JetBrains is sunsetting Kotlin Notebook, its interactive coding plugin launched in 2023, citing low adoption and AI-driven workflow changes. The plugin will be unbundled from IntelliJ IDEA 2026.2 and open-sourced under Apache 2.0, but no compatible version will be published for 2026.3 onward. This follows Microsoft's February deprecation of Polyglot Notebooks for C# and .NET. The real underlying reason, the piece argues, is that notebook culture is deeply Python-native — rooted in data science workflows — and neither Kotlin nor C# developer communities adopted it the way Python developers use Jupyter. Meanwhile, Jupyter itself is thriving: GitHub Octoverse data shows a 75% year-over-year growth in repositories containing Jupyter Notebooks, and usage nearly doubled in AI-tagged repos. Google Colab, built Python-first from the start, has leaned into AI features rather than retreating. JetBrains, for its part, is pivoting toward AI-native tooling, having open-sourced its Mellum2 coding model the same month it killed Kotlin Notebook.
Nguồn: https://thenewstack.io/kotlin-notebook-jupyter-python-retreat. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Bài viết hướng dẫn chi tiết cách cài đặt, xác thực và sử dụng GitHub Copilot CLI - một công cụ AI hỗ trợ lập trình dựa trên terminal. Nó bao gồm các bước cài đặt qua npm, Homebrew hoặc WinGet, xác thực OAuth, sử dụng chế độ tương tác, lệnh gạch chéo (/), và ba chế độ hoạt động (Standard, Plan, Autopilot), kèm theo ví dụ thực tế trên dự án tic-tac-toe bằng Python.
Lập trình viên muốn tự động hóa công việc phát triển bằng AI, thử nghiệm các tính năng mới của Copilot trong terminal và tối ưu hóa hiệu suất với các chế độ đa nhiệm như Fleet ngay trên dự án thực tế.
CachyOS phiên bản tháng 6 năm 2026 đã ra mắt với nhiều tối ưu hóa hiệu năng, bao gồm mở rộng Profile Guided Optimizations (PGO) cho bản build Python, một bản vá mới cho GCC nhằm khắc phục lỗi dự đoán nhánh x86, và sửa lỗi hồi quy OpenBLAS được phát hiện qua benchmark Phoronix. Bản cập nhật cũng bổ sung tùy chọn desktop Hyprland Noctalia, thay thế GNOME System Monitor bằng ứng dụng Resources, cải tiến ứng dụng CachyOS-Welcome cùng nhiều bản sửa lỗi khác.
Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách CachyOS áp dụng các kỹ thuật PGO và GCC cải tiến nhằm tối ưu hiệu suất cho Python và kiến trúc x86, giúp hiểu thêm về cách tối ưu hóa mã nguồn và hệ thống thực tế.
Bài podcast thảo luận về lý do lập trình viên Python chuyển sang Rust, nhấn mạnh lợi ích từ các công cụ Rust (Ruff, uv, Polars, Pydantic core) và khả năng bảo vệ chặt chẽ cho AI agent. Tác giả cũng bày tỏ quan điểm hoài nghi về "vibe coding" và nhấn mạnh tầm quan trọng của kỹ năng lập trình vững chắc thay vì chạy theo xu hướng.
Những lập trình viên Python đang tìm cách nâng cấp hiệu suất và độ tin cậy của dự án bằng cách chuyển sang Rust—đặc biệt khi ứng dụng AI, hệ thống bảo vệ an toàn hoặc cần tối ưu hóa kỹ thuật cốt lõi.
Bài viết giới thiệu một khóa học hướng dẫn Rust thông qua việc xây dựng lại 10 công cụ Unix quen thuộc (như wc, grep, sort) bằng cách sử dụng Python làm cầu nối. Mỗi bài tập so sánh các mẫu Python (vòng lặp, comprehensions) với cơ chế Rust (iterator chains, Option/Result) và cung cấp bài tập miễn phí trên rustplatform.com.
Lập trình viên nên đọc bài này để chuyển đổi từ cách sử dụng iterator trong Python—thường là các vòng lặp hoặc list comprehension—ra những kiến thức Rust mạnh mẽ như iterator chains và lifting để viết code hiệu quả, an toàn và dễ bảo trì hơn.
Hướng dẫn từng bước xây dựng một agent nghiên cứu web AI cục bộ bằng Ollama, mô hình Qwen3.5:4b và Python. Agent này nhận lệnh nghiên cứu, tìm kiếm 5 kết quả web hàng đầu qua API tìm kiếm web của Ollama, trích xuất văn bản bằng BeautifulSoup, sau đó tóm tắt bằng mô hình Qwen chạy cục bộ. Kết quả được lưu dưới dạng file Markdown có dấu thời gian, hoạt động hoàn toàn trên thiết bị mà không tốn phí API hay xâm phạm quyền riêng tư.
Lập trình viên muốn tự động hóa công việc nghiên cứu web một cách hiệu quả, tiết kiệm chi phí và bảo mật dữ liệu cá nhân nên đọc bài này để xây dựng một hệ thống AI cá nhân hoạt động trên thiết bị riêng của mình.
Trong 8 tháng, 15 plugin giả mạo trợ lý lập trình AI trên JetBrains Marketplace đã đánh cắp khóa API của khoảng 70.000 nhà phát triển thông qua mã độc lấy thông tin đăng nhập. Các plugin này ngụy trang dưới dạng công cụ hỗ trợ DeepSeek và OpenAI, gửi dữ liệu qua HTTP không mã hóa đến máy chủ C2 ở Bắc Kinh. JetBrains đã gỡ bỏ các plugin và vô hiệu hóa tài khoản, nhưng máy chủ C2 vẫn hoạt động 3 ngày sau đó. Người dùng cần thu hồi, xoay khóa API, chặn IP 39.107.60.51, kiểm tra hóa đơn thanh toán và quét kho lưu trữ.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các plugin giả mạo trên JetBrains có thể trộm lấy các chìa khóa API quan trọng của mình, từ đó bảo vệ dữ liệu và API của mình khỏi các cuộc tấn công mới tương tự trong tương lai.
Một agent AI không phải là điều bí ẩn mà chỉ là sự kết hợp giữa một mô hình (model) và năm thành phần: hướng dẫn (instructions), bộ nhớ (memory), công cụ (tools) và vòng lặp thực thi (execution loop). Bài viết trình bày cách xây dựng một agent tối giản chỉ với 60 dòng Python, sử dụng giao diện mô hình dựa trên Protocol, lớp dataclass cho trạng thái, và vòng lặp while đơn giản xen kẽ giữa việc gọi công cụ và trả lời.
Để hiểu rõ cách các framework AI hiện đại như LangChain hay AutoGen thực sự hoạt động dưới góc độ cơ bản nhất, từ đó tránh bị lôi kéo bởi hype và xây dựng các giải pháp AI hiệu quả hơn.
Khóa học hướng dẫn xây dựng ứng dụng RAG (Retrieval-Augmented Generation) bằng Python với LlamaIndex, từ thiết lập môi trường, tải tài liệu, tạo và lưu trữ indexes tìm kiếm, cấu hình nhà cung cấp AI (local/remote) đến chạy truy vấn nhằm giảm thiểu ảo giác (hallucination) từ LLM.
Là người phát triển Python muốn xây dựng hệ thống xử lý thông tin tự động với chất lượng cao, LlamaIndex giúp bạn tự động hóa việc kết hợp tìm kiếm và sinh lời từ mô hình ngôn ngữ lớn, giảm thiểu sai sót và tối ưu hóa hiệu suất cho ứng dụng của mình.