Skip to content
Trần Hưng Thiện
Go back

KOL X cho AI và dev tools

Nguồn cảm hứng: KOLs to Follow on X — Tech Builders and Creators và thread gốc trên X.

Follow thêm người trên X rất dễ. Follow đúng người mới khó.

Nếu bạn đang làm AI/ML Engineering, Solutions Architecture, hoặc build sản phẩm công nghệ, timeline của bạn không nên chỉ là nơi xem tin mới. Nó nên là một hệ thống radar: giúp bạn thấy tool mới, pattern mới, cách founder nghĩ về product, và cách engineer giỏi giải thích vấn đề.

Danh sách dưới đây không cố gắng gom thật nhiều tài khoản. Nó là một shortlist có chủ đích: ai nên follow trước, follow để học điều gì, và nhóm nào phù hợp với mục tiêu nào.

1. Cách chọn: follow người giúp bạn nâng cấp judgement

Một tài khoản đáng follow không chỉ vì họ nổi tiếng. Với builder, tài khoản tốt thường rơi vào một trong bốn nhóm:

  1. Giúp hiểu công nghệ từ gốc — đặc biệt là AI, LLM, infra, database, runtime.
  2. Giúp thấy cách sản phẩm được build — từ founder/operator, DevRel, design engineer.
  3. Giúp bắt tín hiệu sớm — tool mới, workflow mới, thay đổi trong hệ sinh thái.
  4. Giúp tăng gu nghề nghiệp — cách viết, cách ra quyết định, cách nhìn trade-off.

Nếu thời gian ít, đừng follow theo FOMO. Hãy follow theo vai trò bạn muốn nâng cấp.

2. Shortlist nên follow trước

Nếu chỉ chọn vài tài khoản để bắt đầu, đây là nhóm đáng ưu tiên.

Tài khoảnNên follow nếu bạn muốn
@karpathyHiểu LLM và AI từ first principles, không chỉ dùng tool ở bề mặt.
@bchernyTheo dõi góc nhìn sâu về Claude Code và AI coding workflow.
@trq212Bắt update nhanh quanh Claude Code và cách cộng đồng đang dùng nó.
@kepanoHọc tư duy về PKM, Obsidian, tool philosophy và cách thiết kế sản phẩm bền.
@addyosmaniTheo dõi pattern AI/web engineering ở production level.
@leerobNắm tín hiệu về Cursor, Next.js, DevRel và AI dev tooling.
@rauchgHiểu cách Vercel nhìn về infra, deployment, AI-native web apps.
@GergelyOroszCập nhật engineering leadership, thị trường tech, và cách team phần mềm vận hành.
@mitchellhHọc system thinking từ người build HashiCorp/Ghostty.

Đây là nhóm “radar cốt lõi”: vừa có AI, vừa có dev tooling, vừa có product/engineering judgement.

3. Nhóm AI, LLM và dev tools

Đây là nhóm nên follow nếu bạn đang build bằng AI, dùng AI coding tool hằng ngày, hoặc muốn hiểu developer tooling sẽ đi về đâu.

Điểm chung của nhóm này: họ giúp bạn thấy AI không chỉ là model. AI đang thay đổi IDE, deployment, framework, workflow và cả cách developer học nghề.

4. Nhóm founder/operator để học product judgement

Một builder giỏi không chỉ biết code. Bạn cũng cần học cách chọn vấn đề, ship sản phẩm, vận hành team, và nói “không”.

Nhóm này giúp timeline bớt “tool-only”. Bạn sẽ thấy nhiều hơn về decision-making: vì sao build cái này, bỏ cái kia, thiết kế team và sản phẩm như thế nào.

5. Nhóm design engineering để tăng gu sản phẩm

Nếu bạn chỉ follow backend, infra và AI, rất dễ thiếu cảm giác về interface. Nhưng AI-native product vẫn cần UI tốt: luồng rõ, micro-interaction mượt, trạng thái dễ hiểu, và design system đủ linh hoạt.

Nhóm này đặc biệt hữu ích cho AI builder. Khi nhiều sản phẩm dùng cùng model và framework, khác biệt thường nằm ở workflow, interaction và polish.

6. Nhóm engineering media để bắt bối cảnh ngành

Không phải tài khoản nào cũng cần follow để học code trực tiếp. Một số tài khoản giúp bạn hiểu bối cảnh: ngành đang nói gì, công ty đang thay đổi ra sao, engineer đang tranh luận điều gì.

Nhóm này nên được dùng như “industry sensing”, không phải nguồn chân lý. Đọc để biết cộng đồng đang chú ý điều gì, rồi tự kiểm chứng bằng practice.

7. Nhóm database founder cho backend và architecture

AI app vẫn cần data layer tốt. Database, backend và edge architecture ngày càng quan trọng khi sản phẩm cần realtime, global distribution, hoặc developer experience tốt hơn.

Nếu bạn làm Solutions Architecture, đây là nhóm không nên bỏ qua. Họ giúp bạn thấy database không chỉ là nơi lưu dữ liệu, mà là một phần của product architecture.

8. Nhóm frontier labs để bắt update model mới nhất

Nếu bạn làm việc trực tiếp với LLM, theo dõi người ở từng phòng lab giúp bạn thấy hướng đi sản phẩm sớm hơn, thay vì chỉ đọc tin đã qua xử lý lại.

Nhóm này không thay thế nhóm AI/LLM ở trên — nó bổ sung góc nhìn “insider” theo từng lab, giúp bạn thấy sớm sự khác biệt giữa các hướng đi (Claude, GPT, Gemini, Grok) thay vì chỉ đọc lại qua tin tổng hợp.

9. Cách biến timeline thành hệ thống học

Follow đúng người mới là bước đầu. Quan trọng hơn là cách bạn dùng timeline.

Một cách đơn giản:

Nếu một tài khoản chỉ tạo cảm giác bận rộn nhưng không giúp bạn nghĩ tốt hơn, hãy mute hoặc unfollow. Timeline tốt không phải timeline nhiều thông tin nhất. Timeline tốt là timeline làm judgement của bạn sắc hơn.

10. Takeaway

Danh sách follow nên phản ánh phiên bản nghề nghiệp bạn đang xây.

Nếu bạn muốn mạnh hơn về AI engineering, hãy bắt đầu với Karpathy, Addy Osmani, các tài khoản quanh Claude Code và AI dev tooling. Nếu bạn muốn build sản phẩm tốt hơn, thêm founder/operator và design engineer. Nếu bạn muốn hiểu ngành, theo dõi engineering media. Nếu bạn làm backend hoặc architecture, đừng bỏ qua database founders. Nếu bạn cần bắt kịp tốc độ ra model mới, thêm nhóm frontier labs theo từng phòng lab.

Follow ít hơn, nhưng có chủ đích hơn. Khi timeline trở thành radar học nghề, mỗi ngày lướt X có thể biến thành một vòng cập nhật tư duy — không chỉ một thói quen tiêu thụ nội dung.


Share this post:

Previous Post
Agent Browser biến browser thành interface cho AI agent
Next Post
Đừng cạnh tranh ở cánh cửa nhỏ