GitHub đã bổ sung pull_request_review_times vào API usage metrics cấp repository cho enterprise và organization, đo lường thời gian review qua ba giai đoạn: ready-for-review đến first review, first đến final review, và final review đến merge, với median và percentile 90 cho mỗi giai đoạn. Chỉ các pull request do người tạo và người review mới được tính, loại trừ các review của Copilot và bot. API không có backfill dữ liệu nên chỉ thu thập dữ liệu từ ngày 21/09/2026 trở đi, các trường dữ liệu pull_requests hiện tại không thay đổi. Truy cập API yêu cầu quyền View Copilot Metrics và chính sách usage metrics của Copilot được kích hoạt.
AI summaries can be wrong. Read the original before relying on anything important.
Why read it: API đo lường sử dụng Copilot hiện có dữ liệu về thời gian xem xét pull request giúp bạn tối ưu hóa quy trình review và cải thiện hiệu suất nhóm.
Answer 3 short questions to earn reward points for this article. Only do it if you want the points.
3 questions · under a minute · optional
Source: https://github.blog/changelog/2026-09-25-usage-metrics-api-adds-pull-request-review-stages. 8 Sync News only summarizes and links out; content copyright belongs to the authors and original sources.
Read the news here, practice coding, follow structured courses and train for IELTS on our sibling products — all connected through one 8 Sync account.
The ecosystem home: product overviews, blog and full pricing.
ExploreLearn along a clear roadmap: videos, auto-graded quizzes, certificates and mentors who ship for a living.
View the roadmap1,000 DSA problems in Vietnamese, auto-graded across 7 languages — many FREE, right in your browser.
Practice for freeAI grading for all four IELTS skills with detailed rubric feedback.
Try it freeA 22 MB AI IDE for Vietnamese devs.
Download freeOrganizational memory for AI agents.
ExploreAI that staffs your Fanpage and qualifies leads for you.
Try itFaster Code, Same Craft: What AI Changes in Software Development (and What It Doesn’t) This article was not written by AI, but by a human: Tom Kleijkers, director of Cipher. He helps organisations …
GitHub là kho lớn nhất chứa công cụ AI miễn phí nhưng phần lớn lập trình viên chưa khai thác hiệu quả. Các agent như Claude Code thường được cài đặt mà không tận dụng được nguồn tài nguyên phong phú trên GitHub. Các kho lưu trữ AI hàng đầu như LangChain, LlamaIndex hay AutoGPT cung cấp framework mạnh để xây dựng agent thông minh hơn. Việc kết hợp các công cụ này có thể tăng đáng kể khả năng xử lý và tự động hóa của ứng dụng AI.
Bài viết này giúp bạn khám phá 10 kho GitHub AI mạnh nhất để tối ưu hóa khả năng của trợ lý lập trình.
Trong bối cảnh Copilot của VS Code chủ yếu dựa trên cloud, tác giả đã thử nghiệm sử dụng local LLM để hỗ trợ offline coding. Nguyên nhân kỹ thuật là do local LLM (đặc biệt là Ollama với model Llama 3 8B) có khả năng xử lý nhanh hơn khi không cần kết nối mạng. Hệ quả cho thấy tốc độ coding tăng lên đáng kể mà không làm giảm hiệu suất tổng thể. Điều đáng học là việc tối ưu hóa local AI có thể mang lại lợi thế về tốc độ và bảo mật cho lập trình viên khi làm việc trên các dự án cần offline mode.
Thay thế Copilot bằng mô hình ngôn ngữ địa phương giúp tăng tốc lập trình ngoại tuyến mà không đánh đổi hiệu năng.
Bối cảnh ngày càng nhiều nhà phát triển từ chối AI dù điều này có thể làm mất khách hàng, cơ hội việc làm và cả sự nghiệp. Nguyên nhân kỹ thuật xuất phát từ lo ngại về bảo mật code, chất lượng mã nguồn và vấn đề bản quyền khi sử dụng công cụ AI như GitHub Copilot. Hệ quả là các lập trình viên này phải đối mặt với áp lực từ doanh nghiệp và thị trường lao động đang ngày càng ưu tiên AI. Điều đáng học là việc từ chối AI không chỉ là quan điểm cá nhân mà còn phản ánh cuộc tranh luận sâu sắc về đạo đức và trách nhiệm trong ngành công nghệ phần mềm.
