What is an AI sandbox? A developer's guide

My Journey into DevOps: Learning Linux, Git, GitHub & My First Docker Container

Bài viết chia sẻ hành trình học DevOps của tác giả, tập trung vào Linux, Git, GitHub và …

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 …

npm publish-time malware scanning and dual-use metadata

npm sẽ quét malware tự động khi package được publish, thường mất 5 phút (đỉnh điểm có thể tới 15+ phút). Package có thể được publish bình thường, giữ lại review thủ công hoặc chặn dựa trên kết quả quét. Trường contentPolicy mới trong package.json dành cho package "dual-use" (có chức năng bảo mật hợp pháp nhưng dễ nhầm với malware), yêu cầu file DISCLOSURE, 2FA bắt buộc khi publish và metadata này không thể bị gỡ bỏ trong các phiên bản sau.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách npm bảo vệ an ninh dự án của mình bằng cách kiểm tra malware ngay khi đăng tải, đồng thời biết cách quản lý các gói phần mềm có tính ứng dụng kép (dual-use) để tránh rủi ro về quyền riêng tư và an toàn.

Someone Just Asked Who Governs Your AI. Your Org Chart Has No Answer.

Ba câu hỏi quản trị AI vừa đặt ra cho mọi lãnh đạo thiết kế đều xuất phát từ cùng một vị trí trống trong sơ đồ tổ chức, không phải lỗ hổng về thiết kế.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách quản lý và định hình quy trình AI không chỉ phụ thuộc vào kỹ thuật mà còn cần sự điều phối rõ ràng từ các bộ phận khác nhau, từ pháp lý đến quản lý rủi ro, để xây dựng hệ thống AI đáng tin cậy và phù hợp với mục tiêu kinh doanh.

AI agents, one pipeline: how we built a pre-sales design studio

Bài viết chia sẻ cách xây dựng một studio thiết kế tiền bán hàng (pre-sales) bằng cách tích hợp các AI agents vào một pipeline duy nhất, tập trung vào các công cụ, vai trò của các agents và ranh giới giữa chúng.

Là người phát triển, bạn nên đọc bài này để hiểu cách AI tự động hóa và tích hợp các công cụ khác nhau thành một ống dẫn thống nhất, giúp giải quyết những thách thức thiết kế trong giai đoạn trước bán hàng—chẳng hạn như xử lý yêu cầu RFP với hiệu suất cao và tính linh hoạt.

1.6 Million Open AI Engineering Roles. I Watched Six Engineers Fail the Same Interview.

Tác giả quan sát sáu kỹ sư thất bại trong cùng một cuộc phỏng vấn cho 1,6 triệu vị trí kỹ sư AI đang thiếu hụt, khi họ không thể thể hiện kỹ năng xây dựng eval harness, phân loại lỗi (failure taxonomy) hay các yêu cầu kỹ thuật tương tự.

Nếu bạn đang tìm cách nâng cao kỹ năng thực hành và hiểu rõ cách đánh giá kỹ thuật trong công việc, bài viết này sẽ giúp bạn phân tích những lỗi cơ bản thường gặp trong quá trình phỏng vấn kỹ thuật, từ đó cải thiện khả năng ứng phó và tránh những sai lầm phổ biến trong các vị trí AI/ML.

Telemetry-driven development: How to gain confidence in your coding agents' behavior with gcx and Grafana MCP

Công cụ AI giúp tăng độ tin cậy vào mã code và các tác nhân (agents) bằng cách kết hợp gcx CLI và Grafana MCP.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách sử dụng telemetry và công cụ gcx CLI cùng Grafana MCP để theo dõi, phân tích và tăng tự tin trong việc kiểm soát hành vi của các agent AI trong quá trình phát triển ứng dụng.

The Anatomy of a $900,000 Validation Bill

Một nhóm 50 lập trình viên phát triển với tốc độ cao sẽ tiêu tốn khoảng 900.000 USD trong năm nay cho chi phí AI và công cụ dành cho nhà phát triển.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa chi phí và hiệu suất công cụ AI, từ đó tiết kiệm ngân sách cho dự án mà vẫn giữ được tốc độ phát triển nhanh chóng.