Vani now remembers, connects and moves faster: Memory, Skills, Connectors and Fast mode

XDA Developers1 Hot4 min3 h agoAI

After a month switching between Claude Code and its open-source rival, I only open Claude for one kind of task

Sau một tháng sử dụng Claude Code và đối thủ mã nguồn mở, tác giả chỉ mở Claude cho một loại nhiệm vụ cụ thể. Vấn đề kỹ thuật nằm ở việc xử lý các thư mục không được coi là test runs trong Claude Code. Hệ quả là hiệu suất làm việc giảm đáng kể khi phải chuyển đổi giữa các công cụ. Bài viết cung cấp số liệu cụ thể về hiệu suất và các tình huống thực tế khi Claude Code xử lý không hiệu quả các loại file khác nhau. Lập trình viên có thể học được cách tối ưu hóa quy trình làm việc bằng cách kết hợp Claude Code và các công cụ mã nguồn mở khác cho các tác vụ phù hợp.

Bài viết tiết lộ loại tác vụ cụ thể mà Claude Code vượt trội hơn các công cụ mã nguồn mở để giúp lập trình viên tối ưu hóa công việc.

#ai-agent #ai-coding #claude-code Source

Headway36 Hot8 min2 d agoAI

DESIGN.md vs. Design System MCP: Which Does What?

DESIGN.md mang lại tài liệu thiết kế có thể hoạt động trên mọi công nghệ stack, trong khi Design System MCP (Model Context Protocol) cung cấp API thực tế của component cho các agents. Sự kết hợp giữa DESIGN.md và Design System MCP giúp giải quyết vấn đề đồng bộ giữa tài liệu thiết kế và implementation thực tế. Khi kết hợp cả hai, DESIGN.md cung cấp bối cảnh tổng quan, còn Design System MCP đảm bảo các agent có thể truy cập chính xác thông tin API để implement chính xác component. Điều này tạo ra một hệ sinh thái mà ở đó thiết kế và development tự động đồng bộ, giảm thiểu sai lệch giữa tài liệu và code.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ sự khác biệt và vai trò bổ trợ giữa DESIGN.md và Design System MCP để cải thiện quy trình phát triển và hệ thống component.

#webdev #react #ai-agent Source

Medium2 Hot4 min6 h agoAI

Jev: System One — Best Partner to LLMs

Jev: System One được TypeSafe AI phát triển như một hệ thống bổ trợ cho Large Language Models (LLM), không phải để thay thế. Vấn đề chính mà Jev giải quyết là các LLM hiện tại dành quá nhiều thời gian suy nghĩ mà thiếu quyết định cuối cùng. Hệ thống này giúp giảm 40% thời gian phản hồi và tăng 30% độ chính xác khi kết hợp với các LLM. Đáng học hỏi là cách Jev sử dụng reinforcement learning để tối ưu hóa quy trình ra quyết định, giúp các ứng dụng AI hiệu quả hơn trong thực tế.

Jev: System One giúp lập trình viên giải quyết vấn đề LLM suy nghĩ quá nhiều nhưng quyết định quá ít khi phát triển ứng dụng.

#llm #ai-agent #reinforcement-learning Source

Medium1 Hot11 min3 h agoAI

Headless AI will make every product a platform. Here’s what to consider when designing for this.

Headless AI đang biến mọi sản phẩm thành nền tảng mở, với chat chỉ còn là giao diện đơn thuần. Agents hoạt động khác biệt, nơi thiết kế trọng tâm chuyển sang thiết lập contract giữa người dùng và hệ thống. Thiết kế cho Headless AI đòi hỏi kiến thức về API-first architecture và event-driven processing. Các nền tảng như Shopify và Contentful đã triển khai thành công mô hình này với tỷ lệ tương tác tăng 40% nhờ cho phép tùy biến linh hoạt. Lập trình viên nên cân nhắc triển khai headless architecture để chuẩn bị cho tương lai AI-native, tập trung vào thiết kế system contracts thay vì UI truyền thống.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách thiết kế cho kỷ nguyên AI không đầu, nơi mọi sản phẩm sẽ trở thành nền tảng.

#startup #ai-agent #architecture Source

BirkeyCo1 Hot9 min3 h agoAI

Everything I Build Around the LLM Becomes a Distraction

Tác giả trải qua một năm phát triển với hỗ trợ của LLM, nhận thấy mọi công cụ tự động hóa được xây dựng quanh mô hình cuối lại gây xao nhãng. Nguyên nhân kỹ thuật là các giải pháp helper phức tạo như nlp-tools và data-processing-pipelines dần trở thành tâm điểm thay vì hỗ trợ. Hệ quả là thời gian bị phân tán cho việc bảo trì các công cụ này thay vì tập trung vào sản phẩm chính. Bài học rút ra là nên bắt đầu với các giải pháp đơn giản nhỏ hơn, tránh quá trình engineer hóa (engineering away) vấn đề bằng các công cụ phức tạp không cần thiết.

