Developers can now measure GitHub Copilot's actual behavior instead of relying on gut feeling, by enabling its OpenTelemetry export and viewing traces locally in the Aspire Dashboard. The setup involves running the Aspire Dashboard container, enabling two VS Code settings (github.copilot.chat.otel.enabled and captureContent), and then inspecting per-agent-turn traces that show model calls, tool executions, token usage, cache hit rates, and which model actually responded. The traces use GenAI semantic-convention attributes, work with either otlp-http or otlp-grpc, and can later be forwarded to a team-wide backend like Application Insights or Grafana via an OTel Collector for aggregated, persistent metrics.
Source: https://bartwullems.blogspot.com/2026/09/monitoring-github-copilot-usage-with.html. 8 Sync News only summarizes and links out; content copyright belongs to the authors and original sources.
Đang tải bình luận…
Enterprise Live Migrations (ELM) hiện đã được ra mắt như một tính năng GA, cho phép di chuyển kho lưu trữ gần như không downtime từ GitHub Enterprise Server (GHES) sang GitHub Enterprise Cloud với Data Residency (ghe.com). Công cụ này liên tục đồng bộ dữ liệu, vì vậy các nhà phát triển vẫn có thể làm việc trong khi di chuyển, và giai đoạn cắt‑over chỉ cần vài phút để xóa các thay đổi đang trong quá trình xử lý. ELM được thiết kế để xử lý các monorepo lớn có lịch sử git sâu và hoạt động mạnh, bổ sung cho công cụ GitHub Enterprise Importer (GEI) và được quản lý qua extension CLI mới 'gh elm'. Nó hỗ trợ các phiên bản GHES từ 3.17.18+, 3.18.12+, 3.19.9+, 3.20.3+, 3.21.3+ và 3.22.0+. Điều đáng học là việc sử dụng sync liên tục và cutover ngắn giúp giảm gián đoạn dịch vụ trong các môi trường doanh nghiệp có tải cao.
Enterprise Live Migrations giúp lập trình viên di chuyển kho code từ GHES sang ghe.com mà không bị gián đoạn công việc.
Các dự án mã nguồn mở AI như Vercel’s AI SDK, Astro, Flue và tldraw đang đối mặt với hàng nghìn pull request từ cộng đồng mỗi tháng. Nguyên nhân kỹ thuật là để giảmภาระ review và duy trì chất lượng, họ thay đổi mô hình đóng góp bằng cách xây dựng “software factory” – các đội tác nhân tự động (agents) nhận nhiệm vụ sửa lỗi và thêm tính năng. Hệ quả là quy trình này giúp tích hợp mã nhanh hơn, giảm thời gian chờ review từ vài ngày xuống dưới vài giờ và đảm bảo độ đồng nhất giữa các thay đổi. Điều đáng học là khi mở rộng quy mô đóng góp, việc kết hợp tự động hóa với sự giám sát của con người có thể tăng hiệu suất mà không làm mất đi tính nhất quán của mã. Nhiều dự án khác đang tham khảo mô hình này để cân bằng giữa sự tham gia cộng đồng và khả năng xử lý quy mô lớn.
Đọc bài viết để hiểu cách các dự án AI mã nguồn mở hàng đầu quản lý hàng người đóng góp hiệu quả qua phần mềm tự động.
Nhóm phát hiện rằng hệ thống AI agent của họ đang chạy liên tục trên các instance cloud mà không có chính sách giảm quy mô khi tải trọng thấp, gây ra chi phí compute không cần thiết khoảng 1 triệu USD mỗi năm. Nguyên nhân kỹ thuật là thiếu cấu hình autoscaling và idle timeout cho các worker chạy agent, khiến chúng tiêu thụ GPU/CPU ngay cả khi không có request nào. Sau khi chỉnh sửa chính sách scaling và thêm giới hạn thời gian nghỉ idle trong vòng một giờ, chi phí hàng năm giảm ngay mức đó. Kết quả là tiết kiệm đáng kể mà không ảnh hưởng đến khả năng phản hồi của agent. Điều này cho thấy việc áp dụng giám sát chi phí và chính sách scaling tự động là cần thiết cho các dịch vụ AI dựa trên agent.
Bài tiết kiệm một triệu đô la chi phí lãng phí cho AI agent chỉ trong một giờ mà không cần nhiều kỹ thuật phức tạp.
Python Wrapture là một dự án mới được giới thiệu trên Python Bytes podcast, tập trung vào việc đóng gói code Python. Dự án này giải quyết vấn đề quản lý dependencies phức tạp bằng cách tự động tạo các wheel files cho các package Python. Hệ quả là nó giúp giảm thiểu các lỗi liên quan đến môi trường và dependency conflicts. Điều đáng học ở đây là cách Wrapture tự động hóa quy trình đóng gói, giúp các lập trình viên tiết kiệm thời gian và đảm bảo tính nhất quán của dự án.
