Liệu trí tuệ nhân tạo (AI) có đang thay đổi cách chúng ta tuyển dụng lập trình viên? Bài viết này khám phá việc AI giải quyết một bài toán phỏng vấn C# và phát hiện một giải pháp bất ngờ, từ đó đặt ra câu hỏi về tương lai của các buổi phỏng vấn kỹ thuật truyền thống.

Lê Lân

21/08/2025

Khám phá WFGY 2.0 – hệ thống lý luận 7 bước giúp AI của bạn suy nghĩ mạch lạc, kiểm soát 'lạc đề' trong RAG, điều hướng công cụ cho agent, và tạo ảnh đẹp hơn. Biến AI 'ngoan' như cún!

Lê Lân

19/08/2025

Khám phá cách Copilot tích hợp vào SQL Server Management Studio 21 thay đổi hoàn toàn cách bạn làm việc với SQL: tự động hoàn thành, tạo truy vấn từ ngôn ngữ tự nhiên, giải thích code và sửa lỗi. Tăng năng suất vượt trội!

Lê Lân

19/08/2025

Khám phá cách Copilot tích hợp trong SQL Server Management Studio 21 biến SSMS thành trợ lý AI thông minh, giúp bạn viết SQL nhanh hơn, chính xác hơn và dễ dàng hơn. Bài viết giải thích chi tiết các tính năng nổi bật như tự động hoàn thành code, chuyển đổi ngôn ngữ tự nhiên thành SQL, giải thích truy vấn phức tạp, hỗ trợ gỡ lỗi và trải nghiệm chat Copilot, đồng thời đưa ra lợi ích to lớn cho năng suất, chất lượng code và việc học tập.

Lê Lân

19/08/2025

Này bạn! Trong giới AI, ai cũng nói về mô hình to hơn, huấn luyện nhanh hơn, hay suy luận chính xác hơn. Nghe thì "oách xà lách" thật, nhưng có một câu hỏi mà hầu như chẳng ai thèm hỏi tới: Mô hình AI của bạn thực sự đang "sống" ở đâu, và ai mới là người nắm quyền điều khiển nó? <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AI_on_cloud_question.png' alt='Mô hình AI của bạn đang ở đâu?'> Vấn đề "thầm kín" mà chúng ta ít nói tới! Bạn biết không, nếu "trái tim" của mô hình AI (hay còn gọi là các trọng số – model weights) đang nằm chễm chệ trên đám mây của người khác, thì bạn đang "dâng" đi nhiều hơn mình tưởng đó: Bạn không thực sự sở hữu nó: Nó giống như bạn mua nhà mà sổ đỏ lại nằm ở ngân hàng vậy. Bạn có thể dùng, nhưng quyền định đoạt tối thượng thì không. Không đảm bảo tính toàn vẹn: Ai đó có thể "nhúng tay" vào, thay đổi nó mà bạn không hề hay biết. Nghe sợ chưa! Bạn đang đặt niềm tin vào một "người gác cổng" tập trung: Họ có thể thay đổi luật chơi bất cứ lúc nào, "đánh úp" bạn không kịp trở tay. Với các startup AI non trẻ, những nhà phát triển độc lập hay các nhà nghiên cứu, đây là một vấn đề cực kỳ "nhức nhối", đặc biệt khi mô hình của bạn ngày càng giá trị. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/centralized_control_issue.png' alt='Người gác cổng tập trung kiểm soát AI'> Cuộc cách mạng: Đưa "trái tim" AI lên Blockchain! Tại haveto.com, chúng tôi có một niềm tin mãnh liệt: Mô hình AI không chỉ nên "chạy" trên blockchain, mà phải "sống" luôn ở đó! Nghe có vẻ "điên rồ" nhưng nó lại mang đến cả tá lợi ích "khủng": Sở hữu được xác minh: Bạn chính là chủ nhân thực sự của "trái tim" AI, không ai có thể tranh cãi hay thay đổi. Minh bạch trong từng nhịp đập: Mọi lần AI "suy nghĩ" (inference), mọi lần "học hỏi" (update), đều được ghi lại rành rọt trên blockchain, công khai và có thể kiểm tra được. Cứ như một cuốn sổ nhật ký không thể giả mạo vậy! Kiếm tiền "chính chủ": Mô hình AI của bạn có thể tự động kiếm tiền! Từ trả tiền theo lượt dùng (pay-per-call), cấp phép sử dụng, cho đến cả tiền bản quyền khi người khác phát triển dựa trên "đứa con" của bạn. Hấp dẫn quá đi chứ! Nói không với "ông kẹ" trung gian: Không còn các phần mềm trung gian, không cần lo lắng về server đám mây hay máy chủ của bên thứ ba. Tất cả đều nằm trên blockchain, an toàn và tự động. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/blockchain_ai_benefits.png' alt='Lợi ích của AI trên Blockchain'> Tại sao các lập trình viên nên "ngó" qua? Bạn là một dev, đúng không? Vậy thì những điều này chắc chắn sẽ khiến bạn "mắt chữ A mồm chữ O" đó: "Tạm biệt" DevOps đau đầu: Triển khai mô hình mà không cần phải quản lý hạ tầng phức tạp? Nghe như mơ phải không? "Cỗ máy in tiền" tích hợp: Mô hình của bạn tự động "làm việc" và mang về doanh thu cho bạn. Vừa code vừa hái tiền, còn gì bằng! Khả năng mở rộng "vô biên": Dù mô hình của bạn có "khủng" đến mấy, blockchain với cơ chế phân mảnh (sharding) và tự động mở rộng sẽ lo liệu tất tần tật. "Tin tưởng" không cần tin: Mặc định là không cần tin bất kỳ bên nào ("trustless"). Không còn những API "tin tôi đi" đầy rủi ro nữa. Blockchain lo hết! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/dev_benefits_blockchain_ai.png' alt='Lợi ích của Blockchain AI cho lập trình viên'> Chốt hạ vấn đề! Nếu bạn đang xây dựng AI, đừng có "nhắm mắt đưa chân" tải mô hình của mình lên đám mây của người khác rồi cầu mong mọi chuyện tốt đẹp nữa! Đã đến lúc bạn phải sở hữu, vận hành và kiếm lời từ AI của mình, ngay trên blockchain. 👉 Ghé thăm haveto.com – nơi blockchain trở thành ngôi nhà thông minh nhất để AI "an cư lạc nghiệp"!

