Khám phá quy trình AI-first độc đáo giúp World Leaders Game đạt 95% tự chủ phát triển phần mềm giáo dục, rút ngắn thời gian 79% và đảm bảo an toàn nội dung cho trẻ em. Hướng dẫn chi tiết với GitHub Copilot Agents và quy trình an toàn đa lớp.

Lê Lân

20/08/2025

Chào bạn! Hôm nay, chúng ta sẽ cùng "đột nhập" vào một thế giới mà những "trợ lý" AI không chỉ biết nói chuyện mà còn có thể... code như một kỹ sư phần mềm thực thụ trong team của bạn! Nghe có vẻ "viễn tưởng" như phim khoa học viễn tưởng vài năm trước, nhưng giờ đây, với sự ra mắt và bản xem trước của GitHub Copilot Agents, điều này đã trở thành sự thật rồi đó! GitHub Copilot Coding Agents là gì mà "hot" vậy? Đơn giản thôi! GitHub Copilot Coding Agent là một công nghệ mới toanh (hiện đang ở giai đoạn xem trước) dành cho các tài khoản GitHub Pro và Enterprise. Tưởng tượng thế này: bạn có một "vấn đề" (issue) cần giải quyết trong dự án GitHub, ví dụ như cần thêm một tính năng mới hay sửa một lỗi "be bé" nào đó. Thay vì giao cho đồng nghiệp, giờ bạn có thể "quẳng" nó thẳng cho... GitHub Copilot! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/a3sa0bv2xuyfbzrhixrt.png' alt='Assigning an issue to GitHub Copilot'> Đúng vậy, bạn không nghe nhầm đâu! Copilot sẽ nhận nhiệm vụ, tự động tạo một "nhánh làm việc" (branch) riêng cho vấn đề đó, y hệt như cách một lập trình viên vẫn làm. Sau đó, "em" Copilot này sẽ bắt đầu "vắt óc" (à không, là xử lý dữ liệu) để lên kế hoạch xem sẽ giải quyết công việc này như thế nào. Thật bá đạo phải không? <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/65ny8xz66xjfa93j73ho.png' alt='The newly created branch'> À mà khoan, có một lưu ý nhỏ xíu về "tiền nong" nha! Mỗi khi GitHub Copilot Coding Agent "làm việc" cho bạn, nó sẽ "ngốn" một phần trong số lượng yêu cầu cao cấp (premium requests) được cấp hàng tháng cho tài khoản của bạn đó. Vì đây là sản phẩm đang trong quá trình phát triển, tốt nhất bạn nên ghé qua tài liệu của GitHub để cập nhật thông tin mới nhất về hạn mức và cách tính phí nhé! Vậy thì, khi đã nhận "đơn đặt hàng", Copilot sẽ làm gì tiếp theo? Sau khi "nghiên cứu" kỹ lưỡng vấn đề và toàn bộ kho mã của bạn, nó sẽ vạch ra một kế hoạch hành động chi tiết để hoàn thành công việc được giao. Trong lúc "em nó" đang miệt mài làm việc, bạn sẽ thấy phần bình luận trên nhánh làm việc tự động cập nhật liên tục để bạn biết được tiến độ, những nhiệm vụ đã hoàn thành, và cả những gì còn lại. Điều này cực kỳ hữu ích để bạn theo dõi và định hướng cho "trợ lý" AI của mình đó! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0bs54qo7ica9fxs6ooy6.png' alt='Copilot tracking and communicating its progress on a branch'> Copilot không chỉ biết "cắm mặt" vào code đâu nhé! Nó còn cực kỳ thông minh khi phân tích mã nguồn của bạn và có thể tận dụng các tài nguyên bổ sung như máy chủ Model Context Protocol (MCP) mà bạn đã cấu hình trên GitHub, hoặc các tài liệu hướng dẫn đặc biệt mà bạn cung cấp về cấu trúc kho mã của mình. Nếu bạn tò mò về MCP Servers hay kiến trúc AI, có thể tìm đọc thêm các bài viết về cách tăng cường đội ngũ phát triển bằng MCP servers hoặc các giải pháp tăng năng suất với MCP servers nhé. Một điểm thú vị nữa là tôi còn thấy Copilot có thể sử dụng các công cụ dòng lệnh để tìm kiếm các chuỗi liên quan trong tệp mã của bạn, giúp nó "định vị" tốt hơn trong dự án. Không chỉ vậy, Copilot còn có khả năng thực thi các lệnh để xây dựng (build) và kiểm thử (test) ứng dụng, thậm chí còn tự mình giải quyết các lỗi "build" do thiếu thư viện phụ thuộc nữa chứ! Nghe như một đồng nghiệp xịn sò luôn ấy nhỉ? Nghe hấp dẫn thật đấy, nhưng mà bạn có lo lắng về vấn đề bảo mật không? Yên tâm đi! Mặc dù Copilot "đa tài" như vậy, nhưng GitHub cũng rất chú trọng đến an toàn. Mặc định, Copilot được trang bị các quy tắc tường lửa "siêu chặt" để ngăn chặn nó làm việc ngoài môi trường "hộp cát" (sandboxed ecosystem) an toàn của GitHub. Hơn nữa, bất kỳ "hành vi lạ" nào vi phạm chính sách đều sẽ được ghi lại cẩn thận để bạn xem xét sau này. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xl7wjrcyzw00olyvtn0k.png' alt='GitHub highlighting firewall rules that triggered during agent execution'> À, một điều quan trọng cần nhớ là các tính năng "hay ho" này hiện chỉ khả dụng nếu mã nguồn của bạn nằm trên GitHub và bạn có gói trả phí hỗ trợ. Điều này đồng nghĩa với việc bạn cũng sẽ được hưởng lợi từ tất cả các tính năng bảo mật tiêu chuẩn và cấp doanh nghiệp của GitHub rồi đó! Sau khi Copilot đã "xử lý" xong xuôi nhiệm vụ được giao, nó sẽ "nháy đèn" thông báo cho người đã giao việc cho nó. Lúc này, bạn có thể vào xem xét cái "pull request" (yêu cầu hợp nhất mã) mà Copilot đã tạo. Bạn có quyền "duyệt" (approve) nó luôn nếu thấy "ngon lành cành đào", hoặc yêu cầu Copilot sửa đổi thêm nếu chưa ưng ý. Nếu bạn "nhắc nhở" nó cần chỉnh sửa, Copilot sẽ phản hồi các bình luận của bạn và báo lại khi công việc đã sẵn sàng để xem xét lần nữa. Thật đúng kiểu "sếp giao việc, lính làm xong báo cáo" vậy! