A deep dive into how React renderers work, written by the maintainer of React Native Testing Library (RNTL) who built a new custom test renderer after React Test Renderer was deprecated in React 19. Covers the three core trees React uses (element tree, Fiber tree, host instance tree), the two-phase reconciler process (rendering and committing), the HostConfig interface renderers must implement, and the difference between mutation and persistence renderer modes. Includes concrete code examples of host instance types and operations, plus lessons learned about tight coupling between React, Reconciler, and renderer versions.
Nguồn: https://www.callstack.com/blog/writing-custom-renderers-for-react. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Phiên bản Deno 2.9 bổ sung công cụ deno desktop để xây dựng ứng dụng desktop native từ công nghệ web, tạo ra các tệp thực thi duy nhất với backend webview hoặc CEF. Cải tiến đáng chú ý bao gồm hỗ trợ di chuyển từ lockfile npm/pnpm/yarn/Bun, snapshot testing, test theo tham số, tối ưu hiệu suất khởi động lạnh gấp đôi và giảm 3 lần bộ nhớ khi tải nặng.
Nếu bạn đang tìm cách xây dựng ứng dụng desktop hiệu quả từ công nghệ web, nâng cấp khả năng kiểm thử và an toàn trong dự án của mình, hoặc muốn tối ưu hóa hiệu suất và quản lý phụ thuộc, Deno 2.9 sẽ là công cụ quan trọng giúp bạn giải quyết những thách thức này một cách hiện đại và hiệu quả.
Hầu hết hướng dẫn về React compound components đều dùng ví dụ <Select>/<Option> không phù hợp, vì pattern này chỉ tối ưu cho layout linh hoạt với nội dung tĩnh (tabs, cards), chứ không phải danh sách dữ liệu động. Khi dữ liệu đến từ API, sử dụng props API đơn giản hơn, type-safe hơn, và dễ xử lý sắp xếp/lọc/ảo hóa.
Lập trình viên nên đọc bài này để tránh nhầm lẫn giữa mô hình Compound Components—dành cho giao diện layout tĩnh—với trường hợp sử dụng cho danh sách dữ liệu động, từ đó tối ưu hóa code, tránh lỗi type safety và áp dụng đúng nguyên tắc thiết kế React hiệu quả.
Các mô hình AI hữu ích để tạo test case nhưng không nên dùng chúng đánh giá kết quả test vì có thể dẫn đến những thay đổi ngầm giữa các lần chạy, làm giảm tính xác định. Tác giả khuyến nghị sử dụng mô hình để sinh test case nhưng giữ các đánh giá dưới dạng assertions cố định do con người xem xét, đảm bảo pipeline có thể chạy lặp lại ổn định.
Lập trình viên nên đọc bài này để tránh rủi ro khi phụ thuộc vào AI đánh giá kết quả thử nghiệm, vì mô hình AI không đáng tin khi đánh giá chính nó, dẫn đến sai số không xác định và giảm trách nhiệm kiểm soát chất lượng cho con người.
Bài viết hướng dẫn cách xây dựng một component React đa hình có kiểu (polymorphic) bằng …
Bài viết cung cấp 35 câu hỏi phỏng vấn React dành cho senior developer, xoay quanh các chủ đề như rendering behavior, hooks (useState, useRef, useEffect, useLayoutEffect), tính năng React 19 (Actions, useOptimistic, React Compiler), Server Components, tối ưu hiệu suất, quản lý state, React Router và testing. Mỗi câu hỏi đi kèm ví dụ code thực tế và giải thích chi tiết, tập trung vào hiểu bản chất React thay vì ghi nhớ API.
Lập trình viên senior cần đọc bài này để khắc phục lỗi thường gặp trong các câu hỏi thực tế về React—không chỉ là nhớ kỹ thuật mà là hiểu sâu về cơ chế hoạt động, từ rendering đến các tính năng mới nhất như Server Components và React Compiler, giúp họ ứng dụng kiến thức một cách chính xác trong công việc.
Lattice là framework UI điều khiển từ server cho Laravel, cho phép định nghĩa toàn bộ giao …
Coval, a San Francisco startup founded by a former Waymo engineer, has raised $28M in a Series A led by Norwest to test AI voice agents before they reach real customers. The company runs tens of millions of simulated calls to catch failures caused by accents, background noise, and off-script interactions. Customers reportedly cut manual QA work by up to 30x and deploy agents 10x faster. Over 60 organizations use the platform, including Zoom and Deepgram. Twilio Ventures also backed the round, signaling industry interest in independent evaluation tools. Coval competes with Hamming and Roark but claims to offer a full stack from pre-launch simulation to live monitoring.
Three techniques for making Prismic slices respond intelligently to their surroundings: establishing a shared spacing baseline with a reusable Bounded component, auto-collapsing doubled gaps between adjacent slices with the same background using CSS sibling selectors, and reading slice data (index and neighbors) via SliceZone props to conditionally adjust padding. Code examples use React and Tailwind CSS but the patterns are framework-agnostic.