Just landed in the Neon CLI

Practical Loop Engineering

Các kỹ sư thường sử dụng vòng lặp để tự động hoá việc đạt mục tiêu, nhưng khi không kiểm …

Domain-Driven Design matters more when AI writes your code

Mô hình miền (domain model) và Ngôn ngữ phổ quát (Ubiquitous Language) càng trở nên quan …

The Sixth Execution

PostgreSQL chuẩn bị câu lệnh (prepared statement) sẽ tạo kế hoạch tùy chỉnh dựa trên giá trị tham số thực tế trong năm lần thực thi đầu tiên, mang lại chất lượng kế hoạch như thay thế văn bản. Khi đến lần thực thi thứ sáu, hệ thống xây dựng kế hoạch chung (generic plan) không sử dụng giá trị tham số và so sánh chi phí ước tính của nó với chi phí trung bình của các kế hoạch tùy chỉnh; nếu kế hoạch chung có chi phí thấp hơn, PostgreSQL sẽ chuyển sang dùng kế hoạch chung và giữ nó cho tới khi bị làm vô hiệu. Kế hoạch chung dựa trên ước tính chọn lọc mù quáng (ví dụ, phân số không null chia số giá trị riêng biệt cho phép bằng, một phần ba bảng cho phép không bằng), có thể sai lệch nghiêm trọng trên dữ liệu lệch, dẫn đến việc truy vấn chậm xuống bất ngờ sau lần thực thi thứ sáu. Quyết định này chỉ dựa trên chi phí ước tính, không đo lường thời gian thực thi thực và có tính dính dáng bất đối xứng; các nguyên nhân thường gặp là hàm PL/pgSQL và các driver như psycopg 3 hoặc JDBC mà tự động nâng cấp thành câu lệnh có tên sau ngưỡng mặc định (5 lần), khiến chuyển đổi xảy ra khoảng lần thực thi thứ mười hoặc mười một. Các biện pháp khắc phục bao gồm đặt plan_cache_mode=force_custom_plan cho các truy vấn lệch, tắt chuẩn bị ở mức driver (prepare=False), viết lại truy vấn hoặc tạo chỉ mục phần phần trên cột lệch.

Bài này giúp lập trình viên hiểu và giải quyết hiện tượng truy vấn PostgreSQL đột ngột chậm sau lần thực hiện thứ sáu do sự chuyển đổi sang generic plan không phù hợp với dữ liệu không đồng nhất.

terminal-code

Terminal-code mang lại trải nghiệm làm việc với VS Code ngay trong giao diện terminal …

A deep dive into Nurb

Nurb được thiết kế để biến một agent viết mã thành đối tác CAD thực tế, cho phép các nhà …

How AI Can Improve Insurance Verification Workflows

Xác minh bảo hiểm là một quy trình thường tốn thời gian và dễ xảy ra sai sót khi dựa vào công việc thủ công. Khi AI được đưa vào để tự động hoá các bước này, nếu không đi kèm với kiểm thử phần mềm nghiêm ngặt, nguồn dữ liệu đáng tin cậy và cơ chế xác thực rõ ràng, hệ thống có thể tạo ra kết quả không chính xác. Những sai lệch như vậy sẽ dẫn đến việc từ chối bảo hiểm không đúng, gây mất tiền cho cả nhà cung cấp và khách hàng, đồng thời gây rủi ro về tuân thủ pháp lý. Do đó, bài học chính là cần kết hợp AI với quy trình kiểm thử chất lượng, sử dụng dữ liệu đã được làm sạch và xác thực, đồng thời duy trì sự can thiệp con người để giám sát và sửa lỗi kịp thời. Việc tuân thủ những yếu tố này sẽ giúp AI thực sự nâng cao hiệu quả và độ tin cậy của quy trình xác minh bảo hiểm.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách AI có thể nâng cao quy trình xác bảo hiểm khi được kết hợp với kiểm thử phần mềm, nguồn dữ liệu đáng tin cậy, xác nhận rõ ràng và giám sát của con người.

Laravel Auditor Audits Your App With Your Own AI Agent

Laravel Auditor cho phép Claude Code, Codex và Cursor thực hiện một quy trình kiểm tra 75 rule kèm read‑only MCP để đánh giá bảo mật, hiệu năng và schema. Kiểm tra này dựa trên các công cụ tự động mà không thay đổi mã nguồn, giúp phát hiện lỗi tiềm ẩn và tối ưu hoá cấu trúc database. Kết quả là việc giảm thiểu lỗi bảo mật, tăng tốc độ chạy ứng dụng và duy trì tính nhất quán của các bảng dữ liệu. Vì vậy, nếu bạn đang cân nhắc tích hợp AI vào quy trình review mã, Laravel Auditor cung cấp một cách thực tiễn để tự động hoá kiểm tra. Điều này cho thấy việc kết hợp công nghệ AI với các quy tắc đã định nghĩa sẵn có thể nâng cao chất lượng và độ tin cậy của dự án Laravel.

Laravel Auditor trang bị cho bạn khả năng tự động kiểm tra ứng dụng với phương pháp luận 75 quy tắc và công cụ AI chuyên sâu để đảm bảo bảo mật, hiệu suất và tính nhất quán.

Connection Pool Sizing, Measured: Why 48 Connections Beat 400

Bài viết thực nghiệm trên PostgreSQL bằng cách tăng số kết nối từ 1 lên 400 để đo …