Rule insights dashboard generally available

Practical Loop Engineering

Các kỹ sư thường sử dụng vòng lặp để tự động hoá việc đạt mục tiêu, nhưng khi không kiểm …

All roads lead to metered pricing

Kỷ nguyên của mô hình trợ giá cao và định giá đăng ký cố định đang kết thúc. …

How to evaluate LLMs before production

Bối cảnh: Trước khi đưa LLM vào hệ thống sản xuất để quét mật mã, nhóm cần xác định xem mô hình có đủ khả năng phát hiện chính xác các secret không. Nguyên nhân kỹ thuật: Các LLM thường sinh ra phản hồi không nhất quán, dễ bị lừa bởi prompt và có xu hướng hallucinate, dẫn đến cả false positive và false negative trong việc nhận diện chuỗi khóa, token hoặc mật khẩu. Hệ quả: Nếu không kiểm soát những lỗi này, hệ thống có thể bỏ qua các secret thực sự (gây rò rỉ bảo mật) hoặc tạo ra quá nhiều cảnh báo không đúng (gây cảnh báo mệt mỏi và lãng phí công sức kiểm tra). Điều đáng học: Đánh giá trước khi triển khai nên dựa trên bộ dữ liệu secret thực tế, đo lường precision, recall và latency, đồng thời kiểm tra mô hình đối với các adversarial prompt và thiết lập quy trình giám sát liên tục sau khi đưa vào production. Các bước này giúp giảm rủi ro và tăng độ tin cậy của giải pháp quét secret dựa trên LLM.

Bài viết chia sẻ kinh nghiệm thực tế đánh giá LLMs cho quét dữ liệu bí mật trong môi trường ứng dụng thực tế.

Can agents keep a secret? We asked 1Password’s CTO Nancy Wang

Bài viết bắt đầu từ cuộc trò chuyện với Nancy Wang, CTO của 1Password, về khả năng giữ bí mật của các AI agent khi chúng được tích hợp vào quy trình phát triển phần mềm. Nguyên nhân kỹ thuật được chỉ ra là các agent thường được huấn luyện trên dữ liệu công khai và không có cơ chế cô lập lưu trữ thông tin nhạy cảm, dẫn đến nguy cơ lọt ra qua prompt hoặc mô hình. Hệ quả là các tổ chức có thể vô tình lộ mật khẩu, khóa API hoặc mã nguồn riêng khi dựa vào agent để tự động hoá các bước như pull request, code review hoặc xây dựng pipeline CI/CD, điều mà Nancy Wang cho thấy đang góp phần vào xu hướng “không ai hoàn thành dự án” vì teams phải liên tục dừng lại để xử lý sự rò rỉ. Điều đáng học là cần áp dụng lớp bảo mật riêng biệt – ví dụ sử dụng vault của 1Password kết hợp với strict access control và audit logging – thay vì tin tưởng vào khả năng “bí mật” của agent. Cuối cùng, bài viết gợi ý rằng thay vì tìm kiếm agent hoàn hảo, các đội ngũ nên đầu tư vào quy trình tự động hoá an toàn (secure software assembly lines) để giảm phụ thuộc vào việc giữ secret của mô hình.

Bài viết tiết lộ bí mật về tương lai phát triển phần mềm và xu hướng mới trong ngành công nghệ.

The AI Errors That Don’t Look Like Errors

Bài viết指出，AI thường tạo ra những lỗi không dễ phát hiện vì chúng không phải là trích dẫn hoàn toàn giả mạo mà là những nguồn thật nhưng có số trang, ngày tháng hoặc thống kê bị thay đổi nhẹ. Những lỗi này xảy ra khi mô hình truy xuất tài liệu thực sự rồi tự động chỉnh sửa lại chi tiết để phù hợp với ngữ cảnh mà nó đang tạo ra, dẫn tới những tham chiếu выглядят chính xác nhưng thực tế sai lệch. Khi vượt qua quá trình kiểm tra thường lệ, các sai số này có thể lọt vào bài báo, tài liệu kỹ thuật hoặc bài viết học thuật, gây nhầm lẫn và làm giảm độ tin cậy của nội dung được hỗ trợ bởi AI. Bài khuyên người đọc nên luôn xác thực từng trích dẫn bằng cách tra cứu nguồn gốc, kiểm tra lại các con số và sử dụng công cụ truy vết nguồn khi có thể. Việc xem đầu ra của AI như một bản nháp cần審閱而不是 kết luận cuối cùng là cách hiệu quả nhất để tránh những lỗi “không nhìn thấy là lỗi” này.

