RISC-V is now officially supported by CPython!

Three Dots Labs209 Hot14 min4 d agoAITop

Domain-Driven Design matters more when AI writes your code

Mô hình miền (domain model) và Ngôn ngữ phổ quát (Ubiquitous Language) càng trở nên quan …

Addy Osmani3 Hot9 min1 d agoAI

Agentic Code Quality

Bối cảnh: Sự tăng trưởng của các AI agent như GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer đang thay đổi quy trình viết và đánh giá mã nguồn. Nguyên nhân kỹ thuật: Chất lượng mã hiện nay không chỉ do mô hình ngôn ngữ lớn quyết định mà còn do các ràng buộc được đặt xung quanh agent, bao gồm thiết kế prompt, bộ lọc output và các quy trình kiểm tra tự động. Hệ quả: Khi các ràng buộc này được áp dụng một cách nhất quán, nhóm phát triển quan sát được giảm đáng kể số lỗi logic và cảnh báo bảo mật; ngược lại, thiếu ràng buộc làm tăng nguy cơ đưa mã không an toàn vào sản xuất. Điều đáng học: Để duy trì chất lượng code trong môi trường agent‑driven, nhóm cần đầu tư vào xây dựng hệ thống ràng buộc rõ ràng và liên tục xem xét hiệu quả của chúng thay vì chỉ dựa vào sức mạnh của mô hình AI.

Đây là hướng dẫn thiết yếu để kiểm soát chất lượng code trong kỷ nguyên AI agents.

#testing #architecture #cicd Source

Medium1 Hot4 min14 h agoAI

Best Python Institute in Rohini — Learn, Practice & Build Your Coding Career with DICS

Python đang là ngôn ngữ lập trình được ưa chuộng trongหมู่ sinh viên, người mới bắt đầu và những ai muốn chuyển sang nghề lập trình. DICS tại Rohini cung cấp khóa học Python có chương trình học có cấu trúc, bao gồm lý thuyết, bài tập thực hành và dự án thực tế để học viên nắm vững cú pháp và thư viện phổ biến như NumPy, pandas và Flask. Nhờ môi trường thực hành thường xuyên và sự hướng dẫn từ giảng viên có kinh nghiệm, học viên có thể nhanh chóng phát triển khả năng giải quyết vấn đề và xây dựng portfolio cá nhân. Điều này giúp tăng cơ hội xin việc tại các công ty công nghệ và startup đang tìm kiếm kỹ năng Python. Việc chọn một trung tâm đào tạo có trọng điểm thực hành và dự án thực tế là yếu tố then chốt để rút ngắn thời gian từ học tập sang ứng dụng thực tế trong nghề.

Bài viết này giúp lập trình viên tìm hiểu về cơ hội học Python tại một trong những viện hàng đầu ở Rohini để phát triển sự nghiệp coding hiệu quả.

#python #career Source

Towards Data Science1 Hot27 min9 h agoAI

AI Agents Don’t Need More Context — They Need Typed Context

Một nhà phát triển đã xây dựng một runtime Python không có phụ thuộc để gán kiểu rõ ràng (INSTRUCTION, EVIDENCE, MEMORY, TOOL_OUTPUT) cho từng mẩu ngữ cảnh được đưa vào prompt của AI agent. Hệ thống lưu nguồn gốc qua một sổ cái và ném ngoại lệ ContextTypeError ngay khi phát hiện việc nâng cấp kiểu không hợp lệ, trước khi prompt nào được tạo ra. Nhờ đó, đầu ra của công cụ hoặc bằng chứng được truy xuất không thể vô tình trở thành lệnh dẫn đến hành vi không mong muốn. Bài viết cho thấy tám bài kiểm traunit xác thực logic này, tất cả chạy mà không cần gọi bất kỳ mô hình LLM nào. Điều này minh họa một lớp kiểm tra tính đúng và quan sát ispirado từ Design by Contract, đồng thời nhấn mạnh các giao dịch như khóa sổ cái dựa trên chuỗi, kênh bảo vệ đơn duy nhất, ID tạm thời, phạm vi chỉ trong bộ nhớ và отсутствие suy luận kiểu tự động.

Phương pháp gán kiểu ngữ cảnh rõ ràng cho AI agent giúp ngăn chặn lỗi do hiểu sai thông tin và tăng độ tin cậy cho hệ thống.

#python #architecture #ai-agent Source

Rails1 Hot8 min3 h agoAI

Agents on Rails: lemans goes open source

Agents on Rails đang phát triển và vừa công bố rằng lemans – hệ thống harness tạo ra mọi con số đã công bố – hiện đã được mã nguồn mở. Đây là bước tiến quan trọng vì lemans trước đây là thành phần nội bộ dùng để đo lường và so sánh hiệu suất của các mô hình AI. Đồng thời nhóm đã chạy thử bốn mô hình mới: Sonnet 5, Terra, một phiên bản Qwen có trọng lượng mở cho phép chạy trên máy cá nhân, và một mô hình không muốn tiết lộ tên. Với lemans mã nguồn mở, cộng đồng có thể tái tạo, mở rộng và tích hợp các bài kiểm tra này vào quy trình của riêng mình. Bài học là việc công khai công cụ đo lường và chia sẻ mô hình mở trọng lượng giúp tăng độ minh bạch và tăng tốc độ đổi mới trong lĩnh vực AI agents.

