The programmer that burned his computer (almost)

witr: Why is this running? Trace process, port, container or file

witr là công cụ truy vết nguyên nhân của tiến trình, port, container hay file đang chạy, hiển thị toàn bộ chuỗi khởi động từ systemd, supervisor, shell hay cron cùng thông tin người khởi động, thời gian, nguồn gốc và cảnh báo quan trọng. Có thể chạy dạng tương tác TUI hoặc script với định dạng đầu ra ngắn gọn (--short) hoặc JSON (--json), hỗ trợ đa nền tảng qua một file binary Go tĩnh.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách khám phá và giải quyết nguyên nhân sâu sắc của các quá trình bất thường, container hoặc dịch vụ chạy trong hệ thống, từ nguồn gốc khởi động đến các cảnh báo quan trọng mà ps, top hoặc lsof không thể cung cấp.

Build a Stock Market Research Agentic Workflow​

Xây dựng quy trình nghiên cứu thị trường chứng khoán (stock market research) theo mô hình tác tử (agentic workflow) bằng công cụ kéo-thả không cần viết code.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách xây dựng các pipeline tự động hóa nghiên cứu thị trường từ cơ sở dữ liệu đến quyết định đầu tư bằng cách kết hợp công nghệ AI với giao diện không cần mã, giúp tiết kiệm thời gian và mở rộng khả năng phân tích mà không phụ thuộc vào kiến thức lập trình phức tạp.

Java Weekly, Issue 657

Bản tin Java Weekly số 657 giới thiệu về dự án phim Java và thông báo Spring Cloud Contract đã có "ngôi nhà" mới.

Những thông tin về Spring Cloud Contract mới được chuyển đến nhà phát triển cộng đồng sẽ giúp bạn cập nhật kiến thức về công cụ test và giao diện API cho ứng dụng Spring Boot, từ đó tối ưu hóa chất lượng sản phẩm và tránh rủi ro trong việc tích hợp hệ thống.

Jobs Are Disappearing Quietly, The Math Keeps Me Awake

Việc làm đang dần biến mất âm thầm, khiến nhiều người lo lắng về giá trị bản thân khi buộc …

Enable on-demand expertise with Agent Skills in Genkit Go

Tối ưu hóa chi phí token trong Genkit Go bằng cách sử dụng Agent Skills. Bài viết hướng dẫn triển khai cơ chế tiết lộ dần (progressive disclosure) thông qua tệp SKILL.md để tải các workflow AI chuyên biệt theo nhu cầu.

Lập trình viên cần đọc bài này để khám phá cách tối ưu hóa hiệu suất ứng dụng bằng cách tích hợp các Agent Skills trong Genkit Go, giúp giảm chi phí token và tăng tốc độ phản hồi khi cần sử dụng các công cụ AI chuyên dụng chỉ khi cần thiết.

Designing APIs for agents

Webflow đã tái thiết kế API của mình nhằm tối ưu hóa cho các AI agents, chuyển từ cách tiếp cận wrapping endpoint truyền thống sang mô hình hướng theo intent (ý định) sử dụng giao thức Model Context Protocol.

Lập trình viên phát triển hệ thống AI nên đọc để hiểu cách chuyển đổi từ kiến trúc API truyền thống sang mô hình intent-driven để tối ưu hóa giao tiếp với các agent AI, giúp tăng hiệu suất và tính linh hoạt trong ứng dụng của mình.

Microsoft Releases MCP C# SDK v2.0 for .NET

Microsoft vừa phát hành MCP C# SDK phiên bản 2.0, tương thích với Model Context Protocol Specification 2026-07-28. Bản cập nhật chuyển từ kiến trúc dựa trên phiên làm việc sang stateless-first, bổ sung hỗ trợ Multi Round-Trip Requests (MRR) cho quy trình AI lặp đi lặp lại, và chuẩn hóa HTTP headers nhằm nâng cao khả năng tương tác. SDK 2.0 có những thay đổi lớn trong API, yêu cầu cập nhật mã nguồn cho ứng dụng hiện có, đồng thời hỗ trợ tốt hơn cho nhà phát triển .NET xây dựng AI agents, MCP servers và clients, đặc biệt tối ưu cho môi trường cloud-native trên Kubernetes, Azure và container.

Nếu bạn đang phát triển ứng dụng AI hoặc hệ thống giao tiếp máy-tính trên .NET, SDK này là công cụ mới nhất giúp tối ưu hóa hiệu suất, giảm phụ thuộc session và hỗ trợ lưu trữ dữ liệu hiệu quả hơn cho các ứng dụng cloud hiện đại.

Put the Agent Inside the Workflow

Bài viết giới thiệu một mô hình ứng dụng LLM kết hợp giữa các giai đoạn workflow có cấu trúc và hành vi agent tự động. Trong nghiên cứu trường hợp điều chỉnh siêu tham số, hệ thống chia thành ba giai đoạn: LLM có cấu trúc cho các tác vụ đã biết (chuẩn bị thí nghiệm và tóm tắt báo cáo), cùng agent tự động cho giai đoạn khám phá (lựa chọn mô hình). Agent sử dụng công cụ scikit-learn để chạy thí nghiệm thích ứng, hỗ trợ gọi công cụ song song. Mô hình nhấn mạnh việc đặt agent chỉ ở những giai đoạn cần tính tự chủ thay vì toàn bộ ứng dụng.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách tối ưu hóa quy trình phát triển ứng dụng bằng cách phân biệt rõ ràng giữa các giai đoạn cần độ tự động hóa cao (như chọn mô hình) và những giai đoạn có thể được xử lý theo quy trình cố định, giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả khi ứng dụng phức tạp.