Changes to model selection for Free and Student plans

I automated my job (and it made me a better leader)

Một giám đốc cấp cao tại GitHub chia sẻ cách cô ấy xây dựng 40 quy trình tự động hóa bằng ứng dụng GitHub Copilot trên desktop để quản lý khối lượng công việc vô hình của vai trò lãnh đạo cấp cao. Những tự động hóa này kết nối với lịch, email, Slack và kho lưu trữ GitHub thông qua tích hợp MCP để xử lý chuẩn bị họp, sàng lọc hàng ngày, theo dõi triển khai, phát hiện PR cũ và nhật ký sự nghiệp. Cô coi tự động hóa như một công cụ hỗ trợ khả năng tiếp cận cho người mắc AuDHD, thu hẹp khoảng cách giữa những ngày có chức năng điều hành tốt và kém.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách áp dụng tự động hóa công cụ AI như Copilot không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao hiệu quả làm việc và quản lý dự án thông qua cách tiếp cận thiết thực, từ nhỏ đến lớn.

LinkedIn will now show recruiters which apps you actually use, not just which skills you claim

LinkedIn giới thiệu tính năng Connected Apps, tự động hiển thị cho nhà tuyển dụng các ứng …

Intelligent Terminal 0.1.1 is here: bash support, new slash commands, and more customization

Microsoft vừa phát hành Intelligent Terminal phiên bản 0.1.1 với nhiều cải tiến mới. Tính năng phát hiện và đề xuất sửa lỗi tự động giờ đây hỗ trợ Bash và WSL Bash, ngoài PowerShell. Bản cập nhật bổ sung lệnh /fix để người dùng chủ động yêu cầu trợ giúp khi lệnh thất bại, cùng /model picker để chuyển đổi mô hình AI giữa phiên. Giao diện agent được tùy biến thành Profile với tùy chọn font, màu sắc và độ mờ, đồng thời hỗ trợ Windows 10 từ bản dựng 19041 trở lên. Ngoài ra, phiên bản này cũng khắc phục các sự cố quản lý phiên, hiển thị agent trống sau lần đăng nhập đầu tiên, trạng thái tab lỗi thời khi đóng pane và đường dẫn thực thi agent.

Lập trình viên nên đọc bài này vì công cụ mới này mở rộng khả năng tương tác với Bash và WSL, giúp tối ưu hóa hiệu suất debug, tự động sửa lỗi hoặc điều chỉnh AI theo yêu cầu ngay trong terminal, từ đó tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả làm việc.

Fetch Code Quality findings via REST API

GitHub has released two new read-only REST API endpoints in public preview for fetching Code Quality (CodeQL) findings at the repository level. The endpoints allow retrieving a single finding by number or listing all findings with filtering and pagination. These APIs enable integrations, tooling, and agentic remediation workflows. Currently available on github.com only, not yet on GitHub Enterprise Server.

AI Engineering Needs Platform Controls

As AI-assisted engineering matures, platform teams need the same controls that make cloud platforms reliable: cost visibility, ownership, sensible defaults, observability, governance, and evaluation loops. Token usage should be treated like CPU or memory — a consumption signal requiring context, not a value proxy. Azure API Management's GenAI gateway capabilities (token rate limits, quota policies, telemetry) provide a shared control point for model consumption. GitHub Copilot usage metrics and team-level reporting help attribute spend. Workload-owned AI resources should be deployed via approved Terraform modules with networking, diagnostics, and tagging baked in. MCP servers and agent skills need explicit ownership and permission models. Governance should work through paved roads — repeatable workflows with evaluation loops — rather than policy documents that teams route around.

Self-service credential revocation for incident response

GitHub Enterprise now offers 'break-glass' self-service credential revocation capabilities for incident response. Enterprise owners and users with the 'Manage enterprise credentials' permission can instantly revoke all SSO authorizations, delete personal access tokens, SSH keys, and OAuth tokens for all users or a specific user. Individual enterprise members also get a new self-service revocation experience in Settings to bulk-revoke their own credentials in one action. All revocation events are tracked via audit logs and email notifications.

Using Visual Studio Code’s ‘air-gapped’ AI model mode

VS Code 1.122 bổ sung chế độ BYOK cho phép dùng LLM cục bộ hoặc nhà cung cấp bên thứ ba (như LM Studio) cho chat, tools và MCP servers mà không cần đăng nhập GitHub. Người dùng chỉ có thể sử dụng các model có VRAM 8GB (Gemma4 2B, Qwen3.5 9B, Codestral 22B) cho chat và tác vụ tiện ích, chứ không hỗ trợ inline code completions hay gợi ý chỉnh sửa. Muốn khắc phục hạn chế này, người dùng phải cài extension của bên thứ ba như Continue.

Lập trình viên muốn tự chủ về dữ liệu và tránh phụ thuộc vào cloud AI mà không cần phụ thuộc vào các dịch vụ bên ngoài như GitHub, nên tìm hiểu cách sử dụng BYOK mode trong VS Code để tích hợp các mô hình AI cá nhân hóa, đặc biệt khi công nghệ này hỗ trợ chat, công cụ và MCP mà không cần đăng nhập.