Using GitHub Copilot Spaces from VS Code

I moved all my side projects off GitHub to Forgejo, and my workflow stayed exactly the same

Di chuyển tất cả side projects từ GitHub sang Forgejo giúp giảm một dependency, tự do kiểm soát source code nhưng tự chịu trách nhiệm vận hành server. Quy trình làm việc không hề thay đổi nhờ Forgejo hỗ trợ đầy đủ Git protocol, GitHub API và webhooks. Việc hosting riêng trên máy chủ với Forgejo cung cấp thêm quyền riêng tư và kiểm soát dữ liệu. Lập trình viên nên cân nhắc Forgejo khi muốn giảm phụ thuộc vào dịch vụ cloud lớn mà không muốn thay đổi workflow hiện tại.

Bài viết này giúp lập trình viên giảm sự phụ thuộc vào nền tảng tập trung bằng cách chuyển sang Forgejo mà không làm gián đoạn quy trình làm việc hiện tại.

Supabase is now available in Gemini Enterprise

Supabase vừa tích hợp với Gemini Enterprise, cho phép truy vấn database bằng ngôn ngữ tự nhiên ngay trên nền tảng. Tích hợp này sử dụng API của Gemini Enterprise để xử lý các truy vấn tự nhiên và chuyển đổi chúng thành SQL queries cho Supabase. Người dùng giờ đây có thể tương tác với dữ liệu của họ mà không cần viết code SQL, giúp tăng hiệu suất làm việc. Đặc biệt tính năng này hỗ trợ các dự án sử dụng Supabase Realtime, cho phép truy vấn dữ liệu thời gian thực. Lập trình viên nên cân nhắc tích hợp này để tăng hiệu quả khi làm việc với dữ liệu phức tạp, đặc biệt khi làm việc với Gemini Enterprise API.

Lập trình viên muốn tự động hóa truy vấn dữ liệu từ các dự án Supabase bằng ngôn ngữ tự nhiên mà không cần viết mã SQL thủ công sẽ tìm hiểu cách kết nối Supabase với Gemini Enterprise để tối ưu hóa hiệu suất và giảm thiểu công sức lập trình.

Prompt Engineering Is Not Enough

Tạo ra AI đáng tin cậy cần nhiều hơn kỹ thuật Prompt Engineering. Việc kết hợp Retrieval, tools, memory và evaluation giúp giữ cho outputs được ground và consistent. Bài viết chỉ ra rằng chỉ sử dụng prompt tốt không đủ để đảm bảo AI đưa ra kết quả chất lượng. Các phương pháp như retrieval-augmented generation giúp giảm hallucinations trong khi tools và memory tạo ra tính nhất quán. Điều đáng học là xây dựng hệ thống AI tổng thể thay vì chỉ tập trung vào phần prompt.

Prompt Engineering không đủ, bạn cần hiểu cách kết hợp Retrieval, Tools, Memory và Evaluation để xây dựng AI đáng tin cậy.

LLMs remember your code, not your life: Building a portable personal context layer

Nhiều người dùng lo ngại về vấn đề quyền riêng tư khi các Large Language Models (LLMs) lưu trữ dữ liệu cá nhân. Tetsuya Wakita đã phát triển vault-mcp, một hệ thống mã nguồn mở giải quyết vấn đề này bằng cách lưu trữ ngữ cảnh AI cá nhân trong một Git repo thuộc sở hữu người dùng. Hệ thống này cung cấp ngữ cảnh cho bất kỳ LLM nào thông qua MCP (Model Context Protocol), đảm bảo dữ liệu cá nhân vẫn thuộc về người dùng dù trợ lý ảo thay đổi. Giải pháp này cho thấy chúng ta có thể tách biệt ngữ cảnh cá nhân khỏi mô hình AI, tạo ra một lớp ngữ cảnh cá nhân có thể di động và sở hữu độc lập. Đây là hướng đi quan trọng để giải quyết vấn đề quyền riêng tư khi sử dụng các trợ lý AI dựa trên LLM.

Vault-MCP cho phép bạn sở hữu và di chuyển bối cảnh cá nhân giữa các trợ lý AI khác nhau.

What Makes an Existing API Ready for AI Agents?

Các API hiện có không tự động tương thích với AI agents do thiếu các yếu tố thiết yếu như định dạng dữ liệu cấu trúc và cơ chế xác thực linh hoạt. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở việc các API thường được thiết kế cho con người sử dụng trực tiếp chứ không phải cho agents tự động, với tỷ lệ lỗi tới 30% khi agents cố gắng gọi các endpoint không phù hợp. Hệ quả là các AI agents gặp khó khăn khi xử lý dữ liệu không nhất quán, dẫn đến thất bại tích hợp và trải nghiệm người dùng kém. Điều đáng học là việc chuẩn bị API cho AI agents cần thêm schema validation, rate limiting linh hoạt và error handling chi tiết, như Redis đã áp dụng thành công với hệ thống API Gateway hỗ trợ agents.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu được tiêu chuẩn API cần thiết để tích hợp với AI agent một cách hiệu quả.

How we closed 1,500 GitHub issues in one month

Bối cảnh: Next.js đang đối mặt với một backlog lớn hơn 1.500 issue trên GitHub, nhiềuissue …

Lightsage raises $4M to build the growth stack for software’s newest customer

Lightsage mới gọi vốn thành công 4 triệu USD để phát triển growth stack dành cho các AI agent trong ngành phần mềm. Công ty tập trung vào khía cạnh agent payment, tích hợp với PSD2 mà không có carve-out riêng cho agent. Hệ quả là mở ra cơ hội cho các software provider tiếp cận phân khúc khách hàng mới thông qua AI agents. Điều đáng học là cách Lightsage tận dụng quy định PSD2 để tạo ra giải pháp payment chuyên biệt cho agent ecosystem, mở ra hướng đi mới cho ngành SaaS.

Lightsage cung cấp giải pháp giúp phần mềm tiếp cận thành công các đại lý AI với nền tảng tăng trưởng toàn diện.

All roads lead to metered pricing

Kỷ nguyên của mô hình trợ giá cao và định giá đăng ký cố định đang kết thúc. Cursor vừa thông báo sẽ áp dụng giá tự động dựa trên mô hình mà mỗi yêu cầu được định tuyến đến.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu xu hướng chuyển đổi sang mô định giá theo mức sử dụng, ảnh hưởng trực tiếp đến chi phí và cách sử dụng các công cụ AI.