Upcoming changes to GitHub Copilot policies and billing

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 trọng khi AI tự động sinh code.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách Domain-Driven Design (DDD) và ngôn ngữ chung (Ubiquitous Language) trở nên quyết định hơn bao giờ hết khi AI tự động hóa viết code, giúp bảo vệ chất lượng logic và tính tương thích với yêu cầu thực tế của dự án.

Practical Loop Engineering

Bài viết bắt đầu bằng việc đặt ra mục tiêu của việc thiết kế vòng lặp trong hệ thống phần …

All roads lead to metered pricing

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.

How Uno Platform uses .NET, MCP, and AI to build high quality apps

Uno Platform đã triển khai hai máy chủ Model Context Protocol (MCP) bằng C# để cung cấp tài liệu và khả năng tương tác với ứng dụng .NET đa nền tảng thực tế cho các agent AI viết mã. Máy chủ tài liệu sử dụng HTTP, được lưu trữ và phiên bản hoá tài liệu, cung cấp công cụ tìm kiếm và lấy nội dung cùng với prompt scaffolding, tiêu tốn khoảng 6.400 token; máy chủ ứng dụng hoạt động qua stdio, local và stateful, kết nối với Uno DevServer để khởi động ứng dụng, chụp màn hình, đọc cây nhìn thấy và mô phỏng click/keystroke, tiêu tốn khoảng 1.500 token (so với 5.200 token của máy chủ MCP của GitHub). Kết hợp này cho phép agent tự kiểm tra và thay đổi UI của ứng dụng, tương tự Playwright cho web, đồng thời giảm chi phí token khi định nghĩa công cụ và tăng khả năng tái sử dụng qua việc xếp lớp các “Skill” lên trên các công cụ MCP. Những bài học bao gồm việc chọn giao vận phù hợp, viết mô tả công cụ dưới dạng prompt thay vì tài liệu truyền thống, và đóng góp upstream vào SkiaSharp và các binding .NET runtime để hỗ trợ Uno Platform Studio 3.0, nơi các ứng dụng .NET được sinh ra bởi AI được biên dịch và hot-reload trong trình duyệt nhờ Roslyn và Microsoft Agent Framework.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách Uno Platform tích hợp .NET, MCP và AI để xây dựng ứng dụng chất lượng cao với khả năng tự động kiểm tra và điều chỉnh UI thông qua agent.

Visual Studio Code 1.135 introduces Rubber Duck agent

Visual Studio Code phiên bản 1.135 đã ra mắt tính năng thử nghiệm gọi là Rubber Duck agent. Tính năng này kích hoạt một mô hình AI bổ sung để xem lại kết quả mà mô hình chính (primary agent) tạo ra. Khi hai mô hình cho ra phản hồi khác nhau, Rubber Duck sẽ đưa ra gợi ý sửa đổi hoặc cảnh báo để nhà phát triển xem xét trước khi chấp nhận mã. Quy trình chéo kiểm tra này giúp giảm khả năng nhận được đề xuất sai sót và tăng độ tin cậy vào các tính năng hỗ trợ lập trình dựa trên AI. Bài học từ bản phát hành là việc sử dụng hai mô hình complementary để xác thực lẫn nhau có thể nâng cao độ tin cậy của công cụ mà không cần thay đổi kiến trúc chính của trợ lý AI.

Tính năng Rubber Duck agent trong Visual Studio Code 1.135 giúp lập trình viên nhận được ý kiến thứ hai từ mô hình bổ sung để cải thiện chất lượng công việc.

Stop burning tokens on code review

Tác giả chia sẻ cách xây dựng hệ thống giúp con người và AI triển khai sản phẩm nhanh chóng nhưng an toàn bằng cách sử dụng custom linters.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách tối ưu hóa quá trình code review bằng cách sử dụng các công cụ linter cá nhân, giúp giảm thiểu việc tiêu thụ token (vốn AI) không cần thiết và tăng hiệu suất phát triển an toàn.

Copilot code review: Resolution reasons and expanded capabilities

GitHub Copilot code review đã mở rộng khả năng kiểm tra pull request do bot tạo ra, bao gồm cả tác nhân đám mây Copilot của chính nó, và đã gỡ bỏ giới hạn cũ 300 tệp/20.000 dòng để hỗ trợ các PR rất lớn. Các tổ chức có thể bật chính sách cho phép thành viên không có giấy phép Copilot kích hoạt tính năng review, với mức sử dụng được tính vào tài khoản tổ chức. Khi đóng một bình luận review, người dùng теперь có thể chọn lý do giải quyết như Addressed, Won't fix hoặc Incorrect, và phản hồi này được gửi lại cho đội phát triển sản phẩm. Thay đổi này giúp Copilot thu thập dữ liệu đánh giá cụ thể hơn từ các trường hợp sử dụng thực tế. Việc mở rộng phạm vi review và thu thập lý do giải quyết là bài học quan trọng để cải thiện chất lượng và độ tin cậy của các công cụ hỗ trợ code bằng AI.

Bài viết giúp bạn cập nhật những cải tiến mới nhất về Copilot code review, bao gồm hỗ trợ PR từ bot, mở giới hạn file, chính sách tổ chức và cơ chế phản hồi cho nhóm phát triển.

Junior engineers are skipping straight to architect-level thinking

Các kỹ sư junior ngày nay sử dụng công cụ AI để tạo mã nguồn và triển khai chúng nhanh hơn bao giờ hết. Tuy nhiên, họ thường bỏ qua bước đánh giá sâu sắc và xây dựng khả năng quyết định về chất lượng mã mà họ chịu trách nhiệm. Sự khác biệt giữa tốc độ sản xuất và khả năng sở hữu mã này đang mở ra một khoảng trống về đánh giá. Khoảng trống này có thể dẫn đến lỗi khó phát hiện và tăngภาระ bảo trì trong dài hạn. Do đó, bài viết đề xuất cần định hình một chỉ số riêng để đo lường sự can đảm trong việc sở hữu mã do AI sinh ra.

Bài viết này giúp junior hiểu được sự khác biệt giữa việc viết code nhanh và xây dựng phán đoán kiến trúc để làm chủ sản phẩm của mình.