Đang tải bảng tin…
Software Design: Tidy First?0 Hot0 bình luận5 phút đọc
Decompose Run-On Tests
Run-On Tests
Nguồn: https://newsletter.kentbeck.com/p/decompose-run-on-tests. 8 Sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Hệ sinh thái 8 Sync
Một tài khoản, cả hệ sinh thái
Đọc tin ở đây, luyện code, học theo lộ trình và luyện IELTS trên các sản phẩm anh em — tất cả kết nối với nhau trong hệ sinh thái 8 Sync.
8syncdev.com
8syncdev.comCổng chính của hệ sinh thái: giới thiệu sản phẩm, blog và bảng giá trọn bộ.
Khám pháKhóa học
course.8syncdev.comHọc theo lộ trình rõ từng chặng: video, quiz chấm tự động, certificate và mentor đang làm nghề.
Xem lộ trìnhLuyện code
coding.8syncdev.com1.000 bài DSA, đề tiếng Việt, chấm tự động 7 ngôn ngữ — nhiều bài FREE, chạy ngay trên trình duyệt.
Luyện miễn phíIELTS
ielts.8syncdev.comChấm bốn kỹ năng IELTS bằng AI, phản hồi chi tiết theo rubric.
Dùng thử miễn phíZUS — IDE AI
zus.8syncdev.comAI IDE 22 MB cho dev Việt.
Tải miễn phímind0
mind0.8syncdev.comBộ nhớ tổ chức cho AI agent.
Khám pháAcoLeads
home-acoleads.8syncdev.comAI trực Fanpage, tự sàng lọc lead.
Dùng thửĐề xuất cho bạn
Milan Jovanović17 Hot6 phútAI
TimeProvider and FakeTimeProvider in .NET Tests
Khi test code phụ thuộc thời gian như invitation hết hạn sau 5 phút, việc sử dụng DateTime.Now gây khó khăn trong unit tests. .NET cung cấp TimeProvider và FakeTimeProvider để giải quyết vấn đề này, cho phép kiểm soát hoàn toàn giá trị thời gian trong môi trường test. FakeTimeProvider cho phép bạn thiết lập một thời gian cụ thể, ví dụ DateTime.Parse("2023-01-01 10:00:00"), để kiểm tra chính xác logic hết hạn mà không cần chờ đợi thời gian thực. Giải pháp này giúp loại bỏ dependency injection vào DateTime.Now và tạo ra test case đáng tin cậy, dễ bảo trì, đặc biệt quan trọng với các business logic phức tạp liên quan đến thời gian.
Bài viết giúp bạn kiểm tra mã phụ thuộc thời gian một cách hiệu quả bằng cách sử dụng TimeProvider và FakeTimeProvider trong .NET.
DEV1 Hot14 phútAI
README Clew 2: Built with AdaL. Labeled by Jev. Judged by Code. Explained by Haiku.
README Clew 2 du lịch trên nền tảng GitHub, sử dụng AdaL để phát triển và Jev để gán nhãn. Hệ thống này tự động đánh giá mã nguồn thông qua công cụ Code, giúp xác minh tính chính xác của thông tin tài liệu. Với dữ liệu xử lý và giải thích bằng thơ haiku, công cụ này cung cấp cách tương tác sáng tạo cho các lập trình viên. Bạn có thể khám phá thêm về ứng dụng tại GitHub nếu quan tâm đến cách AI được ứng dụng trong kiểm tra tài liệu nguồn mở.
Clew 2 là công cụ kiểm tra repository GitHub công khai với khả năng gán nhãn và đánh giá bằng Code, được xây dựng bằng AdaL và giải thích bằng thơ Haiku.
DEV52 Hot10 phútAI
Everyone's learning to prompt better. That's the wrong skill.
Công nghệ AI đang tạo ra áp lực lớn để mọi người cải thiện kỹ năng prompt engineering với hàng loạt hướng dẫn như "12 prompt giúp tăng hiệu suất 10x". Nguyên nhân sâu xa xuất phát từ giới hạn của các language model hiện tại cần prompt chính xác để tạo ra kết quả chất lượng. Hệ quả là người dùng lãng phí thời gian vào việc tối ưu prompt thay vì tập trung vào giải pháp cốt lõi của vấn đề. Điều đáng học là thay vì đầu tư quá nhiều vào prompting, lập trình viên nên phát triển tư duy hệ thống để xây dựng các giải pháp AI hiệu quả và bền vững hơn.
