One line of Python, and a 3× drop in p99

LiteLLM Attack Affected 2,500 Companies, 434,000 CI/CD Pipelines: CloudSEK

Vụ tấn công LiteLLM vào mùa xuân đã ảnh hưởng tới 2.500 doanh nghiệp và 434.000 pipeline CI/CD, phản ánh xu hướng ngày càng gia tăng của các nhóm đe dọa nhắm vào hạ tầng AI.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các nhóm tấn công ngày càng tấn công vào hệ thống AI—và các pipeline CI/CD—để xâm nhập vào các ứng dụng của bạn thông qua các công cụ như LiteLLM, từ đó bảo vệ hệ thống và dự án của mình trước các rủi ro mới trong chuỗi cung ứng.

Announcing Open Knowledge Compiler: a compiler for the Open Knowledge Format

Open Knowledge Compiler (OKC) là trình biên dịch mới chuyển đổi dữ liệu thô thành Open …

Wing Python IDE Version 12.0.2

Wing Python IDE phiên bản 12.0.2 bổ sung phiên bản ARM64 gốc cho Windows, tối ưu phát triển từ xa trên Windows, đơn giản hóa thiết lập Claude Code, cải thiện hiệu suất và sửa nhiều lỗi. Phiên bản này cũng giảm dung lượng cơ sở dữ liệu cache phân tích khoảng 20%.

Lập trình viên nên đọc bài này vì phiên bản mới của Wing IDE hỗ trợ Windows ARM64 natively, giúp tối ưu hóa hiệu suất cho các máy mới và cải thiện khả năng phát triển trên các thiết bị này.

witr: Why is this running? Trace process, port, container or file

witr là công cụ truy vết nguyên nhân của tiến trình, port, container hay file đang chạy, hiển thị toàn bộ chuỗi khởi động từ systemd, supervisor, shell hay cron cùng thông tin người khởi động, thời gian, nguồn gốc và cảnh báo quan trọng. Có thể chạy dạng tương tác TUI hoặc script với định dạng đầu ra ngắn gọn (--short) hoặc JSON (--json), hỗ trợ đa nền tảng qua một file binary Go tĩnh.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách khám phá và giải quyết nguyên nhân sâu sắc của các quá trình bất thường, container hoặc dịch vụ chạy trong hệ thống, từ nguồn gốc khởi động đến các cảnh báo quan trọng mà ps, top hoặc lsof không thể cung cấp.

We Stopped AI Agents From Installing Into the Wrong Python: Task Success Rates Jumped to 95%+

PyCharm giới thiệu Agent Environment Coordinator, giúp AI agents sử dụng đúng Python interpreter của dự án, nâng tỷ lệ thành công từ 68% lên 98%.

Một lập trình viên nên đọc bài này vì giải pháp mới của PyCharm giúp AI hỗ trợ chính xác hơn Python của dự án, nâng cao hiệu suất thực hiện nhiệm vụ lên 95%+ so với cách cũ, giúp tiết kiệm thời gian và tránh lỗi do môi trường không đồng nhất.

We Gave AI Agents a Live Jupyter Kernel in PyCharm

PyCharm bổ sung khả năng tích hợp Jupyter giúp các AI agent hoạt động trực tiếp trên kernel live, ngăn chặn tình trạng notebook bị hỏng, duy trì trạng thái và cho phép các tác vụ dài chạy liên tục mà không lãng phí token.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách AI hỗ trợ trực tiếp trong môi trường PyCharm, giúp tránh mất dữ liệu notebook, tối ưu hóa hiệu suất và giảm chi phí token khi xử lý các nhiệm vụ phức tạp.

Label your agent steps

Tìm hiểu cách gán nhãn (label) cho Activities, Workflows và Timers trong Temporal để dễ dàng theo dõi, gỡ lỗi và hiểu rõ quá trình thực thi agent thông qua giao diện Temporal UI.

Một lập trình viên nên đọc bài này để tối ưu hóa hiệu suất và khả năng theo dõi các quá trình agent trong Temporal bằng cách sử dụng các label rõ ràng, giúp giảm thiểu thời gian debug và tăng tính linh hoạt trong quản lý công việc.

15 Advanced C# Mistakes You’re Probably Still Making

Bài viết chỉ ra 15 lỗi nâng cao thường gặp trong lập trình C# mà nhiều lập trình viên vẫn mắc phải.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh những lỗi nâng cao trong C# gây ra hiệu suất kém, code khó bảo trì và các vấn đề an toàn dữ liệu mà nhiều người vẫn thường mắc phải mà không biết.