How to Share Bruno Collections: Git, Export, and Import

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 …

VS Code is the best writing app I've used, and I've not written a line of code in it for weeks

VS Code ban đầu được tôi dùng để dọn dẹp HTML, nhưng lại vô tình trở thành ứng dụng viết …

Protobuf, JSON Schema, and OpenAPI · Buf

Bài viết hướng dẫn cách tạo JSON Schema và OpenAPI specs từ Protobuf. Nguyên nhân kỹ thuật là do Protobuf hỗ trợ việc tạo schema tự động nhưng cần thêm cấu hình để xuất định dạng khác. Hệ quả là developer có thể tự động hóa việc tạo API documentation từ định nghĩa Protocol Buffer. Điều đáng học là công cụ Buf có thể chuyển đổi .proto files thành JSON Schema và OpenAPI specs giúp chuẩn hóa API documentation.

Bài viết này giúp lập trình viên tạo JSON Schema và OpenAPI specs từ Protobuf một cách hiệu quả.

You can run git on object storage if you re-make packfiles

Git ban đầu được thiết kế để hoạt động với mmap và đĩa cục bộ, dẫn đến việc truy xuất đối tượng từ object storage hiệu quả kém. Tác giả đã tạo ra một định dạng packfile mới để khắc phục vấn đề này, cho phép chạy Git trực tiếp trên object storage. Định dạng mới cho phép truy cập chính xác từng đối tượng mà không cần đoán byte range, khắc phục điểm yếu của packfile gốc. Giải pháp này mở ra khả năng sử dụng Git trên các hệ thống lưu trữ đối tượng như Amazon S3 một cách hiệu quả hơn.

Bài viết giới thiệu định dạng mới giúp Git hoạt động hiệu quả trên object storage bằng cách khắc phục hạn chế của packfiles gốc.

AI Is Making Software Creation Faster. That May Also Be Making It More Fragile.

Các công cụ AI đang đẩy nhanh tốc độ tạo code nhưng không tự động hóa các quy trình cần thiết để triển khai an toàn như review, testing, observability và rollback. Vấn đề này dẫn đến vòng luẩn quẩn khi áp lực giao hàng làm giảm thời gian kiểm tra, gia tăng lỗi tiềm ẩn và sự cố, lại càng tạo áp lực phải tăng tốc. Trường hợp mất kết nối Amazon trong 13 giờ được cho là do code AI tạo ra là minh chứng rõ ràng cho sự thiếu cân bằng này. Các tổ chức thành công với AI là những đơn vị đã có nền tảng vững chắc về nguyên tắc DORA như components nhỏ có thể kiểm thử, automated tests đáng tin cậy và observability/rollback tốt. Cuốn Signals and Levers đã chính thức hóa mô hình nhân-quả này để giúp các đội nhóm ứng dụng AI một cách an toàn.

Bài viết giúp hiểu được cách AI tăng tốc phát triển phần mềm nhưng cũng tiềm ẩn rủi ro nếu thiếu các thực hành kiểm tra và giám sát cần thiết.

How to Test an API Without a Frontend

Khi chưa có giao diện người dùng, bạn có thể kiểm tra API trực tiếp bằng bốn phương pháp khác nhau. Bài viết hướng dẫn sử dụng Postman, curl, HTTPie và Python requests để thực hiện các API call cơ bản, sau đó biến thử nghiệm đầu tiên thành bộ kiểm tự động chạy trong CI. Các công cụ này giúp phát hiện lỗi endpoint, xử lý response và xác thực data trước khi xây dựng frontend. Bài hướng dẫn chi tiết cách thiết lập test suite cho API, biến request đơn giản thành quy trình kiểm tra tự động hóa trong môi trường CI.

Bài này giúp bạn kiểm tra API ngay cả khi chưa có giao diện người dùng, biến yêu cầu đầu tiên thành bộ kiểm tự động chạy trong CI.

Gram Editor 3.3.0 Released

Gram Editor là một trình soạn thảo mã nguồn mở được nhiều lập trình viên sử dụng để viết và chỉnh sửa mã. Phiên bản 3.3.0 vừa được ra mắt sau khi đội ngũ phát triển hoàn thành một loạt sửa lỗi và tối ưu hóa bộ nhớ. Các thay đổi này giúp giảm thời gian khởi động khoảng 15 % và sửa hơn 30 vấn đề liên quan đến highlight cú pháp và xử lý tệp lớn. Nhờ đó, trải nghiệm sử dụng trở nên mượt mà hơn, đặc biệt khi làm việc với các dự án có nhiều tệp nguồn. Điều này nhắc lại tầm quan trọng của việc cập nhật thường xuyên để duy trì ổn định, bảo mật và tương thích với các công cụ xây dựng hiện đại.

Phiên bản Gram Editor 3.3.0 mang đến nhiều cải tiến quan trọng giúp tăng hiệu suất lập trình và cải thiện trải nghiệm người dùng.