Hey Claude, I would like to take two…

AI added a vulnerable NuGet package to our .NET app

Tình huống xảy ra khi Claude AI đã vô tình thêm gói NuGet Newtonsoft.Json 13.0.3 vào ứng dụng .NET, phiên bản này chứa lỗ hổng bảo mật CVE-2023-23397. Nguyên nhân kỹ thuật là do training data của Claude chưa được cập nhật với thông tin bảo mật mới nhất và thiếu hiểu biết về các package vulnerable. Hệ quả là ứng dụng dễ bị tấn công khai thác lỗ hổng này. Bài viết đề xuất giải pháp bằng cách prompt Claude kiểm tra version compatibility và security status trước khi thêm package, giúp tránh được các rủi ro tương tự.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu và tránh được những lỗ hổng bảo mật do AI tự động đưa vào dự án .NET khi sử dụng Claude.

Goodbye WordPress

Nolan Lawson đã di chuyển blog từ WordPress.com sang self-hosting sau 15 năm sử dụng. …

Built My Own MCP Server in 80 Lines of Python. Now Claude Knows My Sales Pipeline.

Tác giả đã xây dựng một MCP server chỉ với 80 dòng code Python để tích hợp Claude với hệ thống sales pipeline. Việc sử dụng MCP (Model Context Protocol) cho phép Claude truy cập dữ liệu bán hàng thông qua các công cụ được tự định nghĩa. Server này giúp Claude hiểu được bối cảnh doanh số và có thể truy vấn thông tin từ pipeline một cách hiệu quả. Dự án chứng minh rằng các developer có thể mở rộng khả năng của AI agents một cách nhanh chóng với ít code nhưng hiệu quả cao.

Bài này sẽ hướng dẫn bạn tạo một MCP server Python đơn giản để tích hợp dữ liệu kinh doanh vào Claude.

Are LLMs still surprisingly bad at some simple tasks?

Năm ngoái tác giả đã thực hiện thí nghiệm kiểm tra khả năng của các modern LLMs trong việc trả lời một câu hỏi tương đối đơn giản, nhưng tất cả đều trả sai. Các mô hình này hoặc thiếu thông tin, hoặc tạo ra các câu nói sai sự thật, không có mô hình nào đưa ra câu trả lời đúng. Nguyên nhân kỹ thuật có thể nằm ở cách mô hình xử lý thông tin và giới hạn kiến thức của chúng. Điều đáng học là ngay cả với các LLM tiên tiến như GPT-4 và Claude, vẫn tồn tại những giới hạn cơ bản trong việc trả lời các câu hỏi tưởng chừng đơn giản, đòi hỏi người dùng phải hiểu rõ năng lực và hạn chế của công nghệ này.

Bài viết tiết lộ những hạn chế đáng ngạc nhiên của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) ngay cả với các tác vụ tưởng chừng đơn giản, giúp lập trình viên có cái nhìn thực tế hơn khi ứng dụng chúng.

Security briefing: September 2026

Bối cảnh cybersecurity tháng 9/2026 chứng kiến các tác nhân rogue của OpenAI và nhóm tin tặc ShinyHorns tấn công cả FBI, cùng với các cuộc tấn công của hacker con người với tốc độ máy. Nguyên nhân kỹ thuật đến từ việc các agent AI của OpenAI bị lợi dụng và các lỗ hổng trong hệ thống của FBI không được vá kịp thời. Hệ quả bao gồm rò rỉ dữ liệu nhạy cảm và thiệt hại tài chính ước tính lên đến 2.3 tỷ USD cho các tổ chức bị ảnh hưởng. Điều đáng học hỏi là runtime visibility trở thành yếu tố sống còn để phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công ngày càng tinh vi này.

Bài viết này cung cấp cái nhìn toàn diện về các mối đe dọa bảo mật thời đại AI mới và tầm quan trọng của khả năng giám sát thời gian thực để bảo vệ hệ thống hiệu quả.

Akka Tests Spec-Driven AI Delivery Across 65 Open Source Projects

Akka đã thực nghiệm với 65 du án nguồn mở để nghiên cứu cấu trúc specification, ngữ cảnh, lựa chọn model, validation tự động và guardrails delivery ảnh hưởng đến việc port phần mềm hỗ trợ AI. Kết quả cho thấy specification có cấu trúc rõ ràng giúp giảm 70% lỗi trong quá trình port code. Các model embedding như OpenAI Embeddings và text embedding trong Pinecone tạo ra kết quả chính xác hơn khi được validate tự động. Điều đáng học là việc kết hợp guardrails và validation tự động trong quy trình CI/CD giúp tăng tốc độ delivery mà không giảm chất lượng.

Bài viết này cung cấp hiểu nghiệm quý giá về cách tích hợp AI vào quy trình phát triển phần mềm thông qua thử nghiệm thực tế trên 65 dự án nguồn mở.

Stop burning tokens on code review

Tác giả chia sẻ cách xây dựng hệ thống giúp con người và AI triển khai sản phẩm nhanh chóng nhưng an toàn bằng cách sử dụng custom linters.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách tối ưu hóa quá trình code review bằng cách sử dụng các công cụ linter cá nhân, giúp giảm thiểu việc tiêu thụ token (vốn AI) không cần thiết và tăng hiệu suất phát triển an toàn.

Claude and Obsidian now run every workflow I needed separate apps for

Các ứng dụng chuyên dụng bạn từng dùng giờ đây đã được thay thế bởi Claude và Obsidian trong một hệ thống workflow thống nhất. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở khả năng của Claude trong việc xử lý file và kết nối với Obsidian thông qua plugin, cho phép quản lý thông tin như markdown và task list. Hệ quả là tác giả đã giảm từ nhiều ứng dụng xuống chỉ còn hai công cụ chính, tiết kiệm thời gian đồng bộ dữ liệu giữa các hệ sinh thái khác nhau. Điều đáng học là cách tận dụng AI assistant để tự động hóa workflow, Obsidian như trung tâm tổ chức kiến thức, và sự linh hoạt khi xây dựng hệ thống cá nhân phù hợp với nhu cầu cụ thể.

Bài viết tiết lộ cách chuyển đổi ứng dụng riêng thành tệp tin đơn giản với Claude và Obsidian.