Solar, Roofing and HVAC Leads from Building Permits: A How-To with 30 Days of Real Data

How to use TinyFish

Learn TinyFish with JavaScript: search the web, extract data, automate browser tasks, reuse logins, research topics, and monitor websites.

Cloudflare and OpenAI: making AI discovery better for everyone

Cloudflare và OpenAI hợp tác để cải thiện việc AI khám phá nội dung hữu ích và cập nhật thông tin kịp thời. Thông qua việc triển khai hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation) trên nền tảng Cloudflare Workers, họ giảm thiểu các request không cần thiết, tiết kiệm tới 30% chi phí tính toán. Sự hợp tác này giúp AI hiểu ngữ cảnh tốt hơn và giảm thiểu việc tạo ra thông tin sai lệch. Điều này mở ra hướng mới cho việc tích hợp AI vào web mà không gây quá tải cho website owners.

Bài viết này cho bạn hiểu cách Cloudflare và OpenAI hợp tác để cải thiện trải nghiệm AI, giảm yêu cầu không cần thiết và giúp tìm kiếm nội dung hữu ích hơn.

So Reddit has decided that plain HTML is unsafe

Reddit quyết định xem HTML thuần là không an toàn, khiến nhiều người bất ngờ và không hài lòng.

Những lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách Reddit phát triển ý kiến về HTML đơn giản có thể trở thành một vấn đề an toàn bảo mật, giúp họ tránh những rủi ro về mã hóa không an toàn trong các dự án tương lai.

That anime girl you keep seeing on Linux sites is a tiny proof-of-work puzzle, and it's keeping volunteer projects online

Cơ chế bảo vệ trang web dựa trên Proof-of-Work (PoW) sử dụng hình ảnh anime girl đã trở thành tiêu chuẩn cho các dự án tình nguyện như Arch Linux và Void Linux. Hệ thống này yêu cầu người dùng giải một câu đố toán học đơn giản trước khi truy cập, ngăn chặn bot spam tự động tấn công bằng CAPTCHA thông thường. Dự án này giảm tải đáng kể lên đến 90% lượng truy cập độc hại so với CAPTCHA truyền thống, nhờ sử dụng thuật toán Argon2 với độ khó có thể điều chỉnh. Lợi ích lớn nhất là bảo vệ máy chủ mà không gây khó chịu cho người dùng, vì hình ảnh anime thú vị và câu đố dễ giải chỉ tước đi vài giây thời gian của họ.

Bài giải thích tại sao nhân vật anime xuất hiện trên các trang Linux lại là một câu đố bảo vệ volunteer projects khỏi tấn công.

What to Expect from your AI Project

Trong bối cảnh AI đang trở thành xu hướng, nhiều doanh nghiệp triển khai dự án AI mà không nắm rõ quy trình thực tế. Nguyên nhân kỹ thuật là do AI dựa trên dữ liệu đầu vào và thuật toán machine learning, cho kết quả không giống phần mềm truyền thống. Hệ quả là 30% dự án AI thất bại do không đặt kỳ vọng thực tế về độ chính xác (accuracy) và các metrics như precision/recall. Điều đáng học là nên chia nhỏ thành các milestone đo lường được, đồng thời hiểu rằng "đã hoàn thành" trong AI thường nghĩa là hệ thống đạt được hiệu suất target trên test data chứ không phải không còn cần cải tiến.

Hướng dẫn này giúp lập trình viên hiểu rõ các giai đoạn và tiêu chuẩn thành công trong dự án AI.

Add value by doing nothing

Đôi khi, việc không làm gì cũng có thể tạo ra giá trị.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa thời gian và năng lượng của mình bằng cách khám phá những kỹ năng "không làm việc" như quản lý tâm lý, triệt tiêu rối loạn tập trung, và tối ưu hóa quy trình mà vẫn mang lại hiệu quả cao hơn nhiều.

Scraping websites and bot-protection

Khi nghiên cứu gia phả, tác giả cần truy cập dữ liệu từ nhiều website khác nhau và nhận thấy các mức độ bảo vệ chống truy cập tự động khác nhau. Các phương pháp bảo vệ phổ biến bao gồm CAPTCHA, rate limiting, và kiểm tra user-agent mà các website sử dụng để phát hiện bot. Để vượt qua các rào cản này, có thể sử dụng các kỹ thuật như rotating proxies, headless browsers, và thêm độ trễ ngẫu nhiên giữa các request. Tuy nhiên, việc bypass bot protection có thể vi phạm điều khoản sử dụng của website và tiềm ẩn rủi ro pháp lý dù có thể được coi là fair use trong trường hợp cá nhân.

Bài viết này cung cấp kiến thức chi tiết về các mức độ bảo vệ website chống lại việc thu thập tự động và biện pháp đối phó hiệu quả cho lập trình viên.

I Gave My AI Agents Their Own Documentation Crawler, and Pulled 60 Pages of Clean Markdown in 49 Seconds

Tác giả đã phát triển một hệ thống documentation crawler cho AI agents, xử lý được 60 trang Markdown chỉ trong 49 giây. Công nghệ này sử dụng MCP (Model Context Protocol) để tối ưu hóa việc thu thập thông tin từ tài liệu. Hệ quả cho thấy hiệu suất vượt trội trong việc xử lý và chuyển đổi nội dung tài liệu. Điều đáng học hỏi ở đây là cách kết hợp giữa MCP với Python để tạo ra một giải pháp mã nguồn mở làm sạch dữ liệu tài liệu hiệu quả.

Bài viết này giúp các lập trình viên tiết kiệm thời gian bằng cách tự động hóa việc thu thập và làm sạch tài liệu kỹ thuật.