Atlassian for Startups had onboarded more than 5,000 startups from around the world.
Nguồn: https://www.atlassian.com/blog/company-news/startups-2-year-anniversary. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Đọc tin ở đây, luyện code, học theo lộ trình và luyện IELTS trên các sản phẩm anh em — tất cả kết nối với nhau trong hệ sinh thái 8 Sync Dev.
Cổng chính của hệ sinh thái: giới thiệu sản phẩm, blog và bảng giá trọn bộ.
Khám pháHọc theo lộ trình với video, quiz chấm tự động, certificate và mentor đang làm nghề.
Xem khóa họcLuyện thuật toán chấm tự động 7 ngôn ngữ, chạy code ngay trên trình duyệt.
Emergent, một startup AI coding của Ấn Độ, vừa trở thành unicorn sau vòng Series C huy động được 130 triệu USD, với doanh thu thường niên đạt 120 triệu USD và hơn 200.000 khách hàng trả phí.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách một công ty AI từ khởi nghiệp có thể nhanh chóng trở thành một unicorn thông qua việc xây dựng mô hình doanh thu bền vững và thu hút khách hàng lớn, giúp họ tìm kiếm những chiến lược tương tự trong dự án của mình.
AI cho doanh nghiệp B2B: chat đa kênh AI phản hồi, gom lead tiềm năng, phân loại khách hàng.
Sắp ra mắtNhững tỷ phú công nghệ giàu có đang lao vào cuộc đua AI mới, sợ bỏ lỡ thời khắc quyết định của công nghệ này và cơ hội kiếm thêm lợi nhuận khổng lồ.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các nhà lãnh đạo công nghệ hiện nay không chỉ tập trung vào thành công hiện tại mà còn xem xét những cơ hội mới như AI để duy trì sự cạnh tranh và phát triển bền vững trong tương lai.
Tennessee dành 3 triệu USD thu hút các nhóm nghiên cứu lượng tử NSF X-Labs thiết lập hoạt động nghiên cứu, thương mại hóa hoặc kinh doanh.
Những kiến thức về quantum computing và xu hướng mới này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về những cơ hội công việc, kỹ năng tương lai và cách ứng dụng trong ngành công nghệ tiên tiến, từ đó có thể chuẩn bị sẵn sàng cho thị trường lao động đang phát triển nhanh chóng.
Mercedes-Benz giảm 70% thời gian xử lý lỗi nhờ tích hợp hơn 300 công cụ kỹ thuật thông qua Atlassian Teamwork Graph và triển khai bộ AI agents "Norris family". Giải pháp thành công nhờ kết nối dữ liệu yêu cầu, kho mã, telemetry xe và thông tin phát hành vào một hệ thống thống nhất, thay vì chỉ dựa vào AI đơn lẻ.
Những doanh nghiệp thành công không chỉ dựa vào công nghệ AI đơn thuần mà cần giải quyết vấn đề không kết nối giữa các công cụ và dữ liệu để AI thực sự tạo ra giá trị cho quy trình và đội ngũ kỹ thuật.
Sau 6 tháng ra mắt, máy chủ Rovo MCP của Atlassian đã ghi nhận hơn 5 triệu cuộc gọi công cụ (tool calls) mỗi ngày, với hơn 1 triệu người dùng hàng tháng. Gần 1/3 cuộc gọi là thao tác ghi dữ liệu có cấu trúc, 44% người dùng ngoài nhóm phát triển phần mềm, và hơn 50% là khách hàng doanh nghiệp. Teamwork Graph giúp các agent tiết kiệm 48% token và tăng độ chính xác 44% nhờ ánh xạ mối quan hệ tổ chức. Tỷ lệ giữ chân người dùng tăng trên mọi nhóm, đồng thời các tính năng MCP mới hỗ trợ quy trình agent đa bước như tạo công việc, đính kèm tệp, tìm người phụ trách và liên kết ticket trong một luồng duy nhất.
Những dữ liệu từ Rovo MCP của Atlassian cho thấy AI tại nơi làm việc không chỉ là công cụ đọc thông tin mà còn là công cụ tạo dữ liệu và tự động hóa công việc thực tế, giúp các lập trình viên hiểu rõ cách xây dựng hệ thống AI hiệu quả hơn trong môi trường sản xuất.

Thiết kế trải nghiệm lập lịch bữa ăn nhằm giúp người bận rộn ăn đúng giờ mỗi ngày, loại bỏ nhu cầu suy nghĩ về việc đặt đồ ăn.
Là người làm công nghệ, bạn nên đọc bài này để tìm hiểu cách thiết kế trải nghiệm người dùng (UX) hiệu quả bằng cách giải quyết vấn đề thực tế của người dùng—từ việc quản lý thời gian ăn đến việc tự động hóa quy trình đơn giản hóa cuộc sống hàng ngày.

Mỗi nhà thiết kế nên đặt câu hỏi "vấn đề" hay "sự bất tiện" trước khi đề xuất giải pháp.
Lập trình viên nên đọc bài này để phân biệt rõ ràng giữa những vấn đề thực sự cần giải quyết với những bất tiện tạm thời, giúp họ xây dựng giải pháp hiệu quả hơn và tránh bỏ qua những rào cản quan trọng trong thiết kế và triển khai.
Jira đang bổ sung tính năng mới dựa trên AI (Agentic Work) và Teamwork Graph nhằm hỗ trợ các nhóm lập kế hoạch, phân công và quản lý công việc tự động trong suốt vòng đời phát triển phần mềm.
Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách Atlassian đang tích hợp trí tuệ nhân tạo vào Jira, giúp tối ưu hóa quy trình phát triển phần mềm bằng cách tự động hóa quản lý nhiệm vụ, phân tích dữ liệu và hỗ trợ quyết định trong từng giai đoạn từ thiết kế đến triển khai.