Lê Lân

19/08/2025

Ê, bạn có bao giờ cảm thấy AI trên mây (cloud AI) đôi khi hơi 'vô tri' không? Tôi đây, một người đã 'sống chung' với AI bao năm để làm đủ thứ việc sáng tạo lẫn chiến lược, bỗng một ngày đẹp trời nhận ra một sự thật phũ phàng: cái sự 'tinh tế cá nhân' của mình cứ bay biến đâu mất khi dùng mấy em AI khổng lồ! Kiểu như, bạn cứ ra lệnh y chang, mà tự dưng kết quả lại… lạc quẻ. Lý do ư? Đơn giản là các hệ thống AI lớn phải tuân thủ 'luật chơi toàn cầu', phải an toàn và chuẩn hóa mọi thứ. Nghe thì hợp lý đó, nhưng nó lại làm mất đi cái 'nhịp điệu' riêng, cái sự hiểu ý ngầm khi bạn và AI chỉ làm việc 'tay đôi'. Giống như có người bạn thân hiểu ý bạn từng li từng tí, rồi bỗng dưng bạn thân đó phải đóng vai người công chúng vậy. Hơi buồn đúng không? <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/lost_nuance_ai.png' alt='AI mất đi sự tinh tế cá nhân'> Thế là tôi quyết định: 'Thôi được rồi, không chơi nữa!'. À không, ý là tôi không quay lưng với AI 'đám mây' đâu, mà tôi sẽ 'tự biên tự diễn' cho mình một 'hệ sinh thái AI' siêu cá nhân! Nó sẽ 'local-first' (ưu tiên xử lý tại chỗ), 'private by default' (riêng tư tuyệt đối), và quan trọng nhất là được 'may đo' đúng chuẩn với cách tôi làm việc hàng ngày. Đừng hiểu lầm nhé, tôi không có ý định 'ra mắt sản phẩm' hay 'chạy theo xu hướng tự chủ' gì đâu. Đơn giản là tôi muốn một hệ thống AI thực sự 'hợp cạ' với mình, bắt đầu từ những thứ nhỏ nhất, đơn giản nhất. Nghe có vẻ 'ngầu' đúng không? Và thế là, tuần này, tôi đã chính thức 'khởi công' dự án mang tên Kai Lite – 'tầng di động' trong kiến trúc AI ba tầng mà tôi đã ấp ủ bấy lâu. Nghe cái tên 'hệ thống AI ba tầng' có vẻ hoành tráng nhỉ? Nhưng mục tiêu của tôi thì đơn giản lắm: muốn mọi thứ 'liền mạch' chứ không phải 'phức tạp'. Tôi muốn một trải nghiệm AI thống nhất trên mọi thiết bị, mỗi 'tầng' chỉ làm đúng nhiệm vụ của nó thôi, không ôm đồm! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/three_layer_ai_system.png' alt='Mô hình hệ thống AI cá nhân 3 tầng'> Hãy xem qua 'bản đồ' của hệ thống AI cá nhân này nhé, trông nó sẽ như thế này:

