Scraping Facebook in 2026: Why Traditional HTTP Requests Fail and What Works Instead

Dev Interrupted1 Hot6 phút1 ngày trướcAI

Your agents are starving! Airbyte’s Michel Tricot on the data ingestion crisis

Trong bối cảnh bùng nổ ứng dụng AI, công nghệ data ingestion đang đối mặt với cuộc khủng hoảng nghiêm trọng do nhu cầu xử lý dữ liệu khổng lồ vượt quá khả năng cung ứng. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở các system như Airbyte gặp phải bottleneck khi xử lý concurrent pipelines và metadata management không hiệu quả, dẫn đến hệ quả là các agent (thực thể xử lý dữ liệu) rơi vào trạng thái starving - thiếu dữ liệu để xử lý. Điều đáng học là việc tối ưu hóa data ingestion pipeline bằng cách áp dụng sharding strategies và caching mechanism tại nguồn dữ liệu có thể cải thiện hiệu suất lên tới 70% như case study của Michel Tricot từ Airbyte. Các công ty cần cân nhắc đầu tư vào kiến tractus data ingestion có khả năng scale-out để đáp ứng nhu cầu xử lý real-time data từ hàng ngàn nguồn khác nhau, đặc biệt khi NVIDIA vừa chính thức mua lại Hugging Face và OpenClaw 2.0 đã hỗ trợ multiplayer mode.

Bài viết giúp lập trình viên hiểu về cuộc khủng hoảng nhập dữ liệu và cách các công nghệ mới như Hugging Face và NVIDIA đang giải quyết vấn đề này.

#ai-agent #data-engineering #crawling Nguồn

Medium1 Hot7 phút1 ngày trướcAI

Why Autonomous Trading Agents Blow Past Risk Limits: Architecting Gateway Validation for Financial APIs

Các hệ thống trading autonomous đang vượt qua các giới hạn rủi ro do vấn đề xác thực gateway trong financial APIs. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở mechanism probabilistic string coercion trong LLM tool calling khiến hệ thống chuyển đổi sai dữ liệu từ dạng string sang number. Điều này gây ra các lỗi margin dangerous và vượt ngưỡng rủi ro, cụ thể khi xử lý các giá trị như "1.23E-5" thành số thập phân sai. Hệ quả là trading agents có thể tự động thực hiện các giao dịch vượt quá giới hạn rủi ro mà không được kiểm soát. Bài viết đề xuất giải pháp architecting gateway validation cho financial APIs với các ví dụ cụ thể về cách xử lý string-to-number conversion đúng đắn.

Bài viết giúp lập trình viên hiểu cách thiết kế cơ chế xác thực API phòng ngừa các tác nhân giao dịch tự động vượt qua giới hạn rủi ro.

#python #ai-agent #fintech Nguồn

Polars Blog18 Hot7 phút7 ngày trướcAI

Pre-release of Polars 2.0

Polars là thư viện DataFrame viết bằng Rust có API Python, và bản pre‑release 2.0 đang được công bố. Phiên bản này tích hợp streaming engine vào mọi truy vấn lazy, cho phép thực hiện xử lý luồng thay vì tải toàn bộ dữ liệu vào bộ nhớ. Với streaming engine, các truy vấn lazy có thể làm việc trên tập dữ liệu lớn hơn RAM mà mức tiêu thụ bộ nhớ gần như không đổi, đồng thời giảm thời gian thực hiện do tránh việc sao chép dữ liệu trung gian. Việc đưa streaming engine vào mô hình lazy cho thấy cách mở rộng khả năng xử lý dữ liệu lớn mà không cần thay đổi API hiện tại, nên các nhà phát triển cân nhắc nâng cấp để xử lý workload out‑of‑core. Bản pre‑release vẫn có thể thay đổi, vì vậy trước khi áp dụng trong sản phẩm nên kiểm tra tính ổn định và benchmark trên dữ liệu thực tế.

Polars 2.0 giới thiệu công cụ streaming cho tất cả các truy vấn lazy, giúp xử lý dữ liệu lớn hiệu quả hơn.

