From incident to remediation: Building an AI-driven AIOps workflow with Red Hat Ansible Automation Platform

Neon gives you 100 projects for free, with 1 GB of Postgres storage each

Neon cung cấp 100 dự án miễn phí, mỗi dự án đi kèm 1 GB dung lượng lưu trữ Postgres. Khả năng này là nhờ kiến trúc serverless và lưu trữ phân tách (storage separation) của Neon, cho phép tạo database instance nhanh chóng. Với số lượng dự án lớn như vậy, lập trình viên có thể dễ dàng tạo nhiều môi trường thử nghiệm mà không lo chi phí. Điều này đặc biệt hữu ích cho việc phát triển ứng dụng đa tenant, testing, hoặc học hỏi mà không cần đầu tư ban đầu. Nếu bạn đang cần giải pháp PostgreSQL linh hoạt với ngân sách hạn chế, Neon chính là lựa chọn đáng cân nhắc.

Neon cung cấp 100 dự án miễn phí kèm theo 1GB lưu trữ Postgres mỗi dự án, cho phép bạn phát triển và thử nghiệm mà không giới hạn chi phí.

Seer, the Sentry MCP and CLI, or your coding agent

Seer, the Sentry agent plugin, the CLI, and coding agents aren't competing options. Here's what each one does that the others don't.

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.

Agent Skills for Gradle Best Practices and Wrapper Upgrades

Plugin Agentic Gradle phiên bản 1.0.0 vừa ra mắt với các kỹ năng hỗ trợ best practices và nâng cấp wrapper cho Gradle. Plugin này phân tích cấu trúc build script để đề xuất tối ưu hóa hiệu năng và tuân thủ quy chuẩn. Nó có thể tự động phát hiện và đề xuất nâng cấp Gradle Wrapper lên phiên bản mới hơn khi có sẵn. Các tính năng này giúp giảm thiểu rủi ro khi nâng cấp và cải thiện tốc độ build một cách đáng kể. Đối với các dự án Gradle lớn, công cụ này đặc biệt hữu ích trong việc duy trì hệ thống build hiện đại và hiệu quả.

Plugin Agent Gradle mới giúp tự động hóa việc nâng cấp wrapper và áp dụng best practices cho dự án của bạn.

10 technical talks I’m excited about at GitHub Universe 2026

GitHub Universe 2026 sẽ tập trung vào 10 talk kỹ thuật quan trọng, đặc biệt là việc xác minh code do AI viết và bảo vệ npm dependencies. Các phiên này giúp giải quyết thách thức ngày càng tăng khi lập trình viên sử dụng AI tool như GitHub Copilot. Các session sẽ đề cập đến các công cụ như ESLint cho việc static analysis và Depency-Check để quét lỗ hổng bảo mật. Đây là cơ hội tốt để cập nhật kiến thức về bảo mật và tích hợp AI trong quy trình làm việc thực tế.

Bài viết này cung cấp cái nhìn sâu về các xu hướng công nghệ mới nhất mà lập trình viên không thể bỏ lỡ tại GitHub Universe 2026.

How Mirelo AI brought sound design to the IDE with MCP and Kiro powers

Mirelo AI, một phòng thu âm thanh sinh học, đã đóng gói API tạo hiệu ứng âm thanh của mình làm một MCP server được hosting và đóng gói thành một 'Kiro power' cho IDE agentic của AWS. Lập trình viên giờ đây có thể tạo, mở rộng hoặc inpaint hiệu ứng âm thanh từ prompt ngôn ngữ tự nhiên ngay trong trình soạn thảo mà không cần rời khỏi môi trường làm việc, với Kiro tự động xử lý xác thực, polling job và preflight chi phí. Bài viết đi qua kiến trúc hệ thống (API, MCP server, bundle Kiro power với Agent Skills), so sánh việc sử dụng trực tiếp API với trải nghiệm qua power, và mô tả cách nhóm AWS Enterprise Support của Mirelo đã giúp đưa integration này ra marketplace Kiro powers chỉ trong khoảng hai tuần.

Lập trình viên nên đọc bài này vì nó khám phá cách tích hợp API tạo hiệu ứng âm thanh vào môi trường phát triển thông qua MCP và Kiro powers, giúp tạo và điều chỉnh âm thanh chỉ bằng ngôn ngữ tự nhiên ngay trong trình biên soạn.

Agentic Skill Decay

Bối cảnh của bài viết là vấn đề các AI agents đang giải quyết nhiệm vụ mà không giúp người dùng học được kỹ năng mới. Nguyên nhân kỹ thuật là bởi các agents sử dụng các Large Language Models (LLMs) với cơ chế generation tự động, khiến quá trình học tập trở nên bị động. Hệ quả là người dùng dần mất đi khả năng tự giải quyết vấn đề khi quá phụ thuộc vào AI. Điều đáng học là việc xây dựng chuyên môn cần trở nên chủ động, thông qua việc thiết kế các systems có khả năng explainability và prompting users để suy nghĩ độc lập.

Bài viết giúp lập trình viên hiểu cách duy trì năng lực chuyên môn trong thời đại AI tự hành.