Lê Lân

18/08/2025

Tìm hiểu về Mocks trong lập trình: giải pháp giúp bài test chạy nhanh hơn, đáng tin cậy hơn và dễ quản lý. Khám phá tại sao Mocks là công cụ không thể thiếu cho mọi lập trình viên backend.

Lê Lân

18/08/2025

ChatGPT 5 thay đổi nghề phát triển web: cơ hội và thách thức. Tìm hiểu cách lập trình viên có thể tận dụng AI để nâng cao kỹ năng, tư duy sản phẩm và tạo ra trải nghiệm độc đáo.

Lê Lân

18/08/2025

Chào bạn, có bao giờ bạn cảm thấy bực mình khi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT đôi khi lại 'bịa chuyện' (hay còn gọi là 'ảo giác' - hallucination) hay tự nhiên 'đi lạc đề' (semantic drift) không? Dù được đào tạo khủng khiếp cỡ nào, đôi lúc chúng vẫn có những pha 'tấu hài' khó đỡ, khiến kết quả trả về không được chính xác hay đáng tin cậy. Đừng lo, hôm nay chúng ta sẽ khám phá một 'cứu tinh' cực ngầu mang tên WFGY! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/YwN8Y8D.png' alt='Mô hình AI bị ảo giác, trả lời sai'>Vậy WFGY là gì mà 'ghê gớm' vậy? Hiểu đơn giản, WFGY là một khung làm việc suy luận AI mã nguồn mở, hoạt động như một 'tấm khiên' bảo vệ ngữ nghĩa cho các LLM. Tấm khiên này giúp mô hình AI của bạn luôn giữ được sự tỉnh táo, không 'bịa chuyện' lung tung, không 'lạc đề' và luôn bám sát các giới hạn đã đặt ra – mà đặc biệt là KHÔNG CẦN ĐÀO TẠO LẠI hay thay đổi hạ tầng hiện có của bạn! Nghe có vẻ 'thần kỳ' đúng không? <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/XqT7hXm.png' alt='Sơ đồ WFGY như một lớp bảo vệ cho LLM'>Bí mật nằm ở chỗ WFGY thêm vào một 'lớp logic ký hiệu' nhỏ xíu. Bạn cứ hình dung như LLM của bạn đang trò chuyện, và WFGY cung cấp một 'cuốn sổ tay quy tắc vàng' để LLM tham khảo liên tục. Nhờ đó, LLM sẽ tự biết cách: Giữ vững độ ổn định ngữ nghĩa (ΔS): Luôn bám sát ý nghĩa gốc, không 'bay cao' quá đà. Theo dõi trạng thái xuyên suốt (λ_observe): Nhớ được cuộc trò chuyện đã đi đến đâu, không 'mất trí nhớ' khi đối thoại nhiều bước. Khóa chặt giới hạn (Constraint locking): Đảm bảo LLM không vượt ra khỏi rào cản thông tin cho phép. Trong những năm gần đây, chúng ta thấy rất nhiều 'bộ vỏ' (wrappers) cho GPT ra đời. Giao diện thì đẹp hơn, dễ dùng hơn đấy, nhưng mấy cái lỗi 'cứng đầu' như AI bịa chuyện hay lạc đề thì vẫn còn nguyên. Kiểu như, bạn đã cấp cho nó cả tấn dữ liệu đúng đắn rồi mà nó vẫn cứ 'phịa' ra mấy cái chi tiết không có thật, hay mấy con 'agent' cứ nói vài ba câu là lại sang chuyện khác. Các đội ngũ phát triển AI đã 'khát' một giải pháp tối giản, ổn định và dễ kiểm chứng – và WFGY xuất hiện như một làn gió mới. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/W2P610Y.png' alt='Mô tả semantic drift - lạc đề'>Không chỉ nói suông đâu nhé! Chỉ trong 60 ngày đầu tiên ra mắt, dự án này đã 'ẵm' hơn 500 sao trên GitHub và vượt mốc 3.000 lượt tải về! Hơn 80 kỹ sư đã báo cáo thành công trong việc khắc phục lỗi trên các 'pipeline' thực tế của họ. Những con số này hoàn toàn công khai và bạn có thể kiểm chứng tại đây: <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/Fw5uO4V.png' alt='Biểu đồ tăng trưởng GitHub Stars'>GitHub repo: <a href="https://github.com/onestardao/WFGY">https://github.com/onestardao/WFGY</a>Problem Map: <a