Highlights from Git 2.55

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.

Git Bisect: Stop Reading Diffs, Start Searching History

Git bisect sử dụng thuật toán tìm kiếm nhị phân để xác định commit gây lỗi, giảm từ 300 lần kiểm tra thủ công xuống chỉ còn ~9 lần. Phương pháp này so sánh giữa commit "tốt" đã biết và commit "xấu" đã biết, sau đó lần lượt kiểm tra các commit ở giữa cho đến khi tìm ra commit đầu tiên gây lỗi.

Lập trình viên nên đọc bài này để học cách sử dụng Git Bisect để tìm nhanh chóng commit gây ra lỗi, thay vì mất thời gian kiểm tra từng commit thủ công, giúp tiết kiệm thời gian và cải thiện hiệu quả debug trong dự án.

Git For Context Deep Dive

A hands-on demo of 'Git for Context', a concept implemented in a Dolt-backed fork of Open Code that stores AI coding agent context as a versioned database. The session shows how context is committed after each agent turn, enabling history inspection, diffs of token/message changes between turns, SQL queries against the context database, and branching/resetting context like a Git repo. The demo covers a real DoltLite code review session using GPT-5.5, producing 7 PRs with minimal user input, and illustrates how tool call patterns (bash vs. read vs. apply_patch) can be measured and compared across sessions.

GitHub Desktop 3.6: Worktrees and deeper Copilot integration

GitHub Desktop 3.6 introduces three major improvements: Copilot-powered commit message generation that respects custom instructions and repository metadata rules, AI-assisted merge conflict resolution with explanations and suggested fixes, and Git worktree support for working across multiple branches in parallel. Copilot integration now runs on the Copilot SDK, adds a model picker for choosing AI models, and supports bring-your-own-key (BYOK) for third-party or local models. The release is available for macOS and Windows; Copilot features require a GitHub Copilot subscription.

What's new in Git 2.55.0?

Git 2.55.0 introduces several notable features: a new git history fixup subcommand that amends staged changes into an existing commit and auto-rebases stacked branches; fsmonitor daemon support for Linux using inotify(7); the ability to push to a group of remotes with git push; a --graph-lane-limit option for git log --graph to cap lane width; batched blob downloads for partial clones in git-grep and git-cherry; and Rust is now a required build dependency unless explicitly disabled.

AI Is the Newest Developer To Misunderstand Secrets In Your Git History

Các AI coding agent như Cursor, Claude Code hay Codex thường chỉ xóa secrets khỏi commit mới nhất (HEAD) nhưng vẫn giữ chúng trong lịch sử Git, dẫn đến khoảng 124.000 trường hợp khắc phục không triệt để trên GitHub. Để xử lý triệt để, cần xoay khóa (rotate) credential trước, sau đó chỉnh sửa lịch sử Git bằng công cụ như git-filter-repo và force-push phiên bản sạch. GitGuardian cung cấp giải pháp bằng cách hướng dẫn AI quét toàn bộ lịch sử commit, cài đặt pre-commit hooks và tích hợp trực tiếp với IDE thông qua GitGuardian MCP server.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh rủi ro bảo mật khi sử dụng AI hỗ trợ mã hóa, vì những lỗi như bỏ quên các mật khẩu trong lịch sử Git có thể gây ra việc lộ thông tin quan trọng mà không phát hiện được.

Please keep code descriptions simple

A developer's personal plea for simpler, more concise code descriptions, commit messages, and merge request descriptions. The author, who has ADHD, argues that reviewers need to know the 'why' behind changes, not the 'what', and that atomic commits with clean rebases make reviews easier. Also advises against using LLMs to write commit messages and comments, encouraging developers to write them personally for better understanding and accessibility.