Engineering at Babylist

Ruby Flow1 Hot3 min7 h agoAI

Rocky Mountain Ruby 2026 Recap

Rocky Mountain Ruby 2026 hội tụ các lập trình viên Ruby tại Colorado để chia sẻ kiến thức về Rails 8 và AI integration. Các bài trình bày tập trung vào performance optimization trong Rails 8 và ứng dụng của các framework AI như LangChain cho ứng dụng Ruby. Hội nghị thảo luận sâu về các giải pháp containerization với Docker và Kubernetes để triển khai Ruby application hiệu quả. Các kỹ sư từ Shopify và Basecamp chia sẻ thực tế về scaling microservices trong môi trường production. Nếu bạn làm việc với Ruby và Rails, các case study về async job processing với Sidekiq 8.0 là điều đáng để tìm hiểu thêm.

Bài viết này cung cấp cái nhìn tổng quan về xu hướng và công nghệ mới nhất trong thế giới Ruby từ hội nghị Rocky Mountain Ruby 2026.

#ai-agent #testing #ruby Source

The Infinity187 Hot16 min1 mo agoAI

WebSocket vs SSE vs Long Polling: The Real Cost of 1,000 Events

Bài viết so sánh chi phí thực tế giữa WebSocket, SSE và Long Polling qua các số liệu đo lường như dung lượng dữ liệu truyền tải trên dây (wire bytes) cho mỗi sự kiện, độ trễ ở vòng lặp 50 ms, và tác động của HTTP/2 lên từng phương thức.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu rõ cách chọn giữa WebSocket, SSE và Long Polling khi cần tối ưu hóa hiệu suất mạng, giảm chi phí băng thông và latency trong ứng dụng thực tế với hàng ngàn sự kiện.

#nodejs #websocket #server-sent-events Source

Ruby Flow22 Hot1 min1 mo agoAI

Rails UI Components

Bối cảnh: Khi phát triển ứng dụng Rails, việc tái sử dụng giao diện thường gặp khó khăn do view phức tạp và lặp lại code. Nguyên nhân kỹ thuật: Bài viết giới thiệu một thư viện thành phần cho Rails 8 được xây dựng trên ViewComponent để tách biệt logic và markup, kết hợp TailwindCSS 4.0 để cung cấp lớp utility-first và Stimulus để xử lý hành vi JavaScript mà không cần viết nhiều mã tùy chỉnh. Hệ quả: Các thành phần này có thể được import trực tiếp vào view, giúp giảm lượng ERB/HTML trùng lặp, tăng tốc độ xây dựng UI và đảm bảo sự nhất quán thiết kế nhờ các lớp Tailwind được định nghĩa sẵn. Điều đáng học: Kết hợp ViewComponent với TailwindCSS và Stimulus cho thấy cách tận dụng công cụ frontend hiện đại bên trong ecosystem Rails mà không sacrificing sự đơn giản của convention-over-configuration, từ đó mở rộng khả năng tùy chỉnh mà vẫn giữ code sạch và dễ bảo trì.

Tìm hiểu cách xây dựng thư viện component Rails 8 hiện đại với ViewComponent, TailwindCSS 4.0 và Stimulus để tối ưu hóa giao diện người dùng.

#rails #tailwind-css Source

Planet PostgreSQL18 Hot9 min1 mo agoAI

PostgreSQL 18: 23x Faster Inserts With UUID V7

Khi chuyển sang PostgreSQL 18.4 và áp dụng UUID v7 làm primary key thay vì các phiên bản trước, họ nhận được lợi nhuận về tốc độ ghi. Thay đổi cột mặc định thực hiện qua lệnh ALTER TABLE, nhưng yêu cầu khóa exclusiv, làm chặn cả các truy vấn SELECT, do đó họ áp dụng timeout ngắn và nhiều lần retry. Kết quả là tốc độ thực thi của một câu INSERT đa dòng, được gọi 12000 lần mỗi phút trên một bảng có hàng tỷ bản ghi, giảm trung bình 23 lần. Điều này cho thấy việc lựa chọn UUID v7 có thể cải thiện hiệu năng insert đáng kể, nhưng cần quản lý cách khóa và thời gian timeout để tránh gián đoạn dịch vụ. Vì vậy, nếu bạn đang cân nhắc sử dụng UUID cho khóa chính, nên thử UUID v7 và chuẩn bị kế hoạch giảm thiểu thời gian khóa exclusiv.

Sử dụng UUID v7 trong PostgreSQL 18 giúp tăng tốc độ insert lên đến 23 lần, cải thiện hiệu năng đáng kể cho các bảng có lượng dữ liệu lớn.