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/2tk9sf41qrjf2jew0sav.png' alt='Copilot summarizing its finished results'> Khi bạn đã hoàn toàn "hài lòng" với sản phẩm của Copilot, bạn chỉ cần đánh dấu pull request đó là "sẵn sàng để xem xét". Lúc này, các bước tiếp theo trong quy trình làm việc của bạn sẽ được kích hoạt, chẳng hạn như chạy thêm các bài kiểm thử hoặc hệ thống GitHub Copilot tiêu chuẩn sẽ tự động xem xét, tóm tắt pull request và đưa ra gợi ý. Cuối cùng, khi mọi thứ đã "chuẩn không cần chỉnh", bạn có thể duyệt, hợp nhất (merge) nó vào codebase chính của mình, và GitHub sẽ "khép lại" vấn đề đó. Vậy là xong một nhiệm vụ rồi! Đến đây chắc bạn sẽ hỏi: "Vậy thì Copilot đỉnh đến mức nào? Liệu nó có 'cướp' mất việc của các kỹ sư trong team không?" Chà, có lẽ là KHÔNG đâu nhé! Nhưng nó chắc chắn sẽ thay đổi cách bạn làm việc hoặc thậm chí là cách bạn tuyển dụng đó. Copilot thay đổi cách tôi code như thế nào? Dù chỉ mới "làm quen" với Copilot một thời gian ngắn, nhưng tôi đã thực sự ấn tượng. Với tư cách là một lập trình viên có kinh nghiệm, tôi có thể diễn đạt yêu cầu của mình bằng các thuật ngữ kỹ thuật, giao việc cho Copilot và rồi... nhận lại một kết quả gần như "chuẩn không cần chỉnh" so với những gì tôi hình dung! Tất nhiên, điều này đòi hỏi tôi phải suy nghĩ rõ ràng về cách giải quyết vấn đề và loại giải pháp mà tôi muốn có, đồng thời phải chỉ ra bất kỳ "điểm đáng lo ngại" nào về các triển khai tiềm năng. Nghe có vẻ phức tạp, nhưng thú vị ở chỗ, đây chính là những gì tôi vẫn thường trao đổi với đồng nghiệp qua tin nhắn hoặc bình luận trên một nhiệm vụ mà thôi! Vì các "trợ lý" AI làm việc siêu nhanh, tôi nhận thấy mình có thể nhanh chóng "vứt" vài ý tưởng sơ bộ về những thay đổi tương đối đơn giản cho Copilot, rồi sau đó quay lại "ngâm cứu" kỹ hơn khi tôi có thời gian tập trung. Tôi có thể dễ dàng hình dung cảnh các kỹ sư cấp cao viết một yêu cầu, gửi cho Copilot, đi họp, rồi sau đó quay lại xem xét và cải thiện kết quả của Copilot khi họ rảnh rỗi. Nhiều khi, tôi còn bắt đầu phiên làm việc của mình bằng cách xem lại những gì Copilot đã gửi cho tôi giữa các phiên làm việc trước. Đây là một cách tuyệt vời để "vào guồng" công việc, hoặc đơn giản là để Copilot "lo liệu" những khía cạnh tẻ nhạt hơn của kỹ thuật phần mềm, còn tôi thì có thể tập trung vào định hướng chiến lược hay những vấn đề phức tạp hơn mà tôi quan tâm. Vậy còn về khía cạnh tuyển dụng thì sao? Nếu bạn nhìn lại phần trước, bạn sẽ thấy rằng phần lớn công việc tôi đang làm có xu hướng "cấp cao" hoặc "giám sát" hơn là trực tiếp viết code. Mặc dù tôi vẫn thích thú với việc code, nhưng giờ đây tôi thấy mình viết ít code "rập khuôn" hay "tầm thường" hơn, mà tập trung vào những phần chuyên biệt và mang tính chiến lược hơn. Đây là một tín hiệu tốt, nhưng không phải lập trình viên nào cũng làm được điều này. Bạn cần có một trình độ kinh nghiệm nhất định để có thể hướng dẫn các lập trình viên khác và đánh giá code của họ một cách hiệu quả, và điều này cũng đúng với AI. Vì lý do này, tôi thấy AI đang "lấp đầy" những vai trò tương tự như các thành viên team "non kinh nghiệm" hơn: thực hiện các nhiệm vụ được định nghĩa rõ ràng và chuẩn hóa, dễ dàng truyền đạt. Mặc dù AI không thể thay thế hoàn toàn các lập trình viên "junior" trong tổ chức của bạn, nhưng nó cũng có thể "cạnh tranh" với họ ở một số khía cạnh: AI agents ngày càng tự "gỡ rối": Khả năng tự học và thích nghi của AI đang ngày càng được cải thiện. Kho kiến thức khổng lồ: Copilot có toàn bộ dữ liệu huấn luyện "khổng lồ" trong tay, vì vậy nó có thể biết những thư viện mà các lập trình viên junior chưa biết. Tốc độ "thần tốc": Copilot làm việc nhanh chóng, có thể tạo ra rất nhiều code trong thời gian cực ngắn, thậm chí còn "vượt mặt" cả các lập trình viên senior nữa! Tất nhiên, các thành viên team junior cũng có giá trị rất lớn và có thể làm những điều mà AI không thể: Hiểu biết sâu sắc về nghiệp vụ: Họ có kiến thức chuyên sâu hơn về tổ chức, sản phẩm, dữ liệu và bối cảnh kinh doanh của bạn. Quan tâm đến người dùng cuối: Họ có khả năng xem xét hiệu quả người dùng cuối và bối cảnh mà code hoạt động. Giải quyết vấn đề cấp độ con người: Khả năng giải quyết vấn đề, tư duy logic và đưa ra quyết định dựa trên "lẽ thường tình" của con người. Debug các tình huống dữ liệu phức tạp: Khả năng tìm lỗi hoặc xử lý các kịch bản liên quan đến các tình huống dữ liệu cụ thể. Tiềm năng phát triển: Quan trọng nhất là họ có xu hướng phát triển và trở thành các kỹ sư cấp cao! Một lập trình viên junior giỏi sẽ mang lại giá trị lớn hơn nhiều cho một tổ chức so với một "trợ lý" AI đơn thuần. Tuy nhiên, tôi có thể thấy "cám dỗ" lớn cho các tổ chức khi dựa vào AI agents thay vì các lập trình viên junior, và điều này thực sự khiến tôi lo lắng cho ngành của chúng ta và cho rất nhiều nhân tài đang chật vật tìm kiếm cơ hội. Tóm lại, nếu tổ chức của bạn có những kỹ sư senior bận rộn và mã nguồn đã có sẵn trên GitHub, thì Coding Agents là một thứ bạn RẤT NÊN thử để xem nó ảnh hưởng đến quy trình làm việc và năng suất của bạn như thế nào. Chỉ cần cẩn trọng một chút nhé, bởi dù Coding Agent thường rẻ hơn lương của một kỹ sư junior, nhưng nó KHÔNG PHẢI là sự thay thế cho những kỹ sư tài năng, đang phát triển, linh hoạt và mang tính nhân văn trong team của bạn đâu! Tôi nghĩ đến đây là lúc chúng ta nên "phơi bày" những điểm yếu của AI agents một cách chi tiết hơn. Trong những cuộc trò chuyện về AI, đặc biệt là về năng suất của AI, có một sự thật "đau lòng" nhưng thường bị bỏ qua: Phần lớn công việc kỹ thuật phần mềm KHÔNG PHẢI là viết code! Tôi đã viết code gần như cả đời, và hơn hai thập kỷ làm nghề chuyên nghiệp. Mặc dù công việc của tôi rất nhiều