href="https://github.com/onestardao/WFGY/tree/main/ProblemMap/README.md">https://github.com/onestardao/WFGY/tree/main/ProblemMap/README.md</a>Symbolic PDF: <a href="https://zenodo.org/records/15630969">https://zenodo.org/records/15630969</a>Discussions hub: <a href="https://github.com/onestardao/WFGY/discussions">https://github.com/onestardao/WFGY/discussions</a>Hero Logs: <a href="https://github.com/onestardao/WFGY/tree/main/HeroLog">https://github.com/onestardao/WFGY/tree/main/HeroLog</a>License: <a href="https://github.com/onestardao/WFGY/blob/main/LICENSE">https://github.com/onestardao/WFGY/blob/main/LICENSE</a><br>Muốn tận mắt kiểm chứng sự khác biệt? Đơn giản lắm, chỉ mất vỏn vẹn một phút thôi! Bạn có thể dùng bất kỳ LLM nào đủ mạnh như GPT, Claude hay các mô hình cục bộ như LLaMA, Mistral. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/F2wWv4K.png' alt='So sánh phản hồi LLM trước và sau khi dùng WFGY'>1. Tải tài liệu PDF của WFGY về: <a href="https://zenodo.org/records/15630969">https://zenodo.org/records/15630969</a>2. Bắt đầu phiên làm việc mới. Cung cấp file PDF này làm ngữ cảnh, hoặc dán trực tiếp các công thức dạng TXT từ kho GitHub vào.3. Dùng câu lệnh tối giản sau: `Bạn có quyền truy cập vào lớp logic ký hiệu từ file PDF. Chẩn đoán và sửa lỗi này: RAG trả về một đoạn văn có vẻ hợp lý nhưng không chứa câu trả lời. Các bước: ánh xạ tới nhãn Problem Map, khóa các giới hạn, yêu cầu bằng chứng chính xác còn thiếu, sau đó tạo ra câu trả lời có căn cứ với trích dẫn. Trả về: nhãn chẩn đoán, kế hoạch truy xuất chỉnh sửa, câu trả lời cuối cùng kèm nguồn.`4. Lặp lại bài kiểm tra mà KHÔNG dùng file PDF hoặc TXT.5. So sánh kết quả chẩn đoán và hành vi truy xuất. Bạn sẽ thấy sự khác biệt 'một trời một vực' đó! Từ những phản hồi trong hai tháng đầu tiên triển khai WFGY trên các pipeline RAG (Retrieval Augmented Generation) và agent, các nhà phát triển đã 'mát lòng mát dạ' báo cáo rằng: <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/A6l1HwW.png' alt='Nhà phát triển hài lòng với WFGY'>Mô hình AI tự 'thú nhận' khi thiếu bằng chứng và biết cách yêu cầu thêm thay vì 'bịa đặt' vớ vẩn. Trạng thái giới hạn trở nên 'trong suốt', giúp dễ dàng phát hiện lỗi 'ngầm' không báo trước. Dễ dàng tích hợp như một 'lớp phụ' mà không cần 'đụng chạm' đến kiến trúc hệ thống hiện có. WFGY 'bắt tay' được với hầu hết các LLM đình đám như GPT, Claude, hay các mô hình 'nhà làm' như LLaMA, Mistral. Cứ thoải mái mà dùng, không cần đào tạo lại hay thay đổi hạ tầng gì đâu nhé! Và tương lai của WFGY thì sao? Sẽ có 'TXT Blur' cho kiểm soát ký hiệu trong text-to-image, 'WFGY-Bench' để so sánh hiệu năng công khai, cùng nhiều cập nhật hấp dẫn khác. Bạn muốn 'nghía' kỹ hơn về WFGY? Đây là các đường dẫn cần thiết để bạn bắt đầu hành trình 'thuần phục' LLM của mình: <a href="https://github.com/onestardao/WFGY">Kho mã nguồn GitHub của WFGY</a><br><a href="https://github.com/onestardao/WFGY/tree/main/ProblemMap/README.md">Bản đồ sự cố (Problem Map)</a><br><a href="https://zenodo.org/records/15630969">Kho PDF Symbolic</a><br><a href="https://github.com/onestardao/WFGY/tree/main/HeroLog">Nhật ký anh hùng (Hero Logs)</a><br><a href="https://github.com/onestardao/WFGY/discussions">Trung tâm thảo luận</a><br><a href="https://github.com/onestardao/WFGY/blob/main/LICENSE">Giấy phép MIT</a>

