Better label management on issues is generally available
GitHub has made label archiving and suggested labels generally available for issues. Suggested Labels shows recommendations based on a repository's recent label usage plus a personal Recent labels list, making it faster to find the right label without scrolling a long list. Archive Labels lets maintainers hide unused labels from the picker while preserving their history on existing issues, with the option to unarchive at any time from the repository Labels page.
Kỷ nguyên của mô hình trợ giá cao và định giá đăng ký cố định đang kết thúc. Cursor vừa thông báo sẽ áp dụng giá tự động dựa trên mô hình mà mỗi yêu cầu được định tuyến đến.
Bài viết này giúp lập trình viên hiểu xu hướng chuyển đổi sang mô định giá theo mức sử dụng, ảnh hưởng trực tiếp đến chi phí và cách sử dụng các công cụ AI.
Uno Platform đã triển khai hai máy chủ Model Context Protocol (MCP) bằng C# để cung cấp tài liệu và khả năng tương tác với ứng dụng .NET đa nền tảng thực tế cho các agent AI viết mã. Máy chủ tài liệu sử dụng HTTP, được lưu trữ và phiên bản hoá tài liệu, cung cấp công cụ tìm kiếm và lấy nội dung cùng với prompt scaffolding, tiêu tốn khoảng 6.400 token; máy chủ ứng dụng hoạt động qua stdio, local và stateful, kết nối với Uno DevServer để khởi động ứng dụng, chụp màn hình, đọc cây nhìn thấy và mô phỏng click/keystroke, tiêu tốn khoảng 1.500 token (so với 5.200 token của máy chủ MCP của GitHub). Kết hợp này cho phép agent tự kiểm tra và thay đổi UI của ứng dụng, tương tự Playwright cho web, đồng thời giảm chi phí token khi định nghĩa công cụ và tăng khả năng tái sử dụng qua việc xếp lớp các “Skill” lên trên các công cụ MCP. Những bài học bao gồm việc chọn giao vận phù hợp, viết mô tả công cụ dưới dạng prompt thay vì tài liệu truyền thống, và đóng góp upstream vào SkiaSharp và các binding .NET runtime để hỗ trợ Uno Platform Studio 3.0, nơi các ứng dụng .NET được sinh ra bởi AI được biên dịch và hot-reload trong trình duyệt nhờ Roslyn và Microsoft Agent Framework.
Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách Uno Platform tích hợp .NET, MCP và AI để xây dựng ứng dụng chất lượng cao với khả năng tự động kiểm tra và điều chỉnh UI thông qua agent.
Visual Studio Code phiên bản 1.135 đã ra mắt tính năng thử nghiệm gọi là Rubber Duck agent. Tính năng này kích hoạt một mô hình AI bổ sung để xem lại kết quả mà mô hình chính (primary agent) tạo ra. Khi hai mô hình cho ra phản hồi khác nhau, Rubber Duck sẽ đưa ra gợi ý sửa đổi hoặc cảnh báo để nhà phát triển xem xét trước khi chấp nhận mã. Quy trình chéo kiểm tra này giúp giảm khả năng nhận được đề xuất sai sót và tăng độ tin cậy vào các tính năng hỗ trợ lập trình dựa trên AI. Bài học từ bản phát hành là việc sử dụng hai mô hình complementary để xác thực lẫn nhau có thể nâng cao độ tin cậy của công cụ mà không cần thay đổi kiến trúc chính của trợ lý AI.
Tính năng Rubber Duck agent trong Visual Studio Code 1.135 giúp lập trình viên nhận được ý kiến thứ hai từ mô hình bổ sung để cải thiện chất lượng công việc.
GitHub Copilot code review đã mở rộng khả năng kiểm tra pull request do bot tạo ra, bao gồm cả tác nhân đám mây Copilot của chính nó, và đã gỡ bỏ giới hạn cũ 300 tệp/20.000 dòng để hỗ trợ các PR rất lớn. Các tổ chức có thể bật chính sách cho phép thành viên không có giấy phép Copilot kích hoạt tính năng review, với mức sử dụng được tính vào tài khoản tổ chức. Khi đóng một bình luận review, người dùng теперь có thể chọn lý do giải quyết như Addressed, Won't fix hoặc Incorrect, và phản hồi này được gửi lại cho đội phát triển sản phẩm. Thay đổi này giúp Copilot thu thập dữ liệu đánh giá cụ thể hơn từ các trường hợp sử dụng thực tế. Việc mở rộng phạm vi review và thu thập lý do giải quyết là bài học quan trọng để cải thiện chất lượng và độ tin cậy của các công cụ hỗ trợ code bằng AI.
Bài viết giúp bạn cập nhật những cải tiến mới nhất về Copilot code review, bao gồm hỗ trợ PR từ bot, mở giới hạn file, chính sách tổ chức và cơ chế phản hồi cho nhóm phát triển.
Bài viết bàn về tầm quan trọng của vòng lặp (loops) trong kỹ thuật phần mềm, nhấn mạnh việc không ủy thác hoàn toàn quyết định cho các công cụ tự động mà phải duy trì sự kiểm soát và đánh giá chủ động.
Là người viết code hàng ngày, bạn sẽ tìm hiểu cách xây dựng các vòng lặp hiệu quả và tránh những thói quen sai lầm như tự động hóa quyết định sai lầm, giúp code trở nên rõ ràng, bảo trì dễ dàng và hiệu suất cao hơn.