Bài viết tiết lộ lý do sâu xa khiến các lập trình viên sẵn sàng hy sinh sự nghiệp để phản đối AI.
Các AI agents đã làm triển khai rẻ hơn đáng kể, dẫn đến việc tôi phải xử lý nhiều dự song song hơn. Kể từ 2019, lịch sử GitHub cho thấy khối lượng công việc của tôi đã tăng vọt khi giữ vai trò VP of Technology. Tôi quay lại nhịp độ của một full-stack engineer với những đợt làm việc cường độ cao và kiệt sức. Ngay cả mùa thấp điểm giờ cũng không còn "thấp" như trước. Bài viết cho thấy dù công nghệ AI giúp giảm chi phí thực hiện, nhưng nó vô tình tạo áp lực công việc lớn hơn lên người quản lý kỹ thuật.
Bài viết này giúp bạn hiểu tác động thực tế của AI đến khối lượng công việc của lập trình viên và cách quản lý nó để tránh kiệt sức.
Meta xác nhận một lỗ hổng trên GitHub đã khiến thông tin của 1,500 người chủ yếu là nhân viên Mỹ bị lộ, chứ không phải hệ thống nội bộ của Meta bị xâm phạm. Hacker đã tận dụng sự cố này để truy cập vào kho lưu trữ GitHub, lấy đi cả code nguồn và dữ liệu nhân sự. Sự việc này cho thấy ngay cả các nền tảng lưu trữ mã nguồn như GitHub cũng có thể trở thành mục tiêu tấn công nếu không được bảo vệ đúng mức. Điều đáng học hỏi là doanh nghiệp cần kiểm soát chặt chẽ quyền truy cập vào các kho lưu trữ code và triển khai cơ chế xác thực đa yếu tố (MFA) để bảo vệ thông tin nhạy cảm.
Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách bảo vệ mã nguồn và dữ liệu cá nhân trên nền tảng GitHub.
Các self-hoster thường khám phá ứng dụng mới qua nhiều nền tảng khác nhau như GitHub và Reddit, nơi cộng đồng chia sẻ các Docker project hữu ích. Nguyên nhân chính là sự đa dạng và tốc độ cập nhật nhanh của các nền tảng này, giúp người dùng không bỏ lỡ các công cụ mới nổi. Hệ quả là họ có thể dễ dàng tìm thấy các giải pháp phù hợp nhu cầu mà không cần phụ thuộc vào dịch vụ đám mây. Bài viết phân tích cụ thể cách sử dụng GitHub, Reddit, blog và YouTube để phát hiện các ứng dụng tự host, bao gồm cả các con số thống kê về mức độ phổ biến của từng nền tảng. Điều đáng học là cách tận dụng cộng đồng open-source để không ngừng cải thiện hệ thống tự host của bản thân.
Bài viết này giúp bạn khám phá nhiều nguồn tìm kiếm ứng dụng tự host như GitHub, Reddit, blog và YouTube để tìm dự án Docker tiếp theo.
GitHub contribution graph được biến đổi thành một thành phố ASCII độc đáo dựa trên số commit hàng ngày. Tác giả sử dụng ngôn ngữ Go để xử lý dữ liệu commit và chuyển hóa mỗi ngày có commit thành một tòa nhà với chiều cao tương ứng. Kết quả là một thành phố trực quan hóa hoạt động lập trình hàng tháng với các "tòa nhà" cao nhất thể hiện những ngày có nhiều commit nhất. Đây là một dự án thú vị để minh họa hoạt động GitHub bằng cách áp dụng kỹ thuật ASCII art vào dữ liệu cá nhân.
Bài này sẽ hướng dẫn bạn cách biến đồ thị đóng góp GitHub thông thường thành một thành phố ASCII độc đáo và thú vị.
Loading comments…