Editing videos with Borumi, FFmpeg, and GitHub Copilot

10 Best AI GitHub Repositories to Supercharge Your Agent

GitHub là kho lớn nhất chứa công cụ AI miễn phí nhưng phần lớn lập trình viên chưa khai thác hiệu quả. Các agent như Claude Code thường được cài đặt mà không tận dụng được nguồn tài nguyên phong phú trên GitHub. Các kho lưu trữ AI hàng đầu như LangChain, LlamaIndex hay AutoGPT cung cấp framework mạnh để xây dựng agent thông minh hơn. Việc kết hợp các công cụ này có thể tăng đáng kể khả năng xử lý và tự động hóa của ứng dụng AI.

Bài viết này giúp bạn khám phá 10 kho GitHub AI mạnh nhất để tối ưu hóa khả năng của trợ lý lập trình.

How to Automate Docker Image Creation for Postgres Using Shell Commands

If you have certain lines of code that repeat over and over again in a project, there's a pretty standard solution for it: using a function. But what about when you have the same project file setup th

How I use AI (Oct 2026)

I document how I use AI, one year after my first writeup. Everything's completely different.

AI in Production Without a WHERE Clause

Bối cảnh triển khai AI mà không có bước review rủi ro giống như thiếu một WHERE clause trong SQL có thể dẫn đến đêm dài khắc phục sự cố. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở việc các model AI có thể tạo ra dữ liệu không mong muốn khi không có bộ lọc phù hợp. Hệ quả có thể rất nghiêm trọng khi hệ thống AI vô tình tạo ra nội dung độc hại, sai lệch hoặc vi phạm chính sách. Đáng học hỏi là bài nhấn mạnh việc xác định rõ vị trí của cơ chế "phanh" (brake) trong hệ thống AI và ai chịu trách nhiệm kiểm soát nó.

Bài viết này giải thích tại sao thiếu bước kiểm duyệt trong AI sản xuất có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng như lỗi query SQL không có WHERE clause.

I replaced VS Code's Copilot with a local LLM, and my offline coding got faster

Trong bối cảnh Copilot của VS Code chủ yếu dựa trên cloud, tác giả đã thử nghiệm sử dụng local LLM để hỗ trợ offline coding. Nguyên nhân kỹ thuật là do local LLM (đặc biệt là Ollama với model Llama 3 8B) có khả năng xử lý nhanh hơn khi không cần kết nối mạng. Hệ quả cho thấy tốc độ coding tăng lên đáng kể mà không làm giảm hiệu suất tổng thể. Điều đáng học là việc tối ưu hóa local AI có thể mang lại lợi thế về tốc độ và bảo mật cho lập trình viên khi làm việc trên các dự án cần offline mode.

Thay thế Copilot bằng mô hình ngôn ngữ địa phương giúp tăng tốc lập trình ngoại tuyến mà không đánh đổi hiệu 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.

Video Encoding for the Web in 2026: Part 2: Methodology and Tooling

This is Part 2; see Part 1 for an introduction. Methodology My big goal here is to be able to repeatably measure how well various video encoder settings work against the types of videos that I care about. In 2025, I took a single 1080p test video1Included as deception1, below. and ran around a thousand tests against it to see how well various H.265 encoding options worked. This time, I wanted to test against multiple videos and multiple encoders to get a much wider view of encoding performance. Before I started this, I wanted to improve my tooling so I wasn’t wasting time or measuring the wrong thing.

How to use TinyFish

Learn TinyFish with JavaScript: search the web, extract data, automate browser tasks, reuse logins, research topics, and monitor websites.