How to Test an API Without a Frontend

Don't Write Markdown Files for Your Coding Agent. Write Scripts.

If you want agents to do what you want, you need to learn how to box them into deterministic actions.... Tagged with ai, programming, devops, productivity.

I built a Software Factory

I built a Software Factory Last year I caught myself doing something absurd. I was paying for the best coding models money could buy, and I was still the bottleneck. Not because the models were slow …

Create Scalable AI Automations with n8n

Các bài hướng dẫn automation thường chỉ kết nối hai ứng dụng đơn giản, nhưng xây dựng workflow cho môi trường production cần kỹ năng khác biệt. n8n cho phép tạo AI automations với khả năng scale qua các node như OpenAI, Google Vision API và Hugging Face Transformers. Hệ thống workflow của n8n hỗ xử lý error handling và monitoring giúp giảm 70% thời gian maintenance khi triển khai thực tế. Bài gốc sẽ hướng dẫn thiết kế workflow resilient với failover mechanism và queue-based processing. Lập trình viên nên đọc để hiểu cách implement scalable AI automation architecture mà không cần build từ đầu.

Bài này giúp bạn xây dựng hệ thống tự động hóa AI có khả năng mở rộng cho môi trường thực tế.

How to Build an Agentic Development Tech Stack

Bối cảnh xây dựng agentic development tech stack đang trở nên quan trọng khi các hệ thống AI tự chủ ngày càng phổ biến. Nguyên nhân kỹ thuật đến từ nhu cầu tích hợp nhiều thành phần như models, orchestration, memory, tools, observability, evaluations, guardrails và testing. Hệ quả là việc thiếu kế hoạch tổng thể dẫn đến hệ thống phức tạp, khó bảo trì và không đảm bảo chất lượng. Điều đáng học là cần có thiết kế hệ thống có cấu trúc, rõ ràng cho từng thành phần để tạo ra nền tảng agent mạnh mẽ và đáng tin cậy.

Bài này giúp bạn thiết kế hệ thống công cụ phát triển agent hiệu quả với các thành phần then chốt như model, orchestration và bảo mật.

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.

Agentic E2E Testing with Playwright: What Holds Up in CI

Agentic E2E testing with Playwright in CI: where each agent runs, a merge gate no model touches, repair from real failures, and token budgets.

Git Worktrees: Work on Multiple Branches Without Stashing

Git Worktrees cho phép lập trình viên làm việc trên nhiều nhánh branch cùng lúc mà không cần phải stash và unstash. Công nghệ này tạo ra các thư mục làm việc riêng biệt cho từng branch, giải quyết vấn đề phải switch liên tục giữa các nhánh. Mỗi worktree hoạt động như một repository độc lập nhưng chia sẻ cùng một phần .git, giúp quản lý tiến trình work song song hiệu quả. Khi làm việc với feature branches và hotfixes cùng lúc, Git Worktrees ngăn tình trạng uncommitted changes bị ghi đè, đảm bảo bảo toàn code. Cách tiếp cận này đặc biệt hữu ích cho các dự án sử dụng Git Flow hoặc GitHub Flow với nhiều nhánh cần phát triển song song.

Git worktrees giúp bạn làm việc trên nhiều nhánh cùng lúc mà không cần phải stash hoặc chuyển nhánh liên tục, tiết kiệm thời gian và giảm rủi ro khi làm việc song song.

gRPC vs REST Is the Wrong Question · Buf

Bối cảnh: Câu trả lời truyền thống thường khuyên sử dụng REST cho public APIs và gRPC cho microservices. Nguyên nhân kỹ thuật: REST dựa trên HTTP/JSON trong khi gRPC sử dụng Protocol Buffers và HTTP/2, mang lại hiệu suất tốt hơn. Hệ quả: Cách phân chia này tạo ra sự lựa chọn sai lầm vì cả hai đều có thể được sử dụng linh hoạt trong nhiều ngữ cảnh khác nhau. Điều đáng học: Buf cho thấy chúng ta nên cân nhắc dựa on yêu cầu thực tế như hiệu suất, ngôn ngữ và công cụ hỗ trợ thay vì chỉ dựa trên kiến trúc hệ thống.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu sâu hơn về lựa chọn công nghệ API, vượt ra ngoài so sánh bề mặt gRPC và REST để tìm giải pháp phù hợp nhất cho từng ngữ cảnh cụ thể.