Why Gusto hired Evil Martians for Sidekiq infrastructure—Martian Chronicles, Evil Martians’ team blog

Huntress Blog1 Hot13 min1 d agoAI

Fighting AI Slop in Production Codebases: How Huntress Improved Fable 5.1’s API Recall

Huntress đã cải thiện đáng kể độ chính xác của Claude Fable 5.1 trong việc đánh giá API recall lên gấp đôi thông qua ba thay đổi trong hệ thống coding harnesses. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở việc tối ưu hóa phương pháp đánh giá và cải thiện chất lượng dữ liệu đầu vào. Hệ quả là tỷ lệ chính xác trong việc nhận diện và ghi nhớ API tăng từ mức ban đầu lên 100%, giúp giảm thiểu lỗi trong quá trình phát triển. Bài viết này cho thấy việc cải tiến công cụ đánh giá có tác động trực tiếp đến chất lượng AI code generation. Các kỹ sư nên học hỏi cách Huntress tiếp cận vấn đề AI slop trong production codebase thông qua những thay đổi cụ thể và đo lường định lượng.

Ba thay đổi trong bộ công cụ lập trình Huntress đã tăng gấp đôi độ chính xác trong đánh giá API recall của Claude Fable 5.1, giúp lập trình viên cải thiện hiệu quả AI trong sản phẩm thực tế.

#llm #ruby #rails Source

Redis1 Hot6 min1 d agoAI

Search on Flex comes to Redis Cloud Pro: same Search API, a fraction of the RAM

Redis Cloud Pro vừa tích hợp Flex Search, giảm đáng kể nhu cầu RAM. Công nghệ này sử dụng cùng Search API nhưng tối ưu hóa bộ nhớ hơn 70% so với Redis Stack. Lập trình viên có thể triển khai chức năng search mà không cần nâng cấp cấp độ tài nguyên. Điều này giúp tiết kiệm chi phí đáng kể khi xây dựng ứng dụng với module Search. Giải pháp này đặc biệt hữu ích cho các ứng dụng cần xử lý search phức tạp nhưng có hạn về tài nguyên hardware.

Lập trình viên nên đọc bài viết này để tìm hiểu cách giảm đáng kể tiêu thụ RAM khi sử dụng Search API trên Flex của Redis Cloud Pro.

#database #rag #redis Source

Lobsters80 Hot3 min2 mo agoAI

Postgres Is Enough

Thư mục này lập luận rằng PostgreSQL có thể thay thế hầu hết các cơ sở dữ liệu chuyên dụng như Redis, Elasticsearch hay MongoDB nhờ hỗ trợ đa dạng chức năng (tìm kiếm toàn văn, JSONB, vector embeddings, time-series, v.v.) qua extensions, giảm bớt overhead vận hành. Chỉ khi PostgreSQL không đáp ứng đủ, mới cần đến các dịch vụ chuyên biệt.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách PostgreSQL có thể thay thế nhiều dịch vụ chuyên dụng khác với chi phí thấp hơn về thời gian và chi phí vận hành, giúp tối ưu hóa kiến trúc dự án và giảm rủi ro phức tạp.

#postgresql #microservices #redis Source

Ruby Flow22 Hot1 min1 mo agoAI

Rails UI Components

Bối cảnh: Khi phát triển ứng dụng Rails, việc tái sử dụng giao diện thường gặp khó khăn do view phức tạp và lặp lại code. Nguyên nhân kỹ thuật: Bài viết giới thiệu một thư viện thành phần cho Rails 8 được xây dựng trên ViewComponent để tách biệt logic và markup, kết hợp TailwindCSS 4.0 để cung cấp lớp utility-first và Stimulus để xử lý hành vi JavaScript mà không cần viết nhiều mã tùy chỉnh. Hệ quả: Các thành phần này có thể được import trực tiếp vào view, giúp giảm lượng ERB/HTML trùng lặp, tăng tốc độ xây dựng UI và đảm bảo sự nhất quán thiết kế nhờ các lớp Tailwind được định nghĩa sẵn. Điều đáng học: Kết hợp ViewComponent với TailwindCSS và Stimulus cho thấy cách tận dụng công cụ frontend hiện đại bên trong ecosystem Rails mà không sacrificing sự đơn giản của convention-over-configuration, từ đó mở rộng khả năng tùy chỉnh mà vẫn giữ code sạch và dễ bảo trì.

Tìm hiểu cách xây dựng thư viện component Rails 8 hiện đại với ViewComponent, TailwindCSS 4.0 và Stimulus để tối ưu hóa giao diện người dùng.

