Jacob Kaplan-Moss

I ditched my paid wiki for DokuWiki in a Docker container, and my documentation finally makes sense

Người dùng chuyển từ wiki trả phí và ứng dụng ghi chú sang DokuWiki chạy trong Docker để quản lý tài liệu lâu dài, nhờ tính đơn giản, lưu trữ file-based (không cần database) và khả năng liên kết trang nội bộ. DokuWiki phù hợp để ghi chép homelab, cấu hình Docker, mạng và server, trong khi Google Keep vẫn được dùng cho ghi chú nhanh.

Lập trình viên nên đọc bài này để tìm hiểu cách chuyển từ các giải pháp wiki trả tiền sang DokuWiki trong Docker, giúp tổ chức và duy trì tài liệu kỹ thuật lâu dài một cách đơn giản, hiệu quả và không phụ thuộc vào cơ sở dữ liệu.

I'm ditching Docker Desktop — just not for every workflow

Một nhà phát triển Windows chia sẻ quyết định ngừng dùng Docker Desktop và đánh giá tính năng WSL Containers (wslc) mới của Microsoft từ Build 2026. WSL Containers phù hợp thay thế cho các workflow đơn giản (như chạy PostgreSQL), nhưng anh ấy vẫn giữ Docker Desktop cho các stack phức tạp yêu cầu mạng liên-container. Tính năng này chưa ra mắt công chúng nên chưa được thử nghiệm thực tế.

Là người phát triển cần tìm hiểu cách tối ưu hóa môi trường chạy ứng dụng từ các công nghệ mới như WSL Containers để giảm thiểu phụ thuộc vào Docker Desktop, đặc biệt khi công nghệ này có thể thay thế hiệu quả cho các trường hợp đơn giản mà vẫn giữ lại sự linh hoạt cho các dự án phức tạp.

I connected my Jellyfin server to my Obsidian vault, and it might be the most pointless thing I've ever done

Plugin Jellyfin Integration cho Obsidian cho phép người dùng kéo metadata phim từ server Jellyfin vào ghi chú Obsidian, tạo frontmatter với thông tin như thể loại, đạo diễn, diễn viên, nhưng chỉ hỗ trợ phim, không tự động cập nhật trạng thái xem, chậm với thư viện lớn và thiếu giá trị thực tế so với Media DB plugin.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách xây dựng plugin tích hợp giữa Jellyfin và Obsidian, giúp hiểu về cách triển khai plugin nhỏ gọn với các chức năng cơ bản, từ đó có thể tham khảo và áp dụng kiến thức về tích hợp hệ thống, quản lý metadata và tối ưu hóa hiệu suất cho các dự án tương tự trong tương lai.

I replaced NotebookLM with a self-hosted alternative for a week, and it's good enough to make me hesitate

Open Notebook là giải pháp mã nguồn mở tự lưu trữ thay thế NotebookLM của Google, hỗ trợ 18+ nhà cung cấp AI (kể cả mô hình local qua Ollama) và các tính năng cốt lõi như RAG-based chat, quản lý ghi chú cùng podcast generator. Ưu điểm nổi bật là kiểm soát dữ liệu hoàn toàn (local hoặc API), nhưng yêu cầu setup phức tạp (Docker, API key) và thiếu các công cụ Studio như NotebookLM. Tác giả đánh giá đây là đối thủ nghiêm túc đầu tiên nhưng không phù hợp với người dùng phổ thông có dữ liệu ít nhạy cảm và phần cứng hạn chế.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách tự chủ hóa và tối ưu hóa lưu trữ dữ liệu AI cho dự án riêng của mình, đặc biệt khi cần kiểm soát quyền riêng tư và tránh phụ thuộc vào các dịch vụ cloud có chi phí hoặc chính sách bảo mật không rõ ràng.

TrueNAS 26 could replace Proxmox for me, but I'm still not switching

TrueNAS 26 introduces full container support, GPU passthrough for LXCs, and a polished ZFS-first experience that makes it a credible all-in-one home lab platform. Despite these improvements closing the gap with Proxmox, the author argues that migrating an existing Proxmox setup isn't worth it. Proxmox remains preferred for its hypervisor-first design, native ZFS on the host, and flexibility as a general-purpose Debian-based OS. The key insight: TrueNAS 26 would be a serious contender for a fresh build, but Proxmox can also run TrueNAS as a VM with HBA passthrough, giving the best of both worlds without committing the whole machine.

I tested a local LLM against a frontier cloud model, and the gap was smaller than I expected

A hands-on comparison of Qwen 3.6 27B running locally via llama.cpp against GPT-5.5 across five challenging test categories: long-context retrieval (90K tokens), hardware research questions, hallucination resistance, and constrained generation. The local model matched or outperformed the cloud model in most tests, with GPT-5.5 notably mishandling the long-context task by querying the filesystem instead of reading the provided context. The author concludes the gap between local and frontier cloud models has narrowed significantly for everyday practical tasks.

Kage makes it stupid simple to archive websites before they disappear, and it has become my favorite read-it-later app

Kage is a command-line tool that solves the problem of archiving JavaScript-heavy websites by packaging entire sites into self-contained files. Unlike browser save functions that break on JS-dependent pages, Kage can deploy a local server for previewing archived pages, export to the ZIM format for mobile access via Kiwix, or compile sites into standalone binaries with WebView support. Flags like --scope-prefix and --exclude let users limit what gets archived, keeping storage usage manageable. The author highlights it as their go-to read-it-later and website archival solution for a home lab setup.