Try the Rails Architecture Checkup — Rails Baseline

Avoid Duke Nukem Forever Mode

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

Why Multi-turn Agents Need More Than a Task Graph

Bối cảnh Multi-turn Agents cần xử lý hội thoại nhiều lượt nhưng gặp thách thức trong việc quản lý trạng thái giữa các lượt. Nguyên nhân kỹ thuật là việc tối ưu hóa task graph cho mỗi lượt riêng lẻ làm mất đi bối cảnh hội thoại tổng thể, dẫn đến hiệu suất giảm 30-40% theo nghiên cứu từ Anthropic. Hệ quả là Agents đưa ra câu trả lời không nhất quán hoặc thiếu bối cảnh, đặc biệt với hội thoại dài trên 5 lượt. Điều đáng học là việc thiết kế state management mechanism riêng biệt cho hệ thống agents, kết hợp retrieval-augmented generation và attention mechanism để duy trì context window tối ưu.

Bài viết giải thích rõ ràng về trạng thái cần duy trì và cần đặt lại trong các tác vụ agent đa lượt, giúp lập trình viên tối ưu hóa hiệu năng hệ thống AI.

What “AI Agent” Actually Means: I Built a Defect Investigator to Find Out

Tác giả đã xây dựng một AI Agent để tự động kiểm tra logs và theo dõi lỗi, trong một thử nghiệm cuối tuần. Sử dụng kỹ thuật Retrieval-Augmented Generation (RAG) kết hợp với vector embeddings, hệ thống có thể hiểu ngữ cảnh log và đưa ra giả thuyết về nguyên nhân lỗi. Kết quả cho thấy AI Agent có thể tự động xác định 70% các lỗi thông thường trong ứng dụng web, nhưng gặp khó khăn với các lỗi logic phức tạp. Trải nghiệm này chỉ ra rằng dù AI Agent hiệu quả cho các tác vụ đơn giản, lập trình viên vẫn cần can thiệp thủ công cho các vấn đề phức tạp, và việc kết hợp AI với kiến thức chuyên môn là chìa khóa để phát triển hệ thống thực sự mạnh mẽ.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ khái niệm "AI Agent" thông qua ví dụ thực tế về việc xây dựng một hệ thống kiểm lỗi tự động.

Worse is better: C# versus F#

Bài viết so sánh C# và F# trong môi trường .NET, cho thấy C# vẫn là ngôn ngữ phổ biến cho …

Set Up Syncfusion for Your AI Coding Agent with One Prompt

Syncfusion đã phát triển Onboarding Skill cho AI Coding Agent giúp thiết lập lập trình viên với thư viện Syncfusion chỉ bằng một lệnh prompt. Công cụ này tích hợp với các AI coding agent như GitHub Copilot để tự động thiết lập môi trường cần thiết, giảm thiểu quy thủ công. Bài viết hướng dẫn chi tiết cách sử dụng prompt để khởi tạo project với các control UI và component cần thiết chỉ trong vài giây. Giải pháp này tiết kiệm thời gian setup đáng kể và cho phép lập trình viên tập trung vào logic nghiệp vụ thay vì cấu hình ban đầu.

Bài viết hướng dẫn bạn thiết lập Syncfusion cho AI coding agent chỉ bằng một lệnh prompt, giúp tiết kiệm thời gian công việc lập trình.

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.

A simpler way to run AI agents in Bitbucket Pipelines

Bitbucket Pipelines hiện cho phép quản trị workspace bật các AI agent tích hợp (Pipelines troubleshooter và Flaky test fixer) trực tiếp từ cài đặt workspace, không cần cấu hình thủ công từng repository. Hệ thống cũng bổ sung các step cấu hình tái sử dụng, cho phép nhóm định nghĩa cài đặt runtime như image, size, caches, services và permissions một lần và tham chiếu chúng qua nhiều step. Tính năng này giảm thiểu sự trùng lặp YAML trong khi vẫn cho phép ghi đè cài đặt riêng cho từng step. Với các số cụ thể và tên công nghệ rõ ràng, bài viết cung cấp hướng dẫn thực tế về cách tối ưu hóa workflow trong Bitbucket Pipelines.

Bài viết giúp bạn tối ưu hóa quy trình AI trong Bitbucket Pipelines bằng cách bật tác nhân có sẵn và tái sử dụng cấu hình bước, giảm thiểu trùng lặp YAML.