Extralite 3.0.0 Released

Design Patterns, the Ruby Way (Part 2): Modern Creational and Structural Patterns

Bài viết hướng dẫn triển khai sáu mẫu thiết kế cổ điển (Factory, Builder, Adapter, Decorator, Proxy, Facade) theo phong cách Ruby, sử dụng các tính năng ngôn ngữ như duck typing, modules, tap và SimpleDelegator để giảm boilerplate. Ruby ưu tiên composition hơn inheritance, điều này thể hiện xuyên suốt các mẫu thiết kế được trình bày.

Lập trình viên Ruby nên đọc bài này để hiểu cách áp dụng các mẫu thiết kế classic theo phong cách Ruby hiện đại, tiết kiệm thời gian và tránh sự phức tạp của các ngôn ngữ khác nhờ sự linh hoạt của duck typing và prefer composition over inheritance.

Make a method a recurring task with solid queue

Thay vì tạo lớp ActiveJob mỏng để gọi phương thức đơn lẻ trong file recurring.yml, lập trình viên Ruby on Rails có thể sử dụng khóa command: để gọi trực tiếp phương thức lớp Ruby thuần. Cách này giảm boilerplate, giữ logic trong đối tượng Ruby thuần, và chỉ cần worker cấu hình cho queue solid_queue_recurring. Có thể ghi đè queue cho mỗi tác vụ.

Lập trình viên Ruby on Rails nên đọc bài này để tiết kiệm thời gian và tránh việc tạo lớp ActiveJob thừa khi chỉ cần xử lý nhiệm vụ định kỳ đơn giản, đồng thời tối ưu hóa cấu trúc mã bằng cách sử dụng Solid Queue một cách hiệu quả.

JRuby & Rails Compatibility Table - FastRuby.io

Bảng tham chiếu tương thích này liệt kê phiên bản JRuby từ 9.2 đến 10.1, bao gồm mức ngôn ngữ Ruby, phiên bản Java tối thiểu và phiên bản Rails hỗ trợ. JRuby 10 cải thiện thời gian khởi động nhờ AppCDS và Project CRaC, trong khi lợi thế của JRuby so với CRuby MRI bao gồm đa luồng thực sự (không có GVL), truy cập hệ sinh thái JVM và triển khai dưới dạng một artifact duy nhất.

Lập trình viên phát triển ứng dụng Rails cần tham khảo bảng so sánh này để chọn phiên bản JRuby phù hợp với yêu cầu Ruby version, Java cốt lõi và Rails version, giúp tối ưu hiệu năng, tương thích và triển khai nhanh chóng.

GitHub - r-uby-dev/llm: Ruby's capable AI runtime

llm.rb is an AI runtime for CRuby that supports building AI applications with zero default runtime dependencies. It supports major LLM providers including OpenAI, Anthropic, Google Gemini, DeepSeek, AWS Bedrock, Ollama, and others. Key features include first-class streaming, tool calls, MCP and A2A protocol support, embeddings, vector stores, RAG, and five concurrency strategies (threads, fibers, ractors, async tasks, fork). The runtime is built around three core abstractions: providers, contexts, and agents. It also integrates with ActiveRecord and Sequel for persisting conversation state, and shares a near-identical API with mruby-llm and wasm-llm variants.

Issue #807: The tools RubyKaigi attendees are using — Ruby Weekly

Ruby Weekly issue #807 covers a RubyKaigi 2026 attendee survey showing Ruby 4.0 adoption, VS Code dominance, and widespread Claude Code and Docker Compose usage. Also featured: Hanami 3.0 release with mailers, i18n, and Minitest support; five rules for using RSpec's let effectively; introductions to Server Sent Events in Ruby with Rack 3.0; ActiveRecord query execution timing; and a guide to getting started with Claude Code on macOS with chruby and RSpec.

Markus Schirp and Mutation Testing

Markus Schirp, creator of the mutant gem, discusses mutation testing in Ruby and how it can help verify code correctness — especially relevant as AI-generated code becomes more prevalent. The episode explores how mutation testing works and why it may be a valuable tool for catching bugs that traditional test suites miss.

Dependabot Resolves Remaining Bundler 4 Compatibility Issues

Two Dependabot compatibility issues with Bundler 4 have been resolved via merged fixes in dependabot-core. The first affected Bundler 4.0.0–4.0.10, where Dependabot could strip the CHECKSUMS header from Gemfile.lock, causing CI failures. The second affected Bundler 4.0.11+, where Dependabot regenerated checksums using the latest Bundler version instead of the project's configured version, producing noisy diffs. Both issues are now fixed. Teams using Dependabot with Bundler 4 should update to the latest Dependabot to get cleaner pull requests and predictable lockfile updates.