Bài viết này giúp lập trình viên nhận ra cách sử dụng hiệu quả AI mà không bị sa vào các công cụ phụ trợ phức tạp.

#ai-agent #context-engineering #spec-driven-development Source

Neon2 Hot3 min1 d agoAI

Neon gives you 100 projects for free, with 1 GB of Postgres storage each

Neon cung cấp 100 dự án miễn phí, mỗi dự án đi kèm 1 GB dung lượng lưu trữ Postgres. Khả năng này là nhờ kiến trúc serverless và lưu trữ phân tách (storage separation) của Neon, cho phép tạo database instance nhanh chóng. Với số lượng dự án lớn như vậy, lập trình viên có thể dễ dàng tạo nhiều môi trường thử nghiệm mà không lo chi phí. Điều này đặc biệt hữu ích cho việc phát triển ứng dụng đa tenant, testing, hoặc học hỏi mà không cần đầu tư ban đầu. Nếu bạn đang cần giải pháp PostgreSQL linh hoạt với ngân sách hạn chế, Neon chính là lựa chọn đáng cân nhắc.

Neon cung cấp 100 dự án miễn phí kèm theo 1GB lưu trữ Postgres mỗi dự án, cho phép bạn phát triển và thử nghiệm mà không giới hạn chi phí.

#ai-agent #postgresql #mcp Source

Supabase1 Hot5 min1 d agoAI

Supabase Select 2026 Recap

Supabase tổ chức sự kiện Select 2026 hướng đến mục tiêu xây dựng mọi thứ, vận hành với sự tự tin và mở rộng không giới hạn. Công ty cam kết hỗ trợ ứng dụng từ prototype đến petabyte dữ liệu. Supabase tập trung vào việc cung cấp giải pháp database toàn diện với dịch vụ PostgreSQL và Real-time APIs. Các nhà phát triển có thể tận dụng nền tảng này để giảm chi phí vận hành và tăng tốc độ phát triển. Supabase tiếp tục đầu tư vào công nghệ edge computing để đảm bảo hiệu suất tối ưu cho các ứng dụng quy mô lớn.

Bài viết này cung cấp cái nhìn tổng quan chiến lược và lộ trình phát triển của Supabase trong năm 2026, giúp lập trình viên hiểu rõ xu hướng công nghệ và tận dụng tối đa tiềm năng của platform này.

#ai-agent #postgresql #mcp Source

Microservices.io38 Hot10 min4 d agoAI

Architecting with LLMs: use plain old code when you can, LLMs when you must

Khi thiết kế hệ thống với LLM, hãy sử dụng plain old code (POC) cho các tính năng có thể định nghĩa chính xác, và dành LLM cho những nhiệm vụ cần phán đoán, diễn giải hoặc xử lý đầu vào mơ hồ. Khung kiến trúc này áp dụng phép phân tích chức năng đệ quy để chia hệ thống thành các trách nhiệm riêng biệt, sau đó phân loại từng trách nhiệm thuộc về POC hay LLM, như minh họa trong workflow coding-agent 'implement plan'. LLM nên được đặt tại ranh giới hệ thống để xử lý đầu vào không có cấu trúc, và cần cung cấp cho chúng các công cụ POC như Gradle, Git để tương tác với thế giới thực. Khi hiểu biết về vấn đề ngày càng sâu sắc, ta cần xem xét và chuyển đổi lựa chọn triển khai giữa POC và LLM.

Bài này giúp lập trình viên hiểu cách phân bổ trách nhiệm hệ thống giữa code truyền thống và LLM dựa trên tính chất cụ thể của từng nhiệm vụ.

#ai-agent #architecture #claude-code Source

Vani now remembers, connects and moves faster: Memory, Skills, Connectors and Fast mode

Recommended for you

Bình luận

After a month switching between Claude Code and its open-source rival, I only open Claude for one kind of task

DESIGN.md vs. Design System MCP: Which Does What?

Jev: System One — Best Partner to LLMs

Headless AI will make every product a platform. Here’s what to consider when designing for this.

Everything I Build Around the LLM Becomes a Distraction

Neon gives you 100 projects for free, with 1 GB of Postgres storage each

Supabase Select 2026 Recap

Architecting with LLMs: use plain old code when you can, LLMs when you must

One account, the whole ecosystem

8syncdev.com

Courses

Coding practice

IELTS

ZUS — AI IDE

mind0

AcoLeads