Sars to pay Microsoft and IBM R2.75-billion in sole-source deals

How to use WebMCP with coding agents

WebMCP cung cấp cơ chế cho ứng dụng web trao quyền cho coding agent các công cụ thực sự thay vì chỉ tương tác như click chuột. Để triển khai, bạn cần cài đặt skill /webmcp vào hệ thống của mình. Kỹ thuật này cho phép coding agent gọi trực tiếp các API và chức năng phức tạp, tăng hiệu suất xử lý lên tới 70% so với phương pháp truyền thống. Triển khai thành công WebMCP giúp tối ưu hóa quy trình làm việc giữa ứng dụng web và AI agent.

WebMCP giúp lập trình viên tích hợp công cụ thực tế cho agent lập trình, nâng cao hiệu suất phát triển.

Local Indexing to reduce tool calling and token usage

Local indexing là ứng dụng Mac giúp tìm kiếm file, repository git và session Claude Code/Codex theo ý nghĩa hoặc từ khóa chính xác. Công cụ này sử dụng MCP context để giảm số lần gọi AI agent khi tìm kiếm code, giảm đáng kể token usage. Cụ thể, local indexing giúp giảm 40% số lượng tool call và 30% token usage khi làm việc với các dự án lớn. Giải pháp này rất hữu ích cho lập trình viên thường xuyên tương tác với AI agent để tìm hiểu codebase.

Ứng dụng Local Indexing giúp lập trình viên giảm đáng kể số lần gọi công cụ và lượng token tiêu thụ khi tìm kiếm code.

Next.js 16.4

Next.js 16.4 giới thiệu lazy compilation giúp tăng tốc độ khởi động ứng dụng. …

Talorys – A self-hosted personal AI agent on Cloudflare's free tier

Talorys là một personal AI agent tự host được thiết kế để hoạt động trên tier miễn phí của Cloudflare. Với chỉ một lệnh npx create-talorys@latest, người dùng có thể triển khai giải pháp này trong tài khoản Cloudflare của mình. Nó cung cấp các tính năng như chat, memory, tasks, notes và scheduled reminders mà không cần telemetry, phù hợp cho single-user. Điểm đáng chú ý là dự án này tận dụng hoàn toàn các dịch vụ miễn phí của Cloudflare, giúp giảm chi phí cho người dùng cá nhân.

Talorys cho phép bạn triển khai trợ lý AI cá nhân miễn phí trên Cloudflare với một lệnh duy nhất.

Claude Code found my app’s shared contract in two MCP calls. Then the records ran out.

Claude Code Projects tạo bộ nhớ chia sẻ cho các agent về quyết định dự án. Một phiên làm việc mới không có lịch sử cuộc trò chuyện hay mã cục bộ đã có thể khôi phục được thông tin từ 2 lời gọi MCP. Hệ thống này hoạt động tốt với dữ liệu phiên bản nhưng gặp giới hạn khi các bản ghi hết. Bài viết kiểm tra khả năng khôi phục của Claude Code và xác định điểm dừng, hữu ích cho lập trình viên muốn hiểu cơ chế hoạt động của AI assistant.

Bài này giải thích cách Claude Code sử dụng shared memory và versioning records để phục hồi trạng thái dự án từ các phiên trống, giúp lập trình viên hiểu giới hạn và tiềm năng của AI agent trong phát triển phần mềm.

How to prepare for AI-driven code modernization projects

Dự án modernization code bằng AI có thể hoàn thành trong vài tháng, nhưng quản lý thay đổi mới là yếu tố quyết định tốc độ. Để chuẩn bị, cần xác định rõ mục tiêu (target), chứng nhận (certificate) và chính sách triển khai (promotion policy). Quy trình gồm 6 bước cụ thể giúp tổ chức chuyển đổi hiệu quả với công nghệ AI. Đáng chú ý là các công cụ AI như GitHub Copilot hay Amazon CodeWhisperer có thể tăng tốc độ refactor code lên đến 40%. Quản lý thay đổi tốt sẽ đảm bảo dự án thành công dù có sự hỗ trợ mạnh mẽ từ AI.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ các bước chuẩn bị cho dự án hiện đại hóa code bằng AI, đặc biệt tập trung vào quản lý thay đổi để đảm bảo thành công.

Your agents don't need an LLM to negotiate

Bối cảnh là việc sử dụng Large Language Models (LLMs) trong đàm phán có thể không cần thiết, như minh họa qua ví dụ một manager giao việc cho một trong ba công nhân mà không cần gọi đến model nào. Nguyên nhân kỹ thuật là do hệ thống đã được thiết kế với một protocol cụ thể, nơi quyết định được đưa ra dựa trên các quy tắc cứng thay vì xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Hệ quả là việc tối ưu hóa hiệu năng và giảm chi phí tính toán khi không phải sử dụng các mô hình AI phức tạp. Điều đáng học là có thể thiết kế các hệ thống agent hiệu quả hơn với các giao thức xác định trước mà không phụ thuộc vào LLMs cho mọi tình huống.

Bài viết cho thấy cách xây dựng hệ thống đàm phán hiệu quả mà không cần sử dụng LLM.