liên quan đến việc viết code, nhưng những dòng code đó chỉ xuất hiện SAU KHI tôi đã: Hiểu rõ nhu cầu kinh doanh hoặc hành vi hiện tại đang "gây khó chịu". Xác định một giải pháp lý tưởng nên hoạt động như thế nào. Tìm ra vài cách khác nhau để đạt được mục tiêu này. Lựa chọn một giải pháp tiềm năng hàng đầu để triển khai – thường là có sự hợp tác với những người khác hiểu rõ các lĩnh vực và nhu cầu khác. Xác định những chỗ trong code cần được điều chỉnh để hỗ trợ thay đổi. Thực hiện các thay đổi code để hỗ trợ hành vi mới. Đảm bảo code hoạt động trơn tru. Nghĩ ra các trường hợp mà code có thể "đổ vỡ", các trường hợp ngoại lệ (edge case) mà chúng ta có thể chưa nghĩ tới, v.v., rồi đảm bảo code cũng hoạt động tốt trong những trường hợp đó. Đảm bảo code an toàn, dễ kiểm thử và có hiệu suất như chúng ta mong đợi khi chọn giải pháp. Truyền đạt sự thay đổi trong tài liệu và cho những người khác. Đảm bảo sự thay đổi "chảy" qua các quy trình để lấy phản hồi, kiểm thử và triển khai đến các môi trường khác nhau. Như bạn thấy đấy, thay đổi code chỉ là một phần nhỏ của kỹ thuật phần mềm, nhưng chúng ta lại dành quá nhiều sự chú ý đến nó khi nghĩ về các giải pháp năng suất AI, hoặc thậm chí khi cân nhắc sử dụng các nguồn lực phát triển từ nước ngoài. Mặc dù tôi tin rằng các hệ thống AI đã có thể thực hiện một số bước này ở mức độ nào đó, nhưng chúng ta có xu hướng đánh giá hiệu quả của chúng chủ yếu dựa trên khả năng "tạo nội dung mới", vốn là một thế mạnh của AI. Tuy nhiên, con người lại có những kỹ năng mạnh mẽ trên tất cả các lĩnh vực này, và việc biết phải thay đổi cái gì, ý nghĩa của các cách tiếp cận khác nhau, cùng với cách nó phù hợp với kiến trúc dữ liệu và ứng dụng hiện có là những phần cực kỳ quan trọng của kỹ thuật phần mềm. Cũng cần nhớ rằng trong kỹ thuật phần mềm hiện đại, một thay đổi thường cần được thực hiện trên nhiều dịch vụ và cơ sở dữ liệu khác nhau. Trong khi một "trợ lý" AI có thể xử lý các thay đổi ở một nơi, chúng có thể kém trang bị hơn để biết tất cả các dịch vụ cần thay đổi và thực hiện các thay đổi cần thiết cho những khu vực đó. Vậy thì, làm thế nào để "kết hợp" AI và con người một cách hoàn hảo đây? Vì sự phức tạp của kỹ thuật phần mềm và những điểm mạnh, điểm yếu tương đối của AI và con người, tôi nghĩ rằng các "trợ lý" AI và các công cụ AI nên được triển khai tốt nhất cho các nhiệm vụ cụ thể, đã được một kỹ sư giàu kinh nghiệm "nghiên cứu" kỹ lưỡng. Một quy trình làm việc lý tưởng có thể diễn ra như sau: 1. Kỹ sư "tiền trạm": Các kỹ sư xem xét nhu cầu của tổ chức và xác định một loạt các thay đổi kỹ thuật cần thiết để hỗ trợ các mục tiêu mới. 2. Giao việc: Những thay đổi riêng lẻ này được ghi thành các nhiệm vụ và được giao cho các kỹ sư khác hoặc... giao cho các "trợ lý" AI. 3. AI hoặc con người ra tay: Các "trợ lý" AI hoặc các kỹ sư thực hiện thay đổi và gửi một bản nháp pull request để xem xét. 4. Kiểm thử ban đầu: Thay đổi được kiểm thử và xác minh thủ công bởi một kỹ sư khác, người sẽ sử dụng nó làm điểm khởi đầu cho pull request cuối cùng. 5. Hoàn thiện bởi con người: Lập trình viên thực hiện các cải tiến, thay đổi và kiểm thử bổ sung để hỗ trợ pull request và đảm bảo nó đáp ứng đầy đủ nhu cầu của tổ chức. 6. Sẵn sàng duyệt: Pull Request được đánh dấu là sẵn sàng để xem xét. 7. Đồng nghiệp góp ý: Các lập trình viên khác xem xét Pull Request, làm quen với các thay đổi và để lại bình luận. 8. Hợp nhất và triển khai: Cuối cùng, thay đổi sẽ được hợp nhất vào nhánh chính và đưa vào môi trường sản phẩm, nơi nó sẽ được hỗ trợ bởi một team đã hiểu rõ các thay đổi và thiết kế cách tiếp cận. Vậy tương lai của kỹ thuật phần mềm sẽ đi về đâu với các "trợ lý" AI như Copilot? Các "trợ lý" AI như GitHub Copilot thực sự rất mạnh mẽ và chắc chắn sẽ thay đổi cách các tổ chức và kỹ sư tuyển dụng cũng như làm việc. Tôi tin rằng, các kỹ sư phần mềm có thể tập trung vào bức tranh lớn, luôn "định vị" xung quanh các thay đổi kỹ thuật đang diễn ra trong hệ thống của họ, nhưng lại "giao phó" phần lớn công việc cho AI ở những nhiệm vụ đã được định nghĩa rõ ràng. Sau đó, họ sẽ tinh chỉnh hành vi cuối cùng của những thay đổi đó. Không phải mọi thay đổi đều có lợi từ AI, và một số công việc nhạy cảm hơn có thể "tiết lộ" những điều mới cần suy nghĩ với mỗi dòng code cần sửa đổi hoặc thêm vào. Tuy nhiên, việc triển khai AI một cách chiến lược có thể giúp các kỹ sư bận rộn duy trì năng suất giữa các cuộc họp và tối ưu hóa thời gian trong lịch trình bận rộn của họ. Tôi cũng hy vọng rằng sự xuất hiện của AI với vai trò là "người triển khai giải pháp" có kỹ năng sẽ giúp các kỹ sư phần mềm, dù là người có kinh nghiệm hay mới vào nghề, tập trung vào những năng lực cốt lõi độc đáo của riêng họ: kiến thức chuyên môn (domain knowledge), kỹ năng giao tiếp, kinh nghiệm trong quá khứ, sự đồng cảm với người dùng và các bên liên quan trong kinh doanh, cùng với khả năng đánh giá nhiều kế hoạch và triển khai tiềm năng khác nhau để chọn ra giải pháp phù hợp nhất cho doanh nghiệp hôm nay và cả tương lai. AI đang phát triển với tốc độ chóng mặt, và việc trở thành một kỹ sư hiệu quả, giàu kinh nghiệm, toàn diện và có khả năng thích ứng trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Nhưng dù sao, tôi cũng rất vui khi có những "người bạn đồng hành" AI này cùng chúng ta trên chặng đường xây dựng những điều mới mẻ!

