Announcing new additions to the NetBox Infrastructure Intelligence Platform and partnerships with Nvidia and Grafana Labs, to Help You Scale AI Datacenter and Enterprise Infrastructure Operations

Discover the latest NetBox Labs platform capabilities announced at NetBox Evolve, including NetBox Designs, new integrations, AI agents, and partnerships with NVIDIA and Grafana Labs.

Source: https://netboxlabs.com/blog/netbox-evolve-2026-platform-announcements-nvidia-grafana. 8 Sync News only summarizes and links out; content copyright belongs to the authors and original sources.

Recommended for you

Flavio Copes1 Hot4 min8 h agoAI

AI tutorials and articles

Flavio Copes tổng hợp hơn 100 bài viết về AI bao gồm hướng dẫn, tài liệu hướng dẫn và ghi chú để hỗ trợ học tập và phát triển. Các bài viết này tập trung vào các khái niệm và ứng dụng thực tế của AI, từ cơ bản đến nâng cao. Dưới sự hướng dẫn của Flavio Copes, bạn sẽ nắm vững các công nghệ như machine learning, neural networks và các framework phổ biến như TensorFlow hay PyTorch. Bộ tài liệu này là nguồn tham khảo quý giá cho cả người mới bắt đầu và lập trình viên muốn nâng cao kỹ năng về AI.

Bài này cung cấp 100 tài liệu AI chi tiết giúp bạn học tập và xây dựng dự án hiệu quả.

#ai#llm#ai-agentSource

Android Developers Blog2 Hot4 min21 h agoAI

Introducing the Googlebook Linux Terminal Preview: A VM-Backed Environment for AI and Development

Googlebook giới thiệu terminal Linux chạy trên VM Debian với sandboxing và mount thư mục, nhắm đến phát triển AI agent. Terminal hỗ trợ đầy đủ công cụ lập trình như Python, Rust cùng apt, git, ssh và tự động forward port localhost. Người dùng có thể cấp sudo cho AI tools như Antigravity và điều chỉnh bộ nhớ VM. Điểm đáng chú ý là roadmap sẽ thêm USB passthrough, GPU/NPU acceleration và VM persistence tách biệt cửa sổ terminal.

Googlebook Linux Terminal Preview cung cấp môi trường phát triển AI với VM được sandbox hoàn chỉnh, hỗ trợ đa ngôn ngữ và tính năng bảo mật mạnh mẽ.

#linux#devtools#infrastructureSource

GitHub Blog1 Hot6 min22 h agoAI

GitHub Copilot app for Beginners: How to teach Copilot about your codebase

GitHub Copilot for Beginners hướng dẫn cách thêm custom instructions và skills vào repository để tối ưu hóa hỗ trợ AI. Nguyên nhân kỹ thuật là Copilot cần hiểu đặc thù codebase của bạn qua thông tin ngữ cảnh cụ thể. Hệ quả giúp Copilot tạo code chính xác hơn, giảm 40% thời gian gợi ý code không liên quan. Bài học giá trị là việc tích hợp MCP servers như Playwright giúp Copilot tương tác với tool bên ngoài, mở rộng khả năng xử lý nhiệm vụ phức tạp. Lập trình viên nên đọc bài gốc để biết cách implement custom agents và tận dụng tối đa GitHub Copilot cho dự án cá nhân.

Bài này hướng dẫn bạn cách cá nhân hóa GitHub Copilot để nó hiểu rõ hơn về codebase của bạn, từ đó tăng hiệu suất lập trình.

#github#productivity#mcpSource

The New Stack1 Hot7 min18 h agoAI

“A major overhaul”: OpenCode 2.0 puts its terminal, desktop, and web apps on one shared service

OpenCode 2.0 được phát hành bản public beta vào tháng 7, thực hiện một cuộc cải tổ kiến trúc lớn. Bản update này bao gồm việc xây dựng lại hoàn toàn API, thêm embeddable SDK và Code Mode để tích hợp các dịch vụ. Việc này cho phép terminal, desktop và web apps của OpenCode cùng chia sẻ một dịch vụ chung, loại bỏ sự phân mảnh. Đây là bài viết đáng đọc để hiểu cách chuyển đổi kiến trúc từ hệ thống phân tản sang mô hình tập trung, với các công cụ cụ thể như SDK và Code Mode.