Python Wrapture mang đến cho lập trình viên Python những thông tin cập nhật và hữu ích nhất từ podcast Python Bytes.
Bài viết bắt đầu bằng việc đặt ra mục tiêu của việc thiết kế vòng lặp trong hệ thống phần mềm hiệu suất cao. Nó phân tích nguyên nhân kỹ thuật khi các vòng lặp được viết mà không tính đến truy cập bộ nhớ, dự đoán nhánh và chi phí gọi hàm, dẫn đến sự suy giảm throughput lên tới hàng chục phần trăm trên các nền tảng như x86-64 hoặc ARM. Hệ quả là không chỉ lãng phí tài nguyên CPU mà còn làm tăng độ phức tạp bảo trì khi đội phát triển phải dựa vào giả định thay vì đo lường thực tế. Bài viết nhấn mạnh kỷ luật không ủy phán quyết định cho công cụ hoặc thư viện mà tự mình đo lường, profile và điều chỉnh dựa trên dữ liệu thực nghiệm. Điều đáng học là áp dụng quy trình lặp lại: định nghĩa mục tiêu, đo lường baseline, thay đổi một biến mỗi lần và xác nhận cải thiện trước khi tiếp tục, giúp vòng lặp trở thành một thành phần có thể dự đoán và mở rộng.
Bài viết giúp lập trình viên nắm vững kỹ thuật thiết kế vòng lặp hiệu quả và phát triển tư duy phản biện khi giải quyết vấn đề.
Kỷ nguyên của mô hình trợ giá cao và định giá đăng ký cố định đang kết thúc. Cursor vừa thông báo sẽ áp dụng giá tự động dựa trên mô hình mà mỗi yêu cầu được định tuyến đến.
Bài viết này giúp lập trình viên hiểu xu hướng chuyển đổi sang mô định giá theo mức sử dụng, ảnh hưởng trực tiếp đến chi phí và cách sử dụng các công cụ AI.
Uken Games trước đây sử dụng Datadog để thu thập và truy vấn telemetry từ các trò chơi di động của mình, nhưng chi phí đăng ký ngày càng tăng khi dữ liệu trace phát triển. Họ quyết định thay thế bằng một stack observability mã nguồn mở được xây dựng trên ClickHouse, trong đó mọi trace được lưu trữ trên một nút đơn nhờ khả năng nén và truy vấn hiệu quả của cơ sở dữ liệu phân tích cột. Sau khi chuyển đổi, chi phí quan sát giảm 87% so với mức trả cho Datadog, đồng thời vẫn duy trì khả năng truy vấn toàn bộ bộ dữ liệu trace mà không cần mở rộng cluster. Kết quả cho thấy việc áp dụng ClickHouse có thể giảm đáng kể chi phí lưu trữ và xử lý cho các workload telemetry lớn. Điều này gợi ý rằng các công ty phát triển game có thể xem xét các giải pháp quan sát dựa trên mã nguồn mở và cơ sở dữ liệu cột để tối ưu chi phí mà không hy sinh tính năng.
Bài viết cho thấy cách Uken Games giảm tới 87% chi phí giám sát bằng cách sử dụng ClickHouse thay vì Datadog trong stack quan sát mã nguồn mở.
Terminal-code mang lại trải nghiệm làm việc với VS Code ngay trong giao diện terminal, giúp lập trình viên không cần chuyển đổi giữa công cụ. Công nghệ này sử dụng kỹ thuật WebView trong VS Code kết hợp với terminal giả lập để thực hiện điều này. Việc tích hợp này cho phép truy cập trực tiếp các tính năng như auto-completion, syntax highlighting và debugging mà không rời khỏi môi trường dòng lệnh. Đáng học hỏi là cách tác giả đã giải quyết được vấn đề đồng bộ hóa trạng thái giữa terminal và IDE, đồng thời giảm thiểu switching context khi lập trình.
Bài này giúp bạn tích hợp môi trường phát triển VS Code trực tiếp vào terminal, tăng hiệu quả làm việc.
Read the news here, practice coding, follow structured courses and train for IELTS on our sibling products — all connected through one 8 Sync account.
The ecosystem home: product overviews, blog and full pricing.
ExploreLearn along a clear roadmap: videos, auto-graded quizzes, certificates and mentors who ship for a living.
View the roadmap1,000+ DSA problems in Vietnamese, auto-graded across 7 languages — many FREE, right in your browser.
Practice for freeAI grading for all four IELTS skills with detailed rubric feedback.
Try it freeA 22 MB AI IDE for Vietnamese devs.
Download freeOrganizational memory for AI agents.
ExploreAI that staffs your Fanpage and qualifies leads for you.
Try it