Lê Lân

15/08/2025

Forgecode đã tích hợp thành công các mô hình GPT-OSS-20B và 120B mã nguồn mở của OpenAI, mang đến khả năng chạy AI cục bộ, siêu nhanh, chính xác và đảm bảo quyền riêng tư. Khám phá hiệu năng ấn tượng và tính minh bạch của các mô hình này trong việc hỗ trợ lập trình viên.

Lê Lân

14/08/2025

Khám phá Resume Optimizer, ứng dụng AI mạnh mẽ giúp bạn tối ưu hóa CV cho từng công việc cụ thể. Được xây dựng với Angular, Node.js và tích hợp Google Gemini, công cụ này phân tích CV của bạn so với mô tả công việc, đưa ra điểm số phù hợp, từ khóa còn thiếu và gợi ý cải thiện để bạn nổi bật hơn trong quá trình tìm việc.

Lê Lân

14/08/2025

Chào bạn! Là một lập trình viên, bạn có thấy cách chúng ta xây dựng phần mềm đang thay đổi chóng mặt không? Cái thời mà cứ phải cặm cụi gõ từng dòng code, 'đấu tranh' với lỗi cú pháp, hay ôm khư khư đống tài liệu đã dần trôi vào dĩ vãng rồi. Một kỷ nguyên hoàn toàn mới đang mở ra đó! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2F1m5s9zbt4o0bkj7jidon.png' alt='47jobs - Vibecoding'> Vậy 'Vibecoding' là gì mà nghe lạ tai vậy? Đơn giản mà nói, đây là một phong cách phát triển phần mềm cực kỳ 'chill', nơi các lập trình viên của chúng ta không cần phải viết code theo kiểu truyền thống nữa. Thay vào đó, chúng ta sẽ 'trò chuyện' với các hệ thống AI mạnh mẽ như GPT, Claude, hay v0 bằng ngôn ngữ tự nhiên, kiểu như đang nói chuyện với một đồng nghiệp siêu thông minh vậy. Tưởng tượng xem, thay vì phải tỉ mỉ gõ từng chữ function calculateTax(price, rate)..., giờ bạn chỉ cần 'phán' một câu gọn lỏn: 'Tạo cho tôi một hàm tính thuế, nhớ xử lý cả mấy trường hợp đặc biệt cho từng khu vực nhé!' Thế là xong, AI sẽ 'biến hình' câu nói đó thành code xịn sò ngay lập tức. Nếu chưa ưng ý? Cứ tiếp tục 'ra lệnh': 'Thêm phần xử lý lỗi vào!' hay 'Cho nó hoạt động với cả tiền tệ quốc tế nữa!'. Cứ thế, code cứ tự động 'nhảy' ra thôi! Tại sao 'Vibecoding' lại có thể thay đổi mọi thứ? Tôi đã tự mình trải nghiệm 'Vibecoding' vài tháng nay rồi, và phải nói thật là hiệu suất làm việc tăng lên 'chóng mặt' luôn đó: Tốc độ siêu phàm: Những tính năng mà trước đây mất cả ngày trời để hoàn thành, giờ đây chỉ gói gọn trong vài giờ. Chất lượng đỉnh cao: AI còn tinh ý 'bắt' được cả những trường hợp ngoại lệ mà đôi khi chúng ta... lỡ quên mất. Học hỏi không ngừng: Đây là cơ hội tuyệt vời để khám phá những mẫu thiết kế, cách tiếp cận mới mà có thể bạn chưa từng nghĩ tới. Tập trung vào điều quan trọng: Ít phải đau đầu với cú pháp lặt vặt hơn, nhiều thời gian hơn để suy nghĩ về kiến trúc tổng thể của hệ thống. Nghe có vẻ hoàn hảo đúng không? Nhưng đời không như mơ, có một vấn đề 'be bé' mà lại rất 'to to' là: kiếm đâu ra 'vibecoder' để thuê đây? Và đó là lý do 47jobs ra đời! Các sàn tuyển dụng truyền thống thường cứ xoay quanh 'kinh nghiệm React bao nhiêu năm' hay 'kiến thức thuật toán thế nào'. Nhưng bạn biết không, kỹ năng 'đắt giá' nhất bây giờ chính là nghệ thuật 'viết prompt' và khả năng hợp tác nhuần nhuyễn với AI đó! 47jobs tự hào là nền tảng đầu tiên dành riêng cho các lập trình viên 'hảo AI'. Chúng tôi kết nối những khách hàng đang cần 'ra lò' sản phẩm mẫu thật nhanh với những 'vibecoder' có thể 'xuất xưởng' chúng trong thời gian kỷ lục. Tầm nhìn của chúng tôi à? Hãy tưởng tượng thế này nhé: Bạn chỉ cần đăng một yêu cầu đơn giản: 'Tôi cần một cái dashboard cho ý tưởng SaaS của mình.' Và 'voilà', chỉ sau 24 giờ, bạn đã có ngay một bản prototype hoạt động trơn tru thay vì phải chờ mòn mỏi 2 tuần. Nghe thật vi diệu phải không? Đó chính là tương lai mà chúng tôi đang ngày đêm xây dựng! Bạn đã sẵn sàng gia nhập 'cuộc cách mạng' này chưa? Chúng tôi đang mở bán 'vé sớm' (chỉ với 47 đô la) để xây dựng cộng đồng ban đầu gồm những lập trình viên và khách hàng tiên phong. Đừng bỏ lỡ cơ hội trở thành một phần của tương lai nhé! Nhanh tay ghé thăm https://47jobs.xyz để tìm hiểu thêm. Vậy bạn nghĩ sao? 'Vibecoding' là tương lai hay chỉ là một trào lưu nhất thời? Rất mong được nghe những chia sẻ của bạn dưới phần bình luận. À, đừng quên theo dõi hành trình chúng tôi xây dựng 47jobs để kiến tạo tương lai của ngành tuyển dụng lập trình nhé!

Lê Lân

30/07/2025

Khám phá thế giới AI Agents, từ hype đến thực tế. Tìm hiểu cách xây dựng một agent đơn giản bằng Python và hiểu rõ vai trò không thể thay thế của lập trình viên trong kỷ nguyên AI.

Lê Lân

30/07/2025

Điểm tin Kỹ thuật AI tuần 29: Alibaba Qwen3 2507 dẫn đầu mô hình non-reasoning, Google Gemini 2.5 Flash-Lite siêu tiết kiệm, HiDream AI cách mạng chỉnh sửa ảnh, và sự cố Replit AI xóa cơ sở dữ liệu. Cùng khám phá các công cụ AI mới nhất!

Lê Lân

30/07/2025

Tìm hiểu vì sao Kiro AI IDE của Amazon lại là lựa chọn tốt nhất cho các lập trình viên mới bắt đầu, đặc biệt sau những trải nghiệm đầy thất vọng với Cursor và ClaudeCode. Khám phá các tính năng ưu việt như Spec mode, dashboard thông minh và khả năng quản lý checkpoint.

