Oracle got AI working on itself only this year

I Am a Flat-Rate Monthly Responsibility Service

Một kỹ sư kỳ duyệt suy ngẫm về lý thực tế mọi người làm việc trong ngành công nghệ, thừa …

Liquid Glass GNOME Shell extension uses real refraction shaders

Một lập trình viên có thể quan tâm đến Liquid Glass - extension mới cho GNOME Shell cho phép biến giao diện Ubuntu thành kính lỏng với hiệu ứng quang học thực tế. Extension này được phát triển với sự hỗ trợ đáng kể từ AI, sử dụng vertex và fragment shaders để tạo hiệu ứng khúc xạ ánh sáng. Hiệu ứng hoạt động bằng cách xử lý ánh sáng xuyên qua các bề mặt trong suốt, tạo ra độ sâu và chiều thực tế. Điều đáng học là cách tác giả kết hợp sức mạnh của AI với kỹ thuật shader phức tạp để tạo trải nghiệm desktop độc đáo mà không ảnh hưởng hiệu năng đáng kể.

Bài viết này giúp bạn hiểu cách Liquid Glass extension sử dụng shader để tạo hiệu ứng kính chất lượng cao trên desktop GNOME.

PostgreSQL Migrator 1.0 : first stable release

Dalibo đã phát hành bản ổn định 1.0 của PostgreSQL Migrator, công cụ mã nguồn mở miễn phí cho phép di chuyển database từ Oracle và MySQL/MariaDB sang PostgreSQL. Được xây dựng hoàn toàn bằng Go, công cụ này cung cấp khả năng kiểm tra catalog ngoại tuyến, đánh giá độ phức tạp, giao diện web tương tác, chuyển đổi schema và dữ liệu, biên dịch SQL/PL-SQL qua công cụ transqlate, và sao chép dữ liệu tốc độ cao. PostgreSQL Migrator hỗ trợ nguồn từ Oracle 11g đến 26ai và MySQL 8.4+/MariaDB 10+, nhắm đến PostgreSQL 16-19, với bản 1.0 hiện chỉ hỗ trợ chuyển đổi roles, schemas, sequences, tables, virtual columns, constraints và indexes. Dự án đạt độ ổn định sau 1 năm beta và release candidates, với cam kết tương thích về cấu hình, CLI và dự án cho tất cả các bản 1.x.

PostgreSQL Migrator 1.0 cung cấp giải pháp toàn diện để chuyển đổi cơ sở dữ liệu từ Oracle và MySQL sang PostgreSQL với nhiều tính năng mạnh mẽ.

Stop burning tokens on code review

Tác giả chia sẻ cách xây dựng hệ thống giúp con người và AI triển khai sản phẩm nhanh chóng nhưng an toàn bằng cách sử dụng custom linters.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách tối ưu hóa quá trình code review bằng cách sử dụng các công cụ linter cá nhân, giúp giảm thiểu việc tiêu thụ token (vốn AI) không cần thiết và tăng hiệu suất phát triển an toàn.

Is AI ruining my brain?

Người viết chia sẻ trải nghiệm sử dụng công cụ AI như ChatGPT và GitHub Copilot trong công việc hàng ngày để viết email, tạo mã và giải quyết vấn đề nhanh chóng. Ông cho rằng sự phụ thuộc vào AI làm giảm nhu cầu tư duy độc lập vì não bộ ít được kích hoạt khi dựa vào gợi ý tự động từ các mô hình ngôn ngữ lớn. Sau vài tháng, ông cảm thấy khó tập trung khi đọc sách dài, suy giảm khả năng ghi nhớ thông tin mà không có sự hỗ trợ của AI và thường bị mệt óc khi phải thực hiện các tác vụ không có AI. Bài viết gợi ý đặt giới hạn thời gian sử dụng AI, thực hành các hoạt động không cần AI như đọc sách tay hoặc viết tay để duy trì sự linh hoạt nhận thức. Cuối cùng, ông nhắc nhở rằng công cụ AI nên là người trợ giúp thay thế thay vì thay thế suy nghĩ con người.

Bài này giúp lập trình viên nhận diện tác động thực tế của AI đến khả năng nhận thức và tìm cách cân bằng giữa công nghệ tự động và suy nghĩ độc lập.

The bottleneck isn't writing code anymore. It's understanding it.

Việc AI có thể sinh ra bao nhiêu code không quan trọng bằng khả năng bạn hiểu và chịu trách nhiệm cho nó. Những thực hành coding tốt vốn dĩ không dành cho máy móc.

Những kỹ thuật và nguyên tắc lập trình tốt không chỉ giúp code hiệu quả mà còn giúp bạn kiểm soát và chịu trách nhiệm về phần mềm của mình, tránh rơi vào tình trạng phụ thuộc vào công cụ AI mà không biết nguồn gốc, chất lượng hay tác động thực sự của nó.

Junior engineers are skipping straight to architect-level thinking

Các kỹ sư junior ngày nay sử dụng công cụ AI để tạo mã nguồn và triển khai chúng nhanh hơn bao giờ hết. Tuy nhiên, họ thường bỏ qua bước đánh giá sâu sắc và xây dựng khả năng quyết định về chất lượng mã mà họ chịu trách nhiệm. Sự khác biệt giữa tốc độ sản xuất và khả năng sở hữu mã này đang mở ra một khoảng trống về đánh giá. Khoảng trống này có thể dẫn đến lỗi khó phát hiện và tăngภาระ bảo trì trong dài hạn. Do đó, bài viết đề xuất cần định hình một chỉ số riêng để đo lường sự can đảm trong việc sở hữu mã do AI sinh ra.

Bài viết này giúp junior hiểu được sự khác biệt giữa việc viết code nhanh và xây dựng phán đoán kiến trúc để làm chủ sản phẩm của mình.