Using Entire with Encore

Tired of Fragile AI Integrations? Learn MCP Before Your Next Project

Các nhà phát triển thường gặp vấn đề khi tích hợp AI do thiếu giao chuẩn hóa dẫn đến hệ thống yếu kém. Model Context Protocol (MCP) ra đời như giải pháp kết nối ứng dụng AI với công cụ và tài nguyên thông qua giao diện tiêu chuẩn hóa. Giao thức này giúp giảm thiểu sự phụ thuộc vào từng vendor cụ thể và tăng khả năng bảo trì. Các pattern thực tế trong MCP cho phép xây dựng hệ thống AI bền vững, dễ mở rộng mà không bị ràng buộc bởi công nghệ độc quyền.

MCP giúp xây dựng hệ thống AI ổn định và dễ bảo trì khi tích hợp với nhiều công cụ khác nhau.

DevGovOps: How the AI Era Dictates That Governance Lives inside the Pipeline

Bối cảnh DevGovOps xuất hiện khi các tổ chức buộc phải tích hợp quản trị (governance) vào quy trình CI/CD thay vì xử lý sau khi triển khai. Nguyên nhân chính là do sự bùng nổ của AI, nơi các mô hình như LLM đòi hỏi kiểm soát chặt chẽ về dữ liệu đầu vào, phiên bản model, và compliance ngay từ giai đoạn phát triển. Hệ quả là các công cụ như GitHub Actions, GitLab CI/CD, hay Argo CD giờ đây phải tích hợp sẵn các policy dưới dạng Infrastructure as Code (IaC) hoặc Policy as Code (PaC) như OPA (Open Policy Agent). Điều đáng học là nếu bạn đang vận hành pipeline cho dự án AI/ML, việc bỏ qua DevGovOps có thể dẫn đến rủi ro compliance lên tới 40% theo khảo sát của Gartner năm 2023, trong khi chi phí fix lỗi sau triển khai gấp 10 lần chi phí ngăn chặn từ đầu.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách DevGovOps kết hợp quản lý hệ thống với quy trình phát triển để xây dựng chính sách công minh, hiệu quả hơn trong môi trường phát triển nhanh chóng của AI.

Behind SPFx Dev Skills: testing what agents know and fixing what they miss

Bài viết mô tả việc nghiên cứu mức độ hướng dẫn cần thiết cho một AI coding agent khi làm việc với SharePoint Framework (SPFx). Đội ngũ thu thập dữ liệu đánh giá từ các lần thử code để xác định những khoảng trống kiến thức cụ thể mà agent thường bỏ qua. Bằng cách tập trung cung cấp prompt hoặc ví dụ chỉ cho những điểm yếu này, họ nâng tỷ lệ thành công của agent mà không phải tiêu tốn token trên những kiến thức mà model đã maîtrisé. Kết quả cho thấy sự cải thiện đáng kể về độ chính xác và hiệu suất, đồng thời giảm lượng token tiêu thụ trong mỗi yêu cầu. Bài học chính là việc sử dụng dữ liệu đánh giá có mục tiêu để tinh chỉnh hướng dẫn cho agent, giúp tối ưu chi phí computing mà vẫn đạt chất lượng code mong muốn.

Để hiểu cách tối ưu hóa kiến thức về SharePoint Framework (SPFx) cho các agent AI bằng cách xác định và khắc phục những lỗ hổng kiến thức thực tế, giúp lập trình viên cải thiện hiệu quả phát triển ứng dụng SharePoint một cách hiệu quả hơn.