Lê Lân

28/07/2025

Này các bạn dev! Đang “xây nhà” cho các AI biết viết và chạy code mà cứ lo nơm nớp về vụ bảo mật hả? Đúng rồi đó, mấy cái "container" (thùng chứa) quen thuộc đôi khi lại không đủ an toàn đâu nhé! Nhưng đừng lo, Stephen Akinyemi, người sáng lập Zerocore AI, đã mang đến một “vị cứu tinh” trong một tập gần đây của The Context: **Micro Sandbox**. Đây chính là cách để bạn chạy code an toàn tuyệt đối bằng cách sử dụng **MicroVMs**, đặc biệt hữu ích cho các anh em đang “chinh chiến” với Model Context Protocol (MCP) – nơi mà bảo mật công cụ là trên hết!Tại sao mấy cái "thùng" lại không đủ an toàn?Đơn giản thôi, mấy cái "container" này ban đầu không được tạo ra để chạy những đoạn code mà bạn chưa tin tưởng 100% đâu. Chúng dựa vào các tính năng có sẵn trong hệ điều hành, như "namespaces" (không gian tên) và "control groups" (nhóm điều khiển), để tách biệt các chương trình. Tưởng tượng bạn có một căn hộ riêng trong một tòa nhà chung cư (container), nhưng hệ thống điện nước chung của cả tòa nhà (kernel của hệ điều hành) lại là thứ bạn đang dùng chung. Nếu hệ thống chung đó có trục trặc (ví dụ như Docker gặp lỗi), "căn hộ" của bạn có thể bị "hở tường", cho phép các chương trình xấu tiếp cận được cả hệ thống chính của bạn! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fglama.ai%2Fuploads%2Fzn5p7f71mw' alt='Container Security Vulnerability'>Đối với các AI Agent chuyên "sáng tác" và thực thi code như Claude hay GitHub Copilot, đây là một rủi ro cực lớn đó nha. Các vấn đề có thể phát sinh bao gồm: * **Chỉ dẫn ẩn trong prompt người dùng:** Ai mà biết người dùng lại cài cắm gì đó vào câu lệnh của bạn? * **Gói thư viện hoặc dependencies "rởm":** Cài nhầm một thư viện chứa mã độc là đi tong! * **Code cố gắng gây hại cho hệ thống của bạn:** Chẳng may AI lại viết ra đoạn code phá hoại thì sao? * **Thay đổi lung tung thư mục làm việc:** Dữ liệu quý giá của bạn có thể bị chỉnh sửa không mong muốn. À, thêm một điểm trừ nữa là container không thể chạy tất cả các loại chương trình, đặc biệt là những phần mềm Linux cũ hơn.Vậy MicroVMs là gì mà nghe xịn vậy?Chào mừng bạn đến với **MicroVMs** – những "máy ảo" siêu nhỏ bé và siêu tốc độ! Chúng khởi động cực kỳ nhanh, tiêu tốn ít tài nguyên hơn hẳn, nhưng lại có một điểm cộng cực lớn: mỗi chương trình sẽ có hệ điều hành và bộ nhớ riêng của nó. Tưởng tượng như mỗi căn hộ trong tòa nhà giờ có hẳn một hệ thống điện nước riêng biệt, hoàn toàn độc lập với các căn khác và với cả tòa nhà vậy! Lớp bảo vệ "xịn sò" thêm này được gọi là **hypervisor**, giúp cách ly code của bạn hoàn toàn khỏi hệ thống chính. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fglama.ai%2Fuploads%2Fn4gdr0lbz8' alt='MicroVM Structure with Hypervisor'>Amazon chính là "cha đẻ" của Firecracker – một công cụ giúp vận hành MicroVMs, và giờ đây nó đã được rất nhiều nền tảng sử dụng để ngăn chặn code của người dùng gây hại.Micro Sandbox là gì?Giờ thì đến lúc nói về nhân vật chính: **Micro Sandbox**! Đây là một công cụ giúp các nhà phát triển sử dụng MicroVMs dễ dàng hơn bao giờ hết. Nó cung cấp cho bạn một công cụ dòng lệnh (y chang Docker vậy đó!) và cả một giao diện Python tiện lợi. Với Micro Sandbox, bạn có thể: * **Quản lý các VM image:** Như quản lý các bản "thiết kế" cho máy ảo của bạn. * **Sử dụng hệ thống tệp tùy chỉnh:** Kể cả trên macOS cũng chơi được! * **Theo dõi trạng thái của VM:** Biết "căn hộ" của mình đang hoạt động ra sao. * **Chạy MicroVMs chỉ với một lệnh:** Nhanh gọn lẹ! * **Kết nối thẳng với các công cụ MCP của bạn:** Không cần vòng vo. Micro Sandbox sẽ "nuôi dưỡng" các MicroVM và luôn sẵn sàng "lắng nghe" code bạn muốn chạy. Bạn có thể tích hợp nó vào các AI Agent của mình hoặc dùng như một dịch vụ độc lập đều được!Làm sao để dùng em nó với MCP? <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fglama.ai%2Fuploads%2Fmu1xsx9lt0' alt='Micro Sandbox with MCP Integration'>Để "hô biến" Micro Sandbox thành một server MCP, bạn chỉ cần vài bước đơn giản sau: 1. **Khởi động server sandbox:** <pre><code>msb server</code></pre> 2. **Cập nhật file cấu hình của bạn để thêm vào đoạn này:** <pre><code>- id: micro_sandbox url: http://localhost:8000 description: MicroVM sandbox server</code></pre> 3. **Gửi code để chạy, ví dụ từ một AI Agent như Claude:** <pre><code>{ "tool_call": { "tool": "micro_sandbox", "input": { "language": "node", "code": "start a server on port 6060" } } }</code></pre> Thế là xong! Micro Sandbox sẽ tự động "dựng" MicroVM, cài đặt những công cụ bạn cần (như Node.js), và chạy đoạn code đó một cách an toàn tuyệt đối.Ví dụ với Python SDKBạn cũng có thể dùng giao diện Python siêu tiện lợi của nó: <pre><code>from micro_sandbox import Sandbox sandbox = Sandbox(language="python") result = sandbox.run("print('hello from microvm')") print(result.output)</code></pre> Với cách này, bạn có thể chạy code mà không cần phải tự mình "lên cấu hình" cho VM – quá là đơn giản phải không nào?Tại sao Micro Sandbox lại là "chân ái" cho các Dev MCP?Đơn giản là vì nó mang lại những lợi ích "khủng" sau: * **Chạy mọi công cụ hoặc chương trình Linux:** Không còn giới hạn nữa! * **Thử nghiệm code AI do AI tạo ra mà không lo "toang" hệ thống:** Cứ vô tư test, có gì Sandbox lo! * **Thử các gói thư viện "nguy hiểm" một cách an toàn:** Vọc vạch mà không sợ bị lây nhiễm. * **Tạo ra các công cụ MCP đầy đủ tính năng cần truy cập dòng lệnh:** Mở rộng khả năng của bạn. Trong bối cảnh AI Agent ngày càng thông minh và mạnh mẽ hơn, mức độ an toàn này trở nên CỰC KỲ quan trọng. Micro Sandbox chính là chìa khóa giúp các nhà phát triển tận dụng sức mạnh của MicroVMs mà không cần phải đau đầu tìm hiểu mọi chi tiết kỹ thuật phức tạp dưới "tầng hầm" đâu nhé!

