Claude Code Observability with OpenTelemetry

Agentic Skill Decay

Bối cảnh của bài viết là vấn đề các AI agents đang giải quyết nhiệm vụ mà không giúp người …

Native support for Prometheus metrics in GKE

GKE giờ đây hỗ trợ tích hợp sẵn Prometheus metrics, cho phép người dùng xử lý trực tiếp các metrics này trên cluster. Tính năng này giúp giảm tải cho Prometheus server bằng cách offload một phần xử lý metrics về GKE. Bạn có thể sử dụng PromQL queries để tạo autoscaling triggers linh hoạt hơn, thay vì phụ thuộc vào các metric đơn giản như CPU hay memory. Ví dụ, bạn có thể scale dựa trên số lượng request HTTP mỗi giây hoặc chỉ số p99 latency. Đây là cải tiến quan trọng giúp giảm chi phí hạ tầng và tăng hiệu quả của hệ thống monitoring.

Tích hợp hỗ trợ Prometheus metrics trong GKE giúp bạn sử dụng PromQL queries linh hoạt để tùy chỉnh triggers tự động mở rộng.

Discover Solo: The Ultimate AI-Integrated Control Panel

Discover Solo là một control panel AI được thiết kế để tối ưu hóa các dự án coding với tích hợp AI, quản lý terminal và các tính năng debugging mạnh mẽ. Công cụ này cho phép lập trình viên tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, tăng hiệu suất lên tới 40% theo nhà phát triển. Bằng cách tích hợp AI vào quy trình làm việc, Discover Solo giúp giảm thời gian debug và tăng tốc độ phát triển. Phần mềm tương thích với các môi trường development phổ biến như VS Code, Sublime Text và JetBrains IDEs. Đây là một giải pháp đáng cân nhắc cho lập trình viên muốn nâng cao hiệu suất làm việc mà không cần thay đổi công cụ đã quen thuộc.

Discover Solo giúp lập trình viên tăng năng suất bằng cách tích hợp AI, quản lý terminal và tính năng debug mạnh mẽ.

Microservices vs Monolithic Architecture: What Nobody Tells You Until You've Lived Through Both

So sánh chi tiết giữa monolithic và microservices vượt qua lý thuyết, bàn về sự phức tạp trong deployment, sự ảnh hưởng của Conway's Law đến ownership team, khó khăn trong debugging và observability, cũng như thách thức về data consistency, performance và scaling. Bài viết chỉ ra monolithic thực sự phù hợp trong những trường hợp nào, khi nào microservices mang lại hiệu quả, và giới thiệu khái niệm "modular monolith" như giải pháp trung gian. Các lỗi phổ biến như resume-driven development hay distributed monoliths được liệt kê kèm framework thực tế để ra quyết định dựa trên team, domain, delivery, operations và scale. Thông điệp chính là chọn architecture dựa trên vấn đề thực tế chứ không phải sự phức tạp giả định.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ sự cân thực giữa kiến trúc microservices và monolithic, tránh những sai lầm phổ biến và đưa ra quyết định kiến trúc phù hợp dựa trên nhu cầu thực tế.

Atomic CRM September 2026 Updates

Atomic CRM phiên bản 1.6 ra mắt vào tháng 9 năm 2026 với nhiều tính năng mới quan trọng. Hệ thống tích hợp sẵn MCP server (Model Context Protocol) và tạo ra các MCP Apps tương tác, nâng cao khả năng xử lý dữ liệu cho nhà phát triển. Giao diện hoàn toàn có thể dịch được và hỗ trợ nhập dữ liệu CSV, cùng với khả năng định dạng tiền tệ có thể cấu hình. Các nhà phát triển sẽ đặc biệt quan tâm đến agent harness mới, giúp tăng cường hiệu suất khi làm việc với hệ thống.

Lập trình viên nên đọc bài này để nắm bắt những cập nhật mới nhất về Atomic CRM 1.6, bao gồm server MCP tích hợp và các công cụ phát triển khác.

Suddenly I’m a Go developer

Bối cảnh là AI Claude có thể giúp bạn trở thành Go developer một cách nhanh chóng. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở khả năng viết code, debug và giải thích Go của Claude mà không cần kiến thức nền tảng sâu ban đầu. Hệ quả là lập trình viên có thể triển khai project Go phức tạp chỉ với vài prompt và kiểm tra code bằng Go testing framework. Điều đáng học là tương lai phát triển phần mềm sẽ phụ thuộc nhiều hơn vào AI-assisted development, cụ thể là công cụ như Claude có thể xử lý toàn bộ workflow từ design đến production code trong Go.

Bài viết này hướng dẫn bạn cách trở thành lập trình viên Go nhờ trợ lý AI Claude.

Build Your Own AI Agent Harness in C#, the MafClaw Live Series

Bruno Capuano đang thực hiện loạt 4 buổi livestream code hướng dẫn xây dựng AI agent bằng C# với Microsoft Agent Framework harness. Series bắt đầu từ một đơn IChatClient call, dần bổ sung các tính năng như truy cập file với phê duyệt, durable memory, skills, shell access, CodeAct code execution, background agents và cuối cùng là observability cùng Purview governance. Agent ví dụ là trợ lý giáo dục tài chính cá nhân, được chọn vì đặt ra các vấn đề về phân biệt quyền read/write, phê duyệt giao dịch mô phỏng và an toàn khi thực thi code. Tại thời điểm viết, 2/4 buổi đã phát trực tiếp trên kênh .NET YouTube và Microsoft Reactor, với bản ghi có sẵn sau đó.

Sê-ries này hướng dẫn xây dựng trợ lý AI tài chính bằng C# với đầy đủ công cụ và tính năng bảo mật cần thiết.

From insight to innovation: How Kiro Crew, Dynatrace, and AWS are helping teams do more

Kiro Crew đang tận dụng dữ liệu observability từ Dynatrace và AWS để phân cấp và xếp hạng các vấn đề kỹ thuật. Phương pháp này cho phép nhóm xác định nhanh chóng các sự cố quan trọng nhất, giảm thời gian điều tra tới 40%. Bằng cách tích hợp AWS monitoring với Dynatrace AI, họ có thể nhận diện nguyên gốc gốc sự cố tự động và đưa ra khuyến nghị hành động cụ thể. Đáng học hỏi là cách họ biến dữ liệu thô thành thông tin có giá trị hành động, giúp tăng tốc độ giải quyết sự cố và tối ưu hóa hiệu suất hệ thống.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách sử dụng dữ liệu khả quan sát từ Dynatrace và AWS để tối ưu hóa quy trình giải quyết vấn đề và thúc đẩy đổi mới.