Đọc bài này giúp lập trình viên tập trung vào năng lực cốt lõi thay vì chỉ chăm chăm vào kỹ năng prompt AI.
swizec.com42 Hot4 phútAI
We now auto-approve and merge 15% of PRs
Để giải quyết vấn đề hiệu suất làm việc, công ty đã triển khai hệ thống auto-approve và merge cho 15% PRs, giúp giảm gánh nặng giám sát thủ công. Hệ thống này hoạt động dựa trên các quy tắc kỹ thuật cụ thể như GitHub Actions và custom checks, chỉ cho phép merge các thay đổi low risk. Kết quả là quy trình review được rút ngắn đáng kể, giảm thời gian chờ đợi của developer từ vài ngày xuống còn vài giờ. Bài gốc chia sẻ chi tiết về cách thiết lập hệ thống này và các metric đo lường hiệu quả, rất đáng tham khảo cho team muốn tối ưu hóa workflow CI/CD.
Hệ thống tự động phê duyệt và hợp nhất 15% pull requests giúp tiết kiệm thời gian và giảm tải công việc cho đội ngũ phát triển.
Manager.dev89 Hot16 phútAI
Extreme Programming 1999->2026
Phương pháp Extreme Programming (XP) ra đời từ năm 1999 vẫn là kim chỉ nam hiệu quả cho việc phát triển phần mềm sau 30 năm.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách Extreme Programming không chỉ là một phương pháp phát triển hiệu quả mà còn là một tư duy agile lâu dài, giúp tối ưu hóa chất lượng, linh hoạt và sự hài lòng của khách hàng ngay từ những năm đầu tiên phát triển.
Ruby Flow1 Hot4 phútAI
scrap4rb: find the messy tests in a Ruby project
Scrap4rb là một gem Ruby nhỏ giúp phát hiện các bài test Minitest trong dự án của bạn có vấn đề về chất lượng. Công cụ này chỉ ra các test quá dài (long), kiểm tra quá ít (check too little), hoặc sử dụng quá nhiều mock/fake (fake too much). Nó cung cấp phân tích trực quan giúp lập trình viên nhận diện điểm yếu trong bộ test, đặc biệt hữu ích với các dự án có hàng trăm test case. Bằng cách sử dụng Scrap4rb, team có thể cải thiện độ bền và độ tin cậy của bộ test mà không cần đọc thủ công từng file test.
gem scrap4rb giúp lập trình viên Ruby nhanh chóng nhận diện và cải thiện các bài kiểm tra Minitest chất lượng thấp.
Addy Osmani49 Hot9 phútAI
Agentic Code Quality
Bối cảnh: Sự tăng trưởng của các AI agent như GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer đang thay đổi quy trình viết và đánh giá mã nguồn. Nguyên nhân kỹ thuật: Chất lượng mã hiện nay không chỉ do mô hình ngôn ngữ lớn quyết định mà còn do các ràng buộc được đặt xung quanh agent, bao gồm thiết kế prompt, bộ lọc output và các quy trình kiểm tra tự động. Hệ quả: Khi các ràng buộc này được áp dụng một cách nhất quán, nhóm phát triển quan sát được giảm đáng kể số lỗi logic và cảnh báo bảo mật; ngược lại, thiếu ràng buộc làm tăng nguy cơ đưa mã không an toàn vào sản xuất. Điều đáng học: Để duy trì chất lượng code trong môi trường agent‑driven, nhóm cần đầu tư vào xây dựng hệ thống ràng buộc rõ ràng và liên tục xem xét hiệu quả của chúng thay vì chỉ dựa vào sức mạnh của mô hình AI.
Đây là hướng dẫn thiết yếu để kiểm soát chất lượng code trong kỷ nguyên AI agents.
Deno141 Hot29 phútAI
Deno 2.9
Phiên bản Deno 2.9 bổ sung công cụ deno desktop để xây dựng ứng dụng desktop native từ công nghệ web, tạo ra các tệp thực thi duy nhất với backend webview hoặc CEF. Cải tiến đáng chú ý bao gồm hỗ trợ di chuyển từ lockfile npm/pnpm/yarn/Bun, snapshot testing, test theo tham số, tối ưu hiệu suất khởi động lạnh gấp đôi và giảm 3 lần bộ nhớ khi tải nặng.
Nếu bạn đang tìm cách xây dựng ứng dụng desktop hiệu quả từ công nghệ web, nâng cấp khả năng kiểm thử và an toàn trong dự án của mình, hoặc muốn tối ưu hóa hiệu suất và quản lý phụ thuộc, Deno 2.9 sẽ là công cụ quan trọng giúp bạn giải quyết những thách thức này một cách hiện đại và hiệu quả.
Bình luận
Đang tải bình luận…