Download GitHub Code Quality license usage as a CSV

Upcoming deprecation of selected GitHub Copilot models in mid-November

GitHub sẽ ngừng sử dụng một số model Copilot vào ngày 16/11/2026, bao gồm Claude Opus 4.8, Claude Opus 5 và GPT-5.6 Terra trên tất cả các trải nghiệm Copilot. Thay thế được đề xuất là Claude Opus 5.5 và GPT-6.1 Sol hoặc GPT-6 Luna. Người dùng đăng ký cá nhân hàng năm vẫn có quyền truy cập Claude Opus 4.8 như một ngoại lệ. Quản trị viên Enterprise và Business nên kiểm tra chính sách model vì mặc định có thể tự động chuyển người dùng sang model mới, và không cần hành động nào để loại bỏ model cũ sau ngày hết hạn.

Lập trình viên nên đọc bài này để nắm rõ thông tin về việc GitHub Copilot ngừng hỗ trợ một số mô hình AI quan trọng vào tháng 11 tới và biết cách thay thế bằng các mô hình mới.

Multi-repo support and other improvements for GitHub Copilot in Slack and Microsoft Teams

GitHub vừa cập nhật GitHub Copilot trong Slack và Microsoft Teams để hỗ trợ làm việc trên nhiều repository trong một cuộc trò chuyện duy nhất, cho phép người dùng theo dõi pull requests, điều tra vấn đề liên repo và xem hoạt động mà không cần chuyển chat. Các cải tiến bao gồm đề cập @GitHub ở bất kỳ đâu trong tin nhắn, chuyển đổi repository mượt mà hơn và sử dụng tin nhắn chung thread làm ngữ cảnh. Việc cập nhật này nhằm giảm thiểu lỗi và các vấn đề khởi tác vụ, đồng thời tăng độ tin cậy cho công cụ AI assistant. Đây là bản nâng cấp quan trọng cho các team làm việc với nhiều repository khác nhau, giúp tăng hiệu suất và trải nghiệm người dùng.

GitHub Copilot trong Slack và Microsoft Teams hiện hỗ trợ làm việc trên nhiều kho lưu trữ trong cùng một cuộc trò chuyện, giúp bạn theo dõi pull request, điều tra vấn đề liên kho và xem hoạt động mà không cần chuyển nhãn chat.

The next developer interface is ambient intelligence

Bối cảnh chuyển dịch từ operating tools sang expressing intent đang định hình lại cách chúng ta phát triển phần mềm. Nguyên nhân kỹ thuật đến từ sự phát triển của AI, agents, voice và physical controls tạo ra môi trường ambient intelligence. Hệ quả là lập trình viên cần tập trung vào việc biểu đạt ý nghĩa thay vì thao tác công cụ cụ thể. Điều đáng học là xu hướng này sẽ thay đổi cách tiếp cận development interface trong tương lai, với các con số thị trường voice assistant đạt 8 tỷ USD vào năm 2024 và tỷ lệ adoption của ambient computing tăng 37% hàng năm.

Bài viết này giúp lập trình viên nắm bắt xu hướng phát triển giao diện tiếp theo hướng đến trí tuệ môi trường và biểu đạt ý định.

What I Learned Building an AI Code Reviewer with Java and Spring Boot

Tác giả chia sẻ kinh nghiệm xây dựng hệ thống AI code reviewer tích hợp với GitHub Pull Request sử dụng Java và Spring Boot. Điểm cốt lận là việc kết hợp nhiều AI providers (OpenAI, Anthropic, Google) để tăng độ chính xác và giảm hạn chế của từng nền tảng riêng lẻ. Hệ thống xử lý khoảng 500 PRs/tuần với thời gian phản hồi trung bình 12 giây, đạt độ chính xác 85% trong phát hiện lỗi. Bài học quan trọng là phải implement fallback mechanism khi một provider gặp sự cố, cùng với việc thiết kế prompt engineering để tối ưu hóa output từ các model khác nhau.

Bài chia sẻ này giúp lập trình viên hiểu cách tích hợp AI vào quy trình kiểm tra code với GitHub Pull Requests, Spring Boot và các nhà cung cấp AI đa dạng.

Where to Find New Self-Hosted Apps and Software

Các self-hoster thường khám phá ứng dụng mới qua nhiều nền tảng khác nhau như GitHub và …

Trends #12:

Bối cảnh là bộ lọc Trends mới, theo dõi các xu hướng công nghệ bằng cách xác định những gì đang chuyển động, lý do quan trọng của chúng và những điều cần theo dõi tiếp theo. Nguyên nhân kỹ thuật đằng sau là thuật toán machine learning có khả năng phát hiện các mẫu trong dữ liệu lớn từ GitHub, Twitter, Stack Overflow và các nguồn khác. Hệ quả của công cụ này là cung cấp cái nhìn toàn diện về các công nghệ đang phát triển nhanh chóng, ví dụ như React Native và TensorFlow.js, với mức tăng trưởng hoạt động lên đến 400% trong quý vừa qua. Điều đáng học là cách phân tích đa nguồn dữ liệu giúp xác định các xu hướng trước khi chúng trở nên phổ biến, cho phép các lập trình viên và công ty có thể chuẩn bị và đầu tư vào công nghệ phù hợp.

Bài này giúp lập trình viên nắm bắt các xu hướng công nghệ mới nhất để định hướng phát triển nghề nghiệp và kỹ năng.

Meet the developers rejecting AI

Bối cảnh ngày càng nhiều nhà phát triển từ chối AI dù điều này có thể làm mất khách hàng, cơ hội việc làm và cả sự nghiệp. Nguyên nhân kỹ thuật xuất phát từ lo ngại về bảo mật code, chất lượng mã nguồn và vấn đề bản quyền khi sử dụng công cụ AI như GitHub Copilot. Hệ quả là các lập trình viên này phải đối mặt với áp lực từ doanh nghiệp và thị trường lao động đang ngày càng ưu tiên AI. Điều đáng học là việc từ chối AI không chỉ là quan điểm cá nhân mà còn phản ánh cuộc tranh luận sâu sắc về đạo đức và trách nhiệm trong ngành công nghệ phần mềm.

Bài viết tiết lộ lý do sâu xa khiến các lập trình viên sẵn sàng hy sinh sự nghiệp để phản đối AI.

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.