Lê Lân

19/08/2025

Bạn từng 'toát mồ hôi' vì mô hình AI chạy ngon lành trên máy mình nhưng lại 'dở chứng' khi lên production? Khám phá GitOps cho AI – giải pháp giúp quản lý, triển khai và kiểm soát phiên bản mô hình AI một cách tự động, minh bạch và ổn định, xóa tan nỗi lo 'predict chuối'!

Lê Lân

18/08/2025

Khám phá GitHub Copilot Agents – những trợ lý AI siêu đẳng có thể làm việc như một kỹ sư phần mềm thực thụ, tự động xử lý bug, thêm tính năng và tạo Pull Request. Liệu chúng có thay thế con người hay trở thành đối tác hoàn hảo?

Lê Lân

17/08/2025

Khám phá cách tôi biến vô số ý tưởng thành các giải pháp phần mềm thực tế và hiệu quả nhờ hợp tác với AI. Bài viết chia sẻ về sức mạnh của AI trong việc tự động hóa, giảm chi phí ban đầu, cùng ví dụ cụ thể về công cụ dọn dẹp GitHub mã nguồn mở. Tìm hiểu cách AI giúp tăng cường năng suất và khả năng giải quyết vấn đề, đồng thời khuyến khích hợp tác mở.

Lê Lân

17/08/2025

Bạn có bao giờ thấy "nhức cái đầu" khi phải làm việc trên nhiều máy tính, nào là Archlinux ở nhà, rồi lại macOS ở công ty, mà cái máy nào cũng phải có "vị" riêng của mình không? Chắc chắn rồi! Các bạn lập trình viên chúng ta ai mà chẳng có một bộ công cụ "ruột" và những cài đặt "độc nhất vô nhị" cho riêng mình. Vấn đề là, mỗi khi đổi máy, hay thay đổi một cái gì đó trên máy này, lại phải "lạch cạch" cài đặt, cấu hình lại trên máy kia. Nghe thôi đã thấy mệt rồi, phải không?<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/multi_os_sync.png' alt='Minh họa đồng bộ hóa đa hệ điều hành'>Trước đây, mình cũng từng thử đủ kiểu, nào là dùng `stow`, nào là viết mấy cái script "thủ công" bằng Bash. Nhưng mà bạn biết đấy, mấy cách đó chỉ giải quyết được phần nào thôi. Đặc biệt là khi một phần mềm nào đó lại "khó tính", đòi hỏi cấu hình khác nhau tùy theo hệ điều hành (như cái terminal "ngầu lòi" Alacritty của mình, cần cài đặt riêng cho macOS và Linux ấy). Cứ mỗi lần thay đổi cấu hình, mình lại phải vật lộn với mấy cái branch riêng cho từng máy, rồi merge conflict, rồi cherry-pick commit... Ôi thôi, nghĩ lại mà rùng mình! Nhưng đừng lo, câu chuyện "khổ sở" đó đã chấm dứt rồi!Và thế là, sau bao nhiêu năm "lăn lộn" với `stow` và đủ thứ script tự chế, cuối cùng mình cũng tìm được "chân ái" – đó chính là <b>Chezmoi</b>! Nghe tên có vẻ lạ tai, nhưng em nó đúng là vị cứu tinh của mình đó. Chezmoi đã giải quyết gọn gàng cái vấn đề "đau đầu" về các branch riêng biệt. Nó cho phép mình quản lý các cấu hình khác nhau cho từng máy một cách cực kỳ thông minh, bằng cách sử dụng <b>template (khuôn mẫu)</b>. Tức là sao? Tức là mình chỉ cần viết một file cấu hình duy nhất, rồi trong đó mình sẽ thêm các "biến" (context) để Chezmoi tự động điền vào thông tin phù hợp với từng máy trước khi chép file đi.Bạn thấy không? Tạm biệt những cơn ác mộng merge conflict, tạm biệt việc phải duy trì cả chục cái branch khác nhau! Giờ đây, mình chỉ cần một branch duy nhất để chứa tất cả dotfiles của mình, còn việc "biến hóa" cấu hình cho từng máy ư? Cứ để Chezmoi lo! Nhẹ nhõm cả người!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/chezmoi_template.png' alt='Chezmoi sử dụng template để quản lý cấu hình'>Tuy nhiên, "niềm vui ngắn chẳng tày gang"! Sau khi Chezmoi giải quyết vấn đề cấu hình, mình lại đối mặt với một "núi" thử thách khác: <b>Quản lý các phần mềm và thư viện phụ thuộc</b> mỗi khi cài lại hệ điều hành mới tinh. Bạn có thấy thế không? Mình thì nhớ mang máng mấy cái ứng dụng chính mình dùng, nhưng mấy cái thư viện "lặt vặt" mà chúng nó cần thì thôi rồi, "chạy đâu hết trơn"! Mà khổ cái nữa, mỗi hệ điều hành lại "đòi hỏi" các gói khác nhau. Viết một đống script Bash để cài đặt cho từng OS thì cũng được thôi, nhưng mà bạn nghĩ xem, mỗi lần có cái gì mới lại phải chỉnh sửa, bảo trì... Nghe là thấy "nản" rồi đúng không?Và thế là, <b>Ansible</b> xuất hiện như một "siêu anh hùng" giải quyết vấn đề này! Mình chọn Ansible để tự động hóa toàn bộ quá trình cài đặt phần mềm và các gói phụ thuộc. Hiện tại, mình đang dùng 4 "vai trò" (roles) trong Ansible: <ul><li><code>osx</code>: Dành riêng cho mọi thứ liên quan đến cài đặt trên macOS.</li><li><code>archlinux</code>: Chuyên trị mấy thứ "đặc trưng" của Archlinux.</li><li><code>linux</code>: Dành cho các lệnh Linux phổ biến, dùng chung cho nhiều bản phân phối.</li><li><code>common</code>: Đây là vai trò "tổng quản", dùng chung cho cả macOS và Archlinux. Nó lo đủ thứ "việc vặt" như clone các repository bên ngoài, chạy Chezmoi để áp dụng dotfiles, v.v.</li></ul>Nhờ có Ansible, giờ đây mình có thể "phóng tay" cài đặt lại hệ điều hành mới bất cứ lúc nào. Chỉ cần chạy một vài lệnh Ansible là "cả thế giới" phần mềm và cấu hình của mình lại y nguyên như cũ! Cực kỳ tiện lợi và tiết kiệm thời gian!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/ansible_automation.png' alt='Ansible tự động hóa cài đặt và quản lý phụ thuộc'>À mà quên, như mình đã nói từ đầu, dạo này do công việc nên mình dành nhiều thời gian cho macOS hơn. Kết quả là gì? Mình hay bị "lỡ nhịp" mấy cái bản cập nhật hay xóa bỏ gói phần mềm trên Archlinux. Thế là cứ mỗi lần quay lại Archlinux, mình lại phải "loay hoay" chỉnh sửa lại mấy cái Ansible roles của nó. Bạn có thấy "oải" không?Thế là mình nghĩ, tại sao không để một "trợ lý" nào đó làm việc này tự động nhỉ? Và đó là lúc <b>Continuous Integration (CI)</b>, cụ thể là <b>GitHub Actions</b>, bước vào "sân khấu"! Mình quyết định cài đặt dotfiles của mình ngay trên CI.Workflow hiện tại trên GitHub của mình chạy 2 "công việc" (jobs): <ul><li><b>Một cho Archlinux:</b> Nó sẽ chạy trên Ubuntu (trong môi trường Docker), giả lập Archlinux.</li><li><b>Một cho macOS:</b> Chạy trực tiếp trên macOS.</li></ul>Cả hai job này đều làm những việc y hệt như mình làm thủ công: Chạy Ansible, cài đặt tất cả các gói phụ thuộc, thực hiện một số kiểm tra hệ thống, và cuối cùng là lưu lại kết quả.Lợi ích của việc này là gì? Giờ đây mình có thể "bắt kịp" với các bản cập nhật của Archlinux và macOS nhanh hơn rất nhiều, và quan trọng nhất là mình luôn đảm bảo rằng Ansible scripts của mình luôn "chạy mượt mà". Nếu có bất kỳ job nào trên CI bị lỗi, mình biết ngay là có vấn đề gì đó với các gói phụ thuộc hoặc cấu hình của mình. Giống như có một người giám sát "tận tâm" vậy!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/github_actions_ci.png' alt='Minh họa GitHub Actions và CI/CD'>Đi sâu hơn một chút, với cấu trúc dotfiles "ngon lành" như thế này, mình có thể dễ dàng viết các <b>script kiểm thử (test scripts)</b> để đảm bảo mọi thứ đều "chuẩn không cần chỉnh". Ví dụ, mình có thể viết một script Python "bé tí tẹo" để kiểm tra xem các file đã được sao chép đúng chỗ chưa, hay các gói phần mềm đã được cài đặt đầy đủ chưa. Mình sẽ thiết lập để script này chạy ngay sau khi Ansible hoàn tất nhiệm vụ.Tưởng tượng nhé, bạn có thể tự tin rằng `zshrc` hay `zshenv` của mình luôn ở đúng vị trí, hay hostname của máy đã được thiết lập chính xác. Đây chính là bước cuối cùng để "đóng đinh" sự ổn định cho môi trường làm việc của bạn!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/test_script_check.png' alt='Kiểm thử script và xác minh cấu hình'>À, tiện thể nói luôn về một "công cụ" siêu tiện lợi khác của mình: <b>Emacs Org mode</b>! Mình thì "ăn ngủ" với Emacs rồi, từ cái blog này (viết bằng Org mode và Hugo), đến mấy cái snippet code hay cả code chính thức đều viết trong Emacs hết. Để cuộc sống thêm "dễ thở", mình còn giữ một file `COMMANDS.org` trong dotfiles để lưu lại mấy lệnh "cần dùng" khi mình "nghịch" mấy cái dotfiles này.Cái hay của Org mode là nó hỗ trợ <b>literate programming (lập trình khai báo)</b>, tức là mình có thể vừa viết ghi chú, vừa chèn code vào cùng một chỗ. Nhờ vậy, mình có thể chạy luôn mấy cái lệnh trong file `COMMANDS.org` đó mà không cần phải chuyển sang terminal. Chỉ cần `C-c C-c` vào đoạn code là Org mode tự "xử lý" hết. Cực kỳ tiện lợi khi mình cần "tinh chỉnh" dotfiles và muốn áp dụng nhanh những thay đổi với Chezmoi chẳng hạn.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/emacs_org_mode.png' alt='Giao diện Emacs Org mode với khối code'>Tóm lại, việc quản lý cấu hình hệ thống (dotfiles) tưởng chừng nhỏ nhặt nhưng lại cực kỳ quan trọng để duy trì một workflow làm việc ổn định và "trơn tru". Ai mà chẳng muốn chuyển đổi giữa các máy tính mà không phải "đau đầu" cấu hình lại từ đầu đúng không? Với <b>Ansible</b>, chúng ta có thể dễ dàng giữ cho nhiều bản cài đặt luôn được cập nhật. Còn <b>Chezmoi</b> thì "đóng vai trò" quản lý các file cấu hình một cách thông minh, giúp chúng ta thoát khỏi những rắc rối về conflict và nhiều branch.Nghe việc đưa dotfiles lên CI có vẻ "nghiêm trọng" và "phức tạp" ban đầu, nhưng tin mình đi, nó là một khoản đầu tư "hời" đó! Nó không chỉ đảm bảo rằng các script cài đặt của bạn luôn "chạy ngon lành" trên nhiều hệ điều hành khác nhau, mà còn là "người bảo vệ" giúp bạn nhận ra ngay khi có điều gì đó "bất thường" xảy ra. Hãy thử áp dụng để thấy sự khác biệt nhé!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/happy_dev_workflow.png' alt='Quy trình làm việc hiệu quả của lập trình viên'>

