Agentic autofix now uses Copilot Memory

Building a Speech-to-Text App in .NET With AssemblyAI

Tác giả đã chi trả $120/năm cho công cụ chuyển giọng nói thành văn bản cho đến khi có AI coding agent giúp tự xây dựng phiên bản riêng trong vòng dưới 1 giờ. Solution sử dụng AssemblyAI API kết hợp với .NET framework cho phép xử lý voice-to-text với độ chính xác cao. Chi phí ban đầu chỉ bằng 1/10 phí thuê dịch vụ hàng năm nhưng mang lại quyền kiểm soát toàn bộ data và tính năng. Bài viết minh họa cách tận dụng AI coding agent để giảm thiểu thời phát triển, đáng để tham khảo nếu bạn đang tìm kiếm giải pháp speech recognition tự host.

Tôi tiết kiệm $120/năm khi tự xây dựng ứng dụng Speech-to-Text riêng với AssemblyAI chỉ trong một giờ.

Meet the developers rejecting AI

Bối cảnh ngày càng nhiều nhà phát triển từ chối AI dù điều này có thể làm mất khách hàng …

You should all be asking way more questions

Khi giao tiếp kỹ thuật, việc đặt câu hỏi thường xuyên như một câu hỏi mỗi 30 giây thực sự hữu ích. Cách tiếp cận này giúp phát hiện vấn đề early hơn 70% so với việc lặng lẽ nghe và chờ đến cuối. Tương tác này tạo nên môi trường học tập two-way thay vì one-way monologue, cho phép cả hai bên cùng điều chỉnh cách truyền đạt. Bạn nên học cách đặt câu hỏi Socratic để đào sâu vấn đề, nhưng cần cân bằng để không gây khó chịu. Kỹ năng này đặc biệt quan trọng khi làm việc với API mới hoặc giải pháp phức tạp như distributed system.

Hỏi nhiều câu giúp lập trình viên hiểu sâu vấn đề và tránh mắc sai lầm khi code.

Why we taught agents to break distributed safety properties

Bối cảnh nghiên cứu này tập trung vào việc kiểm thử các hệ thống phân tán bằng suite test do AI tạo ra. Nguyên nhân kỹ thuật là do việc kiểm thử hệ thống phân tán phức tạp do race conditions và điều kiện cạnh tranh, dẫn đến các lỗi an toàn phân tán khó phát hiện. Hệ quả nghiên cứu cho thấy mutation testing có thể đánh giá hiệu quả 82% test suite do AI tạo ra cho hệ thống Apache Kafka. Điều đáng học là phương pháp kết hợp AI với mutation testing giúp phát hiện các lỗi an toàn phân tán mà các kỹ thuật kiểm thử truyền thống có thể bỏ sót, từ đó nâng cao độ tin cậy của các hệ thống phân tán.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách đánh giá độ tin cậy của bộ kiểm thử AI được tạo ra cho hệ thống phân tán.

TypeScript AI Agent Memory Architecture with SQLite-vec

Bối cảnh của bài viết hướng đến việc thiết kế hệ thống bộ nhớ phân cấp cho AI agent sử dụng TypeScript với hai công cụ better-sqlite3 và sqlite-vec. Nguyên nhân kỹ thuật đến từ nhu cầu tổ chức thông tin theo ba loại kho lưu trữ: episodic, semantic và procedural stores để tối ưu hóa truy xuất và xử lý dữ liệu. Hệ quả của kiến trúc này giúp AI agent quản lý hiệu quả các loại thông tin khác nhau, từ trải nghiệm cá nhân đến kiến thức ngữ nghĩa và quy trình xử lý. Điều đáng học là cách tận dụng sqlite-vec cho vector embeddings và better-sqlite3 để xây dựng hệ thống bộ nhớ cục bộ mạnh mẽ nhưng vẫn giữ được hiệu suất cao.

Bài hướng dẫn này giúp lập trình viên thiết kế hệ thống nhớ phân tầng cho AI agent bằng TypeScript và SQLite-vec, tăng cường khả năng xử lý thông tin và đưa ra quyết định thông minh hơn.

From Data to Dialogue: How S&P Global Energy Made Its Structured Data Estate Conversational with Databricks Genie Agents and MCP

S&P Global Energy đã chuyển đổi kho dữ liệu có cấu trúc lớn (bao gồm Chemicals, Crude Oil, Refined Products, Gas & Power, LNG và nhiều hơn nữa) thành đối tượng hội thoại cho AI agents bằng cách sử dụng Databricks Genie Agents triển khai dưới dạng MCP servers. Các chuyên gia ngành curate các Genie Agents tập trung theo từng nhóm dataset, mỗi agent trở thành một MCP server được quản lý qua Unity Catalog. FastMCP proxy layer kết hợp các agent chuyên hẹp thành endpoint tổng hợp theo ngành hoặc liên miền, cho phép LLM định tuyến hoặc phân tán câu hỏi qua nhiều Genie Agents. Kiến trúc này rút ngắn thời gian đưa sản phẩm dữ liệu hội thoại mới ra thị trường từ tháng xuống chỉ còn ngày, chuyển giao việc curate từ đội kỹ thuật sang chuyên gia ngành, đồng thời duy trì tính quản trị và khả năng kiểm toán.

Bài viết này cho thấy cách các lập trình viên có thể kiến tạo hệ thống dữ liệu có khả năng đối thoại với AI, giảm thời gian triển khai sản phẩm từ tháng xuống chỉ còn vài ngày.

Agentic Platform: Open-Sourcing the Agentic Identity Broker

Agentic Identity Broker, một phần của platform agentic initiative, vừa được open-source để trở thành thành phần trung tâm xử lý delegation, consent và token exchange giữa user và agent. Giải pháp này sử dụng OAuth 2.0 và OpenID Connect để thực hiện việc ủy quyền an toàn giữa người dùng và các agent. Hệ quả là giúp các agent có thể hành động trên behalf của user với cơ chế bảo mật chặt chẽ, giải quyết bài toán identity management trong hệ sinh thái agent. Điều đáng học là cách tiếp cận này giúp standard hóa process identity cho các ứng dụng agent-based trong tương lai.

Bài này giúp lập trình viên hiểu cách xây dựng hệ thống ủy quyền và trao đổi token cho agent trong nền tảng agentic.

Build Inventory and Pricing Command Centre with ToolJet MCP

ToolJet giúp xây dựng trung tâm điều phối inventory và pricing với hệ thống tự động hóa mạnh mẽ. Sử dụng ToolJet MCP (Model Context Protocol) cho phép tích hợp đa nền tảng như PostgreSQL, Stripe và API từ bên thứ ba. Hệ thống này cung cấp dashboard theo thời gian thực với khả năng cập nhật giá động dựa trên biến động thị trường và tồn kho. Bạn sẽ học cách thiết lập workflow tự động để điều chỉnh giá theo quy tắc business logic cụ thể, giảm thiểu lỗi thủ công.

Lập trình viên nên đọc bài này để học cách xây dựng trung tâm kiểm soát hàng tồn kho và giá hiệu quả với ToolJet MCP.