How to Build an AI Feature With Gemini: A Practical Guide to Prompt Engineering for Developers

So Reddit has decided that plain HTML is unsafe

Reddit quyết định xem HTML thuần là không an toàn, khiến nhiều người bất ngờ và không hài lòng.

Những lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách Reddit phát triển ý kiến về HTML đơn giản có thể trở thành một vấn đề an toàn bảo mật, giúp họ tránh những rủi ro về mã hóa không an toàn trong các dự án tương lai.

Flux Agents: A Python First Framework for Building Agentic AI Systems

Flux Agents là framework Python ưu tiên, giúp xây dựng hệ thống AI agent (agentic AI) hiệu quả. Tác giả chia sẻ lý do xây dựng framework mới này và khẳng định giá trị của nó đối với người dùng.

Một lập trình viên muốn xây dựng hệ thống AI có tính năng tự động hóa và tương tác thông minh nên đọc bài này để khám phá cách Flux Agents đơn giản hóa việc tích hợp các công cụ AI vào các ứng dụng Python, giúp tối ưu hóa hiệu suất và mở rộng khả năng của các hệ thống agentic.

No, We Can't Harden Node.js Against Prototype Pollution

Lỗ hổng prototype pollution không phải lỗi của Node.js hay thư viện, mà phụ thuộc vào cách …

How to Make a Static HTML Page Editable in the Browser with Vanilla JavaScript

Cách biến trang HTML tĩnh thành có thể chỉnh sửa trực tiếp trong trình duyệt bằng JavaScript thuần, giúp đơn giản hóa quy trình cập nhật nội dung như sơ yếu lý lịch hay menu.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách tự động hóa và tối ưu hóa quá trình chỉnh sửa nội dung HTML đơn giản bằng JavaScript nguyên sinh, giúp tiết kiệm thời gian và tránh rắc rối khi phát triển các trang tĩnh cần tương tác người dùng.

What Is HyDE? How to Improve RAG with Hypothetical Documents

RAG kết hợp truy xuất dữ liệu với mô hình ngôn ngữ lớn để nâng cao độ chính xác. Phương pháp HyDE (Hypothetical Document Embeddings) đề xuất sinh ra các tài liệu giả định dựa trên truy vấn, từ đó cải thiện chất lượng truy xuất và hiệu suất tổng thể của hệ thống RAG.

Là người phát triển AI, bạn nên đọc bài này để khám phá cách Hypothetical Documents (HyDE) nâng cao hiệu quả của RAG bằng cách sử dụng các giả thuyết tài liệu thay vì chỉ dựa vào dữ liệu thực tế, giúp cải thiện độ chính xác và khả năng ứng dụng trong các ứng dụng cần độ tin cậy cao.

Lemonade 11.5 Local AI Server Released With Completed Lemonade Router

Phiên bản 11.5 của Lemonade, máy chủ AI cục bộ mã nguồn mở dựa trên AMD, vừa ra mắt với tính năng chính là Lemonade Router hoàn thiện, tự động điều hướng truy vấn LLM theo chính sách cấu hình (dựa trên quy tắc, phân loại, độ tương đồng ngữ nghĩa hoặc LLM-as-router). Ngoài ra, hệ thống bổ sung công cụ quản lý tác vụ đa bước, hỗ trợ kết nối MCP client thông qua daemon, và tương thích với NPU Ryzen AI, GPU Radeon cùng CPU trên Windows và Linux.

Lập trình viên phát triển ứng dụng AI nên đọc vì Lemonade 11.5 cung cấp Lemonade Router hoàn chỉnh, giúp tối ưu hóa lưu lượng truy vấn LLM hiệu quả hơn bằng các phương pháp tự động hóa đa dạng, từ quy tắc đến AI-as-router, giúp tiết kiệm chi phí và cải thiện hiệu suất cho các ứng dụng AI cá nhân hoặc doanh nghiệp.

Google Newsletter Issue Agent-CLI Eval

Karpathy nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đánh giá Agent-CLI, điều mà bạn có thể sẽ tiếc nếu bỏ qua.

Lập trình viên nên đọc bài này vì Andrew Karpathy—người có đóng góp lớn trong AI và giáo dục công nghệ—chỉ ra cách Agent-CLI (công cụ đánh giá tự động cho các hệ thống Agent) có thể giúp cải thiện hiệu quả phát triển và đánh giá các ứng dụng AI phức tạp, từ đó tiết kiệm thời gian và tránh những sai lầm thường gặp trong quá trình triển khai.

An LLM In The Kitchen

Recipe Lanes là công cụ mã nguồn mở sử dụng LLM để chuyển đổi văn bản công thức nấu ăn thành sơ đồ quy trình trực quan với biểu tượng nguyên liệu, giúp dễ dàng theo dõi các bước nấu. Công cụ tạo sơ đồ theo từng bước từ lời nhắc công thức, có các yếu tố có thể di chuyển trên bảng vẽ, phong cách biểu tượng 8-bit retro và vẫn đang trong giai đoạn phát triển sớm.

Làm việc với các công cụ tự động hóa như Recipe Lanes giúp lập trình viên hiểu cách ứng dụng AI trong việc giải quyết vấn đề thực tế từ các mô tả văn bản, từ đó mở rộng kiến thức về xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thiết kế giao diện người dùng hiệu quả.