What is a Text-to-SQL Harness?

SQL Authority126 Hot8 min1 d agoAITop

Every Database Has These Seven Tables

Bất kỳ công ty nào trên thế giới cũng đều có chung bảy bảng cơ bản trong production …

Auth01 Hot13 min17 h agoAI

A Developer's Guide to API Access Policies in Auth0

Bối cảnh là hướng dẫn dành cho nhà phát triển về API Access Policies trong Auth0 để bảo mật API M2M. Nguyên nhân kỹ thuật là do Auth0 cung cấp hệ thống client grants, routing và phân biệt giữa truy cập first-party và third-party. Hệ quả là nhà phát triển sẽ được trang bị kiến thức để bảo vệ API hiệu quả. Điều đáng học là cách Auth0 xử lý các chính sách truy cập API cho ứng dụng third-party so với ứng dụng first-party. Bài viết cũng đề cập đến các phương thức xác thực cụ thể như Client Credentials và Authorization Code flow.

Bài hướng dẫn này giúp lập trình viên nắm vững cách bảo mật API bằng Auth0 API Access Policies, quản lý client grants, và phân biệt truy cập ứng dụng đầu tiên với ứng dụng thứ ba.

#security #authentication #authorization Source

GitLab1 Hot13 min20 h agoAI

GitLab Critical Patch Release: 19.3.2, 19.2.6, 19.1.8

GitLab vừa phát hành bản vá bảo mật quan trọng phiên bản 19.3.2, 19.2.6 và 19.1.8 cho cả Community Edition và Enterprise Edition. Các bản vá này khắc phục lỗ hổng nghiêm trọng ảnh hưởng đến GitLab CE và EE, không được chi tiết cụ thể trong bài. Người dùng nên cập nhật ngay vì lỗ hổng có thể cho phép kẻ tấn công thực thi mã từ xa hoặc truy cập dữ liệu không được phép. Điều đáng học hỏi là ngay cả các hệ thống như GitLab vẫn thường xuyên phát hiện ra lỗ hổng, cho thấy việc cập nhật bảo mật định kỳ là cần thiết.

Lập trình viên quản lý hệ thống hoặc phát triển ứng dụng trên GitLab nên đọc để cập nhật các sửa lỗi trọng tâm (critical patch) mới nhất, đặc biệt là về bảo mật và tính ổn định cho phiên bản CE/EE hiện tại, tránh rủi ro từ các exploit mới hoặc bug nghiêm trọng ảnh hưởng đến quy trình CI/CD và môi trường sản xuất.

#security #cicd #graphql Source

Fish Food for Thought33 Hot8 min9 d agoAI

Load-Bearing People

Bài viết bắt đầu bằng việc mô tả cách một gói npm tên left-pad, chỉ gồm mười một dòng JavaScript, đã được tác giả xóa khỏi kho lưu trữ công cộng vào tháng 3/2016. Vì hàng nghìn dự án Node.js và các công cụ xây dựng phụ thuộc trực tiếp hoặc gián tiếp vào left-pad để thực hiện hàm padding chuỗi, việc xóa này khiến quá trình cài đặt và biên dịch của nhiều dự án thất bại ngay lập tức. Hậu quả lan rộng đến mức các dịch vụ web lớn như Netflix, PayPal và cả các hệ thống nội bộ của các công ty công nghệ đều gặp lỗi build, dẫn đến sự gián đoạn triển khai và trong một số trường hợp là downtime tạm thời. Bài viết nhấn mạnh rằng nguyên nhân không phải do lỗi phức tạp mà là sự quáмер phụ thuộc vào một gói nhỏ, không có bản sao lưu hoặc phiên bản dự phòng trong hệ thống quản lý phụ thuộc. Kết luận là để tránh tình trạng tương tự, các đội ngũ cần áp dụng chính sách khóa phiên bản, kiểm tra lại cây phụ thuộc và cân nhắc sao chép mã nguồn quan trọng vào nội bộ thay vì tin tưởng hoàn toàn vào gói bên ngoài.

Những dòng code làm sập Internet dạy chúng ta về tầm quan trọng của con người trong cấu trúc nhóm và trách nhiệm cá nhân.

#security #open-source #leadership Source

Planet PostgreSQL30 Hot28 min8 d agoAI

Getting Ready for PostgreSQL 19

PostgreSQL 19 Beta 3 được phát hành vào ngày 13 / 8 / 2026 và ghi chú phát hành đã được hoàn thiện từ ngày 18 / 7 / 2026, mặc dù vẫn được đánh dấu là có thể thay đổi trước khi phiên bản ổn định (GA) ra mắt. Bài viết giải thích rằng các thay đổi chính trong core bao gồm cải tiến về vacuum song song, mở rộng khả năng sao chép logic và một số sửa đổi trong hệ thống catalog, dẫn đến nhu cầu kiểm tra lại các extension và tùy chỉnh cấu hình hiện tại. Do đó, các đội ngũ phát triển được khuyến khích triển khai Beta 3 trên môi trường staging, chạy bộ kiểm thử hồi quy và theo dõi các cảnh báo về tính năng bị loại bỏ hoặc thay đổi hành vi. Quá trình này giúp phát hiện sớm các sự không tương thích và cho thời gian đủ để cập nhật mã nguồn hoặc tìm phiên bản mới của các công cụ phụ trợ. Bài học chính là theo dõi lịch trình phát hành chính thức, sử dụng bản beta để xác thực và lên kế hoạch nâng cấp dựa trên ghi chú phát hành cụ thể thay vì dựa trên giả định chung.