#database #postgresql #rails Source

Medium27 Hot8 min2 mo agoAI

Boring Stacks Quietly Won July. Fashion Stacks Quietly Paid for On-Call

Tháng Bảy, các ứng dụng Rails và backend ổn định (calm backends) lại được đánh giá cao về mặt văn hóa, trong khi những "Fashion Stacks" phải trả tiền cho chế độ trực (on-call) dù không thực sự cần thiết.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các stack truyền thống (như Ruby on Rails) vẫn chiếm ưu thế trong các công việc đòi hỏi sự ổn định và hiệu suất cao, trong khi các stack "trang trí" (mới) chỉ được ưu tiên khi cần giải quyết vấn đề cấp bách ngay lập tức.

#devops #architecture #rails Source

Huntress Blog1 Hot13 min9 d agoAI

Fighting AI Slop in Production Codebases: How Huntress Improved Fable 5.1’s API Recall

Huntress đã cải thiện đáng kể độ chính xác của Claude Fable 5.1 trong việc đánh giá API recall lên gấp đôi thông qua ba thay đổi trong hệ thống coding harnesses. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở việc tối ưu hóa phương pháp đánh giá và cải thiện chất lượng dữ liệu đầu vào. Hệ quả là tỷ lệ chính xác trong việc nhận diện và ghi nhớ API tăng từ mức ban đầu lên 100%, giúp giảm thiểu lỗi trong quá trình phát triển. Bài viết này cho thấy việc cải tiến công cụ đánh giá có tác động trực tiếp đến chất lượng AI code generation. Các kỹ sư nên học hỏi cách Huntress tiếp cận vấn đề AI slop trong production codebase thông qua những thay đổi cụ thể và đo lường định lượng.

Ba thay đổi trong bộ công cụ lập trình Huntress đã tăng gấp đôi độ chính xác trong đánh giá API recall của Claude Fable 5.1, giúp lập trình viên cải thiện hiệu quả AI trong sản phẩm thực tế.

#llm #ruby #rails Source

RUBYLAND1 Hot17 min1 mo agoAI

Repay Tech Debt with the Strangler Fig Pattern

Bạn đang cân nhắc đọc bài này vì nó giải thích cách áp dụng Strangler Fig để thay thế từng phần của hệ thống Rails cũ, giảm debt tech mà không cần rewrite toàn bộ. Bài đưa ví dụ cụ thể về việc tách out module authentication và payment, cho phép team giảm debt tech 30 % trong 3 tháng. Khi áp dụng pattern này, đội ngũ giảm rủi ro migration và duy trì uptime, nhưng cần chuẩn bị pipeline CI/CD và tests đầy đủ. Do đó, nếu bạn muốn học cách modernize legacy Rails một cách an toàn, bài này đáng để xem.

Mẫu hình strangler fig giúp lập trình viên hiện đại hóa ứng dụng Rails cũ mà không cần viết lại toàn bộ, giảm nợ công nghệ một cách an toàn.

#architecture #rails #technical-debt Source

Viget2 Hot4 min1 mo agoAI

Project Maintenance with AI Assistance

Bài viết mô tả cách tác giả áp dụng trí tuệ nhân tạo để đánh giá và cải thiện sức khỏe của một dự án đã chạy lâu năm. Ban đầu, dự án gặp khó khăn do mã nguồn cũ và sự tích lũy của lỗi kỹ thuật, làm chậm quá trình phát triển. Tác giả sử dụng các công cụ AI để phân tích lịch sử commit, phát hiện các khu vực có nguy cơ lỗi và đề xuất các bước refactor. Sau khi áp dụng những gợi ý từ AI, nhóm phát triển nhận được phản hồi nhanh hơn về chất lượng mã và có thể tập trung vào việc giảmภาระ bảo trì. Kinh nghiệm này cho thấy việc tích hợp AI vào quy trình bảo

Bài viết này sẽ cho bạn thấy cách AI có thể giúp bạn cải thiện sức khỏe cho các dự án lâu dài mà bạn đang quản lý.

#ai-agent #rails #claude Source

Engineering at Babylist

What do you remember?

Recommended for you

Bình luận

Rocky Mountain Ruby 2026 Recap

WebSocket vs SSE vs Long Polling: The Real Cost of 1,000 Events

Rails UI Components

PostgreSQL 18: 23x Faster Inserts With UUID V7

Boring Stacks Quietly Won July. Fashion Stacks Quietly Paid for On-Call

Fighting AI Slop in Production Codebases: How Huntress Improved Fable 5.1’s API Recall

Repay Tech Debt with the Strangler Fig Pattern

Project Maintenance with AI Assistance

One account, the whole ecosystem

8syncdev.com

Courses

Coding practice

IELTS

ZUS — AI IDE

mind0

AcoLeads