The Agent Never Sees the Key: Proving Credential Brokering in DigitalOcean Action Gateway

DuckDB Skills for Claude Code

DuckDB Skills for Claude Code bổ sung nhiều khả năng mới cho Claude Code, cho phép sử dụng DuckDB CLI để đọc file dữ liệu, chạy truy vấn và chuyển đổi định dạng. Plugin này hỗ trợ làm việc với spatial data, khám phá object storage, tìm kiếm tài liệu và truy hồi các phiên làm việc trước. Các kỹ năng được triển khai thông qua CLI DuckDB giúp xử lý hiệu quả nhiều loại file dữ liệu khác nhau. Đây là giải pháp hữu ích cho lập trình viên cần xử lý phân tích dữ liệu trực tiếp trong môi trường Claude Code.

Plugin duckdb-skills giúp Claude Code mở rộng khả năng xử lý dữ liệu với nhiều kỹ thuật hữu ích từ DuckDB CLI.

You don't need a Mac to develop iOS apps anymore — Expo blog

Exra mới tung ra EAS Simulator, dịch vụ cung cấp iPhone trong cloud cho mọi lập trình viên. …

Mem0 joins the Vercel Marketplace

Mem0 đã có mặt trên Vercel Marketplace, cung cấp giải pháp lưu trữ dài hạn cho AI agents. Việc tích hợp Mem0 cho phép tự động cung cấp dịch vụ và tính phí trên hóa đơn Vercel. Người dùng có thể dễ dàng cài đặt native integration để bổ sung khả năng ghi nhớ dài hạn cho hệ thống AI của mình. Giải pháp này giúp đơn giản hóa việc triển khai và quản lý tài nguyên cho các dự án AI trên nền tảng Vercel.

Mem0 trên Vercel Marketplace giúp AI agents có bộ nhớ dài hạn với tự động triển khai và thanh toán.

Local AI Weekly #2: Agents Everywhere

Bối cảnh thị trường Local AI đang phát triển mạnh với nhiều công cụ mới cho agents. Nguyên nhân kỹ thuật là nhu cầu quản lý agent phức tạp và tối ưu hóa hardware đã thúc đẩy các giải pháp như browser agents và debugger tools. Hệ quả là người dùng giờ đây có thể theo dõi agent performance chi tiết hơn với công cụ như Agent Memory và dễ dàng cài đặt model phù hợp với hardware thông qua Toolist. Điều đáng học là trend local agents sẽ tiếp tục phát triển khi cộng đồng đóng góp nhiều giải pháp tối ưu hóa resource và tăng hiệu suất.

Bài viết cung cấp công cụ hữu ích giúp bạn tối ưu hóa hiệu suất phần cứng và phát triển agent AI hiệu quả hơn.

The 3 Layers of Testing AI Agents

Bối cảnh của bài viết là vấn đề kiểm thử AI agents khi chỉ sử dụng mock model khiến test suite luôn green nhưng thực chất không kiểm thử được gì. Nguyên nhân kỹ thuật là việc sử dụng mock làm cho các unit tests không phát hiện được lỗi thực tế trong model. Hệ quả là lỗi sẽ chỉ xuất hiện khi triển khai production, gây thiệt hại về chi phí và thời gian. Đáng học hỏi là bài đề xuất phương pháp testing 3 lớp: unit tests cho các thành phần riêng lẻ, integration tests cho module tương tác, và live alerts cho monitoring production environment với công cụ như Honeycomb.

Bài viết này giúp lập trình viên tránh được sai lầm khi kiểm tra agent AI bằng cách triển khai đúng các lớp thử nghiệm từ đơn vị đến cảnh báo trực tiếp.

Multi-Agent Is the New Microservices. Including the Mistakes.

Bối cảnh: Xu hướng microservices đang phát triển thành hệ thống Multi-Agent với nhiều …

You Shouldn’t Have to Master AI to Start an Online Business

Câu chuyện về AI ban đầu hứa hẹn sẽ khởi nghiệp online dễ dàng hơn nhưng thực tế lại đòi hỏi người dùng phải thành thạo công nghệ này. Các nền tảng kinh doanh thế hệ tiếp thành công nhờ làm cho AI trở nên ít hiển thị hơn thay vì cung cấp nhiều công cụ phức tạp. Nguyên nhân chính là do giao diện người dùng hiện tại vẫn còn quá kỹ thuật, khiến nhiều doanh nhân nhỏ ngần ngại tham gia thị trường. Điều đáng học hỏi là xu hướng tương lai sẽ tập trung vào AI ngầm định, tự động hóa quy trình mà không đòi hỏi người dùng phải hiểu sâu về machine learning hay neural networks.

Bài viết này giúp người khởi nghiệp tận dụng AI mà không cần trở thành chuyên gia về công nghệ này.

Agents Gone Awry on Postgres SBOMs: Start Over

Tác giả đang làm việc với SBOM (Software Bill of Materials) cho Postgres Extensions trong môi trường container, tập trung vào tính năng inventory, provenance và attestation. Quá trình triển khai sử dụng nhiều AI Agents nhưng đã gặp vấn đề đáng kể khi các agent này hoạt động không như mong đợi, dẫn đến kết quả không chính xác. Vấn đề này gây ra những hệ quả nghiêm trọng về độ tin cậy của dữ liệu SBOM, đòi hỏi phải bắt đầu lại từ đầu. Bài viết là bài học quý giá về việc cần kiểm soát chặt chẽ các AI Agents khi làm việc với dữ liệu quan trọng và nhạy cảm như SBOM.

Bài viết giúp hiểu rõ rủi ro khi sử dụng AI Agents trong quản lý SBOM cho Postgres Extensions và cách khắc phục.