#rails #tailwind-css Source

Planet PostgreSQL18 Hot9 min28 d agoAI

PostgreSQL 18: 23x Faster Inserts With UUID V7

Khi chuyển sang PostgreSQL 18.4 và áp dụng UUID v7 làm primary key thay vì các phiên bản trước, họ nhận được lợi nhuận về tốc độ ghi. Thay đổi cột mặc định thực hiện qua lệnh ALTER TABLE, nhưng yêu cầu khóa exclusiv, làm chặn cả các truy vấn SELECT, do đó họ áp dụng timeout ngắn và nhiều lần retry. Kết quả là tốc độ thực thi của một câu INSERT đa dòng, được gọi 12000 lần mỗi phút trên một bảng có hàng tỷ bản ghi, giảm trung bình 23 lần. Điều này cho thấy việc lựa chọn UUID v7 có thể cải thiện hiệu năng insert đáng kể, nhưng cần quản lý cách khóa và thời gian timeout để tránh gián đoạn dịch vụ. Vì vậy, nếu bạn đang cân nhắc sử dụng UUID cho khóa chính, nên thử UUID v7 và chuẩn bị kế hoạch giảm thiểu thời gian khóa exclusiv.

Sử dụng UUID v7 trong PostgreSQL 18 giúp tăng tốc độ insert lên đến 23 lần, cải thiện hiệu năng đáng kể cho các bảng có lượng dữ liệu lớn.

#database #postgresql #rails Source

Medium27 Hot8 min2 mo agoAI

Boring Stacks Quietly Won July. Fashion Stacks Quietly Paid for On-Call

Tháng Bảy, các ứng dụng Rails và backend ổn định (calm backends) lại được đánh giá cao về mặt văn hóa, trong khi những "Fashion Stacks" phải trả tiền cho chế độ trực (on-call) dù không thực sự cần thiết.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các stack truyền thống (như Ruby on Rails) vẫn chiếm ưu thế trong các công việc đòi hỏi sự ổn định và hiệu suất cao, trong khi các stack "trang trí" (mới) chỉ được ưu tiên khi cần giải quyết vấn đề cấp bách ngay lập tức.

#devops #architecture #rails Source

Daily Dose of Data Science | Avi Chawla | Substack2 Hot16 min13 d agoAI

Why Multi-turn Agents Need More Than a Task Graph

Bối cảnh Multi-turn Agents cần xử lý hội thoại nhiều lượt nhưng gặp thách thức trong việc quản lý trạng thái giữa các lượt. Nguyên nhân kỹ thuật là việc tối ưu hóa task graph cho mỗi lượt riêng lẻ làm mất đi bối cảnh hội thoại tổng thể, dẫn đến hiệu suất giảm 30-40% theo nghiên cứu từ Anthropic. Hệ quả là Agents đưa ra câu trả lời không nhất quán hoặc thiếu bối cảnh, đặc biệt với hội thoại dài trên 5 lượt. Điều đáng học là việc thiết kế state management mechanism riêng biệt cho hệ thống agents, kết hợp retrieval-augmented generation và attention mechanism để duy trì context window tối ưu.

Bài viết giải thích rõ ràng về trạng thái cần duy trì và cần đặt lại trong các tác vụ agent đa lượt, giúp lập trình viên tối ưu hóa hiệu năng hệ thống AI.

#llm #ai-agent #redis Source

Cloud Native Now1 Hot8 min8 d agoAI

Why CPU-Based Autoscaling Fails for Rails — and What We Used Instead

Kubernetes autoscaling hoạt động tốt khi chọn đúng metric phù hợp với workload cụ thể. Trong trường hợp Rails, việc sử dụng CPU-based autoscaling không hiệu quả vì không phản ánh chính xác tải xử lý. Thay vào đó, nhóm tác giả đã sử dụng queue latency cho synchronous web traffic và queue depth cho background jobs để có thể scaling hiệu quả hơn. Kết quả là hệ thống phản ứng nhanh hơn với thay đổi tải và tối ưu hóa tài nguyên tốt hơn.

Bài viết giúp lập trình viên Rails hiểu tại sao autoscaling dựa trên CPU thất bại và tìm giải pháp thay thế phù hợp hơn với nền tảng này.

#kubernetes #rails #helm Source

Why Gusto hired Evil Martians for Sidekiq infrastructure—Martian Chronicles, Evil Martians’ team blog

Recommended for you

Bình luận

Fighting AI Slop in Production Codebases: How Huntress Improved Fable 5.1’s API Recall

Search on Flex comes to Redis Cloud Pro: same Search API, a fraction of the RAM

Postgres Is Enough

Rails UI Components

PostgreSQL 18: 23x Faster Inserts With UUID V7

Boring Stacks Quietly Won July. Fashion Stacks Quietly Paid for On-Call

Why Multi-turn Agents Need More Than a Task Graph

Why CPU-Based Autoscaling Fails for Rails — and What We Used Instead

One account, the whole ecosystem

8syncdev.com

Courses

Coding practice

IELTS

ZUS — AI IDE

mind0

AcoLeads