Lê Lân

16/08/2025

Khám phá cách Cursor AI biến việc triển khai ứng dụng Python Flask lên Azure từ cơn ác mộng thành giấc mơ. Từ debug code, tự động hóa Git đến xử lý lỗi Azure, tất cả chỉ trong 45 phút! Xem ngay bí kíp độc quyền này.

Lê Lân

12/08/2025

Bạn đã bao giờ tự hỏi Git hoạt động thế nào "bên trong" chưa? Bài viết này sẽ "giải mã" kiến trúc Git, từ bản chất phân tán đến ba trạng thái làm việc và cách Git lưu trữ dữ liệu thông minh, giúp bạn hiểu rõ hơn về công cụ "thần thánh" này.

Lê Lân

12/08/2025

Khám phá SKALE Physics, engine JavaScript mạnh mẽ được tối ưu cho các game mô phỏng quy mô lớn như Dwarf Fortress và Rimworld. Xử lý hơn 100.000 vật thể cùng lúc ở 60 FPS bằng cách loại bỏ các tính năng không cần thiết. Tìm hiểu cách SKALE Physics giải quyết vấn đề hiệu suất và truy cập mã nguồn trên GitHub.

Lê Lân

30/07/2025

Khám phá SKALE Physics, engine vật lý JavaScript được thiết kế đặc biệt cho các game mô phỏng quy mô lớn như Dwarf Fortress và Rimworld, với khả năng xử lý hơn 100.000 vật thể ở 60fps bằng cách loại bỏ các tính năng không cần thiết. Tìm hiểu cách nó tối ưu hiệu suất cho thế giới game rộng lớn!

