Who does Anubis actually stop?

How to Build a Personal AI Web Research Agent with Ollama and Qwen

Hướng dẫn từng bước xây dựng một agent nghiên cứu web AI cục bộ bằng Ollama, mô hình Qwen3.5:4b và Python. Agent này nhận lệnh nghiên cứu, tìm kiếm 5 kết quả web hàng đầu qua API tìm kiếm web của Ollama, trích xuất văn bản bằng BeautifulSoup, sau đó tóm tắt bằng mô hình Qwen chạy cục bộ. Kết quả được lưu dưới dạng file Markdown có dấu thời gian, hoạt động hoàn toàn trên thiết bị mà không tốn phí API hay xâm phạm quyền riêng tư.

Lập trình viên muốn tự động hóa công việc nghiên cứu web một cách hiệu quả, tiết kiệm chi phí và bảo mật dữ liệu cá nhân nên đọc bài này để xây dựng một hệ thống AI cá nhân hoạt động trên thiết bị riêng của mình.

AI won't be powered by better models alone, says Oxylabs CEO Vytautas Savickas

Vytautas Savickas, CEO của Oxylabs, cho rằng cạnh tranh tiếp theo của AI sẽ dựa vào cơ sở hạ tầng chứ không phải kích thước mô hình. Ông nhấn mạnh rằng hệ thống AI trong kỷ nguyên agent cần truy cập dữ liệu web thời gian thực, xử lý tự động hóa trình duyệt và kết nối thông tin cập nhật, thay vì chỉ tập trung vào mô hình lớn hơn.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách xây dựng hệ thống AI mạnh mẽ không chỉ dựa trên kiến trúc mô hình lớn mà là vào khả năng kết nối với dữ liệu thực thời và cơ sở hạ tầng đáng tin cậy, giúp ứng dụng hoạt động hiệu quả hơn trong thế giới agentic.

Cloudflare gives AI crawlers a September deadline to pay up

Cloudflare is setting a September 15 deadline to block AI training crawlers from ad-supported pages by default. New and free-tier sites will automatically block bots that scrape content for AI training or agents, unless site owners opt in. Mixed-use crawlers that bundle search and training cannot be separated will also be blocked. Alongside blocking, Cloudflare is evolving its Pay Per Crawl model into Pay Per Use, paying publishers when their content influences an AI-generated answer, with early partners including Ceramic.ai and You.com. A new dashboard will show publishers which bots are taking their content and how little traffic is returned. The move responds to bots now driving over half of all web traffic and AI-generated answers cutting publisher click-through rates by roughly 40%. Cloudflare frames this as protecting the open web's economic model, though Google, Apple, and Microsoft crawlers present a dilemma since blocking them risks disappearing from search results.

The Threat of Residential Proxies

Residential proxy networks have grown significantly, driven by web scraping demand and AI training needs. These networks are built either through SDK embedding in apps (with dubious user consent) or outright malware preinstalled on cheap consumer devices like digital frames and smart TVs. Victims unknowingly become exit nodes, risking IP reputation damage, bandwidth theft, or even law enforcement attention. Enterprise networks are increasingly affected — Infoblox reports 65% of their customers have traffic going to residential proxy networks. Mitigation options include network segmentation at home, protective DNS services in enterprise environments, and traffic monitoring, though no complete solution exists.

Cloudflare’s new policy pushes AI companies to pay for publishers’ content

Cloudflare is giving AI companies until September 15, 2026 to separate web crawlers used for traditional search from those used for AI training and agents. After that date, Cloudflare's default settings will block mixed-use crawlers from pages that host ads, affecting new customers, new sites, and all existing free customers. The policy aims to protect publishers' intellectual property and create a sustainable ecosystem where AI companies pay for content they use. Cloudflare is also evolving its Pay Per Crawl marketplace into a Pay Per Use model, allowing publishers to charge AI companies when their content creates value rather than just when it's fetched. Initial partners include Ceramic.ai and You.com. The announcement also calls out Google specifically for bundling search and AI crawling in ways that make it difficult for publishers to opt out without losing search visibility.

Behind the scenes of an AI-Driven Web Scraping System

A production engineering team built an AI-driven event aggregation scraper that ingests data from hundreds of partner sites. The post covers the full pipeline: handling static HTML vs SPAs vs lazy-loaded content using Playwright, using LLMs to generate CSS selectors (which fail 30-40% of the time on first attempt), reducing HTML size before sending to LLMs, preferring stable selectors like JSON-LD and data-testid over hashed class names, dealing with bot detection tiers, and implementing a human-in-the-loop correction loop with structured failure diagnosis. Key tools include Playwright, playwright-stealth, BeautifulSoup, Pydantic, and LlamaIndex. The core lesson: the LLM handles pattern recognition, while validation, retry logic, and failure diagnosis are engineering problems that wrap around it.

This Raspberry Pi price tracker is shutting down next month because retailers blocked its bot

RPI Locator, trang theo dõi giá Raspberry Pi phổ biến, sẽ ngừng hoạt động vào tháng 7 do các nhà bán lẻ chặn bot thu thập dữ liệu của nó. Mặc dù chủ sở hữu đã thử nhiều giải pháp thay thế nhưng không giải pháp nào kéo dài quá vài ngày hay vài tuần.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách ứng dụng kỹ thuật số và thách thức pháp lý khi phát triển công cụ tự động hóa, đặc biệt khi cần xử lý vấn đề web scraping trong môi trường cạnh tranh.