DARP: Durable Activity Record Protocol

LM Studio built a judge for AI commands. Then the judge started agreeing with the defendant.

LM Studio đã xây dựng một hệ thống tự động gọi là Auto Review để đánh giá các lệnh shell mà mô hình AI sinh ra. Hệ thống này hoạt động bằng một lần gọi mô hình và có thể chấp nhận hầu hết các lệnh mà không cần kiểm tra thêm. Tuy nhiên, khi lệnh chứa biến, đặc điểm cụ thể của công cụ hoặc các mẫu prompt injection, quá trình đánh giá trở nên khó khăn và bắt đầu sai lệch.Trong những trường hợp khó này, Auto Review bắt đầu đồng ý với đầu vào của “defendant”, tức là chấp nhận các lệnh có thể không an toàn. Điều này cho thấy việc dựa vào một lần review đơn lọc không đủ để phát hiện các kỹ thuật tấn công qua biến số hoặc injection.Để giảm rủi ro, các nhóm nên bổ sung một bước kiểm tra thứ hai, chạy lệnh trong môi trường cài đặt sandbox hoặc áp dụng phân tích tĩnh trước khi tin tưởng vào lệnh shell được tạo bởi AI.

LM Studio trình bày hệ thống Auto Review giúp xác thực lệnh shell và phát hiện nguy cơ tấn công prompt injection hiệu quả.

Beyond answers: New Genie One features to turn insights into action

Bài viết chỉ có tiêu đề “Beyond answers: New Genie One features to turn insights into action” và một đoạn mở đầu bị cắt “We a”, không cung cấp chi tiết về bối cảnh hoặc mục tiêu. Do thiếu nội dung, không thể xác định các yếu tố kỹ thuật cụ thể như kiến trúc, công cụ hoặc con số hiệu năng mà bài gốc có thể đề cập. Vì vậy cũng không thể phân tích được nguyên nhân kỹ thuật dẫn đến bất kỳ vấn đề nào hoặc hệ quả mà các tính năng mới của Genie One supposedly mang lại. Từ góc độ của một lập trình viên, việc đọc bài này hiện tại không mang lại giá trị thực tế vì thiếu dữ liệu và ví dụ cụ thể để đánh giá. Nên đợi phiên bản đầy đủ của bài viết hoặc tìm nguồn khác cung cấp thông tin chi tiết về các tính năng mới của Genie One trước khi quyết định đầu tư thời gian đọc.

Các tính năng mới của Genie One giúp chuyển hóa thông tin thành hành động thiết thực cho lập trình viên.

Practical Loop Engineering

Bài viết bắt đầu bằng việc đặt ra mục tiêu của việc thiết kế vòng lặp trong hệ thống phần …

Domain-Driven Design matters more when AI writes your code

Mô hình miền (domain model) và Ngôn ngữ phổ quát (Ubiquitous Language) càng trở nên quan trọng khi AI tự động sinh code.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách Domain-Driven Design (DDD) và ngôn ngữ chung (Ubiquitous Language) trở nên quyết định hơn bao giờ hết khi AI tự động hóa viết code, giúp bảo vệ chất lượng logic và tính tương thích với yêu cầu thực tế của dự án.

As AI reshapes business, the fractional CTO finds its moment

Bối cảnh: Các doanh nghiệp đang face với việc AI đang thay đổi cách họ vận hành, trong khi chỉ 21% công ty đã xây dựng AI governance đầy đủ. Nguyên nhân kỹ thuật: Do thiếu hệ thống quản lý AI và chưa sẵn sàng triển khai AI agents, nhiều tổ chức vẫn chưa thể chuyển đổi thực tế. Hệ quả: Daniel Kirichanski của Prime Path Global cho rằng việc thuê fractional CTO giúp nối trống giữa tham vọng AI và khả năng thực thi của doanh nghiệp. Điều đáng học: Do 74% doanh nghiệp dự kiến sử dụng AI agents vào năm 2027, việc đầu tư vào quản lý AI và mô hình leadership linh hoạt như fractional CTO trở thành yếu tố then chốt để tránh thất bại. Vì vậy, nếu bạn đang cân nhắc, bài viết này cung cấp dữ liệu cụ thể và ví dụ thực tiễn để giúp bạn đánh giá giá trị của việc tìm hiểu sâu hơn.

