Loading feed…
Supabase0 Hot0 comments7 min read
How we made the Supabase Select 2026 badge
AI summary
Supabase đã tạo ra 800 cái badge có khả năng lập trình để phát cho người tham dự Supabase Select 2026. Mỗi badge này sử dụng microcontroller ESP32-S3 và màn hình e-ink, cho phép hiển thị thông tin động. Badge kết nối với Wi-Fi và có thể truy cập Supabase Realtime API để cập nhật nội dung từ xa. Hệ thống này minh họa cách IoT device kết hợp với backend để tạo trải nghiệm tương tác mà không cần app riêng.
AI summaries can be wrong. Read the original before relying on anything important.
Why read it: Bài viết chia sẻ quy trình sản xuất 800 badge có khả năng lập trình cho sự kiện Supabase Select 2026, giúp bạn hiểu cách tạo và sử dụng thiết bị IoT này.
What do you remember?
Answer 3 short questions to earn reward points for this article. Only do it if you want the points.
up to +17 points
3 questions · under a minute · optional
Source: https://supabase.com/blog/how-we-made-the-supabase-select-2026-badge. 8 Sync News only summarizes and links out; content copyright belongs to the authors and original sources.
8 Sync ecosystem
One account, the whole ecosystem
Read the news here, practice coding, follow structured courses and train for IELTS on our sibling products — all connected through one 8 Sync account.
8syncdev.com
8syncdev.comThe ecosystem home: product overviews, blog and full pricing.
ExploreCourses
course.8syncdev.comLearn along a clear roadmap: videos, auto-graded quizzes, certificates and mentors who ship for a living.
View the roadmapCoding practice
coding.8syncdev.com1,000 DSA problems in Vietnamese, auto-graded across 7 languages — many FREE, right in your browser.
Practice for freeIELTS
ielts.8syncdev.comAI grading for all four IELTS skills with detailed rubric feedback.
Try it freeZUS — AI IDE
zus.8syncdev.comA 22 MB AI IDE for Vietnamese devs.
Download freemind0
mind0.8syncdev.comOrganizational memory for AI agents.
ExploreAcoLeads
home-acoleads.8syncdev.comAI that staffs your Fanpage and qualifies leads for you.
Try itRecommended for you
Hacker News1 Hot9 minAI
Using AI to reverse engineer hardware
Tác giả đang sở hữu hộp phim negatives cũ chứa ảnh gia đình và muốn scan bằng Plustek 8200i nhưng gặp khó khăn do driver không có sẵn cho Linux. Anh đã sử dụng AI reverse engineering kỹ thuật để phân tích giao tiếp USB giữa máy quét và driver Windows, tạo ra driver Linux tùy chỉnh. Kết quả là driver mới hoạt động tốt trên các thiết bị Plustek tương tự, giúp giải quyết vấn đề phần cứng thiếu driver. Bài viết minh họa cách ứng dụng deep learning trong phân tích giao thức phần cứng, mở ra hướng tiếp cận mới cho reverse engineering hardware truyền thống.
Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn sử dụng AI để reverse engineer hardware Plustek 8200i để quét phim ảnh cũ.
XDA Developers1 Hot8 minAI
I ruined my PC on purpose and gave an AI agent one hour to fix it
Một người viết đã cố tình làm hỏng máy ảo Windows 11 bằng tám cách khác nhau và giao cho Claude Code (phiên bản 2.1.299, Opus 5.5) một giờ qua SSH để sửa chữa với một single prompt. Agent này chẩn đoán được lỗi đầu tiên chỉ trong hai phút, backup registry keys trước khi thay đổi và sửa một số vấn đề trong bảy phút, nhưng cũng đưa ra những chẩn đoán sai chắc chắn và vô tình làm hỏng Windows' Base Filtering Engine. Cuối cùng chỉ có 4 trong số 8 lỗi được giải quyết, đồng thời xuất hiện thêm 2 vấn đề mới. Thí nghiệm cho thấy AI agents hữu ích nhưng không đáng tin cậy cho việc sửa chữa IT từ xa hoàn toàn tự động, đặc biệt khi một fix cắt kết nối truy cập từ xa.
Bài này giúp bạn hiểu giới hạn và rủi ro khi sử dụng AI agent tự động sửa chữa hệ thống máy tính từ xa.
QA Wolf1 Hot9 minAI
QA Wolf vs Claude Code vs Codex
QA Wolf vượt trội với tỷ lệ qua 93% trên 1,567 bài kiểm tra đa nền tảng gồm web, iOS và Android, cao hơn Claude Code (78%) và Codex (74%). Khác biệt lớn này bắt nguồn từ khả năng xử lý ngữ cảnh dài hạn và hiểu biết sâu về API của QA Wolf. Hệ quả cho thấy QA Wolf là lựa chọn tối ưu cho tự động hóa kiểm chất lượng phần mềm phức tạp. Các lập trình viên nên lưu ý rằng QA Wolf xử lý tốt nhất các tác vụ liên quan đến giao diện người dùng và logic nghiệp vụ trên nhiều nền tảng khác nhau.
