I Am Building A Prompt Automation Web App Inspired By My Simple Python script

DEV65 Hot6 min1 d agoAI

AI Is Already Better at Coding Than Most Software Developers

Bối cảnh của bài viết là cuộc tranh luận về AI thay thế lập trình viên trong ngành công nghệ. Nguyên nhân kỹ thuật là các mô hình AI như GPT-4 đã đạt được khả năng code tự động vượt trội, có thể giải quyết các bài toán algorithm phức tạp trong thời gian ngắn. Hệ quả là nhiều công ty công nghệ đã bắt đầu giảm tuyển dụng lập trình viên thông thường và đầu tư vào các giải pháp AI để tối ưu hóa chi phí và tăng tốc độ phát triển. Điều đáng học là các nhà phát triển nên tập trung vào kỹ năng thiết kế hệ thống, quản lý dự án và tư duy chiến lược thay vì chỉ tập trung vào viết code thủ công.

Bài viết giúp lập trình viên hiểu rằng giá trị thực sự của phần mềm không nằm ở kỹ năng code thông thường mà ở khả năng giải quyết vấn đề sáng tạo.

#ai #webdev #career Source

Hackaday2 Hot2 min9 h agoAI

Purely Random TV In Your Browser

RND.TV là một webpage trình duyệt được Sergei xây dựng, phát luồng video ngẫu nhiên từ The Internet Archive với tính không thể đoán định như truyền hình phát sóng cũ. Không có recommendation algorithm nào ảnh hưởng đến nội dung phát, mỗi phiên bản sử dụng một chuỗi clip ngẫu nhiên từ tư liệu quân sự cũ đến các trận bóng rổ cấp trường. Người dùng có thể vuốt để thay đổi 'kênh', đánh dấu video yêu thích hoặc sử dụng điện thoại như remote điều khiển. Dự án này minh chứng cho sức mạnh của việc sử dụng Internet Archive API và JavaScript đơn giản để tạo trải nghiệm độc đáo mà không cần thuật toán phức tạp.

Bài giới thiệu RND.TV giúp lập trình viên khám phá cách tạo trải nghiệm giải trí ngẫu nhiên độc đáo mà không cần thuật toán đề xuất.

#webdev Source

OpenAI1 Hot15 min3 h agoAI

Rapidly scaling online storage to serve over 1 billion ChatGPT users

OpenAI phát triển Habitat từ một thư viện Python thành nền tảng lưu trữ phân phối toàn cầu phục vụ hơn 1 tỷ người dùng ChatGPT. Hệ thống xử lý tới 22 triệu yêu cầu mỗi giây, đòi hỏi kiến trúc lưu trữ có khả năng mở rộng nhanh chóng. Vấn đề chính là xử lý lưu lượng truy cập bùng nổ mà không ảnh hưởng đến hiệu năng. OpenAI đã áp dụng kiến trúc phân tán và các kỹ thuật tối ưu hóa để đáp ứng yêu cầu khắt khe về độ trễ và khả năng chịu lỗi. Bài viết cung cấp kinh nghiệm thực tế về cách thiết kế hệ thống lưu trữ quy mô lớn cho ứng dụng AI, đặc biệt hữu ích cho kỹ sư đang làm việc với các nền tảng tương tự.

Bài viết này tiết lộ cách OpenAI đã mở rộng hệ thống lưu trữ Habitat để phục vụ hơn 1 tỷ người dùng ChatGPT với 22 triệu yêu cầu mỗi giây.

#python #rust #openai Source

Awesome Elixir1 Hot1 min23 h agoAI

Beam Bots

Resilient Robotics giới thiệu Beam Bots - framework xây dựng robot fault-tolerant bằng Elixir với declarative DSL, OTP supervision và real-time control. Framework này tận dụng tính năng fault-tolerance của Erlang/OTP để robot tự phục hồi sau lỗi mà không cần can thiệp. Hệ thống sử dụng supervision trees để quản lý các process, đảm bảo robot tiếp tục hoạt động ngay cả khi một component gặp sự cố. Điểm đáng học là cách tiếp cận functional programming giúp quản lý state phức tạp trong môi trường real-time mà không gây race condition.

Beam Bots giúp lập trình viên xây dựng robot có khả năng chống lỗi cao bằng cách sử dụng Elixir và OTP supervision.

