Build Azure canvases with the Canvas authoring plugin

The Atlassian platform is for multiplayer human-agent work

Atlassian giới thiệu Agentic Multiplayer Protocol (AMP), khung sườn cho phép AI agent tham gia vào các nhóm người dùng với định danh riêng, quyền hạn được giới hạn và ngữ cảnh chia sẻ từ Teamwork Graph. Các tính năng mới bao gồm Rovo Code Search cho ngữ cảnh codebase, Atlassian Insights cho truy vấn dữ liệu có cấu trúc, thư viện connector mở rộng hơn 80, phiên làm việc agent trong Jira, chế độ Rovo Work cho tác vụ tự động đa bước, ứng dụng Artifacts cho đầu ra AI bền vững, và Atlassian MCP được rebuild hỗ trợ 200+ công cụ. Giải pháp còn cung cấp AI inference được lưu trữ tại EU và điều khiển Guard Premium để tuân thủ và bảo mật, hiện đã sẵn có trên nền tảng.

Bài này giúp lập trình viên hiểu cách AI agents có thể tích hợp vào quy trình làm việc nhóm trên nền tảng Atlassian để tăng hiệu suất.

Cloudflare Uses an AI Harness to Probe and Harden Its WAF

Cloudflare đã triển khai các frontier AI models bên trong một testing harness được kiểm soát để khám phá Web Application Firewall (WAF) của mình. Họ sử dụng các cuộc tấn công đã bị chặn làm điểm xuất phát để các mô hình tạo ra và tinh chỉnh các biến thể tấn công mới. Phương pháp này cho phép Cloudflare phát hiện các lỗ hổng bảo mật mà các quy tắc WAF hiện tại không bắt được. Việc sử dụng AI giúp tăng cường khả năng phòng thủ tự động trước các tấn công ngày càng tinh vi. Đây là ứng dụng thực tế về việc harnessing AI để cải thiện security systems trong môi trường production.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách AI được sử dụng để kiểm tra và tăng cường hiệu năng của hệ thống bảo mật WAF tại Cloudflare.

Someone turned their 13-year-old Kindle Paperwhite into a desk assistant, and I'm in love

Một người dùng đã biến thiết bị Kindle Paperwhite đời 13 năm thành trợ lý bàn làm việc, chứng minh giá trị lâu dài của thiết bị. Thay vì loại bỏ, tác giả đã cài đặt hệ điều custom ROM với khả năng kết nối WiFi và Python để tạo ứng dụng. Kindle cũ nay có thể hiển thị thông tin thời tiết, danh công việc và lời nhắc nhờ ứng dụng script tự viết. Bài viết minh họa cách tái sử dụng thiết bị cũ, tiết kiệm chi phí và giảm rác thải điện tử, cho dù giới hạn xử lý không cho phép chạy các tác vụ nặng.

Bài này cho thấy cách biến thiết bị cũ thành trợ lý bàn làm việc thông minh, khơi nguồn cảm hứng sáng tạo cho lập trình viên.

Building Git infrastructure for agent-scale development

Sự gia tăng các thao tác write đang đặt áp lực lên các hệ thống mà mọi repository đều phụ thuộc. Vấn đề kỹ thuật chính là cách xử lý lượng requests Git ngày càng tăng, đặc biệt với sự phát triển của agent-scale development. Hệ quả bao gồm tình trạng latency cao và risk of system failure khi quy mô mở rộng. Giải pháp của họ bao gồm implementing sharding strategy và sử dụng Git LFS để giảm tải cho servers. Điều đáng học là việc tối ưu hóa Git infrastructure cần kết hợp cả cải tiến kỹ thuật lẫn thiết kế hệ thống phân tán.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách xây dựng hạ tầng Git có khả năng mở rộng để phát triển trên quy mô lớn của các tác nhân.

Turn Your GitHub Contribution Graph Into an ASCII City

GitHub contribution graph được biến đổi thành một thành phố ASCII độc đáo dựa trên số commit hàng ngày. Tác giả sử dụng ngôn ngữ Go để xử lý dữ liệu commit và chuyển hóa mỗi ngày có commit thành một tòa nhà với chiều cao tương ứng. Kết quả là một thành phố trực quan hóa hoạt động lập trình hàng tháng với các "tòa nhà" cao nhất thể hiện những ngày có nhiều commit nhất. Đây là một dự án thú vị để minh họa hoạt động GitHub bằng cách áp dụng kỹ thuật ASCII art vào dữ liệu cá nhân.

Bài này sẽ hướng dẫn bạn cách biến đồ thị đóng góp GitHub thông thường thành một thành phố ASCII độc đáo và thú vị.

I Gave My AI Agents Their Own Documentation Crawler, and Pulled 60 Pages of Clean Markdown in 49 Seconds

Tác giả đã phát triển một hệ thống documentation crawler cho AI agents, xử lý được 60 trang Markdown chỉ trong 49 giây. Công nghệ này sử dụng MCP (Model Context Protocol) để tối ưu hóa việc thu thập thông tin từ tài liệu. Hệ quả cho thấy hiệu suất vượt trội trong việc xử lý và chuyển đổi nội dung tài liệu. Điều đáng học hỏi ở đây là cách kết hợp giữa MCP với Python để tạo ra một giải pháp mã nguồn mở làm sạch dữ liệu tài liệu hiệu quả.

Bài viết này giúp các lập trình viên tiết kiệm thời gian bằng cách tự động hóa việc thu thập và làm sạch tài liệu kỹ thuật.

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 …