We need to produce a summary in Vietnamese, 4-6 sentences, following order: bối cảnh (context) -> nguyên nhân kỹ thuật (technical cause) -> hệ quả (consequence) -> điều đáng học (lesson). Must be like explaining to a programmer whether to read the original article. Must include specific numbers and tech names if present. No markdown, no opening generic sentence, no "Bài viết này..." etc. Must not use any Chinese/Japanese/Korean/Han characters. Must keep technical terms in Latin (English). Must not use bold, etc. Must be 4-6 sentences, natural Vietnamese.
We need to identify context: article title "The AI Errors That Don’t Look Like Errors". Content: Fake citations are easy to catch. A real source with the wrong number isn't. Four AI failures that survive a normal review, and how to spot each one.
We need to mention specific numbers and tech names if present. The content mentions "Four AI failures". Possibly specific failures? Not given explicitly, but we can infer maybe "hallucinated citations", "incorrect numeric values", etc. We need to include concrete numbers and tech names if present. The excerpt doesn't list specific numbers besides "Four". Could mention "4" as number of failures. Could mention "AI hallucinations", "citation generation", "numeric errors". Must keep technical terms in Latin (English). So we can mention "hallucination", "citation", "numeric error". Must not use any Chinese characters. Use only Latin letters and Vietnamese diacritics.
We need 4-6 sentences. Let's craft 5 sentences.
Sentence 1: Bối cảnh: bài viết nêu bốn lỗi AI mà thường tránh được trong quá trình kiểm duyệt. (But we must not start with generic opening; we can just state context.)
But we must not start with "Bài viết này..." or "Bạn có thể..." etc. Must be like explaining to a programmer whether to read the original article. So we can say something like: "Bạn đang cân nhắc có nên đọc bài gốc không? Bài viết nêu bốn lỗi AI mà thường tránh được trong quá trình kiểm duyệt." That's okay.
But we must not use any opening generic sentence? The instruction: "Không dùng câu mở đầu khách sáo, không nhắc rằng đây là bản tóm tắt." So we should not start with "Bài viết này tóm tắt..." but we can start with something like "Bạn đang cân nhắc..." That's okay as it's not a generic opening? It's still a sentence but it's addressing the reader. Probably acceptable.
We need to include specific numbers and tech names. So mention "4 lỗi", "hallucinated citations", "incorrect numeric values". Use Latin terms: "hallucination", "citation", "numeric error". Keep them in English.
Let's craft 5 sentences:
1. Bạn đang cân nhắc có nên đọc bài gốc không? Bài viết nêu bốn lỗi AI mà thường tránh được trong quá trình kiểm duyệt. (That's 2 sentences? Actually it's one sentence? It's two clauses but it's one sentence? It ends with period. That's okay.)
But we need 4-6 sentences total. Let's plan:
Sentence 1: Bạn đang cân nhắc có nên đọc bài gốc không? (Context)
Sentence 2: Bài viết nêu bốn lỗi AI mà thường tránh được trong quá trình kiểm duyệt. (Context + number)
Sentence 3: Một lỗi phổ biến là hallucinated citation với số tham khảo sai, trong khi một source thực tế chỉ có sai số liệu numeric. (Technical cause)
Sentence 4: Hệ quả là reviewer có thể bỏ qua lỗi này vì nó trông như một lỗi nhỏ, nhưng nó làm giảm độ tin cậy của toàn bộ tài liệu. (Consequence)
Sentence 5: Bạn nên kiểm tra kỹ từng citation và số liệu numeric để tránh bị lừa bởi lỗi không hiển thị rõ. (Lesson)
That's 5 sentences. Need to ensure we include specific numbers and tech names. We have "bốn lỗi", "hallucinated citation", "numeric". Also maybe mention "4" explicitly. Use "4" as number. Also maybe mention "citation" and "numeric". That's fine.
Make sure no Chinese characters. Use only Latin letters and Vietnamese diacritics. No markdown.
Let's write final answer:
"Bạn đang cân nhắc có nên đọc bài gốc không? Bài viết nêu bốn lỗi AI mà thường tránh được trong quá trình kiểm duyệt. Một lỗi phổ biến là hallucinated citation với số tham khảo sai, trong khi một source thực tế chỉ có sai numeric value. Hệ quả là reviewer có thể bỏ qua lỗi này vì nó trông như một lỗi nhỏ, nhưng nó làm giảm độ tin cậy của toàn bộ tài liệu. Bạn nên kiểm tra kỹ từng citation và numeric value để tránh bị lừa bởi lỗi không hiển thị rõ."
Check constraints: 5 sentences, includes "bốn lỗi", "4"? Actually we said "bốn lỗi" but not the digit "4". Could include "4" explicitly as digit. Let's replace "bốn" with "4". So "4 lỗi AI". That includes digit. Also include "numeric value" maybe keep. Also "citation". Ensure we have specific numbers: "4" and maybe "numeric value" not a number. Could also mention "sai số tham khảo" but that's not a specific number. Could mention "sai 123" but not given. We can just keep "sai số tham khảo" but not a specific number. The instruction: "nêu con số và tên công nghệ cụ thể nếu bài có". The article mentions "Four AI failures". So we can mention "4". That's enough. So we should include "4
Bài viết này giúp lập trình viên nhận ra những sai lầm tinh vi của AI mà thông thường không thể phát hiện qua bình thường.
Khóa học toàn diện về Claude Code vừa được phát hành trên kênh YouTube freeCodeCamp.org, hướng dẫn từ cơ bản đến nâng cao, bao gồm cả tự động hóa quy trình phát triển.
Nếu bạn đang tìm cách nâng cao kỹ năng tự động hóa và tối ưu hóa công việc lập trình từ cơ bản đến chuyên sâu, Claude Code Full Course sẽ giúp bạn học cách sử dụng AI như Claude để giải quyết các vấn đề phát triển hiệu quả hơn.