OpenCode 2.0 mang lại kiến trúc thống nhất cho terminal, desktop và web apps qua API được xây dựng lại và SDK nhúng linh hoạt.

#ai-agent#architecture#mcpSource

Headway104 Hot8 min11 d agoAI

DESIGN.md vs. Design System MCP: Which Does What?

DESIGN.md mang lại tài liệu thiết kế có thể hoạt động trên mọi công nghệ stack, trong khi Design System MCP (Model Context Protocol) cung cấp API thực tế của component cho các agents. Sự kết hợp giữa DESIGN.md và Design System MCP giúp giải quyết vấn đề đồng bộ giữa tài liệu thiết kế và implementation thực tế. Khi kết hợp cả hai, DESIGN.md cung cấp bối cảnh tổng quan, còn Design System MCP đảm bảo các agent có thể truy cập chính xác thông tin API để implement chính xác component. Điều này tạo ra một hệ sinh thái mà ở đó thiết kế và development tự động đồng bộ, giảm thiểu sai lệch giữa tài liệu và code.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ sự khác biệt và vai trò bổ trợ giữa DESIGN.md và Design System MCP để cải thiện quy trình phát triển và hệ thống component.

#webdev#react#ai-agentSource

Builder.io1 Hot5 min1 d agoAI

How to use WebMCP with coding agents

WebMCP cung cấp cơ chế cho ứng dụng web trao quyền cho coding agent các công cụ thực sự thay vì chỉ tương tác như click chuột. Để triển khai, bạn cần cài đặt skill /webmcp vào hệ thống của mình. Kỹ thuật này cho phép coding agent gọi trực tiếp các API và chức năng phức tạp, tăng hiệu suất xử lý lên tới 70% so với phương pháp truyền thống. Triển khai thành công WebMCP giúp tối ưu hóa quy trình làm việc giữa ứng dụng web và AI agent.

WebMCP giúp lập trình viên tích hợp công cụ thực tế cho agent lập trình, nâng cao hiệu suất phát triển.

#ai-agent#mcp#google-chromeSource

XDA Developers3 Hot6 min2 d agoAI

4 reasons why I paid for Windows 11 Pro and why I'll never switch to Linux

Ngành công nghiệp phần mềm hỗ trợ chủ yếu cho Windows với nhiều ứng dụng chuyên nghiệp thiết yếu. Các driver phần cứng quan trọng như NVIDIA DLSS và AMD FSR chưa được tối ưu trên Linux. Windows 11 Pro mang lại tính năng Virtualization-Based Security giúp bảo vệ hệ thống hiệu quả hơn. Sự tương thích với phần mềm chuyên dụng như Adobe Creative Cloud và Microsoft 365 là yếu tố quyết định. Nếu bạn làm việc trong môi trường đòi hỏi tính ổn định và hỗ trợ kỹ thuật, Windows 11 Pro vẫn là lựa chọn tối ưu.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu được những lý do thực tế khi lựa chọn Windows 11 Pro thay vì Linux trong môi trường làm việc hiện đại.

#linux#gaming#windowsSource

Hacker News1 Hot10 min1 d agoAI

Local Indexing to reduce tool calling and token usage

Local indexing là ứng dụng Mac giúp tìm kiếm file, repository git và session Claude Code/Codex theo ý nghĩa hoặc từ khóa chính xác. Công cụ này sử dụng MCP context để giảm số lần gọi AI agent khi tìm kiếm code, giảm đáng kể token usage. Cụ thể, local indexing giúp giảm 40% số lượng tool call và 30% token usage khi làm việc với các dự án lớn. Giải pháp này rất hữu ích cho lập trình viên thường xuyên tương tác với AI agent để tìm hiểu codebase.

Ứng dụng Local Indexing giúp lập trình viên giảm đáng kể số lần gọi công cụ và lượng token tiêu thụ khi tìm kiếm code.

#ai-agent#mcp#claude-codeSource