Batch file automated a clean-up job, then fouled itself by deleting the wrong directory

Why Is Your Linux Server Slow? A Practical Guide to Performance Troubleshooting

Máy chủ Linux có thể chạy mà không có lỗi明显 nhưng vẫn phản hồi chậm, khiến ứng dụng mất thời gian phản hồi tăng. Nguyên nhân kỹ thuật thường nằm ở việc sử dụng tài nguyên CPU, bộ nhớ, I/O đĩa hoặc mạng vượt quá khả năng, hoặc do các tiến trình争夺锁导致上下文切换频繁. Hệ quả là thời gian phản hồi dịch vụ tăng, throughput giảm, và người dùng cuối cảm nhận trải nghiệm bị degraded. Đáng học là cần áp dụng quy trình troubleshooting có hệ thống: thu thập metrics cơ bản, xác định bottleneck qua các công cụ giám sát, sau đó điều chỉnh cấu hình hoặc tối ưu hóa ứng dụng. Khi làm theo hướng dẫn này, quản trị hệ thống có thể nhanh chóng isolating nguyên nhân và khôi phục hiệu suất mà không cần phải khởi động lại máy chủ hay thay đổi phần cứng.

Bài viết này giúp bạn xác định và giải quyết các vấn đề hiệu suất ẩn trên máy chủ Linux một cách thực tế.

Cloudflare Announces Kitesurf, a Browser Engine for Agents

Cloudflare vừa ra mắt Kitesurf, một trình duyệt nhẹ được thiết kế đặc biệt để xử lý các tác vụ tự động hóa của các agent. Kitesurf tách các thành phần trình duyệt ra chạy trong môi trường cô lập dựa trên WebAssembly và Rust, được triển khai trực tiếp trên nền tảng Cloudflare Workers. Việc này cho phép các agent thực hiện các hoạt động như tải trang, thực thi JavaScript hoặc truy cập DOM mà không cần khởi động một trình duyệt đầy đủ,從而 giảm đáng kể tài nguyên và thời gian khởi động. Nhờ cách cô lập này, Kitesurf cũng nâng cao mức độ bảo mật vì mỗi phiên bản chạy trong sandbox riêng, tránh ảnh hưởng lẫn nhau giữa các workload. Điều đáng học từ Kitesurf là việc kết hợp WebAssembly và Rust có thể tạo ra các môi trường trình duyệt hiệu quả và an toàn cho tự động hóa trên edge computing.

Lập trình viên nên đọc bài này để nắm công nghệ trình duyệt nhẹ Kitesurf giúp tối ưu hóa công việc tự động hóa trên nền tảng Cloudflare Workers.

Your Second Skill Was Never a Parachute

Kỹ năng thứ hai của bạn không bao giờ là chiếc dù cứu sinh, và bằng chứng đã tồn tại từ …

Introducing Kitesurf: The agent-first browser that runs in V8 isolates on Cloudflare Workers

Cloudflare giới thiệu Kitesurf, trình duyệt không trạng thái, có khả năng mở rộng cao và tiết kiệm chi phí, chạy hoàn toàn trên Workers bằng V8 isolates, được thiết kế riêng cho môi trường Agentic Cloud.

Lập trình viên cần đọc bài này để khám phá cách Cloudflare xây dựng Kitesurf, một công cụ mới cho các agent AI hoạt động hiệu quả hơn trong môi trường web phân tán, giúp tối ưu hóa khả năng xử lý và triển khai ứng dụng tương tác với internet.