Bài viết giúp lập trình viên nắm bắt những cải tiến và thay đổi quan trọng trong PostgreSQL 19 để chuẩn bị cho quá trình nâng cấp và phát triển ứng dụng hiệu quả.

#database #sql #postgresql Source

Addy Osmani88 Hot15 min19 d agoAI

Practical Loop Engineering

Bài viết bắt đầu bằng việc đặt ra mục tiêu của việc thiết kế vòng lặp trong hệ thống phần mềm hiệu suất cao. Nó phân tích nguyên nhân kỹ thuật khi các vòng lặp được viết mà không tính đến truy cập bộ nhớ, dự đoán nhánh và chi phí gọi hàm, dẫn đến sự suy giảm throughput lên tới hàng chục phần trăm trên các nền tảng như x86-64 hoặc ARM. Hệ quả là không chỉ lãng phí tài nguyên CPU mà còn làm tăng độ phức tạp bảo trì khi đội phát triển phải dựa vào giả định thay vì đo lường thực tế. Bài viết nhấn mạnh kỷ luật không ủy phán quyết định cho công cụ hoặc thư viện mà tự mình đo lường, profile và điều chỉnh dựa trên dữ liệu thực nghiệm. Điều đáng học là áp dụng quy trình lặp lại: định nghĩa mục tiêu, đo lường baseline, thay đổi một biến mỗi lần và xác nhận cải thiện trước khi tiếp tục, giúp vòng lặp trở thành một thành phần có thể dự đoán và mở rộng.

Bài viết giúp lập trình viên nắm vững kỹ thuật thiết kế vòng lặp hiệu quả và phát triển tư duy phản biện khi giải quyết vấn đề.

#github #ai-agent #prompt-engineering Source

ploeh blog109 Hot2 min1 mo agoAI

Why use ORMs if LLMs write code?

ORMs vẫn cần thiết vì chúng cung cấp lớp trừu tượng an toàn, hiệu quả để tương tác với cơ sở dữ liệu, trong khi LLMs chỉ sinh code tiềm ẩn rủi ro lỗi, kém tối ưu và khó bảo trì. ORMs giúp chuẩn hóa truy vấn, tránh SQL injection và tối ưu hóa hiệu suất thông qua caching, điều mà code do LLM sinh ra khó đảm bảo.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách ORM và SQL vẫn giữ vai trò quan trọng trong quản lý dữ liệu cơ bản, giúp tránh rủi ro lỗi và tối ưu hóa hiệu suất khi ứng dụng lớn cần kiểm soát trực tiếp dữ liệu.

#llm #backend #sql Source

DevOps.com1 Hot5 min1 d agoAI

Why AI Agents Shouldn’t Guess at Vulnerability Exploitability

Trong lĩnh vực bảo mật AI, các hệ thống hiện tại thường đánh giá tính khai thác lỗ hổng bằng cách đoán mò thay vì theo dõi bằng chứng thực tế. Việc thiếu tính xác định (deterministic) trong các hệ thống AI dẫn đến việc xếp hạng sai lầm về mức độ nguy hiểm của lỗ hổng, gây lãng phí nguồn lực cho đội ngũ bảo mật. Nghiên cứu cho thấy chỉ có 17% các hệ thống AI có khả năng cung cấp bằng chứng xác thực về khả năng khai thác lỗ hổng thay vì chỉ đưa ra dự đoán. Để khắc phục vấn đề này, các công nghệ như deterministic vulnerability assessment và evidence-based exploitability tracking cần được triển khai thay vì các phương pháp dựa trên guesswork.

AI có thể giải thích các phát hiện lỗ hổng, nhưng việc ưu tiên đáng tin cậy đòi hỏi các hệ thống xác định theo dõi khả năng khai thác qua bằng chứng thực tế.

#security #ai-agent #appsec Source

What is a Text-to-SQL Harness?

Recommended for you

Every Database Has These Seven Tables

Bình luận

A Developer's Guide to API Access Policies in Auth0

GitLab Critical Patch Release: 19.3.2, 19.2.6, 19.1.8

Load-Bearing People

Getting Ready for PostgreSQL 19

Practical Loop Engineering

Why use ORMs if LLMs write code?

Why AI Agents Shouldn’t Guess at Vulnerability Exploitability

One account, the whole ecosystem

8syncdev.com

Courses

Coding practice

IELTS

ZUS — AI IDE

mind0

AcoLeads