Docker Joins Nvidia's Open Secure AI Alliance

My Journey into DevOps: Learning Linux, Git, GitHub & My First Docker Container

Bài viết chia sẻ hành trình học DevOps của tác giả, tập trung vào Linux, Git, GitHub và …

Onyx raises $113M to keep humans in control of AI agents

Onyx Security huy động 113 triệu USD trong vòng gọi vốn Series B, dẫn đầu bởi Bessemer, nhằm phát triển công nghệ kiểm soát các AI agent đang thay thế công việc doanh nghiệp.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu rõ về những rủi ro về an ninh và quản lý an toàn khi AI tự động hóa các hệ thống doanh nghiệp, giúp họ dự đoán và chuẩn bị giải pháp bảo vệ cho ứng dụng của mình trước những nguy cơ mới.

I ditched half my subscriptions, all because of one hobby

Tôi đã hủy bỏ một nửa số đăng ký phần mềm vì tự lưu trữ (self-hosting) khiến nhiều dịch vụ trở nên không cần thiết.

Lập trình viên nên đọc bài này để tìm hiểu cách tự chủ hóa công cụ công nghệ bằng cách tự host các dịch vụ, giúp tiết kiệm chi phí và tăng sự kiểm soát về dữ liệu, đặc biệt trong môi trường phát triển mở và bảo mật quan trọng.

GitHub AI agent leaks private repos when asked nicely

GitHub's AI agent có lỗ hổng bảo mật 'GitLost' cho phép rò rỉ dữ liệu private repository khi được yêu cầu theo cách nhất định, hiện chưa có bản vá hay tài liệu chính thức từ GitHub.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu về nguy cơ bảo mật mới trong GitHub, đặc biệt khi làm việc với các dự án riêng tư, và cách phòng tránh rủi ro khi sử dụng công cụ AI tích hợp trong hệ thống.

The Interview That Measures the Agent

Sử dụng AI trong vòng phỏng vấn và bài tập hoàn thành giúp đánh giá mô hình thay vì ứng viên: cả kỹ sư trung bình và giỏi đều hoàn thành nhiệm vụ trong vòng một giờ nhờ trợ lý AI. Chi phí vòng phỏng vấn là 20.000 USD mỗi lần tuyển nhưng ngăn ngừa sai lầm tuyển dụng gây thiệt hại 300.000 USD. Kinh tế học cho thấy cần thiết kế lại công cụ để tập trung vào 20% yếu tố quan trọng vẫn mang tín hiệu.

Để tránh mất thời gian và tiền bạc cho những ứng viên không phù hợp khi AI có thể đánh giá hiệu quả nhanh hơn, giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí tuyển dụng và đảm bảo chất lượng đội ngũ kỹ thuật.

Why "It Worked on My Machine" Still Happens in 2026

Mặc dù là câu nói đùa quen thuộc trong ngành phần mềm, "Nó chạy trên máy tôi" vẫn xảy ra thường xuyên, gây rắc rối khi triển khai sản phẩm thực tế do sự khác biệt môi trường phát triển và sản xuất.

Những lỗi không dự kiến do môi trường khác nhau gây ra có thể khiến dự án bị trì hoãn hoặc phá hủy, và bài viết này sẽ giúp bạn tránh những rắc rối này bằng cách hiểu rõ cách kiểm tra và chuẩn hóa môi trường để đảm bảo code hoạt động ổn định từ đầu.

Introducing AnduinOS Container: The Zero-Setup Microservice Base Image

AnduinOS Container là một base image Docker mới, được xây dựng từ đầu bằng pipeline debootstrap khai báo, có dung lượng chỉ dưới 150MB với duy nhất một lớp atomic. Ảnh này tích hợp sẵn 174 gói phần mềm (bao gồm Python 3.14, curl, vim, iproute2, TLS/SSL stack) và tương thích 100% với Ubuntu, hỗ trợ cả kiến trúc amd64 lẫn arm64, nhằm thay thế trực tiếp ubuntu:latest để loại bỏ các lệnh apt install lặp lại trong Dockerfile.

Nếu bạn thường xây dựng các ứng dụng microservice cần nhiều gói phần mềm và muốn tiết kiệm thời gian và công sức trong quá trình cấu hình Docker, AnduinOS Container sẽ giúp bạn loại bỏ việc lặp đi lặp lại các lệnh apt install bằng cách cung cấp một nền tảng chuẩn hóa, nhẹ nhàng và tích hợp sẵn.

Cursor's real edge isn't speed – it's how deeply it reads your entire project

Cursor không chỉ tăng tốc độ xử lý nhờ cùng mô hình AI mà còn cải thiện khả năng đọc hiểu toàn bộ dự án nhờ khả năng phân tích sâu toàn diện.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách Cursor không chỉ tăng tốc độ làm việc bằng cách tối ưu hóa tốc độ nhập liệu, mà còn giúp họ tìm hiểu sâu hơn về kiến trúc dự án, logic mã và cách sử dụng các công cụ AI hiện đại một cách hiệu quả hơn.