Using Claude to Build an AI Knowledge Base in 30 Minutes

Inkling model from Thinking Machines Lab now on Databricks

Truy cập sớm mô hình Inkling open-weights của Thinking Machines Lab trên Databricks để tối ưu quy trình coding và xây dựng AI agents thông qua Unity AI Gateway.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách sử dụng Inkling, một mô hình AI tiên tiến từ Thinking Machines, để tự động hóa và nâng cấp các công cụ phát triển mã, từ việc hỗ trợ viết code đến xây dựng các hệ thống AI thông minh như các agents thông minh.

GitHub - vshulcz/deja-vu: Memory layer for coding agents: search, MCP recall, auto-context, secret redaction, stats, share and sync over the session logs Claude Code, Codex and opencode already write.

Deja-vu là lớp bộ nhớ dành cho các tác nhân lập trình (coding agents) hỗ trợ tính năng tìm kiếm, truy xuất qua MCP, ngữ cảnh tự động, che giấu bí mật, thống kê, chia sẻ và đồng bộ qua session logs. Dự án này tương thích với Claude Code, Codex và opencode, cung cấp một binary không phụ thuộc thư viện nào.

Là người phát triển muốn tối ưu hóa hiệu suất và tính chính xác của các AI hỗ trợ lập trình (như Claude Code, Codex) mà không phụ thuộc vào các thư viện phụ, thì Deja Vu là giải pháp độc lập, hiệu quả để quản lý và tái sử dụng thông tin mã trong quá trình làm việc, giúp tiết kiệm thời gian và tránh lỗi tái phát.

New in Fleet: Deploy AI agents to Slack in one click

Tạo các AI agent tùy chỉnh không cần code trong Fleet, sau đó triển khai trực tiếp lên Slack chỉ bằng một cú click. Các agent có thể nhận diện tùy chỉnh, hoạt động trong kênh hoặc thread, giúp duy trì tiến độ công việc ngay tại nơi nhóm đã cộng tác.

Lập trình viên nên đọc bài này vì Fleet cung cấp cách triển khai các bot AI vào Slack một cách nhanh chóng mà không cần viết mã, giúp tiết kiệm thời gian phát triển và tập trung vào logic AI thay vì công việc kỹ thuật cơ bản.

The Agent-Era Career

Addy Osmani, cựu trưởng nhóm kỹ thuật Google, đưa ra lời khuyên sự nghiệp cho kỷ nguyên AI agent. Ông nhấn mạnh rằng AI giỏi xử lý những việc có đáp án rõ ràng, nên sự nghiệp bền vững sẽ dựa vào khả năng đánh giá và đưa ra quyết định. Những nguyên tắc quan trọng bao gồm ưu tiên tài nguyên khan hiếm (như danh tiếng hơn lương), học cách tìm ra vấn đề thay vì chỉ giải quyết chúng, rèn luyện kỹ năng chủ động mà không phụ thuộc vào AI, chuyển từ thực hiện sang chỉ đạo AI bằng thông số rõ ràng, chịu trách nhiệm với sản phẩm dù ai viết, và luôn vượt qua mức đầu ra trung bình của AI. Lợi thế lâu dài quan trọng nhất là công việc công khai, hoàn thành tốt nhiệm vụ và gắn bó với những vấn đề khó.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách chuyển đổi từ kỹ năng thực hành đơn điệu sang chiến lược xây dựng sự nghiệp bền vững trong thời đại AI, khi công việc đòi hỏi sự sáng tạo và quyết định chứ không chỉ là tự động hóa.

A hell of a time to be a builder

Tác giả chia sẻ câu chuyện cá nhân xây dựng ứng dụng giao tiếp cho người cha sắp mất trong …

Pulse Security Debuts Operational Management Platform Built for Security Leaders

Pulse Security ra mắt nền tảng quản lý vận hành (Operational Management Platform) dành riêng cho các nhà lãnh đạo bảo mật, nhằm tối ưu hóa quy trình giám sát và ứng phó sự cố. Giải pháp mới tập trung vào khả năng tích hợp liền mạch với các công cụ bảo mật hiện có, cung cấp cái nhìn toàn diện về mối đe dọa.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tích hợp các công nghệ an ninh vào hệ thống phần mềm của mình, từ đó nâng cao khả năng bảo mật và tối ưu hóa quản lý an toàn cho ứng dụng.

How to Build Your First Multi-Agent AI System in Python and LangGraph

Bài viết hướng dẫn xây dựng hệ thống đa tác nhân AI (multi-agent AI system) bằng Python, lần lượt triển khai không framework điều phối (no orchestration framework) rồi sử dụng LangGraph với nodes, edges và shared state.

Một lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách xây dựng hệ thống AI đa nhân vật đơn giản nhưng hiệu quả bằng Python và LangGraph, giúp hiểu cách tổ chức logic phân tán mà không cần framework điều khiển trung tâm.