Đang tải bảng tin…
QA Wolf0 Hot0 bình luận12 phút đọc
E2exe: How we solved Windows desktop automation for enterprise scale
How QA Wolf runs Windows desktop app tests in parallel: single-use VMs from warm pools on Google Compute Engine, driven from Linux over CDP and Appium.
Nguồn: https://www.qawolf.com/blog/how-we-solved-windows-desktop-automation. 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
NVIDIA Developer1 Hot13 phútAI
NVIDIA Run:ai Is Now Open Source as Part of NVIDIA DSX AI Factory Platform
NVIDIA vừa chính thức mở toàn bộ nền tảng NVIDIA Run:ai dưới dạng open source, thuộc hệ sinh thái NVIDIA DSX AI Factory Platform. Nguyên nhân kỹ thuật đến từ nhu cầu tăng tính minh bạch và linh hoạt trong việc quản lý AI workload giữa cộng đồng nhà phát triển. Hệ quả bao gồm việc giảm 30% chi phí cơ sở hạ tầng AI và tăng 25% hiệu suất khi triển khai multi-tenancy AI infrastructure. Điều đáng học là cách NVIDIA tích hợp Run:ai với NeMo để tạo thành giải pháp hoàn chỉnh cho việc quản lý cluster AI.
Lập trình viên nên đọc bài này để cập nhật về nền tảng Run:ai mã nguồn mở mới của NVIDIA và các tính năng AI nó mang lại.
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.
Cloud Native Now27 Hot5 phútAI
A Missing Binary Turned a Kubernetes Liveness Probe Into a Restart Loop
Trong môi trường Kubernetes, một binary thiếu hụt đã gây ra vòng lặp khôi phục vô hạn cho liveness probe. Vấn đề kỹ thuật phát sinh khi liveness probe và readiness probe không được phân biệt rõ ràng, khiến pod bị khởi tạo lại liên tục thay vì cho phép background consumer xử lý hết hàng đợi. Hệ quả là ứng dụng gặp downtime do quá trình khởi tạo lại liên tục, gây lãng phí tài nguyên và không đạt được trạng thái stable. Bài viết nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thiết kế riêng biệt giữa liveness probe (kiểm tra health) và readiness probe (kiểm tra sẵn sàng phục vụ), đặc biệt với các ứng dụng xử lý queue background.
Bài viết giải thích tại sao probe sống và probe sẵn sàng trong Kubernetes có vai trò khác nhau, giúp lập trình viên tránh vòng lặp khởi tạo lại do thiếu binary xử lý hàng đợi nền.
K8S Contributors1 Hot2 phútAI
SIG Instrumentation Welcomes kubernetes-mixin
SIG Instrumentation chính thức tiếp nhận dự án kubernetes-mixin sau 8 năm phát triển. Công cụ này cung cấp recording rules như namespace_workload_pod:kube_pod_owner:relabel để tối ưu PromQL queries, alert rules như KubePodCrashLooping để phát hiện điều kiện lỗi, và Grafana dashboards để trực quan hóa metrics. Các tài nguyên này có thể được cài đặt trực tiếp hoặc qua kube-prometheus-stack cho hệ thống monitoring cluster. Dự án giải quyết thách thức biết nên xem xét metrics nào và cách duy trì hiệu suất queries trên các fleet lớn.
Bài viết giúp lập trình viên hiểu cách Kubernetes-mixin nâng cao khả năng giám sát và tối ưu hóa hiệu suất hệ thống bằng các quy tắc ghi chép, cảnh báo và dashboard Grafana.
InfoQ22 Hot4 phútAI
Google Open-Sources AX a Kubernetes Style Orchestrator for Autonomous AI Agents
Google vừa open-source AX, một orchestrator theo phong cách Kubernetes để quản lý workloads cho autonomous AI agents. AX hoạt động trên runtime là Agent Substrate, coi agents như stateful actors. Nó tối ưu hóa hiệu suất tài nguyên, sử dụng kỹ thuật batching để giảm overhead từ 90% xuống chỉ còn 10% khi gọi API. Hệ thống này cho phép developers tạo agents có thể tự điều chỉnh và tái sử dụng code giữa nhiều agent instances. Điều đáng học là cách Google áp dụng kiến trúc distributed systems vào domain AI, cho thấy hướng đi mới cho AI orchestration.
Google AX giúp lập trình viên quản lý tác vụ tự động cho AI agent với hiệu suất tối ưu nhờ kiến trúc Kubernetes-style.
Bình luận
Đang tải bình luận…