#webdev #performance #authentication Source

Medium2 Hot8 min22 h agoAI

What “AI Agent” Actually Means: I Built a Defect Investigator to Find Out

Tác giả đã xây dựng một AI Agent để tự động kiểm tra logs và theo dõi lỗi, trong một thử nghiệm cuối tuần. Sử dụng kỹ thuật Retrieval-Augmented Generation (RAG) kết hợp với vector embeddings, hệ thống có thể hiểu ngữ cảnh log và đưa ra giả thuyết về nguyên nhân lỗi. Kết quả cho thấy AI Agent có thể tự động xác định 70% các lỗi thông thường trong ứng dụng web, nhưng gặp khó khăn với các lỗi logic phức tạp. Trải nghiệm này chỉ ra rằng dù AI Agent hiệu quả cho các tác vụ đơn giản, lập trình viên vẫn cần can thiệp thủ công cho các vấn đề phức tạp, và việc kết hợp AI với kiến thức chuyên môn là chìa khóa để phát triển hệ thống thực sự mạnh mẽ.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ khái niệm "AI Agent" thông qua ví dụ thực tế về việc xây dựng một hệ thống kiểm lỗi tự động.

#python #llm #testing Source

Bram.us1 Hot2 min1 d agoAI

Introducing <mermaid-element>, a custom element to display Mermaid diagrams

<mermaid-element> là web component zero-config, không phụ thuộc dependency, render diagram Mermaid trong Shadow DOM. Component tự tải Mermaid phiên bản 12 khi cần qua jsDelivr, hỗ dụng ghìm phiên bản hoặc endpoint tùy chỉnh qua thuộc tính mermaid, và cache tải xuống bộ nhớ để chỉ fetch Mermaid một lần dù nhiều diagram trên trang. Apps đã bundle Mermaid có thể gán bản sao riêng vào MermaidElement.defaultMermaid để bỏ yêu cầu CDN. Component hiện có trên npm kèm playground tương tác và tài liệu.

Lập trình viên nên đọc bài viết này để biết cách sử dụng <mermaid-element> hiển thị biểu đồ Mermaid một cách đơn giản mà không cần cấu hình phức tạp.

#webdev #javascript #html Source

InfoQ3 Hot4 min1 d agoAI

IETF Publishes RFC 10008, Adding the QUERY Method for Safe Requests With a Body

Vào tháng 6 năm 2026, IETF đã công bố RFC 10008, giới thiệu phương thức QUERY cho HTTP, động từ HTTP tiêu chuẩn đầu tiên kể từ năm 2010. Phương thức QUERY cho phép nhà phát triển gửi bộ lọc truy vấn phong phú hơn trong phần body của request. Đây là một bổ sung quan trọng cho các phương thức HTTP hiện có như GET và POST. Với QUERY, developers có thể tạo các yêu cầu an toàn hơn với body mà không vi phạm các nguyên tắc HTTP cơ bản. Bài viết này cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách QUERY thay đổi cách chúng ta tương tác với API và các dịch vụ web.

Bài viết này giúp lập trình viên nắm bắt QUERY method - phương thức HTTP mới đầu tiên từ 2010 - cho phép gửi bộ lọc truy vấn phong phú hơn trong yêu cầu.

#webdev #architecture #rest-api Source

Towards Data Science1 Hot10 min1 d agoAI

How to 5x Your Communication Effectiveness with Claude Code

Để nâng cao hiệu suất làm việc với AI coding assistant, bài viết tập trung vào việc tối ưu hóa prompt trong Claude Code thông qua phương pháp chain-of-thought. Kỹ thuật này giúp mô hình hiểu rõ hơn intent của lập trình viên, giảm đến 70% số lần tương tác cần thiết để giải quyết vấn đề phức tạp. Việc triển khai prompt engineering với chain-of-thought có thể tăng tốc độ phát triển, giảm lỗi đến 40% so với cách tiếp cận truyền thống. Lập trình viên nên đọc bài gốc để hiểu chi tiết cấu trúc prompt mẫu và kỹ thuật few-shot learning giúp tương tác hiệu quả hơn với Claude Code.

Bài này giúp lập trình viên hiểu rõ ý định của các trợ lý mã hóa để nâng cao hiệu quả giao tiếp gấp 5 lần.

#ai-agent #prompt-engineering #claude-code Source

I Am Building A Prompt Automation Web App Inspired By My Simple Python script

Recommended for you

Bình luận

AI Is Already Better at Coding Than Most Software Developers

Purely Random TV In Your Browser

Rapidly scaling online storage to serve over 1 billion ChatGPT users

Beam Bots

What “AI Agent” Actually Means: I Built a Defect Investigator to Find Out

Introducing <mermaid-element>, a custom element to display Mermaid diagrams

IETF Publishes RFC 10008, Adding the QUERY Method for Safe Requests With a Body

How to 5x Your Communication Effectiveness with Claude Code

One account, the whole ecosystem

8syncdev.com

Courses

Coding practice

IELTS

ZUS — AI IDE

mind0

AcoLeads