Lập trình viên nên đọc bài viết này để cập nhật về công nghệ Agents on Rails và nguồn mở của lemans, cũng như khám phá các mô hình AI mới như Sonnet 5, Terra và Qwen.

#ai #open-source #ai-agent Source

Medium1 Hot1 min15 h agoAI

Code Your Ambition: Learn Python, Build Skills, Shape Your Future

Tìm kiếm instituts Python tốt nhất ở Rohini để chuyển đổi sở thích lập trình thành kỹ năng thực tế là nhu cầu phổ biến giữa những người mới bắt đầu. Các trung tâm này cung cấp đào tạo thực hành, dự án thực tế và bài tập giải quyết vấn đề để học viên áp dụng ngay kiến thức vào mã nguồn. Nhờ phương pháp học bằng doing, học sinh nhanh chóng nắm vững cú pháp Python, thư viện phổ biến và kỹ năng debug, từ đó tăng khả năng làm việc trên các dự án web, tự động hóa hoặc phân tích dữ liệu. Kết quả là họ có portfolio cụ thể để trình bày trước nhà tuyển dụng và giảm thời gian адаптация khi vào làm việc. Điều đáng học là khi chọn khóa học, ưu tiên những chương trình tập trung vào thực hành và dự án thực tế sẽ giúp đạt được trình độ coding thực dụng nhanh hơn lý thuyết chỉ dòm ngó.

Bài viết này giúp bạn biến đam mê lập trình thành kỹ năng thực tế thông qua khóa học Python chuyên nghiệp.

#python Source

Medium1 Hot5 min16 h agoAI

Stop Begging LLMs for JSON: How Grammar-Constrained Decoding Works Under the Hood

Các hướng dẫn dựa trên prompt để buộc LLM trả về JSON thường失效 khi hệ thống chịu tải cao, vì mô hình có thể tạo ra các token không tuân thủ cấu trúc và dẫn đến chuỗi JSON không hợp lệ. Bài viết giải thích rằng nguyên nhân gốc rễ là thiếu cơ chế kiểm soát cú pháp trong quá trình giải mã, khiến xác suất sinh ra JSON lỗi tăng lên đáng kể khi throughput tăng. Để khắc phục, tác giả đề xuất sử dụng giải mã ràng buộc bởi ngữ pháp (grammar‑constrained decoding) dựa trên Máy trạng thái hữu hạn (FSM), который chỉ cho phép các token theo các quy tắc của grammar JSON tại mỗi bước. Khi áp dụng FSM, tỷ lệ sản xuất JSON hợp lệ đạt gần 100% ngay cả dưới tải trọng lớn, trong khi phương pháp prompt‑based thường còn lại khoảng 15‑20% lỗi. Bài học chính là: thay dựa vào hướng dẫn mô hình qua prompt, chúng ta nên tích hợp kiểm soát cú pháp trực tiếp vào quá trình giải mã để đảm bảo đầu ra có cấu trúc đáng tin cậy.

Bài này giải thích cách Grammar-Constrained Decoding giúp LLM tạo JSON chính xác mà không cần dùng prompt định dạng.

#python #llm #vllm Source

Flavio Copes4 Hot11 min1 d agoAI

A deep dive into Nurb

Nurb được thiết kế để biến một agent viết mã thành đối tác CAD thực tế, cho phép các nhà phát triển làm việc trực tiếp trong môi trường mô hình 3D. Nó sử dụng các thành phần Python để tạo và thao tác hình học, đồng thời dựa trên nhân OCCT để xây dựng các thể rắn chính xác. Trong quá trình làm việc, hệ thống thực hiện kiểm tra trực tiếp và đo lường để phát hiện sớm các lỗi hoặc sai lệch về kích thước. Kết quả cuối cùng được xuất ra định dạng 3MF, giúp duy nhất dữ liệu mô hình và dễ dàng chia sẻ với các công cụ CAD khác. Từ đây ta học được rằng sự kết hợp giữa ngôn ngữ scripting linh hoạt và nhân mô hình rắn mạnh mẽ, cùng với việc áp dụng tiêu chuẩn xuất bản mở, có thể tạo ra quy trình thiết kế tự động hóa và đáng tin cậy.

Bài này giúp lập trình viên hiểu cách Nurb biến một agent lập trình thành đối tác CAD hiệu quả.

#python #ai-agent Source

RISC-V is now officially supported by CPython!

Recommended for you

Domain-Driven Design matters more when AI writes your code

Bình luận

Agentic Code Quality

Best Python Institute in Rohini — Learn, Practice & Build Your Coding Career with DICS

AI Agents Don’t Need More Context — They Need Typed Context

Agents on Rails: lemans goes open source

Code Your Ambition: Learn Python, Build Skills, Shape Your Future

Stop Begging LLMs for JSON: How Grammar-Constrained Decoding Works Under the Hood

A deep dive into Nurb

One account, the whole ecosystem

8syncdev.com

Courses

Coding practice

IELTS

ZUS — AI IDE

mind0

AcoLeads