GitHub Mobile: Fix merge conflicts with Copilot cloud agent

GitHub Secret Scanning Public Monitoring for Enterprises: Coverage and Gaps

GitHub triển khai tính năng public monitoring cho Secret Scanning, giám sát toàn bộ bề mặt công khai của github.com (bao gồm nội dung git, pull request, issues) để phát hiện các bí mật doanh nghiệp bị rò rỉ theo thời gian thực, nhưng vẫn tồn tại những hạn chế như không phát hiện được bí mật bị đánh cắp tới hạ tầng kiểm soát của kẻ tấn công, không quét logs workflow, và chỉ phát hiện sau khi xảy ra sự cố. Doanh nghiệp nên kết hợp tính năng này với các biện pháp kiểm soát egress runtime (như Harden-Runner) để ngăn chặn rò rỉ bí mật ngay từ lớp mạng.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách bảo mật các mã nguồn công khai trên GitHub bị lộ thông qua các công cụ mới và hạn chế của chúng, giúp họ xây dựng chiến lược phòng thủ đa lớp (layered defense) hiệu quả hơn.

How Prompt Tuning Improved GPT-5.5 in VS Code

Trong một thử nghiệm A/B kéo dài hai tuần, nhóm VS Code và OpenAI đã tinh chỉnh prompt hệ thống của GPT-5.5 bằng cách chia thành các phần "trước/sau chỉnh sửa đầu tiên" (Treatment B), thay vì chỉ thêm lời nhắc tiết kiệm (Treatment A). Kết quả cho thấy Treatment B giảm 8,54% số lần gọi tool, 7,64% lượng token ở mức p95, tăng tốc 5,68% thời gian chỉnh sửa đầu tiên và 9,30% độ trễ p95, trong khi vẫn duy trì tỷ lệ sống sót code ổn định. Hiện nay, Treatment B đã trở thành prompt hệ thống mặc định của GPT-5.5 trong VS Code, và nhóm dự định tiếp tục tối ưu hóa tương tự cho các mô hình và cấu hình khác.

Là lập trình viên muốn tối ưu hiệu suất và chi phí khi sử dụng AI hỗ trợ phát triển, bài viết này giúp bạn hiểu cách cải thiện hiệu quả của các hệ thống AI thông qua prompt tuning để giảm thiểu chi phí tính toán và tăng tốc độ làm việc.

GitHub Models is being fully retired on July 30, 2026

GitHub Models sẽ ngừng hoạt động hoàn toàn vào ngày 30/7/2026, bao gồm playground, model …

Cursor, GitLab and Zed agree GitHub is breaking. They disagree on how to rebuild it.

Ba công ty Cursor, GitLab và Zed đều nhận thấy GitHub đang gặp khó khăn trước khối lượng code do AI tạo ra, nhưng họ đề xuất các giải pháp khác nhau để tái xây dựng nền tảng này. Cursor giới thiệu Origin, tương thích Git nhưng tối ưu cho workload của agent; GitLab phát triển Project Switch với backend cải tiến nhằm tăng tốc độ xử lý lên 50 lần; còn Zed thay thế hoàn toàn mô hình commit bằng DeltaDB, theo dõi các thay đổi liên tục.

Những công cụ mới như Cursor, GitLab và Zed đang thay đổi cơ sở hạ tầng mã nguồn để phù hợp với thế giới AI, giúp lập trình viên hiểu cách tối ưu hóa hiệu suất, giảm chi phí và tương tác hiệu quả hơn với các công cụ tương tác tự động trong tương lai.

I automated my job (and it made me a better leader)

Một giám đốc cấp cao tại GitHub chia sẻ cách cô ấy xây dựng 40 quy trình tự động hóa bằng ứng dụng GitHub Copilot trên desktop để quản lý khối lượng công việc vô hình của vai trò lãnh đạo cấp cao. Những tự động hóa này kết nối với lịch, email, Slack và kho lưu trữ GitHub thông qua tích hợp MCP để xử lý chuẩn bị họp, sàng lọc hàng ngày, theo dõi triển khai, phát hiện PR cũ và nhật ký sự nghiệp. Cô coi tự động hóa như một công cụ hỗ trợ khả năng tiếp cận cho người mắc AuDHD, thu hẹp khoảng cách giữa những ngày có chức năng điều hành tốt và kém.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách áp dụng tự động hóa công cụ AI như Copilot không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao hiệu quả làm việc và quản lý dự án thông qua cách tiếp cận thiết thực, từ nhỏ đến lớn.

LinkedIn will now show recruiters which apps you actually use, not just which skills you claim

LinkedIn giới thiệu tính năng Connected Apps, tự động hiển thị cho nhà tuyển dụng các ứng dụng thực tế bạn sử dụng (như GitHub, Replit) trên hồ sơ thay vì chỉ kỹ năng khai báo. Dữ liệu sử dụng được lấy từ hoạt động thực tế, không thể chỉnh sửa thủ công, nhằm cung cấp bằng chứng đáng tin cậy về khả năng sử dụng công cụ. Tính năng này là tự nguyện nhưng có thể gây bất lợi nếu không kết nối ứng dụng khi nhà tuyển dụng lọc theo tiêu chí này.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tăng cường sự minh bạch và uy tín trong ứng dụng khi tuyển dụng, tránh bị đánh giá thấp vì những tuyên bố kỹ năng không có bằng chứng thực tế.

You Are Learning. But Are You Enjoying It?

Bài viết phản ánh sự thay đổi trong cách học lập trình trong 30 năm, từ giai đoạn thiếu tài nguyên thúc đẩy sự sâu sắc sang thời đại thừa mứa gây lo âu. Tác giả chỉ ra sự khác biệt giữa việc học tập tò mò, tập trung những năm 1990 với môi trường học tập vô tận, biểu diễn xã hội và tiêu thụ dựa trên nỗi sợ hiện nay, đồng thời cảnh báo nguy cơ AI xóa bỏ những khoảnh khắc khó khăn hình thành hiểu biết thật sự.

Lập trình viên nên đọc bài này để nhận thức rõ cách học kỹ thuật ngày nay thường bị lạm dụng bởi sự dễ dàng của công nghệ và áp lực xã hội, khiến họ rơi vào thói quen "học mà không thực sự hiểu" thay vì tìm kiếm sự sâu sắc và tự phát triển bản thân.