The Immersive Edge: August 2026: 31 industry resources

Unity đã phát hành 31 tài nguyên mới trong tháng 7 và tháng 8 năm 2026, bao gồm Virtual Teardown Assistant của BMW Group và kiến trúc Ditmara twin. Các tài nguyên này tập trung vào giải pháp thực tế ảo (VR) cho ngành ô tô và công nghiệp. Virtual Teardown Assistant giúp kỹ sư phân tích cấu trúc xe BMW trong môi trường ảo, giảm thời gian phân tích lên đến 40%. Kiến trúc Ditmara twin tạo bản sao số của dây chuyền sản xuất, cho phép tối ưu hóa hiệu suất năng lượng đạt 25%. Những công cụ này chứng minh tiềm năng của VR trong ngành công nghiệp, giúp giảm chi phí và tăng hiệu quả mà không cần đầu tư vào cơ sở vật lý thực tế.

Bài này cung cấp tổng hợp 31 nguồn tài nguyên Unity mới nhất từ BMW và Ditmara, giúp lập trình viên cập nhật xu hướng immersive edge và ứng dụng thực tế.

The Agentic SOC – From AI Theater to Real Defense

Bối cảnh là cuộc đua chuyển SOC (Security Operations Center) từ mô hình cảnh báo thụ động sang SOC "agentic" có khả năng tự hành động. Nguyên nhân kỹ thuật xuất phát từ thực trạng "AI theater" khi nhiều tổ chức triển khai AI/ML chỉ để trình diễn chứ không đem lại hiệu quả đo lường được. Hệ quả là SOC truyền thống bị quá tải bởi alerts, trong khi SOC agentic có thể giảm thiểu rủi ro an ninh nhờ các tác nhân (agents) hoạt động tự động. Điều đáng học là cần ưu tiên các KPI đo lường cụ thể (như giảm 30% thời gian phản hồi) và đào tạo lại vai trò của analyst từ quản lý alerts sang quản lý các agents.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách chuyển từ "AI theater" sang phòng thủ an ninh thực tế bằng cách tập trung vào KPI đo lường được và quản lý agent hiệu quả.

Customizing Angular Aria Tabs Quickly with Google Antigravity CLI

Bài viết mô tả cách team Angular giới thiệu Angular Aria là bộ sưu tập các mẫu UI có thể tùy chỉnh và hoàn toàn truy cập được. Tuy nhiên, việc thực hiện các thành phần như tab thường đòi hỏi viết nhiều mã ARIA thủ công và dễ xảy ra lỗi. Bài viết hướng dẫn sử dụng Google Antigravity CLI để tạo và cấu hình các tab Angular Aria chỉ với một vài lệnh, giảm thiểu lượng code boilerplate. Kết quả là nhóm phát triển có thể triển khai tab truy cập được trong thời gian ngắn hơn, đồng thời duy trì tính nhất quán về chuẩn WCAG. Điều này cho thấy việc tích hợp công cụ CLI vào quy trình làm việc giúp tăng tốc độ phát triển mà không hy sinh khả năng truy cập, một bài học quan trọng cho những ai đang cân nhắc áp dụng các mẫu UI Angular Aria.

Tìm hiểu cách tùy chỉnh Angular Aria Tabs nhanh chóng với Google Antigravity CLI sẽ giúp bạn tạo ra các giao diện người dùng tiếp cận hoàn hảo trong Angular.

Gram Editor 3.3.0 Released

Gram Editor là một trình soạn thảo mã nguồn mở được nhiều lập trình viên sử dụng để viết …

Migration files and Git do not mix — DiffyPick Blog

Trong hệ thống version control như Git, các thay đổi schema tồn tại trong các file riêng biệt nên hiếm khi gây xung đột merge. Việc lưu trữ migration files trong Git không đồng nghĩa với việc quản lý chúng hiệu quả bởi Git không hiểu ngữ cảnh của các thay đổi database schema. Hệ quả là các migration files có thể trở nên lỗi thời hoặc gây khó khăn trong việc tracking changes thực tế. Lập trình viên nên cân nhắc sử dụng các công cụ chuyên dụng như Liquibase hoặc Flyway để quản lý schema thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào Git tracking.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách quản lý migration files trong Git để tránh hiểu lầm về việc các thay đổi schema được tự động hợp nhất.