MCP Is Going Stateless. Here’s How This Changes Things

How to Make Your Docs Agent-Ready: llms.txt, Parity, MCP

Tài liệu hướng dẫn dành cho coding agent thường gặp lỗi do chỉ mục bị cắt ngắn, liên kết hỏng hoặc metadata thiếu. Bài viết chia sẻ cách Prisma khắc phục vấn đề này trong tài liệu của họ và phương pháp kiểm tra tài liệu của bạn.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách chuyển đổi tài liệu kỹ thuật thành nguồn dữ liệu đáng tin cậy cho các agent AI, tránh những lỗi như mất thông tin, liên kết hỏng hoặc thiếu metadata gây ra sự thất bại ẩn hình của các ứng dụng tự động hóa.

The Difference Between Knowing Kubernetes and Understanding Kubernetes

Sau một tuần học, tôi có thể thuộc lòng sơ đồ kiến trúc Kubernetes, nhưng phải trải qua sự …

The 5 Levels of an AI-Ready Design System

Hầu hết các nhóm đều đánh giá hệ thống thiết kế của mình cao hơn thực tế. …

15 O'Reilly Linux eBooks for Under $30: A Bundle That Goes From Command Line Basics to Kubernetes

Bộ 15 eBook về Linux từ O'Reilly, từ cơ bản command line đến Kubernetes, được bán với giá dưới 30 USD, không DRM, có phần tiền ủng hộ Code for America.

Lập trình viên nên đọc để khám phá các tài liệu thực hành từ cơ sở kiến thức Linux đến cloud và DevOps, giúp nâng cao kỹ năng triển khai và quản lý hệ thống hiệu quả mà chi phí thấp.

Launch of the AI Infra SIG under the CNCF Japan chapter: First meetup and call for speakers

Hội nhóm AI Infra SIG chính thức ra mắt dưới sự bảo trợ của chương CNCF Nhật Bản, với buổi gặp mặt đầu tiên và kêu gọi diễn giả. Sự phát triển từ AI tạo sinh đến các tác nhân (agents) đang thúc đẩy nhu cầu về hạ tầng AI có khả năng mở rộng.

Những kiến thức về scalability và hạ tầng AI trong CNCF sẽ giúp bạn hiểu rõ cách xây dựng hệ thống mạnh mẽ cho các ứng dụng AI tương lai, từ đó tối ưu hóa hiệu suất và chi phí cho dự án của mình.

GitOps in the age of AI — 4

Phần 4 của loạt bài về GitOps trong kỷ nguyên AI, sau những lý thuyết ở phần 2 và 3, giờ đây sẽ áp dụng vào một trường hợp thực tế bằng cách thiết lập stack phù hợp, đảm bảo hoạt động ổn định và kiểm tra các add-on cần thiết.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách áp dụng GitOps kết hợp với AI để tự động hóa triển khai, quản lý và tối ưu hóa hệ thống infrastructure một cách chính xác, hiệu quả và an toàn trong thực tế.

Building a Test Matrix Pipeline for Couchbase Autonomous Operator

Một thực tập sinh kỹ thuật tại Couchbase chia sẻ cách xây dựng pipeline Test Matrix cho Couchbase Autonomous Operator (CAO), tự động kiểm tra tương thích giữa các phiên bản Kubernetes/OpenShift, CAO, Couchbase Server và nhà cung cấp cloud (EKS, GKE, AKS). Pipeline sử dụng Jenkins cùng ba chương trình Go (dispatch, execute, rerun) để sinh tất cả tổ hợp phiên bản, lọc test bằng hệ thống tag YAML, và xử lý lỗi hạ tầng bằng cơ chế lưu kết quả tăng dần cùng giai đoạn rerun chuyên biệt.

Lập trình viên muốn tự động hóa kiểm thử cho ứng dụng cloud-native như Couchbase Autonomous Operator sẽ tìm hiểu cách xây dựng một hệ thống pipeline liên tục kiểm tra các phiên bản kĩ thuật khác nhau, từ Kubernetes đến cloud provider, để đảm bảo tính nhất quán và hiệu suất trong môi trường thực tế.

AI-Native Testing Is Now a Core Quality Engineering Discipline

Kiểm thử AI-native đang trở thành một lĩnh vực quan trọng trong kỹ thuật chất lượng nhờ các tác nhân (agents) tự động hóa việc tạo, bảo trì test, phân tích nguyên nhân gốc rễ và xác thực AI.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI tự động hóa kiểm thử—từ tạo kịch bản, sửa lỗi đến phân tích nguyên nhân—có thể tiết kiệm thời gian, giảm chi phí và nâng cao chất lượng phần mềm trong quy trình phát triển.