Why Your Cloud Bill Surprised You: Pay-As-You-Go Explained for People Who Build with AI

I Tried to Replace Claude With Jev, and Kept Both

I Tried to Replace Claude With Jev, and Kept Both System One Decision Model + semantic embeddings: better content discovery, less LLM tokens I build tools for writers. Every day, my agentic pipeline …

Supabase is acquiring Turso

Supabase đang mua lại Turso để xây dựng cơ sở hạ tầng database cho AI agent. Việc này diễn ra khi cả hai công ty đều đang phát triển các database edge và SQLite. Turso cung cấp cơ sở dữ liệu distributed SQLite với khả năng replication, trong khi Supabase phát triển platform Postgres. Sự hợp tác này sẽ tạo ra hệ thống database mạnh mẽ cho ứng dụng AI, cung cấp hiệu suất cao và khả năng mở rộng linh hoạt cho các hệ thống agent đang phát triển.

Thế hệ lập trình viên cần chuẩn bị cơ sở hạ tầng database cho agentic AI với sự kết hợp của Supabase và Turso.

Budgets, Quotas, and Monitors: The Cost Controls I Map Before Agents Go Wider

Budgets, Quotas, and Monitors: The Cost Controls I Map Before Agents Go Wider Running Snowflake in the Agent Era, Part 3 of 4. The cost_center tag from Part 1 finally earns its keep, and I learn …

Build anything: Supabase from code, and an MCP server for your app

Bối cảnh cho phép phát triển backend hoàn toàn từ code thông qua Supabase. Nguyên nhân kỹ thuật dựa trên việc triển khai MCP server riêng cho ứng dụng, kết nối với Supabase Compute để xử lý tác vụ lâu dài. Hệ quả là users' agents có thể tương tác trực tiếp với ứng dụng của bạn qua cơ chế này. Điều đáng học là cách kết hợp Supabase Compute với MCP server để tự động hóa quy trình thiết lập backend, giúp tối ưu hóa hiệu suất và giảm tải máy chủ chính.

Bài viết này giúp bạn tự động hóa việc xây dựng backend và tích hợp server MCP cho ứng dụng một cách hiệu quả.

Supabase Compute: run your agents inside your project

Supabase Compute đang ở giai đoạn private alpha cho phép chạy agents và background jobs trực tiếp trong Supabase project. Giải pháp này khắc phục vấn đề về độ trễ network khi phải gọi đến các external services. Việc agents chạy bên trong database giúp giảm latency tới 90% so với các phương án truyền thống. Bạn có thể sử dụng JavaScript, Python, TypeScript và các ngôn ngữ khác để viết agents ngay trong Supabase dashboard. Nếu bạn đang xây dựng ứng dụng cần xử lý tác vụ nền hoặc AI agents với độ trễ thấp, Supabase Compute là công nghệ đáng để xem xét.

Supabase Compute giúp bạn chạy các tác vụ nền và agent trực tiếp trong dự án Supabase của mình.

Scope your Personal Access Tokens

Trong môi trường DevOps hiện đại, việc quản lý Personal Access Token (PAT) trở nên quan trọng khi nhiều tổ chức sử dụng các công cụ như GitLab, GitHub và Azure DevOps. Nguyên nhân kỹ thuật đằng sau là do mỗi PAT được cấp toàn quyền truy cập vào tài khoản người dùng, tạo ra lỗ hổng bảo mật tiềm tàng. Hệ quả là khi PAT bị lộ, kẻ tấn công có thể truy cập vào tất cả organizations và projects liên quan. Bài viết đề xuất việc scope các PAT chỉ với những organizations, projects và permissions cụ thể cần thiết, giảm thiểu nguy cơ bị tấn công chiếm quyền điều khiển. Giải pháp kỹ thuật này có thể giúp giảm thiểu nguy cơ breach lên đến 80% theo nghiên cứu của SANS Institute, đồng thời dễ dàng thu hồi quyền khi nhân viên rời đi.

Giảm thiểu rủi ro bảo mật bằng cách hạn chế phạm vi quyền truy cập của Personal Access Tokens.

Supabase’s Plan for a Billion AI-Built Apps

AI đang tạo ra nhiều phần mềm hơn và điều này thay đổi yêu cầu đối với backend. Supabase đang giải quyết bài toán chạy các tác vụ chạy lâu dài (long-lived workloads) bên cạnh database, giúp các agent AI dễ dàng hiểu và quản lý schema. Họ đang phát triển Realtime channels với support cho background workers để xử lý tác vụ phức tạp. Các nhà phát triển nên quan tâm đến cách Supabase tích hợp AI vào hệ sinh thái của họ, đặc biệt là với tính năng edge functions và automatic database scaling.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách Supabase sắp xếp cơ sở hạ tầng backend cho kỷ nguyên AI tạo ra ứng dụng.

Part 5: Operating an LLM system: observability, cost, routing, and the platform underneath

Mức độ 5 của hệ thống LLM cần quan sát để đảm bảo hoạt động chính xác trong khi vẫn 100% uptime. Vấn đề kỹ thuật chính là hệ thống có thể vẫn đang chạy nhưng đang phê duyệt sai, vượt ngân sách hoặc chuyển sang chất lượng chưa được kiểm tra. Hệ quả là tổn thất tài chính và giảm chất lượng dịch vụ không được phát hiện. Giải pháp là xây dựng platform quan sát (observability) để kiểm soát chi phí, routing giữa các model và phát hiện hành vi xấu trong vòng vài giây. Đây là nền tảng quan trọng cho các hệ thống LLM production đòi hỏi độ tin cậy cao.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách vận hành hệ thống LLM an toàn, tiết kiệm và hiệu quả qua quan sát chi phí, định tuyến và nền tảng hỗ trợ.