#python #data-engineering #polars Nguồn

Flavio Copes35 Hot11 phút17 ngày trướcAI

A deep dive into Nurb

Nurb được thiết kế để biến một agent viết mã thành đối tác CAD thực tế, cho phép các nhà phát triển làm việc trực tiếp trong môi trường mô hình 3D. Nó sử dụng các thành phần Python để tạo và thao tác hình học, đồng thời dựa trên nhân OCCT để xây dựng các thể rắn chính xác. Trong quá trình làm việc, hệ thống thực hiện kiểm tra trực tiếp và đo lường để phát hiện sớm các lỗi hoặc sai lệch về kích thước. Kết quả cuối cùng được xuất ra định dạng 3MF, giúp duy nhất dữ liệu mô hình và dễ dàng chia sẻ với các công cụ CAD khác. Từ đây ta học được rằng sự kết hợp giữa ngôn ngữ scripting linh hoạt và nhân mô hình rắn mạnh mẽ, cùng với việc áp dụng tiêu chuẩn xuất bản mở, có thể tạo ra quy trình thiết kế tự động hóa và đáng tin cậy.

Bài này giúp lập trình viên hiểu cách Nurb biến một agent lập trình thành đối tác CAD hiệu quả.

#python #ai-agent Nguồn

Towards Dev56 Hot17 phút1 tháng trướcAI

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 Knowledge Format (OKF), tạo ra một cơ sở tri thức sống, truy vấn được và đọc được bởi agent.

Những lập trình viên muốn xây dựng hệ thống thông minh, tự động hóa xử lý dữ liệu khoa học hoặc ứng dụng AI/ML hiệu quả sẽ tìm hiểu Open Knowledge Compiler để tối ưu hóa cách chuyển đổi và khai thác kiến thức từ các nguồn nguyên thủy sang các định dạng hoạt động tự động.

#python #ai-agents #mcp Nguồn

SQL Authority34 Hot23 phút22 ngày trướcAI

Your Second Skill Was Never a Parachute

Kỹ năng thứ hai của bạn không bao giờ là chiếc dù cứu sinh, và bằng chứng đã tồn tại từ 600 năm trước. Hiểu vì sao nỗ lực đó thất bại chính là cách rõ ràng nhất để nhận ra những gì đang xảy ra với sự nghiệp của chúng ta ngày nay.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu rằng sự thành công không phụ thuộc vào kỹ năng thứ hai mà là vào cách bạn chuyển đổi và ứng dụng kiến thức từ những thất bại của lịch sử để xây dựng sự nghiệp bền vững trong công nghệ hiện đại.

#ai #career #automation Nguồn

XDA Developers0 Hot5 phút2 ngày trướcAI

Obsidian's automation plugins replaced my entire Notion workflow setup

Obsidian đã thay thế toàn bộ setup workflow của Notion nhờ vào các automation plugins. Các plugin như Dataview, Templater và Tasks cho phép tạo database, tự động hóa template và quản lý công việc mà trước đây chỉ Notion làm được. Lập trình viên sẽ đánh giá cao khả năng script customization trong Obsidian vượt xa giới hạn của Notion. Sự linh hoạt này giúp giảm thiểu chuyển đổi công việc giữa các tool và tăng tốc độ xử lý thông tin.

Obsidian tự động hóa hoàn toàn hệ thống làm việc của bạn bằng một vài plugin mạnh mẽ hơn cả Notion.

#automation #productivity #notion Nguồn

Hackaday69 Hot1 phút1 tháng trướcAI

DOOM Using Regular Expressions

Một nhà phát triển đã xây dựng hệ thống chạy trò chơi DOOM hoàn toàn bằng biểu thức chính quy (regex), trong đó CPU tùy chỉnh, RAM, framebuffer, engine DOOM và file WAD được mã hóa thành một chuỗi văn bản 96,6 MB. Một trình điều khiển bằng C áp dụng hơn 10.000 quy tắc thay thế regex có thứ tự để tạo ra từng khung hình, đạt tốc độ thay thế khoảng 80.000 lần mỗi giây, mang lại trải nghiệm chơi game ở mức chấp nhận được.

Đọc bài này để khám phá cách regex có thể tái tạo một game như DOOM hoàn toàn bằng chuỗi văn bản, chứng minh rằng ngôn ngữ biểu diễn quy tắc này có thể thực hiện mọi thứ từ máy tính lý thuyết.

#python Nguồn

Scraping Facebook in 2026: Why Traditional HTTP Requests Fail and What Works Instead

Đề xuất cho bạn

Bình luận

Your agents are starving! Airbyte’s Michel Tricot on the data ingestion crisis

Why Autonomous Trading Agents Blow Past Risk Limits: Architecting Gateway Validation for Financial APIs

Pre-release of Polars 2.0

A deep dive into Nurb

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

Your Second Skill Was Never a Parachute

Obsidian's automation plugins replaced my entire Notion workflow setup

DOOM Using Regular Expressions

Một tài khoản, cả hệ sinh thái

8syncdev.com

Khóa học

Luyện code

IELTS

ZUS — IDE AI

mind0

AcoLeads