Đang tải bảng tin…
Bruno Blog0 Hot0 bình luận14 phút đọc
How to Create Mock Servers from Collection Response Examples in Bruno
Learn how to create a Mock Server in Bruno using saved collection response examples, configure mock responses, and test your APIs without relying on a live backend.
Nguồn: https://blog.usebruno.com/how-to-set-up-mock-servers-with-collection-examples. 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
ElixirStatus1 Hot5 phútAI
GitHub - keploy/keploy: Open-source platform for creating safe, isolated production sandboxes for API, integration, and E2E testing.
Keploy là nền tảng mã nguồn mở giúp tạo production sandboxes an toàn và cô lập cho API, integration và E2E testing. Giải pháp này ghi lại traffic thật từ production và tái tạo dependencies, cho phép test trong môi trường thực tế mà không ảnh hưởng đến hệ thống chính. Keploy hỗ tích hợp với các framework testing phổ biến như Go, Java, Python, Node.js, giúp developer tự động hóa quy trình test. Với khả năng mocking các dependency, Keploy giảm thiểu 90% thời gian setup test environment và tăng độ coverage test cho dự án phức tạp.
Keploy giúp bạn tạo môi trường sandbox an toàn, cô lập từ production để test API, tích hợp và E2E mà không ảnh hưởng đến hệ thống thực tế.
Facebook Engineering
1 Hot9 phútAI
How Meta Built Forum With AI-Native Engineering
Meta đã xây dựng ứng dụng Forum cho Facebook Groups bằng mô hình AI-native gọi là "human-on-the-loop", trong đó các agent tự động lập kế hoạch, triển khai, xây dựng, kiểm tra và xác minh code khi các kỹ sư đặt mục tiêu và phê duyệt kết quả. Đội ngũ đã xử lý việc tự động hóa verification (builds, tests, UI matching) như một bước gate thay vì chỉ là compilation, cung cấp cho agent các công cụ trực tiếp để kiểm tra trạng thái app thay vì dựa vào mô tả. Họ sử dụng sandbox build flavor riêng biệt để cô lập prototype code khỏi production và triển khai navigation agents cho stress testing liên tục, phát hiện được một memory regression trước khi launch. Với phương pháp này, Forum đạt được feature parity với Facebook Groups chỉ sau 8 tuần và giảm gần một nửa memory use và page faults thông qua stress-testing tự động.
Bài này cho bạn thấy cách Meta áp dụng kỹ thuật AI-native để phát triển ứng dụng Forum chỉ trong 8 tuần, giảm thiểu lỗi nhờ kiểm thử tự động liên tục.
QA Wolf1 Hot9 phútAI
QA Wolf vs Claude Code vs Codex
QA Wolf vượt trội với tỷ lệ qua 93% trên 1,567 bài kiểm tra đa nền tảng gồm web, iOS và Android, cao hơn Claude Code (78%) và Codex (74%). Khác biệt lớn này bắt nguồn từ khả năng xử lý ngữ cảnh dài hạn và hiểu biết sâu về API của QA Wolf. Hệ quả cho thấy QA Wolf là lựa chọn tối ưu cho tự động hóa kiểm chất lượng phần mềm phức tạp. Các lập trình viên nên lưu ý rằng QA Wolf xử lý tốt nhất các tác vụ liên quan đến giao diện người dùng và logic nghiệp vụ trên nhiều nền tảng khác nhau.
Bài này giúp lập trình viên so sánh hiệu suất của các công cụ QA phổ biến để chọn giải pháp tối ưu cho dự án của mình.
Currents1 Hot19 phútAI
AI Playwright Tests: MCP, CLI, Agents and Prompts Compared
Bài viết so sánh hiệu quả giữa bốn phương pháp tự động hóa test Playwright với AI: MCP (Model Context Protocol), CLI (Command Line Interface), test agents và prompt-only assistant trên cùng bộ test suite. Nghiên cứu sử dụng 20 test case phức tạp để đo lường các chỉ số như tỉ lệ thành công (pass rate), thời gian thực thi execution time và chất lượng code generated. Kết quả cho thấy MCP đạt điểm cao nhất với 85% test case thành công và code sạch nhất, trong khi prompt-only assistant chỉ đạt 45% hiệu suất và thường tạo ra code không ổn định. Lập trình viên nên cân nhận đọc bài gốc để có cái nhìn chi tiết về cách triển khai từng phương pháp và các chiến lược prompt optimization giúp cải thiện hiệu quả test automation với AI.
Bài viết này giúp lập trình viên so sánh và lựa chọn phương pháp AI Playwright Tests hiệu quả nhất cho dự án của mình.
Milan Jovanović20 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.
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.
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.
Bình luận
Đang tải bình luận…