GitLab Brings Carbon Awareness to CI/CD to Measure the Environmental Cost of Software Delivery

I Built a Multi-Agent AI System with Agent Protocols. Debugging It Was Harder Than Building It.

Tác giả chia sẻ kinh nghiệm xây dựng hệ thống AI đa tác nhân (multi-agent) sử dụng Agent Protocols, nhưng quá trình debug lại khó khăn hơn cả việc phát triển hệ thống.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách hệ thống phức tạp của nhiều agent AI có thể trở thành một thách thức debug khó khăn hơn so với thiết kế ban đầu, giúp họ chuẩn bị tốt hơn cho những vấn đề bất ngờ trong quá trình triển khai.

Use OpenTelemetry-native observability with Datadog from ingestion to investigation

Bài viết hướng dẫn cách sử dụng OpenTelemetry (OTel) để thu thập dữ liệu quan sát (observability) trong khi vẫn tận dụng được các trải nghiệm giám sát hạ tầng (infrastructure) và APM (Application Performance Monitoring) vốn có của Datadog.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách tích hợp OpenTelemetry vào Datadog một cách linh hoạt, giúp họ theo dõi và phân tích dữ liệu theo tiêu chuẩn công nghiệp mà không phụ thuộc vào các công cụ cụ thể, đồng thời giữ được trải nghiệm APM chuyên nghiệp của Datadog.

Custom deployment permissions for your environments (Beta)

Bitbucket Pipelines bổ sung tính năng quản lý quyền triển khai (deployment permissions) ở giai đoạn beta, cho phép giới hạn quyền truy cập môi trường triển khai theo người dùng hoặc nhóm cụ thể nhằm tăng cường bảo mật và tuân thủ quy định.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách Bitbucket Pipelines cho phép kiểm soát quyền deploy theo môi trường riêng biệt, giúp bảo mật dự án và tuân thủ quy trình phát triển hiệu quả hơn.

Stop Averaging Percentages: The Metric Bug That Made My Weekly Report Lie

Bài viết chỉ ra lỗi sai phổ biến khi tính trung bình các tỷ lệ phần trăm (percentages) trong báo cáo, dẫn đến kết quả không chính xác so với dữ liệu gốc.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh lỗi phổ biến khi tính trung bình phần trăm—có thể gây ra sai lệch dữ liệu nghiêm trọng trong phân tích và quyết định kinh doanh.

GitOps in the age of AI — 4

Phần 4 của loạt bài về GitOps trong kỷ nguyên AI, sau những lý thuyết ở phần 2 và 3, giờ đây sẽ áp dụng vào một trường hợp thực tế bằng cách thiết lập stack phù hợp, đảm bảo hoạt động ổn định và kiểm tra các add-on cần thiết.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách áp dụng GitOps kết hợp với AI để tự động hóa triển khai, quản lý và tối ưu hóa hệ thống infrastructure một cách chính xác, hiệu quả và an toàn trong thực tế.

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 …

Boring Stacks Quietly Won July. Fashion Stacks Quietly Paid for On-Call

Tháng Bảy, các ứng dụng Rails và backend ổn định (calm backends) lại được đánh giá cao về mặt văn hóa, trong khi những "Fashion Stacks" phải trả tiền cho chế độ trực (on-call) dù không thực sự cần thiết.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các stack truyền thống (như Ruby on Rails) vẫn chiếm ưu thế trong các công việc đòi hỏi sự ổn định và hiệu suất cao, trong khi các stack "trang trí" (mới) chỉ được ưu tiên khi cần giải quyết vấn đề cấp bách ngay lập tức.