I'm not paying $20 for ChatGPT or Claude because a free local LLM does everything I need

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.

Your local LLM is quietly wasting RAM on context you never use, and one setting gives it back

LLM đang tiêu tốn RAM cho context không cần thiết do cơ chế quản lý kém hiệu quả. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở cách các model như Llama hay Mistai giữ toàn bộ history trong VRAM dù không sử dụng hết. Điều này gây lãng phí tài nguyên, đặc biệt với model 7B params có thể chiếm tới 14GB RAM khi không cần. Hệ quả là giảm hiệu suất chạy và tăng chi phí hạ tầng. Giải pháp đơn giản là điều chỉnh max_seq_len để chỉ giữ lại context cần thiết, giúp tiết kiệm đáng kể tài nguyên.

Bài viết giúp lập trình viên tối ưu hóa RAM cho LLM bằng cách chỉ giữ lại ngữ cảnh thực sự cần thiết.

Linus wrote Git in about 10 days, so I asked my local LLM to build something similar with one prompt

Khi Linus Torvalds phát triển Git chỉ trong khoảng 10 ngày, tác giả đã thử nghiệm bằng cách yêu cầu một local language model (LLM) xây dựng một hệ thống tương tự với một single prompt. Kết quả bất ngờ khi local LLM tạo ra một phiên bản đơn giản nhưng hoạt động tốt, chứng minh khả năng của AI trong phát triển code cơ bản. Hệ thống được tạo ra có các chức năng cơ bản như add, commit, và log, tuy nhiên không có các tính năng phức tạp như branching hay merging đầy đủ. Điều đáng học hỏi là cách các LLM hiện tại có thể tạo ra các công cụ code đơn giản nhưng hữu ích chỉ với một prompt duy nhất.

Bài viết này cho thấy khả năng đáng ngạc nhiên của các mô hình ngôn ngữ lớn trong việc tái tạo các công cụ lập trình phức tạp chỉ bằng một lệnh đơn giản.

Goodbye WordPress

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

Portainer stopped supporting its community edition, so I switched to this simpler Docker manager instead

Dockge đã thay thế Portainer làm GUI cho Docker của tôi, với sự khác biệt về độ đơn giản …

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.

AI-coding tools could be breaking the junior engineer pipeline

Một nghiên cứu của Đại học NSW cho thấy sinh viên sử dụng AI-assisted tools đạt điểm cao hơn nhưng khả năng ghi nhớ kiến thức lại kém hơn. Nguyên nhân kỹ thuật là do công cụ AI như Copilot hay ChatGPT cung cấp sẵn code, giảm nhu cầu sinh viên phải tự suy nghĩ và viết code. Hệ quả là sinh viên ra trường có kỹ năng thực tế thấp hơn, ảnh hưởng đến chất lượng pipeline của junior engineers. Điều đáng học là các công ty công nghệ cần cân nhắc điều chỉnh cách đánh giá và đào tạo để đảm bảo kỹ năng nền tảng của lập trình viên không bị mai một trước sự phát triển của AI coding tools.

AI-coding tools có thể đang ảnh hưởng tiêu cực đến việc phát triển kỹ năng và tương lai của các kỹ sư trẻ.