để giải phương trình đó.
Đó không phải là đọc nhanh hơn.

Cũng không phải chỉ là “thuê thêm người.” Cách duy nhất để tồn tại là trở thành Bộ Lọc Vĩ Đại.

*Trong một kỷ nguyên mà việc thêm mã là miễn phí, thứ đắt đỏ nhất bạn có thể làm là chấp nhận nó.
*

Hoạt động kỹ thuật có giá trị cao nhất không còn là tạo ra phần mềm nữa.
Mà là từ chối phần mềm.

Nếu bạn không thể nói “không” với mã, bạn không còn là một kỹ sư trong Kỷ nguyên Trí tuệ Mới này nữa.
Bạn chỉ là một đường ống triển khai có lương.

Giá trị của bạn là nhìn vào một giải pháp “hoạt động” từ AI và nói:
“Không.
Cái này làm tăng vọt Thời gian Trung bình để Hiểu của chúng ta.
Xóa nó đi.
Đơn giản hóa nó.
Làm lại đi.”

Chúng ta cần làm chậm tốc độ tiếp nhận để phù hợp với tốc độ tiêu hóa của chúng ta.

Chúng ta cần là những người nói:
“Chỉ vì chúng ta CÓ THỂ tạo một microservice cho việc này trong 30 giây, không có nghĩa là chúng ta NÊN làm.”

Công việc của bạn là đứng trước cổng xả lũ, để kiểm soát dòng chảy, để hướng dẫn nó một cách an toàn, để phát hành với sự cẩn thận và chính xác.

Trong một thế giới nơi mã chảy như một dòng sông, trách nhiệm của bạn rõ ràng:
Ngăn chặn cơn sóng thần mã.Đừng để sự phức tạp và nợ nhận thức nhấn chìm và áp đảo hệ thống của bạn.

Đừng chỉ xây dựng phần mềm.
Hãy là lý do duy nhất khiến phần mềm vẫn có thể hiểu được.

Bạn là bộ lọc vĩ đại:
AI có thể tạo ra vô tận, chỉ có bạn mới có thể quyết định thứ gì tồn tại.

Ngày nay, sự nghiệp của bạn không còn được định nghĩa bởi bạn phát hành bao nhiêu.
Nó được định nghĩa bởi bạn từ chối phát hành bao nhiêu sự phức tạp.

Hãy là ràng buộc.

Bảo vệ Thời gian Trung bình để Hiểu của nhóm bạn.

Cảm ơn.

---

Như tôi đã nói, bài nói chuyện cần một số chỉnh sửa và trau chuốt, nhưng tôi hy vọng chủ đề và khái niệm này gợi lên suy nghĩ.
Tôi hy vọng thông điệp rõ ràng.

Vai trò của chúng ta đang phát triển, nhưng không đến mức tất cả kỹ năng của bạn đều lỗi thời.
Chỉ là bạn có thể cần dành ít thời gian hơn cho leet code và nhiều thời gian hơn một chút cho kiến trúc và trở nên tốt hơn, tận tâm hơn trong việc xem xét mã.

Rằng bạn nên tối ưu hóa cho Thời gian Trung bình để Hiểu khi bạn commit mã của mình (hoặc mã được tạo bởi AI).

Hãy cho tôi biết nếu bạn nghĩ điều này sẽ tạo nên một bài nói chuyện thú vị, hay bạn sẽ chỉ lướt X một cách chán nản ở phía sau?