Lê Lân

29/07/2025

Bạn có bao giờ tự hỏi liệu một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể 'soi' code của bạn đỉnh đến mức nào không? Nghe có vẻ như khoa học viễn tưởng, nhưng tôi sẽ bật mí cách biến điều đó thành hiện thực chỉ trong vỏn vẹn 5 phút, bằng cách 'phù phép' với GitHub Actions. Hãy cùng nhau tạo ra một công cụ đánh giá code dùng AI cực chất, giúp bạn tiết kiệm thời gian và có những dòng code 'sạch' hơn bao giờ hết nhé! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AICodeReviewIntro.png' alt='AI đang code review'> Trước khi mình 'nhảy' vào thế giới phép thuật này, bạn chỉ cần có chút 'kinh nghiệm xương máu' với JavaScript và GitHub Actions thôi nhé. Đừng lo, không cần phải là 'phù thủy code' đâu! Ý tưởng siêu đơn giản là thế này: Mỗi khi bạn tạo một Pull Request (PR) hay cập nhật code trên PR đó, chúng ta sẽ nhờ GitHub Actions bí mật 'chôm' lấy phần code mới thay đổi (hay còn gọi là 'changeset' – tập hợp những thay đổi). Sau đó, 'chất đống' cái changeset này và 'quăng' thẳng vào ChatGPT. Chúng ta sẽ 'mách nước' cho ChatGPT là hãy 'soi' kỹ những thay đổi này và cho feedback (phản hồi). Xong xuôi, mình sẽ lấy cái 'lời phê' của ChatGPT và 'dán' nó ngược lại vào PR của bạn để tác giả (chính là bạn đó!) có thể đọc và sửa đổi. Nghe có vẻ 'hack não' nhưng thực ra nó dễ ợt à, và bạn sẽ thấy việc tích hợp LLM vào quy trình làm việc của mình giờ đây đơn giản đến không ngờ! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/GitHubActionsLLMFlow.png' alt='Sơ đồ quy trình tích hợp AI vào PR'> Bước đầu tiên cũng là quan trọng nhất: kiếm một 'chìa khóa thần kỳ' (API Token) để có thể 'giao tiếp' với ChatGPT bằng code. Bạn sẽ cần token này để chương trình của chúng ta có thể 'nói chuyện' với OpenAI. Đừng quên rằng bạn cũng phải có quyền thêm 'bí mật' (secrets) vào kho lưu trữ GitHub (repository) hoặc tổ chức của mình nữa nhé. Khi đã có trong tay cái 'chìa khóa' quý giá này, hãy cất nó vào nơi an toàn nhất của GitHub – mục Secrets của repo hoặc tổ chức. Tên cho 'chìa khóa' này nên là OPEN_API_KEY để dễ nhớ và dễ dùng nha! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/APITokenSecret.png' alt='API Token và GitHub Secrets'> Đến lúc 'biến hình' rồi! Sau khi có 'chìa khóa' trong tay, chúng ta sẽ bắt đầu 'phù phép' với GitHub Actions. Luồng làm việc của chúng ta sẽ được kích hoạt mỗi khi có PR mới 'khai sinh' hoặc có code mới được đẩy lên một PR hiện có. Khi 'cỗ máy' này chạy, nó sẽ làm những việc sau: Kéo code xuống: Tải về toàn bộ phần code thay đổi (changeset). 'Lùa' changeset vào script code review: Đưa cái đống code thay đổi đó vào một script đặc biệt của chúng ta. Dùng 'phép thuật' OpenAI: Sử dụng một hành động GitHub có sẵn là `daves-dead-simple/open-ai-action` để gửi yêu cầu (prompt) của chúng ta đến OpenAI. 'Dán' kết quả trở lại PR: Lấy phản hồi từ AI và thêm nó thành một bình luận (comment) trên PR gốc. Dưới đây là một ví dụ về file workflow của chúng ta, trông nó sẽ 'cool' thế này: ```yaml name: LLM Code Review on: pull_request: branches: - whichever-branch-you-want-code-review-for types: - opened # khi một PR được mở - synchronize # khi code được đẩy lên một PR jobs: code-review: runs-on: - ubuntu-latest steps: - name: Checkout PR branch uses: actions/checkout@v4 - name: Set up Node.js uses: actions/setup-node@v4 with: node-version: 20 - name: Get Diff id: get_diff env: GH_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }} run:

Lê Lân

29/07/2025

Khám phá Awesome AI Coding Tools, bộ sưu tập mã nguồn mở các công cụ AI mạnh mẽ nhất giúp tối ưu hóa quy trình phát triển phần mềm. Từ tạo code đến gỡ lỗi, tài liệu và hơn thế nữa. Đóng góp để xây dựng nguồn tài nguyên tốt nhất cho cộng đồng dev!

Lê Lân

28/07/2025

Bạn 'ngán' đọc tài liệu code dài dòng? DeepWiki là giải pháp! Công cụ AI từ nhóm Devin này giúp bạn nắm bắt kiến trúc, logic và chức năng cốt lõi của bất kỳ kho GitHub nào chỉ trong nháy mắt. Tạm biệt những buổi tối 'vò đầu bứt tai' với code lạ!

Lê Lân

28/07/2025

Học cách tôi dùng Cursor AI để gỡ lỗi, tự động hóa CI/CD và triển khai ứng dụng web Python lên Azure chỉ trong 45 phút. Từ ác mộng đến triển khai siêu tốc!

