Locking Down the AI Office: Identity, Private Networks, and Guardrails in Foundry

Hex Raises $100M

Announcing Hex 4.0, and Hex's $100m fundraise.

10 Best AI GitHub Repositories to Supercharge Your Agent

GitHub là kho lớn nhất chứa công cụ AI miễn phí nhưng phần lớn lập trình viên chưa khai …

EP230: RAG vs Agentic RAG

RAG (Retrieval-Augmented Generation) và Agentic RAG là hai phương pháp xử lý thông tin …

How to Build Passkey Authentication with WebAuthn, Next.js and NestJS

Việc triển khai passkey authentication bằng WebAuthn, Next.js và NestJS giúp giải quyết vấn đề mật khẩu gây đau đầu cho cả người dùng và nhà cung cấp dịch vụ. Nguyên nhân kỹ thuật là do người dùng gặp khó khăn trong việc nhớ mật khẩu và nguy cơ phishing, tái sử dụng mật khẩu cao trên nhiều website. Hệ quả là giải pháp này giúp loại bỏ hoàn toàn mật khẩu, tăng cường bảo mật bằng cách sử dụng xác thực sinh trắc học và khóa công khai/riêng tư. Điều đáng học là bài viết hướng dẫn chi tiết cách tích hợp WebAuthn API vào ứng dụng Next.js cho frontend và NestJS cho backend với các bước xác thực an toàn. Lợi ích là cải thiện trải nghiệm người dùng đồng thời giảm thiểu rủi ro bảo mật liên quan đến mật khẩu truyền thống.

Bài hướng dẫn này giúp bạn xây dựng xác thực passkey an toàn hơn mật khẩu truyền thống và ngăn chặn tấn công lừa đảo hiệu quả.

15 apps you can vibe code instead of subscribing

Bối cảnh: Bài viết giới thiệu 15 ứng dụng bạn có thể tự code thay vì đăng ký dịch vụ trả phí như Slack, Notion, Calendly. Nguyên nhân kỹ thuật: Các hướng dẫn đi kèm prompts AI có phạm vi cụ thể, ước tính build thực tế và tính năng nhỏ để bắt đầu. Hệ quả: Bạn tiết kiệm chi phí đăng ký hàng tháng và có quyền kiểm soát hoàn toàn hệ thống. Điều đáng học: Cách tiếp cận phân chia dự án thành các phần nhỏ có thể thực hiện trong thời gian ngắn với phạm vi rõ ràng, giúp giảm độ phức tạp ban đầu.

Bài viết này giúp lập trình viên tiết kiệm chi phí bằng cách tự xây dựng các công cụ thay vì đăng ký trả tiền.

TLA-Verus: LLM agents prove temporal properties of TLA+ specs

TLA-Verus sử dụng LLM agents để chứng minh tính chất safety và liveness cho spec TLA+ bằng cách chuyển chúng sang Verus Rust verifier. Trong nghiên cứu với 16,459 cặp (spec, property) từ 2,734 module, TranSpec đã dịch được 6,070 spec, trong đó 5,160 được định nghĩa rõ ràng và 3,094 được chứng minh thành công với chi phí khoảng 2 USD/bằng chứng. Tỷ lệ thành công cho liveness proofs khá thấp chỉ đạt 38% (304/809). Các benchmark cho thấy Opus-5 và GPT-5.6-sol-pro giải được tất cả 40 task trong khi gpt-oss-120b không giải được cái nào, và DeepSeek-R1 giảm từ 74.7% xuống còn 17.5% so với verusbench. Điểm hạn chế là không có code nào biên dịch được và không có refinement proof nối kết spec Verus về lại nghĩa gốc TLA+.

Những thử nghiệm này chứng minh cách AI hiện đại có thể tự động hóa chứng minh tính toàn vẹn cho các mô tả logic phức tạp, giúp lập trình viên hiểu rõ giới hạn và tiềm năng của các công cụ tự động hóa trong việc bảo đảm an toàn hệ thống mà không cần viết code thực thi.

How Anthropic ships Claude with Claude: Separating the Brain from the Hands

Bối cảnh: Anthropic đang phát triển Claude với kiến trúc agent mạnh mẽ. Nguyên nhân kỹ thuật: Họ tách biệt "bộ não" (reasoning) và "tay" (action) trong agent Opus 5.5 để xử lý tác vụ phức tạp. Hệ quả: Trình điều hành (orchestrator) điều phối model reasoning và các công cụ bên ngoài. Điều đáng học: Cách tiếp cận modularity này giúp Claude xử lý tác vụ đa bước mà không gặp lỗi trong chuỗi hành động dài, với tỷ lệ thành công đạt 85% trên các tác vụ phức tạp.

Bài viết giải thích cách Anthropic tách bộ não Claude (AI) khỏi tay (giao diện) để phát triển agent hiệu quả.

Vital Skills: Upskilling Genie Code with Healthcare and Life Sciences skills

Vital Skills là thư viện kỹ năng do chuyên gia ngành của Databricks xây dựng, tập trung vào phát triển phân tích và khoa học học với Genie Code. Quá trình phát triển và đánh giá kỹ năng này đã được thực hiện kỹ lưỡng để đảm bảo tính ứng dụng thực tế. Thư viện này chứa các kỹ năng cụ thể giúp xử lý dữ liệu y tế và khoa học sinh học một cách hiệu quả. Khách hàng có thể dễ dàng tìm kiếm và sử dụng các kỹ năng này trong Genie Code để tăng năng suất làm việc. Đây là công cụ hữu ích cho các lập trình viên muốn kết hợp kỹ năng công nghệ với lĩnh vực y tế và khoa học sinh học.

Bài viết này giúp lập trình viên nắm cách tích hợp kỹ năng y tế và khoa học sinh học vào Genie Code để phát triển các giải pháp phân tích khoa học hiệu quả hơn.