UPS is investing more than $2bn across international, healthcare and supply chain

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 …

Introducing Kitesurf: The agent-first browser that runs in V8 isolates on Cloudflare Workers

Cloudflare giới thiệu Kitesurf, trình duyệt không trạng thái, có khả năng mở rộng cao và tiết kiệm chi phí, chạy hoàn toàn trên Workers bằng V8 isolates, được thiết kế riêng cho môi trường Agentic Cloud.

Lập trình viên cần đọc bài này để khám phá cách Cloudflare xây dựng Kitesurf, một công cụ mới cho các agent AI hoạt động hiệu quả hơn trong môi trường web phân tán, giúp tối ưu hóa khả năng xử lý và triển khai ứng dụng tương tác với internet.

Running Codex as a Headless Agent

Bài viết hướng dẫn cách chạy OpenAI Codex CLI ở chế độ headless bằng lệnh codex exec, biến nó thành một bước có thể gọi trong quy trình tự động hoá xác định thay vì một trợ lý trò chuyện tương tác. Trường hợp nghiên cứu xây dựng một pipeline Python gồm ba bước: chuẩn bị prompt nghiên cứu, gọi Codex với tùy chọn --search, --model, --output-schema, -o, --json và --sandbox để tạo ra brief có cấu trúc JSON, sau đó render brief đó thành tài liệu HTML. Các cờ CLI cho phép kiểm soát truy cập file qua --sandbox và định dạng đầu ra qua --json và --output-schema, đồng thời kích hoạt tìm kiếm web trực tiếp trong quá trình sinh mã. Kết quả là một brief nghiên cứu có cấu trúc được tự động chuyển thành HTML digest, dễ dàng tích hợp vào các workflow CI/CD hoặc script tự động hoá. Điều này cho thấy cách sử dụng LLM như một tác nhân headless, kiểm soát đầu ra và quyền truy cập file để đạt được tính xác định và lặp lại trong quy trình phát triển phần mềm.

Bài hướng dẫn này giúp bạn biến Codex thành một tác vụ tự động hóa xác định trong quy trình làm việc, từ đó nâng cao hiệu suất và kiểm soát đầu ra.

I replaced my home lab scripts with a local AI model, and scripts won every time

Bài viết mô tả quá trình tác giả thay đổi các script tự động hoá trong phòng thí nghiệm nhà bằng một mô hình LLM chạy cục bộ. Nguyên nhân kỹ thuật là mô hình LLM thường xuyên sinh ra kết quả sai hoặc không hoàn chỉnh khi xử lý các tác vụ như cấu hình mạng, triển khai container và kiểm tra log. Do đó, các script gốc vẫn hoạt động đúng trong mọi thử nghiệm, trong khi mô hình AI thường gặp lỗi và cần can thiệp thủ công để sửa chữa. Hệ quả là tác giả quyết định giữ lại các script và chỉ sử dụng LLM như công cụ hỗ trợ tư vấn thay vì thay thế hoàn toàn. Bài học rút ra là đối với các tác vụ cần độ chính xác và determinism cao, giải pháp script truyền thống vẫn đáng tin cậy hơn, và việc áp dụng LLM cần phải đi kèm với việc kiểm soát chất lượng đầu ra hoặc fine‑tune cho trường hợp sử dụng cụ thể.

Mặc dù AI địa phương hứa hẹn tiết kiệm chi phí và linh hoạt, nhưng thực tế cho thấy nó vẫn gặp nhiều lỗi và không thể thay thế hoàn toàn các script chuyên dụng, đặc biệt khi yêu cầu phức tạp hoặc yêu cầu độ chính xác cao.

Introducing Loops

Linear giới thiệu tính năng Loops, cho phép thiết lập các workflow AI lặp lại theo lịch trình hoặc sự kiện, chia sẻ trong toàn bộ team hoặc workspace. Khác với workflow cá nhân, Loops tích hợp dữ liệu từ Linear (issues, projects, documents, codebases) và hoạt động trên các kế hoạch Business/Enterprise, tiêu hao AI credits.

Là lập trình viên muốn tự động hóa công việc nhóm và tối ưu hóa quy trình phát triển bằng cách tạo các chu trình AI tái sử dụng, tái cấu trúc và đồng bộ hóa công việc từ các issue đến mã nguồn một cách hiệu quả.

I Spent Years Watching Doctors Fight Their EHR. Here’s What Building One Right Actually Takes

Một kỹ sư chia sẻ kinh nghiệm sau nhiều năm quan sát sự bất mãn của bác sĩ đối với phần mềm EHR, đồng thời giải thích những yếu tố then chốt để xây dựng hệ thống hồ sơ sức khỏe điện tử đáng tin cậy.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu rõ cách thiết kế lại hệ thống quản lý sức khỏe điện tử (EHR) từ góc nhìn thực tế của các chuyên gia y tế, tránh những sai lầm thường gặp khiến phần mềm trở nên phức tạp và khó sử dụng.

Building an AI Flight Recorder for Healthcare: Monitoring Models, Data Access, and AI Decisions

Bài viết đề xuất kiến trúc "AI Flight Recorder" giúp tổ chức y tế giám sát hệ thống AI bằng cách định tuyến tương tác qua gateway, phân loại dữ liệu nhạy cảm (như PHI), áp dụng chính sách truy cập, ghi log siêu dữ liệu có cấu trúc và theo dõi luồng xử lý bằng correlation ID. Tác giả cung cấp ví dụ mã Python/FastAPI cho phân loại dữ liệu, đánh giá chính sách, quản lý model registry và tạo audit event, đồng thời thảo luận về dashboard quản trị và hạn chế của hệ thống.

Lập trình viên phát triển hệ thống AI y tế nên đọc để hiểu cách thiết kế một hệ thống theo mô hình AI Flight Recorder để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm, kiểm soát quyền truy cập và theo dõi quyết định AI một cách minh bạch, từ đó giúp xây dựng các giải pháp tuân thủ quy định và cải thiện độ tin cậy của hệ thống.