Lê Lân

25/07/2025

Chào các anh em dev 👋 Tôi là Zaim – một kỹ sư backend kiêm sinh viên, hiện đang "đào sâu" vào mảng bảo mật LLM (mô hình ngôn ngữ lớn). Vài tuần trước, tôi chỉ định "nghịch" mấy cái mẹo tìm kiếm trên GitHub (hay còn gọi là GitHub dorks) thôi. Mấy kiểu như: tìm file `.env`, hay tìm từ khóa "sk-" trong các file được push lên tuần trước. Đại loại là mấy trò "săn" thông tin công khai ấy mà. Nhưng có một điều tôi không hề lường trước được, đó là số lượng "chìa khóa API" (API keys) đang còn sống nhăn răng mà tôi tìm thấy! Kinh khủng khiếp luôn: nào là key của OpenAI (thậm chí có cái còn đang hoạt động ngon 💀), key của Claude / Anthropic, token API của Google Cloud, và cả những key test nội bộ của các tổ chức "bí mật" nào đó mà không hiểu sao lại "đi lạc" vào các kho code công khai. Có những cái key nằm chình ình ở đó cả tuần, cả tháng trời. Không bị thu hồi. Không có cảnh báo gì sất. Cứ thế mà... lộ thiên! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/shocked_dev.png' alt='Developer sốc khi phát hiện API key bị lộ'> Thế là tôi tự tay "chế" ra một công cụ. Vừa vì tò mò, vừa vì... quá hãi hùng, tôi đã viết một con crawler (bộ thu thập dữ liệu) và scanner (bộ quét). Giờ đây, nó liên tục theo dõi GitHub công khai theo thời gian thực, tự động gắn cờ những "chìa khóa" bị rò rỉ từ OpenAI, Claude / Anthropic, Gemini / Google và nhiều dịch vụ khác nữa. Dự án này tôi đặt tên là API Radar. API Radar là một bảng điều khiển công khai, hiển thị đủ thứ "hay ho": ✅ Các chìa khóa API bị rò rỉ theo thời gian thực (như phim hành động vậy đó!) ✅ Chế độ xem đã che (redacted) và cả "nguyên bản" (raw) để bạn tiện kiểm tra ✅ Bảng xếp hạng "bảo mật" (à, cái này là để xem ai làm lộ nhiều key nhất 😂, đùa thôi, nó là một dạng "leaderboard" về mức độ bảo mật) ✅ Bộ lọc theo nhà cung cấp dịch vụ ✅ Dòng thời gian "lộ hàng" (timeline of exposure) <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/api_radar_dashboard.png' alt='Giao diện API Radar'> Những gì tôi đã "mắt thấy tai nghe" cho đến nay: 📦 Hơn 9.200 kho code công khai đã được quét 🔑 Hơn 250 chìa khóa API bị lộ đã được tìm thấy (con số đáng báo động!) ⏱️ Chỉ 5 phút sau khi "lên sóng", cái leak đầu tiên đã bị phát hiện 🌍 Các key đến từ các dự án trên khắp Pakistan, Mỹ, EU và nhiều nơi khác trên thế giới. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/world_map_leaks.png' alt='Bản đồ các khu vực có API key bị rò rỉ'> Có những trường hợp "trời ơi đất hỡi" hơn, khi mà người ta cứ thế đẩy nguyên file `.env` (chứa toàn key "sống") lên GitHub và để đó hàng ngày trời. Một số khác thì cố gắng "giấu" chúng vào mấy cái thư mục config ngẫu nhiên, nhưng bạn biết đấy, tính năng tìm kiếm của GitHub... thì "khó mà thoát được" lắm nha! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/github_search_hidden_files.png' alt='Minh họa file .env bị lộ trên GitHub'> **Tại sao điều này lại quan trọng?** Nếu bạn đang làm về bảo mật, LLM, hay các dự án mã nguồn mở, thì vấn đề này cực kỳ đáng quan tâm đó. Còn nếu bạn là sinh viên, một "thợ săn bug" (bug bounty hunter) hay đơn giản là người tò mò, thì đây chính là một "mỏ vàng" ít được chú ý để bạn học hỏi về "thói quen vệ sinh code" tệ hại ngoài đời thực nó trông như thế nào. Cá nhân tôi, điều này làm tôi phải suy nghĩ lại về việc bảo mật API key nó dễ bị "làm bẩn" đến mức nào – ngay cả với những đội ngũ lớn. Tôi không có ý định bán buôn gì ở đây đâu nhé. Tôi chỉ muốn hỏi các bạn một câu: Liệu công cụ này có hữu ích cho bạn trong các cuộc thi CTF, khi săn bug, hay trong các hoạt động red teaming không? Tôi nên theo dõi hoặc trực quan hóa thêm những gì nữa? Liệu tôi có nên mở scanner này thành một API công khai luôn không? Hãy cho tôi biết ý kiến của cộng đồng nhé 🙌

Lê Lân

24/07/2025

Khám phá SKALE Physics, engine JavaScript được tối ưu hóa cho game mô phỏng với hàng trăm nghìn vật thể như Dwarf Fortress, Rimworld, đạt 60 FPS mượt mà bằng cách loại bỏ 'râu ria' không cần thiết.

Lê Lân

24/07/2025

GitHub Copilot giờ đây đã có thể không chỉ gợi ý code mà còn tự động thực hiện các tác vụ trên GitHub nhờ máy chủ Model Context Protocol (MCP) mới. Tìm hiểu cách AI đang cách mạng hóa quy trình phát triển phần mềm.

Lê Lân

24/07/2025

Này bạn! Có bao giờ bạn tò mò liệu một 'bộ não' AI siêu to khổng lồ (hay còn gọi là LLM) có thể đánh giá code của bạn đỉnh đến mức nào không? Trong bài viết này, mình sẽ bật mí cách biến GitHub Actions thành một trợ lý code review đắc lực, được 'phù phép' bởi AI, chỉ trong vỏn vẹn 5 phút!\n\n<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AICodeReviewConcept.png' alt='AI đánh giá code'>\n\nÀ mà khoan, trước khi 'nhảy' vào thế giới phép thuật này, bạn chỉ cần trang bị một chút 'kiến thức nền' về JavaScript và GitHub Actions thôi nhé. Yên tâm, không cần phải là 'phù thủy' đâu!\n\n### Ý Tưởng Siêu Đỉnh\nÝ tưởng của chúng ta đơn giản lắm! Chúng ta sẽ xây dựng một 'dây chuyền tự động' trên GitHub Actions. Cứ mỗi khi bạn tạo hoặc cập nhật một Pull Request (PR) – như kiểu bạn đang đề xuất một bản chỉnh sửa code vậy đó – 'dây chuyền' này sẽ tự động 'gom' tất cả những thay đổi (hay còn gọi là 'changeset') rồi ném thẳng vào 'đầu' ChatGPT. Nhiệm vụ của ChatGPT là đọc, hiểu và 'phán xét' xem code của bạn đã 'ngon' chưa, có cần cải thiện gì không. Sau đó, nó sẽ gửi 'lời phê' của mình quay ngược lại thẳng vào PR đó, để tác giả có thể xem và 'ngâm cứu'. Thấy chưa? 'Bốc' một em AI vào quy trình làm việc của bạn chưa bao giờ dễ dàng đến thế!\n\n<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/GitHubActionsFlow.png' alt='Luồng hoạt động của GitHub Actions và AI'>\n\n### Bước 1: Sắm Ngay 'Chìa Khóa Vàng' Cho AI Nhà Mình!\nĐầu tiên, để 'gọi điện' cho ChatGPT từ xa (theo kiểu lập trình ấy mà), bạn cần một cái 'chìa khóa' đặc biệt, gọi là API Token. Nhớ là bạn cũng phải có quyền 'treo' những 'bí mật' này lên kho lưu trữ code (repository) hoặc tổ chức (organization) trên GitHub của mình nhé. Khi đã có trong tay cái 'chìa khóa thần kỳ' này rồi, hãy nhanh tay 'cất' nó vào phần 'Secrets' (bí mật) của repo hoặc tổ chức trên GitHub. Chúng ta sẽ dùng nó trong 'dây chuyền tự động' ở bước sau. Tên gợi ý 'xịn xò' cho 'chìa khóa' này là `OPEN_API_KEY` nhé!\n\n<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/APIKeySecret.png' alt='API Token và GitHub Secrets'>\n\n### Bước 2: 'Dựng' Ngay Một GitHub Action Siêu Việt!\nCó 'chìa khóa' rồi thì còn chần chừ gì nữa mà không bắt tay vào 'kết nối' mọi thứ trên GitHub Actions? 'Dây chuyền' của chúng ta sẽ tự động khởi động mỗi khi có một PR mới được mở hoặc khi bạn 'đẩy' thêm code mới vào một PR đang tồn tại. Khi nó 'chạy', nó sẽ làm gì?\n\n* **Kéo về 'sổ tay thay đổi':** Đầu tiên, nó sẽ 'tải' về tất cả những thay đổi trong code của bạn (cái 'changeset' ấy).\n* **'Chuyển phát nhanh' cho AI:** Sau đó, nó dùng một công cụ cực kỳ tiện lợi tên là `daves-dead-simple/open-ai-action` để 'chuyển phát nhanh' cái 'sổ tay thay đổi' này cùng với yêu cầu 'đánh giá code' đến thẳng OpenAI (nơi ChatGPT 'ngự trị').\n* **'Báo cáo' lại cho PR:** Cuối cùng, nó sẽ lấy kết quả 'đánh giá' từ AI và đăng thẳng lên phần bình luận của PR gốc. Tức là, AI sẽ comment trực tiếp vào PR của bạn đó!\n\nBạn tò mò 'dây chuyền' này trông ra sao à? Đây nhé, một ví dụ nhỏ cho 'kịch bản' GitHub Actions của chúng ta đây:\n\n```yaml\nname: LLM Code Review\non:\n pull_request:\n branches:\n - main # Đặt tên branch bạn muốn review ở đây nhé, ví dụ 'main' hoặc 'develop'\n types:\n - opened # Khi một PR mới được mở\n - synchronize # Khi có code mới được 'đẩy' vào PR hiện tại\njobs:\n code-review:\n runs-on: ubuntu-latest\n steps:\n - name: Checkout PR branch\n uses: actions/checkout@v4\n - name: Set up Node.js\n uses: actions/setup-node@v4\n with:\n node-version: 20\n - name: Get Diff\n id: diff\n env:\n GH_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}\n run:

