AI Toolkit skills have been consolidated to shopify

Building a Speech-to-Text App in .NET With AssemblyAI

Tác giả đã chi trả $120/năm cho công cụ chuyển giọng nói thành văn bản cho đến khi có AI coding agent giúp tự xây dựng phiên bản riêng trong vòng dưới 1 giờ. Solution sử dụng AssemblyAI API kết hợp với .NET framework cho phép xử lý voice-to-text với độ chính xác cao. Chi phí ban đầu chỉ bằng 1/10 phí thuê dịch vụ hàng năm nhưng mang lại quyền kiểm soát toàn bộ data và tính năng. Bài viết minh họa cách tận dụng AI coding agent để giảm thiểu thời phát triển, đáng để tham khảo nếu bạn đang tìm kiếm giải pháp speech recognition tự host.

Tôi tiết kiệm $120/năm khi tự xây dựng ứng dụng Speech-to-Text riêng với AssemblyAI chỉ trong một giờ.

Hot Exit in Visual Studio

Visual Studio 2026 bản cập nhật tháng 9 trong kênh Insiders đã giới thiệu tính năng Hot …

Kate is the IDE you need to replace VS Code

Kate IDE được thiết kế như một giải pháp thay thế nhẹ nhàng cho VS Code với giao diện tối …

AI agents need continuity, not just context

Bối cảnh: AI agents cần tính liên tục (continuity) chứ không chỉ ngữ cảnh (context) để thực hiện các tác vụ dài hạn. Nguyên nhân kỹ thuật: Các hệ thống như Pulumi Neo sử dụng Kopia để tạo snapshots lưu trữ trạng thái làm việc, bao gồm files và tiến trình đang thực hiện. Hệ quả: Điều này cho phép agent khôi phục ngữ cảnh và tiếp tục công việc sau khi bị gián đoạn thay vì phải bắt đầu lại từ đầu. Điều đáng học: Việc kết hợp AI agents với hệ thống snapshot như Kopia là bước tiến quan trọng để xây dựng các AI có khả năng thực hiện công việc phức tạp, đòi hỏi sự bền vững.

Bài viết giải thích cách công nghệ snapshot của Pulumi Neo giúp AI agents khôi phục trạng thái làm việc liên tục, một yếu tố then chốt cho các tác vụ lập trình phức tạp.

You don't need a Mac to develop iOS apps anymore — Expo blog

Exra mới tung ra EAS Simulator, dịch vụ cung cấp iPhone trong cloud cho mọi lập trình viên. Giải pháp này khắc phục hạn chế khi phát triển ứng dụng iOS yêu cầu thiết bị thực tế, tiết kiệm chi phí phần cứng. Công nghệ sử dụng EAS (Expo Application Services) để mô phỏng hoàn chỉnh môi trường iOS trên nền tảng cloud. Các lập trình viên có thể test ứng dụng trên thiết bị iPhone ảo mà không cần sở hữu Mac hay iPhone vật lý. Đây là bước tiến quan trọng giúp giảm rào cản phát triển cho cộng đồng lập trình đa nền tảng.

Bạn có thể phát triển ứng dụng iOS trên mọi thiết bị nhờ EAS Simulator Expo cung cấp iPhone đám mây.

Agentic autofix now uses Copilot Memory

GitHub cập nhật tính năng agentic autofix tích hợp với Copilot Memory cho người dùng đã kích hoạt. Tính năng này sẽ tham khảo existing memories để bối cảnh hóa khi xử lý security alerts, đồng thời lưu trữ các mẫu sửa lỗi mới dưới dạng memories. Các memories này cũng có thể hỗ trợ các Copilot features khác như code review và cloud agent trong việc nhận diện secure development patterns riêng của repository. Hiện tại cả agentic autofix và Copilot Memory vẫn đang ở trạng thái public preview.

Tính năng agentic autofix tích hợp với Copilot Memory giúp phát hiện và sửa lỗi bảo mật hiệu quả hơn bằng cách tận dụng dữ liệu lưu trữ.

Token ecomonics in Amsterdam: Inside the first Tokenomicon

Linux Foundation đã mở rộng FinOps với một tổ chức Tokenomics tập trung vào chi tiêu AI. Họ tổ chức hội nghị Tokenomicon lần đầu tiên tại Amsterdam, nơi các chuyên thảo luận về quản lý token trong dự án AI. Hội nghị này thu hút sự quan tâm lớn từ cộng đồng phát triển blockchain và AI với hơn 500 người tham dự. Các bài trình bày tập trung vào cơ chế tokenomics cho các dự án AI như dự án MLflow và TensorFlow. Những người làm công nghệ nên tham dự để hiểu cách tối ưu hóa chi phí AI thông qua tokenomics, một xu hướng đang định hình tương lai của dự án mã nguồn mở.

Bài viết cung cấp cái nhìn sâu sắc về Tokenomics trong AI spend qua sự kiện Tokenomicon đầu tiên tại Amsterdam.

I complete agree coding agents make…

Nhiều lập trình viên chuyên nghiệp đang gặp khó khăn khi thích ứng với các coding agents như ChatGPT, Copilot, và Claude. Sự phát triển nhanh của các công cụ AI này làm tăng độ phức tạp của công việc phần mềm, khiến kỹ năng truyền thống trở nên lỗi thời. Các nghiên cứu cho thấy 30-40% công việc lập trình hiện tại có thể được tự động hóa trong 5 năm tới. Đây là bài học quan trọng về việc liên tục cập nhật kiến thức và phát triển kỹ năng quản lý AI, vì đây không chỉ là xu hướng nhất thời mà là định hướng tương lai của ngành công nghiệp phần mềm.

Bài viết này phân tích thách thức mà các lập trình viên đang đối mặt khi các công cụ coding agent trở nên phổ biến, đồng thời cung cấp góc nhìn sâu sắc về sự thay đổi trong ngành kỹ thuật phần mềm.