FinePrint: an agent that checks your hackathon entry against the rules it reads

Dear Coder: Open This If You're Feeling AI FOMO

Thị trường AI hiện đang cực kỳ cạnh tranh với các công ty liên tục tung ra model đạt hiệu …

SvelteKit 3 Reaches Release Candidate, Moving Config to Vite and Retiring the $lib Alias

SvelteKit 3 đang ở giai đoạn release candidate, tập trung vào tinh chỉnh code và chuẩn bị …

Yes, no AI is now a feature

LibreOffice 26.8 không tích hợp AI mặc định vì không có giải pháp nào đáp ứng đủ 6 nguyên …

DESIGN.md vs. Design System MCP: Which Does What?

DESIGN.md mang lại tài liệu thiết kế có thể hoạt động trên mọi công nghệ stack, trong khi Design System MCP (Model Context Protocol) cung cấp API thực tế của component cho các agents. Sự kết hợp giữa DESIGN.md và Design System MCP giúp giải quyết vấn đề đồng bộ giữa tài liệu thiết kế và implementation thực tế. Khi kết hợp cả hai, DESIGN.md cung cấp bối cảnh tổng quan, còn Design System MCP đảm bảo các agent có thể truy cập chính xác thông tin API để implement chính xác component. Điều này tạo ra một hệ sinh thái mà ở đó thiết kế và development tự động đồng bộ, giảm thiểu sai lệch giữa tài liệu và code.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ sự khác biệt và vai trò bổ trợ giữa DESIGN.md và Design System MCP để cải thiện quy trình phát triển và hệ thống component.

Architecting with LLMs: use plain old code when you can, LLMs when you must

Khi thiết kế hệ thống với LLM, hãy sử dụng plain old code (POC) cho các tính năng có thể định nghĩa chính xác, và dành LLM cho những nhiệm vụ cần phán đoán, diễn giải hoặc xử lý đầu vào mơ hồ. Khung kiến trúc này áp dụng phép phân tích chức năng đệ quy để chia hệ thống thành các trách nhiệm riêng biệt, sau đó phân loại từng trách nhiệm thuộc về POC hay LLM, như minh họa trong workflow coding-agent 'implement plan'. LLM nên được đặt tại ranh giới hệ thống để xử lý đầu vào không có cấu trúc, và cần cung cấp cho chúng các công cụ POC như Gradle, Git để tương tác với thế giới thực. Khi hiểu biết về vấn đề ngày càng sâu sắc, ta cần xem xét và chuyển đổi lựa chọn triển khai giữa POC và LLM.

Bài này giúp lập trình viên hiểu cách phân bổ trách nhiệm hệ thống giữa code truyền thống và LLM dựa trên tính chất cụ thể của từng nhiệm vụ.

Rocky Mountain Ruby 2026 Recap

Rocky Mountain Ruby 2026 hội tụ các lập trình viên Ruby tại Colorado để chia sẻ kiến thức về Rails 8 và AI integration. Các bài trình bày tập trung vào performance optimization trong Rails 8 và ứng dụng của các framework AI như LangChain cho ứng dụng Ruby. Hội nghị thảo luận sâu về các giải pháp containerization với Docker và Kubernetes để triển khai Ruby application hiệu quả. Các kỹ sư từ Shopify và Basecamp chia sẻ thực tế về scaling microservices trong môi trường production. Nếu bạn làm việc với Ruby và Rails, các case study về async job processing với Sidekiq 8.0 là điều đáng để tìm hiểu thêm.

Bài viết này cung cấp cái nhìn tổng quan về xu hướng và công nghệ mới nhất trong thế giới Ruby từ hội nghị Rocky Mountain Ruby 2026.

Everyone's learning to prompt better. That's the wrong skill.

Công nghệ AI đang tạo ra áp lực lớn để mọi người cải thiện kỹ năng prompt engineering với …

AI Needs Data, Data Needs AI: Inside the Data Outpost Agenda

Data Outpost là hội nghị AI và dữ liệu diễn ra tại San Francisco vào ngày 5 tháng 11 năm 2026 với 13 phiên thảo luận từ các đội ngũ tại Canva, Stripe, DoorDash, Posit, dbt và nhiều công ty khác. Hội nghị tập trung vào các chủ đề tiên tiến như agents tự động viết mã, context layers, SQL harnesses và AI cho dữ liệu được quản lý chặt chẽ. Mỗi phiên thảo luận sẽ cung cấp kiến thức thực tiễn về cách các công nghệ AI được áp dụng trong giải quyết vấn đề dữ liệu thực tế. Người tham dự sẽ rời đi với những hiểu biết cụ thể về triển khai AI và quản lý dữ liệu hiệu quả trong các hệ thống phức tạp.

Bài cung cấp cái nhìn sâu về ứng dụng thực tế AI trong xử lý dữ liệu từ những công ty công nghệ hàng đầu.