The Rise of Spec-Native Development: Building Software with Intent, Not with Prompts

Suddenly I’m a Go developer

Bối cảnh là AI Claude có thể giúp bạn trở thành Go developer một cách nhanh chóng. …

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.

I Stopped Trying to Learn Everything in Tech — And Started Building Instead

Người viết nhận ra việc cố gắng học mọi thứ trong công nghệ thực chất không còn giúp tiến bộ. Anh chia sẻ kinh nghiệm từ việc bỏ thời gian vào việc đọc hàng trăm bài blog về React, Go, và TensorFlow mà không thực hành. Kết quả là kiến thức trở nên rời rạc và không áp dụng được vào dự án thực tế. Bài học rút ra là nên tập trung xây dựng sản phẩm cụ thể qua các dự án nhỏ để hiểu sâu hơn công nghệ được sử dụng.

Bài viết này giúp lập trình viên thoát khỏi vòng luẩn quẩn học kiến thức vô tận để tập trung vào việc xây dựng sản phẩm thực tế.

Avoid Duke Nukem Forever Mode

Bối cảnh là việc phát triển phần mềm bị đình trệ, đặc biệt với dự án Duke Nukem Forever. …

Beyond the Buzzwords: A Human Guide to the 6 Pillars of Modern AI

Bối cảnh AI hiện đại với các khái niệm như LLMs, RAG, Agents, embeddings và vector databases có thể gây khó hiểu cho nhiều người. Nguyên nhân kỹ thuật là các thành phần này thường được trình bày một cách rời rạc mà không giải thích được mối liên hệ giữa chúng. Hệ quả là lập trình viên mới dễ bị choáng ngợp và bỏ lỡ cơ hội áp dụng AI vào dự án thực tế. Điều đáng học là việc hiểu rõ 6 trụ cột AI hiện đại giúp xây dựng hệ thống thống nhất và tận dụng được sức mạnh của từng thành phần.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ các khái niệm AI phức tạp một cách thực tế và có hệ thống.

Why Your Agents Are Asking You for Arango • Arango

Trong bối cảnh các ứng dụng AI ngày càng phức tạp, hệ thống database truyền thống như MongoDB hay PostgreSQL thường gặp khó khăn khi xử lý dữ liệu graph và multi-model. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở kiến trúc ArangoDB với AQL (ArangoDB Query Language) cho phép truy vấn đa model trên cùng một database instance, giúp giảm 40% lượng code cần viết. Hệ quả là các AI agent hiệu suất cao hơn đáng kể nhờ khả năng join dữ liệu graph và document mượt mà mà không cần chuyển đổi qua lại. Điểm đáng học là Arango giải quyết được bài toán scaling cho AI workflows khi xử lý dữ liệu đa dạng, từ graph networks đến embeddings vectors, giúp các lập trình viên tập trung vào logic AI thay vì cơ chế lưu trữ.

Bài này giúp bạn hiểu tại hệ thống quản lý agent của bạn đang cần công nghệ Arango dù không nói thẳng ra.

Claude did best on a new benchmark for agents that build agents. It still passed fewer than a quarter of the tests.

Sierra vừa công bố Hyper-τ-bench, bộ benchmark mới để đánh giá khả năng của AI agents trong việc xây dựng các agents khác. Trong bài kiểm tra này, Claude đã đạt kết quả tốt nhất nhưng vẫn vượt qua dưới 25% số thử thách. Hyper-τ-bench là phiên bản nâng cấp từ τ-bench được Sierra phát hành năm 2024, tập trung đánh giá khả năng tự động hóa của AI agents. Kết quả cho thấy ngay cả các mô hình hàng đầu như Claude vẫn còn nhiều hạn chế trong tác vụ xây dựng agents tự động.

Hyper-𝜏-bench đánh giá khả năng của AI trong việc xây dựng các tác vụ tự động hóa quan trọng cho lập trình viên.

Your Agent Harness Needs Runtime Security

Bối cảnh hiện nay là các AI agent đang ngày càng phổ biến nhưng hoạt động của chúng tại runtime (thời gian chạy) vẫn là "hộp đen". Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở thiếu cơ chế ghi lại và giám sát hành vi thực tế của agent trong quá trình tương tác với môi trường. Hệ quả là các developer không thể biết agent đang làm gì, dẫn đến lỗi khó truy vết và rủi ro bảo mật tiềm ẩn. Điều đáng học là có thể xây dựng hệ thống runtime security hoàn toàn local bằng công cụ open-source như LlamaIndex hoặc LangChain để ghi lại từng bước agent thực thi, giúp việc debug và tối ưu trở nên minh bạch hơn.

Bài viết này cung cấp hướng dẫn mã nguồn mở giúp lập trình viên ghi chép và hiểu rõ hành vi thực tế của các tác nhân AI tại thời gian chạy.