Bài viết này giúp lập trình viên nhận ra những sai lầm tinh vi của AI mà thông thường không thể phát hiện qua bình thường.

Visual Studio August Update — Work Smarter Across Models and Branches

Cập nhật Visual Studio tháng 8 được ra mắt với mục tiêu giúp lập trình viên làm việc hiệu quả hơn khi phải xử lý đồng thời nhiều mô hình thiết kế và nhiều nhánh mã nguồn. Nguyên nhân kỹ thuật của bản cập nhật là sự tích hợp sâu hơn giữa công cụ mô hình (MDD) và hệ thống quản lý phiên bản Git, cho phép thay đổi trong mô hình tự động được phản ánh vào mã và ngược lại, đồng thời cải thiện giao diện so sánh và hợp nhất nhánh. Hệ quả trực tiếp là giảm thiểu việc phải chuyển đổi ngữ cảnh giữa các cửa sổ khác nhau, giảm thời gian giải quyết xung đột khi làm việc trên nhiều nhánh và tăng độ tin cậy của quá trình sinh mã từ mô hình. Điều đáng học từ bản cập nhật này là khi các công cụ thiết kế và quản lý phiên bản được kết hợp chặt chẽ trong một IDE, nhóm phát triển có thể duy trì sự nhất quán giữa mô hình và mã nguồn mà không cần các bước thủ công phức tạp, từ đó nâng cao chất lượng sản phẩm và tốc độ phát hành.

Bài viết này giúp lập trình viên tối ưu hóa quy trình làm việc với các mô hình và nhánh mã nguồn trong Visual Studio.

The open mainframe: the keystone of the end-to-end digital enterprise

Các doanh nghiệp hiện nay đang tìm cách xây dựng quy trình số từ đầu đến cuối để tăng tính linh hoạt và giảm chi phí vận hành. Việc mở rộng mainframe bằng các tiêu chuẩn mở, hỗ trợ Linux, containers và API cho phép tích hợp dễ dàng với hệ thống đám mây và ứng dụng hiện đại. Kiến trúc này giúp phá vỡ các eiland công nghệ truyền thống, cho phép dữ liệu và luồng công việc di chuyển tự do giữa các bộ phận khác nhau. Nhờ đó, các quy trình kinh doanh được tự động hóa hơn, thời gian đưa ra sản phẩm ngắn lại và khả năng đổi mới số được tăng cường. Bài học chính là việc đầu tư vào mainframe mở không chỉ bảo toàn giá trị của hệ thống héritage mà còn trở thành nền tảng then chốt để thực hiện chiến lược doanh nghiệp end‑to‑end.

Mở mainframe là chìa khóa giúp phá bỏ các rào cản công nghệ và thúc đẩy đổi mới số trong doanh nghiệp.

Practical Loop Engineering

Bài viết bàn về tầm quan trọng của vòng lặp (loops) trong kỹ thuật phần mềm, nhấn mạnh việc không ủy thác hoàn toàn quyết định cho các công cụ tự động mà phải duy trì sự kiểm soát và đánh giá chủ động.

Là người viết code hàng ngày, bạn sẽ tìm hiểu cách xây dựng các vòng lặp hiệu quả và tránh những thói quen sai lầm như tự động hóa quyết định sai lầm, giúp code trở nên rõ ràng, bảo trì dễ dàng và hiệu suất cao hơn.