I knew one language. Claude Code gave me the rest.

I replaced five automation scripts with one local AI agent, and it broke things I didn't expect

Thay thế năm script tự động bằng một AI agent cục bộ khiến mọi thứ trở nên tồi tệ hơn ngoài dự đoán.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh rủi ro khi tự động hóa quá mức, khi một giải pháp đơn giản có thể gây ra những hậu quả không ngờ đến với hệ thống hiện có.

How to Evaluate AI Agents with an LLM-as-a-Judge Harness in Python

Bài viết hướng dẫn cách đánh giá một AI agent cục bộ bằng cách sử dụng LLM-as-a-Judge trong Python, thông qua một harness đơn giản và có thể lặp lại. Harness này sẽ chạy agent trên các test case, kiểm tra kết quả bằng rule-based và LLM.

Lập trình viên nên đọc bài này để học cách xây dựng và sử dụng một hệ thống đánh giá hiệu quả cho các agent AI bằng cách kết hợp mô hình LLM-as-a-Judge với Python, giúp tự động hóa và tối ưu hóa quá trình kiểm thử và cải tiến hệ thống AI của mình.

Laravel Quota: Usage Budgets for Calendar Periods

Laravel Quota là gói Laravel theo dõi và áp đặt giới hạn sử dụng tích lũy theo các giai …

The Best AI Tools for Developers in 2026: A Straightforward Guide

AI đã trở thành công cụ không thể thiếu đối với các nhà phát triển vào năm 2026, tương tự như việc sử dụng các công cụ lập trình truyền thống.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá những công cụ AI tiên tiến nhất năm 2026 sẽ giúp tối ưu hóa hiệu suất, giảm thiểu công việc thủ công và mở rộng khả năng sáng tạo trong quá trình phát triển phần mềm.

You’re Not Prompting Anymore. You’re Engineering Loops.

Boris Cherny, trưởng nhóm phát triển Claude Code, tiết lộ rằng ông không còn viết prompt thủ công nữa mà thay vào đó sử dụng kỹ thuật "engineering loops" (vòng lặp kỹ thuật) để tối ưu hóa hiệu suất AI. Phương pháp này tập trung vào việc xây dựng các quy trình lặp đi lặp lại nhằm tinh chỉnh và cải thiện liên tục các tương tác với mô hình ngôn ngữ.

Những lập trình viên muốn nâng cao hiệu quả và tự tin trong việc xây dựng hệ thống AI hoặc tự động hóa công việc bằng cách chuyển từ cách sử dụng trực tiếp từ prompt sang kỹ thuật thiết kế chu trình logic phù hợp.

EnvKit: A Local Development Stack for Laravel on Windows and macOS

EnvKit là ứng dụng miễn phí (đang beta) cung cấp môi trường phát triển PHP/Laravel đầy đủ trên Windows và macOS, tích hợp sẵn web server (Nginx/Apache), cơ sở dữ liệu, Redis, Mailpit, Node.js, HTTPS .test domains cùng các công cụ quản trị. Nó hỗ trợ PHP 7.4+, cô lập theo dự án, bổ sung Laravel-specific features như Reverb (WebSockets), quản lý cron, và tích hợp AI thông qua MCP server.

Là lập trình viên Laravel cần phát triển nhanh trên Windows hoặc macOS mà không muốn phụ thuộc vào các giải pháp mở rộng như Herd hay XAMPP, EnvKit sẽ giúp bạn có một môi trường phát triển toàn diện, tiện lợi và độc lập hơn, với các tính năng như PHP/Laravel cài đặt sẵn, cơ sở dữ liệu đa dạng và hỗ trợ WebSocket, cron, và kiểm tra trực tiếp dump/job—tất cả trong một giao diện đơn giản.

I let Google Antigravity 2.0 write a microservice from scratch while I ate lunch, and I’m mildly terrified

Một nhà phát triển đã giao nhiệm vụ cho Google Antigravity 2.0 xây dựng một microservice theo dõi thói quen toàn stack, bao gồm timer, đếm streak, nhật ký giờ làm, phân tích tuần, lưu trữ SQLite, API REST và bảng điều khiển web cục bộ. Sau khi quay lại sau bữa trưa, công cụ này đã tạo ra một ứng dụng hoàn chỉnh có tên Antigravity Focus với sidebar, thẻ phân tích và nhật ký phiên đầy đủ chức năng. Mặc dù ấn tượng, tác giả vẫn sẽ rà soát code, kiểm tra trường hợp biên và xác thực logic trước khi triển khai.

Những công cụ AI như Google Antigravity 2.0 không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn giúp lập trình viên nhận thức được cách tối ưu hóa quy trình phát triển từ những khái niệm cơ bản đến việc kiểm soát chất lượng cuối cùng.