Rune 1.1 is released. Rune Blog

DOOM Using Regular Expressions

Một nhà phát triển đã xây dựng hệ thống chạy trò chơi DOOM hoàn toàn bằng biểu thức chính …

GitHub - AminBlg/SimpleEnglish: Agent skill: make LLMs write docs in ASD-STE100 Simplified Technical English — no AI slop

Công cụ SimpleEnglish của AminBlg giúp các mô hình ngôn ngữ (LLMs) tạo tài liệu kỹ thuật theo tiêu chuẩn ASD-STE100 Simplified Technical English, hạn chế tối đa "AI slop" (nội dung kém chất lượng do AI sinh ra).

Lập trình viên nên tìm hiểu về dự án này để khám phá cách áp dụng ngôn ngữ giản dị (ASD-STE100) giúp viết tài liệu kỹ thuật rõ ràng, dễ hiểu cho mọi người—giúp giảm thiểu sự nhầm lẫn và tăng hiệu quả trong cộng đồng phát triển phần mềm.

The Python Ecosystem That Changed AI Development

Hugging Face cách mạng hóa phát triển AI nhờ chuẩn hóa cách chia sẻ và sử dụng mô hình, thay vì sáng chế mô hình mới. Hệ sinh thái của họ gồm Transformers, Datasets, Tokenizers, Diffusers, Accelerate, PEFT và Hub cung cấp giao diện thống nhất từ khám phá, tải xuống đến triển khai mô hình, với Hub đóng vai trò như GitHub cho tài sản machine learning.

Là người phát triển AI, bạn sẽ tiết kiệm thời gian và công sức với các công cụ Hugging Face giúp tối ưu hóa việc triển khai, chia sẻ và mở rộng mô hình từ các dự án nhỏ đến quy mô lớn.

The End-to-End Agentic AI Pipeline

Bài viết phân tích bảy thành phần kiến trúc cốt lõi để xây dựng hệ thống AI agent cấp sản xuất: perception, memory, reasoning & planning, tool execution, orchestration, guardrails và observability. Mỗi thành phần được giải thích vai trò, lỗi thường gặp cùng ví dụ Python, trong khi vòng phản hồi cốt lõi (từ Goal đến Memory Update) được phân tích xuyên suốt các lớp, với guardrails và observability hoạt động như lớp phủ chéo thay vì tuần tự.

Một lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách xây dựng một ống dẫn AI có khả năng tự động hóa thực tế, từ thiết kế hệ thống end-to-end đến tránh những lỗi thường gặp như sai sót trong lập kế hoạch, việc thực thi không idempotent, và cách bảo vệ hệ thống bằng các rào cản (guardrails) và theo dõi (observability) hiệu quả.

When do AI agents need permission boundaries?

AI agents cần thiết lập ranh giới quyền truy cập (permission boundaries) vì truy cập vào công cụ (tool access) tương đương truy cập sản xuất (production access). Để bảo mật, hãy áp dụng các chính sách xác định (deterministic policies), lược đồ (schemas) và các bước phê duyệt của con người (human approval gates).

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách bảo vệ các ứng dụng AI của mình bằng cách định nghĩa rõ ranh giới quyền truy cập công cụ và dữ liệu, tránh rủi ro về tính bảo mật và tính xác định trong triển khai sản phẩm.

NumPy Tutorial: Your First Steps Into Data Science in Python Quiz – Real Python

Bài kiểm tra này đánh giá kiến thức NumPy của bạn về mảng (arrays), trục (axes), broadcasting, indexing, masks và kiểu dữ liệu (data types) – những nền tảng quan trọng trong data science với Python.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu rõ cách NumPy giúp xử lý dữ liệu vector/matrix hiệu quả, từ đó tối ưu hóa các thao tác tính toán và phân tích dữ liệu trong các dự án khoa học dữ liệu.

Python Mobile App Development: Bringing PySide6 on iOS

Phát triển ứng dụng di động iOS bằng Python với PySide6 cho phép biên dịch chéo một lần, sau đó triển khai cùng codebase Python trên iPhone, iPad và Android.

Nếu bạn đang tìm kiếm cách phát triển ứng dụng di động hiệu quả với Python mà không cần viết lại mã cho mỗi hệ điều hành, PySide6 cho phép bạn biên dịch một lần và chạy trên cả iOS và Android từ cùng một cơ sở mã, tiết kiệm thời gian và công sức.

Logic for Programmers

Toán học thực hành dành cho lập trình viên đang làm việc.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách áp dụng logic toán học thực tế trong giải quyết vấn đề lập trình, từ đó tối ưu hóa hiệu suất, giảm sai sót và xây dựng giải pháp code hiệu quả hơn.