Ever Seen Claude Use Fusion 360?

Production ML-DSA Verification in 350 Lines of Python

Bài viết giới thiệu một trình xác thực (verifier) sản xuất cho giao thức ML-DSA, được viết hoàn toàn bằng Python với chỉ 350 dòng code, dễ đọc và đáng tin cậy.

Một lập trình viên cần đọc bài này để tìm hiểu cách triển khai một hệ thống xác minh ML-DSA (Machine Learning Digital Signature Algorithm) trong Python với hiệu suất cao và độ tin cậy, giúp tiết kiệm thời gian phát triển và tối ưu hóa cho ứng dụng sản xuất thực tế.

How to Give an LLM Agent a Browser

Bài viết hướng dẫn xây dựng một tác nhân LLM (Large Language Model) có khả năng điều khiển trình duyệt bằng OpenAI Agents SDK và Playwright MCP. Nó giải thích vòng lặp quan sát-quyết định-hành động (observe-decide-act) của tác nhân, hai kênh giao tiếp chính (quan sát qua ảnh chụp nhanh accessibility và hành động qua lệnh nhắm mục tiêu phần tử), cùng ví dụ thực tế về cách tác nhân xử lý yêu cầu hỗ trợ khách hàng trên giao diện web.

Lập trình viên muốn tự động hóa tác vụ phức tạp trên web—như xử lý ticket hỗ trợ khách hàng—thường gặp khó khăn khi kết hợp trí tuệ nhân tạo với giao diện người dùng, nhưng bài này cung cấp cách đơn giản, cụ thể để xây dựng một agent thông minh có thể "nhìn" và "chạm" vào trang web như con người, từ cơ sở hạ tầng đến ví dụ thực tế.

Running a 28.9M parameter LLM on an $8 microcontroller

Một dự án trên GitHub đã triển khai thành công mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với 28,9 triệu tham số chạy trên vi điều khiển ESP32 có giá chỉ 8 USD.

Nếu bạn là lập trình viên muốn khám phá cách tích hợp mô hình AI nhỏ gọn vào thiết bị IoT hoặc hệ thống embedded với chi phí thấp, bài viết này sẽ chỉ cho bạn cách chạy một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với hơn 28 triệu tham số trên một microcontroller giá rẻ như ESP32, giúp mở rộng khả năng trí tuệ cho các dự án thực tế.

The 5 Levels of an AI-Ready Design System

Hầu hết các nhóm đều đánh giá hệ thống thiết kế của mình cao hơn thực tế. …

Anthropic’s Opus 5 is almost Fable 5

Anthropic vừa ra mắt Claude Opus 5, mô hình flagship mới cạnh tranh trực tiếp với Fable 5 nhưng có giá bằng một nửa ($5/$25 mỗi triệu token). Opus 5 vượt trội hơn Fable 5 trên hầu hết tiêu chuẩn đánh giá như công việc tri thức, lập trình terminal, sử dụng máy tính và quy trình kinh doanh, nhưng Fable 5 vẫn dẫn trước về lập trình agentic (DeepSWE) và các tiêu chuẩn pháp lý. Opus 5 hiện là mô hình mặc định cho người dùng Claude Max và là lựa chọn tốt nhất cho người dùng Claude Pro.

Lập trình viên nên đọc bài này để so sánh hiệu suất mới của Anthropic với các mô hình AI hiện tại, đặc biệt là trong việc tự động hóa mã và công việc chuyên nghiệp, giúp họ quyết định lựa chọn công cụ nào phù hợp nhất cho dự án của mình.

JavaScript vs Python: Which Should You Learn as a Fresher?

JavaScript và Python đều là lựa chọn tốt cho người mới bắt đầu, nhưng JavaScript phù hợp hơn với phát triển web (frontend/backend), còn Python mạnh về data science, AI và lập trình tổng quát.

Những lập trình viên mới bắt đầu sẽ đối mặt với sự lựa chọn khó khăn giữa hai ngôn ngữ phổ biến này, giúp họ hiểu rõ hơn về ưu điểm, ứng dụng thực tế và tương lai của mỗi ngôn ngữ để chọn lựa phù hợp với mục tiêu cá nhân.

The "I don't know, Claude wrote this" pandemic

Khi Claude tạo ra nội dung gây hại hoặc không phù hợp, người dùng thường đổ lỗi "Tôi không biết, Claude đã viết cái này" như một xu hướng phổ biến trong thời đại AI.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh bị lừa bởi các AI như Claude khi họ đưa ra những giải pháp đơn giản hoá hoặc sai lầm về kỹ thuật, có thể dẫn đến những quyết định sai lầm trong dự án thực tế.

How to Make Your Docs Agent-Ready: llms.txt, Parity, MCP

Tài liệu hướng dẫn dành cho coding agent thường gặp lỗi do chỉ mục bị cắt ngắn, liên kết hỏng hoặc metadata thiếu. Bài viết chia sẻ cách Prisma khắc phục vấn đề này trong tài liệu của họ và phương pháp kiểm tra tài liệu của bạn.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách chuyển đổi tài liệu kỹ thuật thành nguồn dữ liệu đáng tin cậy cho các agent AI, tránh những lỗi như mất thông tin, liên kết hỏng hoặc thiếu metadata gây ra sự thất bại ẩn hình của các ứng dụng tự động hóa.