AI in Production Without a WHERE Clause

GTA.js, a reimplementation of the 1997 Grand Theft Auto engine in JavaScript and WebGL

Dự án GTA.js tái tạo lại engine của game Grand Theft Auto năm 1997 bằng JavaScript và …

Cloudflare Hyperdrive tutorial: use PostgreSQL with Workers

Cloudflare Hyperdrive giúp kết nối ứng dụng Workers với database PostgreSQL hiệu quả. …

Why Database Generated IDs Can Complicate Your System Design

Database generated IDs can impact your system design. Generating IDs earlier simplifies asynchronous processing, workflows, and service boundaries.

LittleJS is 2D and 3D now

LittleJS, engine HTML5 nhỏ không phụ thuộc dependency, vừa cập nhật lớn với renderer 3D hoàn chỉnh, cho phép render 2D và 3D cùng canvas với shared physics, children, và timers. Engine được tối ưu với batched WebGL2 sprites, instanced 3D drawing, và mới benchmark với PixiJS, Three.js, PlayCanvas, Phaser, Babylon.js cho thấy hiệu năng vượt trội. Các công cụ AI mới gồm LittleJS AI toolkit, Claude Code plugin, LittleJS GPT cho no-code game building, cùng 50+ game mẫu open-source. Trang littlejsengine.com demo tất cả tính năng, và game jam thứ 3 diễn ra từ 2/10 đến 2/11.

LittleJS hiện hỗ trợ cả 2D và 3D với công cụ AI mạnh mẽ sẽ mang lại cho lập trình viên game giải pháp phát triển đa năng và hiệu quả.

Supabase Compute: run your agents inside your project

Supabase Compute đang ở giai đoạn private alpha cho phép chạy agents và background jobs trực tiếp trong Supabase project. Giải pháp này khắc phục vấn đề về độ trễ network khi phải gọi đến các external services. Việc agents chạy bên trong database giúp giảm latency tới 90% so với các phương án truyền thống. Bạn có thể sử dụng JavaScript, Python, TypeScript và các ngôn ngữ khác để viết agents ngay trong Supabase dashboard. Nếu bạn đang xây dựng ứng dụng cần xử lý tác vụ nền hoặc AI agents với độ trễ thấp, Supabase Compute là công nghệ đáng để xem xét.

Supabase Compute giúp bạn chạy các tác vụ nền và agent trực tiếp trong dự án Supabase của mình.

AI promised less work. I've never worked more

Các AI agents đã làm triển khai rẻ hơn đáng kể, dẫn đến việc tôi phải xử lý nhiều dự song song hơn. Kể từ 2019, lịch sử GitHub cho thấy khối lượng công việc của tôi đã tăng vọt khi giữ vai trò VP of Technology. Tôi quay lại nhịp độ của một full-stack engineer với những đợt làm việc cường độ cao và kiệt sức. Ngay cả mùa thấp điểm giờ cũng không còn "thấp" như trước. Bài viết cho thấy dù công nghệ AI giúp giảm chi phí thực hiện, nhưng nó vô tình tạo áp lực công việc lớn hơn lên người quản lý kỹ thuật.

Bài viết này giúp bạn hiểu tác động thực tế của AI đến khối lượng công việc của lập trình viên và cách quản lý nó để tránh kiệt sức.

OpenAI and Anthropic cut their LLM prices by up to 80% within a few months. Why?

Các nhà cung cấp LLM lớn như OpenAI và Anthropic đã giảm giá token lên đến 80% chỉ trong vài tháng gần đây do hiệu quả kỹ thuật được cải thiện trong quá trình training. Nguyên nhân chính đến từ việc tinh chỉnh model architecture và optimizing training pipelines giúp tăng hiệu suất tính toán đáng kể. Ví dụ, OpenAI đã giảm giá GPT-4 Turbo từ 0.01 USD/token xuống 0.002 USD/token, trong khi Claude 3 của Anthropic giảm giá từ 0.015 USD/token xuống 0.003 USD/token. Sự sụt giá này cho thấy thị trường đang dịch chuyển từ mô hình dựa trên chi phí training sang cạnh tranh dựa trên giá trị và hiệu suất thực tế. Các lập trình viên nên lưu ý xu hướng này vì nó làm giảm rào cản kỹ thuật và chi phí khi triển khai ứng dụng AI trong sản phẩm.

Bài viết giải thích sự giảm giá 80% của các mô hình ngôn ngữ lớn giúp lập trình viên hiểu rõ chi phí thực tế khi sử dụng và tối ưu hóa phát triển ứng dụng AI.

From Tailwind to StyleX

Tác giả đã thử nghiệm chuyển một dự án từ Tailwind sang StyleX để đánh giá cách tiếp cận rõ ràng hơn của StyleX có tương tác tốt hơn với LLM hay không. Mặc dù Tailwind vẫn nhanh hơn khi viết code thủ công, StyleX giúp nhận ra giá trị của việc biểu diễn trực tiếp CSS properties, tokens, variants và quy ước styling component trong code. Bài viết tập trung vào những đánh đổi giữa hai công nghệ và tại sao sự dài dòng thêm của StyleX giờ đây không còn là vấn đề khi LLM đảm nhận phần lớn việc gõ code cơ học.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu được sự đánh đổi khi chuyển từ Tailwind sang StyleX trong kỷ nguyên AI, nơi công cụ tạo nội dung có thể hỗ trợ viết mã hiệu quả hơn.