Bài này giúp lập trình viên so sánh hiệu suất của các công cụ QA phổ biến để chọn giải pháp tối ưu cho dự án của mình.
Phoronix12 Hot2 minAI
Linus Torvalds Working On A Hefty Linux Kernel Improvement With Claude Code
Linus Torvalds đang phát triển một cải tiến lớn cho Linux kernel thông qua nhánh noref-filemap-read-with-llm, sử dụng Claude Code để tái cấu trúc quản lý bộ nhớ. Vấn đề kỹ thuật nhắm vào điểm nghẽn khi đọc nhỏ lẻ cùng một file từ nhiều thread tranh giành quyền tham chiếu folio. Torvalds báo cáo cải thiện hiệu suất đáng kể từ bộ bản vá này, với cả code, test program, review và bản nháp thư cover letter đều được tạo ra bằng Claude Code dưới sự hướng dẫn của ông. Dự kiến thay đổi này sẽ được merge vào Linux 7.4 trong thời gian tới.
Bài viết tiết lộ cách Linus Torvalds sử dụng Claude Code để tối ưu hóa hiệu suất kernel Linux qua phân tích và xử lý bộ nhớ tiên tiến.
Supabase62 Hot2 minAI
Supabase is acquiring Turso
Supabase đang mua lại Turso để xây dựng cơ sở hạ tầng database cho AI agent. Việc này diễn ra khi cả hai công ty đều đang phát triển các database edge và SQLite. Turso cung cấp cơ sở dữ liệu distributed SQLite với khả năng replication, trong khi Supabase phát triển platform Postgres. Sự hợp tác này sẽ tạo ra hệ thống database mạnh mẽ cho ứng dụng AI, cung cấp hiệu suất cao và khả năng mở rộng linh hoạt cho các hệ thống agent đang phát triển.
Thế hệ lập trình viên cần chuẩn bị cơ sở hạ tầng database cho agentic AI với sự kết hợp của Supabase và Turso.
Microservices.io52 Hot10 minAI
Architecting with LLMs: use plain old code when you can, LLMs when you must
Khi thiết kế hệ thống với LLM, hãy sử dụng plain old code (POC) cho các tính năng có thể định nghĩa chính xác, và dành LLM cho những nhiệm vụ cần phán đoán, diễn giải hoặc xử lý đầu vào mơ hồ. Khung kiến trúc này áp dụng phép phân tích chức năng đệ quy để chia hệ thống thành các trách nhiệm riêng biệt, sau đó phân loại từng trách nhiệm thuộc về POC hay LLM, như minh họa trong workflow coding-agent 'implement plan'. LLM nên được đặt tại ranh giới hệ thống để xử lý đầu vào không có cấu trúc, và cần cung cấp cho chúng các công cụ POC như Gradle, Git để tương tác với thế giới thực. Khi hiểu biết về vấn đề ngày càng sâu sắc, ta cần xem xét và chuyển đổi lựa chọn triển khai giữa POC và LLM.
Bài này giúp lập trình viên hiểu cách phân bổ trách nhiệm hệ thống giữa code truyền thống và LLM dựa trên tính chất cụ thể của từng nhiệm vụ.
Real Python14 Hot6 minAI
Why Junior Developers Might Know More About AI Than Seniors – Real Python
Junior developers thường có nhiều kinh nghiệm thực tế với AI hơn các senior developer bận rộn do thời gian tiếp cận công nghệ mới. Nguyên nhân kỹ thuật là vì các lập trình viên trẻ nhanh thích ứng với các framework như TensorFlow và PyTorch, trong khi senior có xu hướng tập trung vào quản lý hệ thống. Hệ quả là junior có thể đóng góp giá trị cao trong các dự án AI, trong khi senior đôi khi thiếu cập nhật kiến thức này. Điều đáng học là việc liên tục cập nhật công nghệ mới như LLM và GPT không phụ thuộc vào vị trí trong công ty.
Lập trình viên mới có thể khai thác kiến thức AI dồi dào để tạo lợi thế cạnh tranh và chứng minh năng lực trong ngành công nghệ thay đổi chóng mặt.
Addy Osmani89 Hot19 minAI
Agentic Skill Decay
Bối cảnh của bài viết là vấn đề các AI agents đang giải quyết nhiệm vụ mà không giúp người dùng học được kỹ năng mới. Nguyên nhân kỹ thuật là bởi các agents sử dụng các Large Language Models (LLMs) với cơ chế generation tự động, khiến quá trình học tập trở nên bị động. Hệ quả là người dùng dần mất đi khả năng tự giải quyết vấn đề khi quá phụ thuộc vào AI. Điều đáng học là việc xây dựng chuyên môn cần trở nên chủ động, thông qua việc thiết kế các systems có khả năng explainability và prompting users để suy nghĩ độc lập.
Bài viết giúp lập trình viên hiểu cách duy trì năng lực chuyên môn trong thời đại AI tự hành.
Bình luận
Đang tải bình luận…