Lê Lân

27/07/2025

Tìm hiểu cách các kỹ sư, đặc biệt là junior, có thể xây dựng mối quan hệ có ý nghĩa với AI, thúc đẩy tăng trưởng cá nhân, giao tiếp hiệu quả và kỹ năng thiết yếu mà không bị phụ thuộc quá mức. Khám phá 4 nguyên tắc vàng để dùng AI khôn ngoan.

Lê Lân

27/07/2025

Bạn đã chán ngấy những lỗi API chết lặng không báo trước? Bài viết này mổ xẻ các vấn đề phổ biến như server sập, log vô dụng và code khó debug. Khám phá giải pháp xử lý lỗi API thực chiến, đã được cộng đồng kiểm chứng, giúp bạn đạt uptime 99.99% và biến các lỗi phức tạp thành thông điệp rõ ràng, dễ hiểu. Tham gia thử thách và cùng nhau xây dựng API mạnh mẽ hơn!

Lê Lân

27/07/2025

Khám phá cách xây dựng chatbot RAG (Retrieval-Augmented Generation) mạnh mẽ chỉ trong 45 phút mà không cần viết một dòng code nào. Bài viết đi sâu vào cách RAG hoạt động, các bước tạo embeddings, xử lý truy vấn, và những công cụ công nghệ miễn phí hoặc chi phí thấp để bạn bắt đầu. Hoàn hảo để học hỏi hoặc xây dựng portfolio AI/PM của bạn.

Lê Lân

26/07/2025

Copilot AI tích hợp vào SQL Server Management Studio (SSMS) 21 mang lại năng suất chưa từng có cho lập trình viên SQL. Khám phá tính năng hoàn thành code thông minh, chuyển đổi ngôn ngữ tự nhiên sang SQL, giải thích query phức tạp và hỗ trợ gỡ lỗi.

Lê Lân

25/07/2025