Using Visual Studio Code’s ‘air-gapped’ AI model mode

They don’t make ’em like Sublime Text anyone

Trải nghiệm quay lại với phần mềm chất lượng như Sublime Text sau thời gian dài sử dụng …

Claude Code Full Course

Khóa học toàn diện về Claude Code vừa được phát hành trên kênh YouTube freeCodeCamp.org …

Retiring the Copilot Billing Preview app

GitHub đã ngừng ứng dụng Copilot Billing Preview. …

Visual Studio Code 1.133 (Insiders)

Bản cập nhật Visual Studio Code 1.133 (Insiders) vừa ra mắt với những tính năng mới.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá những tính năng mới trong phiên bản Insiders của VS Code 1.133, giúp nâng cao hiệu suất làm việc, cải thiện trải nghiệm phát triển và tối ưu hóa công cụ cho dự án hiện tại của bạn.

MCP Is Last-Mile Plumbing

MCP (Model Context Protocol) được ví như "hệ thống ống nước cuối cùng" (last-mile …

GitHub has alternatives, but no replacement

Codeberg cấm dự án chủ yếu chứa code do AI sinh ra, nhưng nhiều người thất vọng vì không tìm được nơi thay thế GitHub toàn diện. Mặc dù có nhiều nền tảng Git hosting, nhưng chưa nơi nào tái tạo được hệ sinh thái cộng đồng và khám phá như GitHub.

Những lập trình viên muốn tìm hiểu về cách xây dựng và phát triển cộng đồng mã nguồn mở hiệu quả hơn, từ những thách thức của GitHub đến những cơ hội thực sự của các nền tảng thay thế, nên đọc bài này để hiểu rõ về sự khác biệt giữa các giải pháp và cách xây dựng một môi trường cộng đồng bền vững.

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.

AI-Assisted Engineering: Measure Outcomes, Not Activity

Đo lường hiệu quả của AI-assisted engineering chỉ dựa trên hoạt động (như người dùng tích cực, token usage, dòng code sinh ra) là chưa đủ, cần tập trung vào kết quả thực tế thay vì khối lượng công việc.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách đánh giá hiệu quả thực sự của AI trong việc hỗ trợ công việc, thay vì chỉ dựa vào số liệu hoạt động bề ngoài, giúp họ tối ưu hóa cách sử dụng công cụ AI để tạo ra kết quả thực tế và tiết kiệm thời gian hiệu quả hơn.