Running Codex as a Headless Agent

Bài viết hướng dẫn cách chạy OpenAI Codex CLI ở chế độ headless bằng lệnh codex exec, biến nó thành một bước có thể gọi trong quy trình tự động hoá xác định thay vì một trợ lý trò chuyện tương tác. Trường hợp nghiên cứu xây dựng một pipeline Python gồm ba bước: chuẩn bị prompt nghiên cứu, gọi Codex với tùy chọn --search, --model, --output-schema, -o, --json và --sandbox để tạo ra brief có cấu trúc JSON, sau đó render brief đó thành tài liệu HTML. Các cờ CLI cho phép kiểm soát truy cập file qua --sandbox và định dạng đầu ra qua --json và --output-schema, đồng thời kích hoạt tìm kiếm web trực tiếp trong quá trình sinh mã. Kết quả là một brief nghiên cứu có cấu trúc được tự động chuyển thành HTML digest, dễ dàng tích hợp vào các workflow CI/CD hoặc script tự động hoá. Điều này cho thấy cách sử dụng LLM như một tác nhân headless, kiểm soát đầu ra và quyền truy cập file để đạt được tính xác định và lặp lại trong quy trình phát triển phần mềm.

Bài hướng dẫn này giúp bạn biến Codex thành một tác vụ tự động hóa xác định trong quy trình làm việc, từ đó nâng cao hiệu suất và kiểm soát đầu ra.

I replaced my home lab scripts with a local AI model, and scripts won every time

Bài viết mô tả quá trình tác giả thay đổi các script tự động hoá trong phòng thí nghiệm nhà bằng một mô hình LLM chạy cục bộ. Nguyên nhân kỹ thuật là mô hình LLM thường xuyên sinh ra kết quả sai hoặc không hoàn chỉnh khi xử lý các tác vụ như cấu hình mạng, triển khai container và kiểm tra log. Do đó, các script gốc vẫn hoạt động đúng trong mọi thử nghiệm, trong khi mô hình AI thường gặp lỗi và cần can thiệp thủ công để sửa chữa. Hệ quả là tác giả quyết định giữ lại các script và chỉ sử dụng LLM như công cụ hỗ trợ tư vấn thay vì thay thế hoàn toàn. Bài học rút ra là đối với các tác vụ cần độ chính xác và determinism cao, giải pháp script truyền thống vẫn đáng tin cậy hơn, và việc áp dụng LLM cần phải đi kèm với việc kiểm soát chất lượng đầu ra hoặc fine‑tune cho trường hợp sử dụng cụ thể.

Mặc dù AI địa phương hứa hẹn tiết kiệm chi phí và linh hoạt, nhưng thực tế cho thấy nó vẫn gặp nhiều lỗi và không thể thay thế hoàn toàn các script chuyên dụng, đặc biệt khi yêu cầu phức tạp hoặc yêu cầu độ chính xác cao.

Introducing Loops

Linear giới thiệu tính năng Loops, cho phép thiết lập các workflow AI lặp lại theo lịch trình hoặc sự kiện, chia sẻ trong toàn bộ team hoặc workspace. Khác với workflow cá nhân, Loops tích hợp dữ liệu từ Linear (issues, projects, documents, codebases) và hoạt động trên các kế hoạch Business/Enterprise, tiêu hao AI credits.

Là lập trình viên muốn tự động hóa công việc nhóm và tối ưu hóa quy trình phát triển bằng cách tạo các chu trình AI tái sử dụng, tái cấu trúc và đồng bộ hóa công việc từ các issue đến mã nguồn một cách hiệu quả.

I automated my job (and it made me a better leader)

Một giám đốc cấp cao tại GitHub chia sẻ cách cô ấy xây dựng 40 quy trình tự động hóa bằng ứng dụng GitHub Copilot trên desktop để quản lý khối lượng công việc vô hình của vai trò lãnh đạo cấp cao. Những tự động hóa này kết nối với lịch, email, Slack và kho lưu trữ GitHub thông qua tích hợp MCP để xử lý chuẩn bị họp, sàng lọc hàng ngày, theo dõi triển khai, phát hiện PR cũ và nhật ký sự nghiệp. Cô coi tự động hóa như một công cụ hỗ trợ khả năng tiếp cận cho người mắc AuDHD, thu hẹp khoảng cách giữa những ngày có chức năng điều hành tốt và kém.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách áp dụng tự động hóa công cụ AI như Copilot không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao hiệu quả làm việc và quản lý dự án thông qua cách tiếp cận thiết thực, từ nhỏ đến lớn.