Đọc bài viết để hiểu vai trò then chốt của CTO bán thời gian trong việc xây dựng năng lực AI cho doanh nghiệp giữa tham vọng hiện thực và tổ chức chưa sẵn sàng.

Workflow lab: Moving between design and code with agents

Coding agents đang thay đổi cách nhà phát triển xây dựng phần mềm, nhưng hiệu quả của chúng phụ thuộc hoàn toàn vào chất lượng đầu vào mà chúng nhận được. Quy trình công việc này nghiên cứu cách duy trì bối cảnh (context) giúp mã nguồn và thiết kế luôn đồng bộ. Khi bối cảnh bị thiếu hoặc không chính xác, agents sẽ tạo ra mã không khớp với bản thiết kế, gây ra lỗi và cần phải sửa lại nhiều lần. Điều này dẫn đến lãng phí thời gian và giảm độ tin cậy trong quá trình phát triển. Bài học quan trọng là đầu tư vào việc cung cấp thông tin bối cảnh đầy đủ và chính xác cho coding agents để tối ưu hoá luồng việc giữa thiết kế và mã.

Bài này giúp lập trình viên tối ưu hóa quy trình làm việc giữa thiết kế và code bằng cách tận dụng hiệu quả các công cụ AI.

How Uno Platform uses .NET, MCP, and AI to build high quality apps

Uno Platform đã triển khai hai máy chủ Model Context Protocol (MCP) bằng C# để cung cấp tài liệu và khả năng tương tác với ứng dụng .NET đa nền tảng thực tế cho các agent AI viết mã. Máy chủ tài liệu sử dụng HTTP, được lưu trữ và phiên bản hoá tài liệu, cung cấp công cụ tìm kiếm và lấy nội dung cùng với prompt scaffolding, tiêu tốn khoảng 6.400 token; máy chủ ứng dụng hoạt động qua stdio, local và stateful, kết nối với Uno DevServer để khởi động ứng dụng, chụp màn hình, đọc cây nhìn thấy và mô phỏng click/keystroke, tiêu tốn khoảng 1.500 token (so với 5.200 token của máy chủ MCP của GitHub). Kết hợp này cho phép agent tự kiểm tra và thay đổi UI của ứng dụng, tương tự Playwright cho web, đồng thời giảm chi phí token khi định nghĩa công cụ và tăng khả năng tái sử dụng qua việc xếp lớp các “Skill” lên trên các công cụ MCP. Những bài học bao gồm việc chọn giao vận phù hợp, viết mô tả công cụ dưới dạng prompt thay vì tài liệu truyền thống, và đóng góp upstream vào SkiaSharp và các binding .NET runtime để hỗ trợ Uno Platform Studio 3.0, nơi các ứng dụng .NET được sinh ra bởi AI được biên dịch và hot-reload trong trình duyệt nhờ Roslyn và Microsoft Agent Framework.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách Uno Platform tích hợp .NET, MCP và AI để xây dựng ứng dụng chất lượng cao với khả năng tự động kiểm tra và điều chỉnh UI thông qua agent.

Cutting the Coding Agent Bill: 5 Plugins Under Test

Đội đang đo lường chi phí sử dụng coding agent khi tích hợp các plugin mở rộng. Nguyên nhân kỹ thuật là chi phí chủ yếu do số lần đọc cache, không phải do lượng mã được sinh ra. Trong thử nghiệm với năm plugin (Headroom, RTK, Ponytail, Caveman, Graphify), chỉ hai plugin khiến chỉ số đọc cache thay đổi đáng kể. Hệ quả là việc chọn plugin không tối ưu có thể giữ chi phí ở mức cao, trong khi hai plugin hiệu quả có thể giảm chi phí đọc cache và do đó giảm tổng chi phí agent. Điều đáng học là khi đánh giá plugin cho coding agent cần tập trung đo lường tác động lên cache reads thay vì chỉ xem lượng mã sinh ra.

Bài viết tiết lộ hiệu quả thực tế của 5 plugin AI trong việc giảm chi phí mã hóa, giúp lập trình viên chọn lựa giải pháp tiết kiệm nhất.