eve adds new Slack event hooks and session controls

Centralizing Pricing Logic: Stop Scattering Your Business Rules

Bài viết chỉ ra vấn đề khi logic định giá bị phân tán ở nhiều nơi (frontend, backend, job xử lý hóa đơn) dẫn đến sự không nhất quán, khó truy vết khi xảy ra tranh chấp. Nó nhấn mạnh rằng backend cần là nơi duy nhất quản lý logic định giá để đảm bảo tính thống nhất và minh bạch.

Một lập trình viên nên đọc bài này để tránh rắc rối khi các quy tắc tính giá phân tán trên frontend, backend và các dịch vụ phụ gây ra lỗi nhỏ nhưng khó debug và dẫn đến tranh chấp khách hàng khi tính toán không nhất quán.

Jobs Are Disappearing Quietly, The Math Keeps Me Awake

Việc làm đang dần biến mất âm thầm, khiến nhiều người lo lắng về giá trị bản thân khi buộc phải thay đổi công việc.

Bài viết giúp lập trình viên hiểu rõ cách AI và tự động hóa không chỉ thay thế những công việc đơn điệu mà còn tác động sâu sắc đến những giá trị nhân văn và cách chúng ta định giá bản thân trong công việc sáng tạo và kỹ thuật phức tạp.

Graph Engineering Clearly Explained!

Covered with best practices from the industry.

moonshotai/Kimi-K3 · Upcoming release · Hugging Face

Mới đây, Moonshot AI đã ra mắt phiên bản mới nhất của mô hình ngôn ngữ Kimi-K3.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách Moonshot AI áp dụng kiến thức AI tiên tiến vào các ứng dụng thực tế, giúp phát triển công cụ tự động hóa, tối ưu hóa dữ liệu và tích hợp AI vào các dự án phần mềm của riêng mình hiệu quả hơn.

WebSocket support for OpenAI Responses API live on AI Gateway

AI Gateway đã bổ sung hỗ trợ chế độ WebSocket cho OpenAI Responses API, cho phép duy trì kết nối liên tục, tiếp tục phiên bằng previous_response_id và thực hiện các phiên thoại theo thời gian thực.

Lập trình viên muốn phát triển ứng dụng giao tiếp thời gian thực với AI hoặc tích hợp OpenAI API vào các hệ thống thực tế cần biết cách tối ưu hóa hiệu suất và tính liên tục của phản hồi bằng WebSocket để giảm thiểu gói dữ liệu và cải thiện trải nghiệm người dùng.

Why I Build Software Like I’m Going to Maintain It for 10 Years

Tôi xây dựng phần mềm như thể mình sẽ bảo trì nó trong 10 năm vì càng lớn tuổi, tôi càng …

5 Architectural Patterns for Persistent Memory and State in AI Agents

Năm mô hình kiến trúc giải quyết vấn đề lưu trữ trạng thái (state) và bộ nhớ bền vững (persistent memory) cho các tác nhân AI (AI Agents) trong sản xuất, gồm: (1) Bộ đệm làm việc trong ngữ cảnh (In-Context Working Buffer) dùng cửa sổ trượt và tóm tắt cho ngữ cảnh ngắn hạn; (2) Điểm kiểm tra thực thi (Execution Checkpointing) lưu trạng thái workflow vào cơ sở dữ liệu như PostgreSQL để khôi phục sau lỗi; (3) Bộ nhớ ngữ nghĩa (Semantic Memory) lưu trữ sự kiện xuyên phiên bằng vector stores kèm theo cơ chế giải quyết xung đột; (4) Nhật ký sự kiện theo trình tự (Episodic Event Logs) ghi lại hành động của tác nhân nhằm học từ thất bại; (5) Phân tách đa phạm vi (Multi-Scope Segregation) cô lập bộ nhớ theo định danh người dùng để tuân thủ quyền riêng tư đa người thuê. Các thách thức sản xuất bao gồm đảm bảo tính lặp lại (idempotency) cho tác vụ phụ, vô hiệu hóa sự kiện cũ, rủi ro tiêm nhiễm prompt qua bộ nhớ ngữ nghĩa, và quản lý dung lượng lưu trữ thông qua chính sách TTL (thời gian sống) và cắt tỉa.

Một lập trình viên AI nên đọc bài này để hiểu cách thiết kế hệ thống có thể quản lý trạng thái bền vững cho các ứng dụng AI sản phẩm, tránh rủi ro về lỗi tái hiện, bảo mật và hiệu suất khi chuyển từ mô hình stateless sang stateful.