Vibe NLP for Applied NLP

Create Scalable AI Automations with n8n

Các bài hướng dẫn automation thường chỉ kết nối hai ứng dụng đơn giản, nhưng xây dựng …

Local Indexing to reduce tool calling and token usage

Local indexing là ứng dụng Mac giúp tìm kiếm file, repository git và session Claude Code/Codex theo ý nghĩa hoặc từ khóa chính xác. Công cụ này sử dụng MCP context để giảm số lần gọi AI agent khi tìm kiếm code, giảm đáng kể token usage. Cụ thể, local indexing giúp giảm 40% số lượng tool call và 30% token usage khi làm việc với các dự án lớn. Giải pháp này rất hữu ích cho lập trình viên thường xuyên tương tác với AI agent để tìm hiểu codebase.

Ứng dụng Local Indexing giúp lập trình viên giảm đáng kể số lần gọi công cụ và lượng token tiêu thụ khi tìm kiếm code.

A 29MB AI model is the most useful thing I've run on my Raspberry Pi 5, and it doesn't need an AI HAT

Tác giả đã chạy một AI model kích thước chỉ 29MB trên Raspberry Pi 5 mà không cần thiết bị hỗ trợ phần cứng AI HAT. Mô hình này đủ nhỏ để xử lý trực tiếp trên con single-board computer này mà không gặp vấn đề về hiệu năng. Tác giả cho thấy đây là ứng dụng AI hữu ích nhất mà họ từng triển khai trên thiết bị này, chứng tỏ Raspberry Pi 5 có khả năng xử lý AI tốt hơn các thế hệ trước. Điều này mở ra cơ hội cho các dự án AI phân quyền và tiết kiệm chi phí, khi không cần đầu tư vào thiết bị chuyên dụng hay cloud computing.

Bài viết này cho thấy cách chạy AI mô hình nhỏ hiệu quả trên Raspberry Pi 5 mà không cần phần cứng chuyên dụng.

Build and Train a 25M Parameter LLM From Scratch on Your CPU

Bối cảnh: Bạn không cần cụm GPU khổng lồ để học cách AI hiện đại hoạt động. …

Next.js 16.4

Next.js 16.4 giới thiệu lazy compilation giúp tăng tốc độ khởi động ứng dụng. …

Claude Code found my app’s shared contract in two MCP calls. Then the records ran out.

Claude Code Projects tạo bộ nhớ chia sẻ cho các agent về quyết định dự án. Một phiên làm việc mới không có lịch sử cuộc trò chuyện hay mã cục bộ đã có thể khôi phục được thông tin từ 2 lời gọi MCP. Hệ thống này hoạt động tốt với dữ liệu phiên bản nhưng gặp giới hạn khi các bản ghi hết. Bài viết kiểm tra khả năng khôi phục của Claude Code và xác định điểm dừng, hữu ích cho lập trình viên muốn hiểu cơ chế hoạt động của AI assistant.

Bài này giải thích cách Claude Code sử dụng shared memory và versioning records để phục hồi trạng thái dự án từ các phiên trống, giúp lập trình viên hiểu giới hạn và tiềm năng của AI agent trong phát triển phần mềm.

How Netflix Taught an LLM to Recommend Movies So That You Keep Watching

Netflix đã phát triển hệ thống GenRec để tăng thời gian xem phim của người dùng. …

How to read code

Việc đọc code không giống như đọc sách tuyến tính từ trên xuống dưới. Nguyên nhân kỹ thuật là do code có cấu trúc phân cấp, phụ thuộc và luồng điều phức tạp. Hệ quả là lập trình viên cần phương pháp tiếp cận có hệ thống như đọc từng function, module, sau đó mới hiểu mối quan hệ giữa chúng. Điều đáng học là áp dụng kỹ thuật "top-down reading" - bắt đầu từ hàm main hoặc điểm entry function, sau đó đi sâu vào các thành phần phụ. Bài viết gốc chỉ ra rằng việc hiểu dependency graph trước khi đọc chi tiết từng phần giúp tăng hiệu quả up đến 40%.

Bài viết này giúp lập trình viên nâng cao kỹ năng đọc code hiệu quả hơn bằng cách áp dụng các phương pháp tiếp cận có hệ thống.