Good Morning, Your Toaster Is Compromised

Rune Goes Open Source, Looks to Share Revenue With Contributors

IDE dựa trên ngôn ngữ Go vừa trở thành open-source dưới giấy phép GPLv3, cho phép người …

I Am a Flat-Rate Monthly Responsibility Service

Một kỹ sư kỳ duyệt suy ngẫm về lý thực tế mọi người làm việc trong ngành công nghệ, thừa …

Migrating the GitHub Copilot runtime to Rust, using Copilot

GitHub vừa hoàn thành việc chuyển toàn bộ 800,000 dòng code cho runtime của Copilot sang ngôn ngữ Rust. Dự án di chuyển quy mô lớn này chỉ khả thi nhờ vào khả năng của chính GitHub Copilot agent. So với cách tiếp cận thủ công, việc sử dụng Copilot agent đã giúp giảm đáng kể khối lượng công việc và thời gian triển khai. Thành công này chứng minh hiệu quả khi áp dụng AI để tự động hóa quá trình rewrite code ở quy mô lớn.

Bài viết này tiết lộ cách các lập trình viên có thể sử dụng Copilot để thực hiện việc di chuyển một dự án quy mô lớn sang Rust với chi phí hợp lý hơn.

Slint 1.18 Released

Slint 1.18 mang đến nhiều cải thiện chất lượng sống với compiler nhẹ hơn, tạo ra binary nhỏ hơn và tốc độ render văn bản lớn nhanh hơn. Windows Node.js port có event loop được cải tiến, FlexboxLayout mới mang bố cục kiểu web vào Slint, cùng với z-order có thể thay đổi tại runtime. Spring animations mới cùng với fixed easing curves, và items có thể animate và orient theo path. Ngôn ngữ bổ sung push/remove/insert trên arrays và models, giá trị mặc định tùy chỉnh cho struct fields, và Platform.uses-mock-data constant cho test data trong development. Thêm vào đó là renderer thử nghiệm dựa trên Vello, WindowMoveArea element cho title bars tùy chỉnh, screen reader support cho text inputs, và cải thiện language server cho việc rename properties và import auto-completion.

Slint 1.18 mang đến nhiều cải tiến quan trọng về hiệu suất, giao diện và tính năng mới giúp lập trình viên xây dựng ứng dụng desktop hiện đại và hiệu quả hơn.

Linux development is really benefiting from AI, but not from its coding

Linux development đang nhận được lợi ích đáng kể từ AI, nhưng không phải trong lĩnh vực lập trình code. Các Large Language Models (LLMs) vượt trội hơn khả năng coding của chúng ở một khía cạnh cụ thể: việc phân tích và diễn giải hàng triệu dòng mã nguồn kernel Linux. Các công cụ như GitHub Copilot vẫn gặp khó khăn khi hiểu ngữ cảnh sâu của hệ điều hành phức tạp như Linux, dẫn đến các đề xuất code không phù hợp. Ngược lại, LLMs tỏ ra mạnh mẽ trong việc trích xuất thông tin, nhận diện mẫu và hiểu cấu trúc thư mục của dự án. Điều này cho thấy giá trị thực sự của AI trong phát triển phần mềm không thay thế nhà phát triển, mà mở rộng khả năng nhận thức của họ về hệ thống đang làm việc.

LLMs vượt trội trong việc giải quyết vấn đề lập trình hơn là viết code trực tiếp.

Avoid Duke Nukem Forever Mode

Bối cảnh là việc phát triển phần mềm bị đình trệ, đặc biệt với dự án Duke Nukem Forever. Nguyên nhân kỹ thuật thường đến từ việc liên tục thay đổi yêu cầu và tái cấu trúc code mà không có kế hoạch rõ ràng. Hệ quả là dự án kéo dài vô hạn, tốn hàng triệu USD và cuối cùng phải hủy bỏ. Điều đáng học là áp dụng phương pháp agile và thiết kế hệ thống vững chắc ngay từ đầu để tránh rơi vào "Duke Nukem Forever Mode".

Bài này giúp lập trình viên tránh sa vào tình trạng trì hoãn vô tận như Duke Nukem Forever.

Practical Methods for Programming Self-Study

Học tự lập trình dựa trên dự án thực tế và đọc code của người khác. Áp dụng feedback loop để đánh giá và cải thiện kỹ năng. Xây dựng curriculum cá nhân phù hợp với mục tiêu học tập. Tận dụng công cụ như GitHub để tham khảo source code và nhận góp ý. Các phương pháp này giúp phát triển năng lực giải quyết vấn đề thực tế.

Bài này cung cấp phương pháp thực tế giúp lập trình viên tự học hiệu quả qua xây dựng dự án, đọc code, sử dụng vòng lặp phản hồi và tạo lộ trình cá nhân.