Lê Lân

23/07/2025

Khám phá cách tôi tăng số lượng kiểm thử API từ 31 lên 51 bằng cách kết hợp Jest truyền thống với sức mạnh của AI thông qua Keploy. Tìm hiểu về những khám phá bất ngờ, lợi ích trong năng suất và tương lai của kiểm thử API.

Lê Lân

19/07/2025

Bạn đã bao giờ "lạc trôi" giữa một dự án GitHub siêu ngầu mà phải mất hàng giờ đồng hồ để gỡ rối cấu trúc thư mục "hack não" và đống tài liệu viết như mê cung chưa? À, tôi hiểu cảm giác đó! Đó chính xác là "cơn đau đầu" mà DeepWiki ra đời để giải quyết. DeepWiki là gì mà "thần thánh" vậy? Được phát triển bởi đội ngũ "khủng" đứng sau Devin, DeepWiki là một công cụ sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) giúp bạn hiểu "tất tần tật" về kiến trúc, logic và các chức năng cốt lõi của bất kỳ kho lưu trữ GitHub công khai nào ngay lập tức. Nói một cách dễ hiểu, nó giống như việc bạn có một lập trình viên "lão làng", người đã nắm rõ mọi ngóc ngách của dự án, đang từng bước hướng dẫn bạn khám phá mã nguồn vậy. Về cơ bản, DeepWiki hoạt động như một "cuốn bách khoa toàn thư" tự động tạo ra, chuyên dùng cho các kho GitHub. Chỉ với vài cú click chuột, nó sẽ xây dựng một cái nhìn tổng quan có cấu trúc về bất kỳ dự án mã nguồn mở nào. Hãy hình dung xem: nó sẽ phân tích từng thành phần, tóm tắt kiến trúc, và thậm chí còn có thể trả lời các câu hỏi "khó nhằn" của bạn nữa! Thay vì "bò" qua hàng trăm, hàng nghìn dòng code để tự mày mò xem dự án này chạy như thế nào, DeepWiki sẽ tóm tắt "tất cả trong một" cho bạn – và còn hơn thế nữa! Nghe nè, chúng ta cứ thành thật với nhau đi: phần lớn tài liệu hướng dẫn (documentation) đều... tệ. Ngay cả những dự án được chăm chút kỹ lưỡng cũng thường mặc định bạn đã biết "tất tần tật" về bối cảnh hay công nghệ sử dụng. DeepWiki chính là cầu nối lấp đầy khoảng trống đó, bằng cách dùng AI để: Giải thích "tường tận" cấu trúc mã nguồn. Nêu bật các thành phần chính và mục đích của chúng. Chỉ rõ cách các module (mô-đun) khác nhau tương tác với nhau. Và đỉnh nhất là bạn có thể thoải mái đặt câu hỏi như: "Điểm khác biệt giữa module X và Y là gì?" hay "Cách thức xác thực (authentication) ở đây hoạt động như thế nào?". Dù bạn đang "nhập môn" một dự án mới, cân nhắc lựa chọn công cụ mã nguồn mở, hay đơn giản là muốn "mổ xẻ" một công cụ mà bạn cực kỳ ngưỡng mộ – DeepWiki sẽ giúp bạn tiết kiệm hàng tấn thời gian đó! Bắt đầu dùng DeepWiki ư? Đơn giản "như đan rổ" luôn! 1. Ghé thăm DeepWiki.com: Bạn sẽ thấy ngay một trang chủ "sạch sẽ", tinh tươm với thanh tìm kiếm ở trên cùng và danh sách các kho GitHub đang "hot rần rần".<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%2F6nwspyzz1ypq9dcttw47.png' alt='Giao diện trang chủ DeepWiki'>2. Tìm một kho GitHub để "khám phá": Bạn có vài lựa chọn "bao đã": Cách A: Dùng thanh tìm kiếm "thần thánh": Gõ tên kho GitHub mà bạn muốn như `microsoft/vscode` hay `langchain-ai/langchain`. Click vào kết quả, và DeepWiki sẽ bắt đầu "mổ xẻ" nó ngay!<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%2Finyxrvevkzqchppbayg0.png' alt='Tìm kiếm kho GitHub trên DeepWiki'>Cách B: "Thêm tay" một kho mới: Nhấn vào "Add repo" (Thêm kho), dán URL GitHub hoặc chỉ cần đường dẫn (ví dụ: `freeCodeCamp/freeCodeCamp`) là xong, DeepWiki sẽ lo phần còn lại.<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%2Fdee5b0kbys37v45dol7n.png' alt='Thêm kho GitHub bằng tay'><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%2Flhjyog31b5a2qd63p20m.png' alt='Thêm kho GitHub bằng URL'>Cách C: "Mẹo" URL siêu nhanh: Đang lướt GitHub mà "ngứa nghề" muốn khám phá ngay với DeepWiki? Đơn giản lắm, bạn chỉ cần đổi `github.com` thành `deepwiki.com` ngay trên thanh địa chỉ của trình duyệt là được! Nếu kho đó chưa được DeepWiki "đánh chỉ mục" (index) thì bạn có thể nhập email để được thông báo khi nó sẵn sàng.<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%2F02ntvdk1evutcyvbagcy.png' alt='Sử dụng mẹo URL DeepWiki'>3. Học hỏi mà không sợ "lạc lối": Sau khi quá trình phân tích hoàn tất, bạn sẽ được chiêm ngưỡng: Một bản phân tích rõ ràng về cấu trúc kho. Những điểm nổi bật về chức năng cốt lõi và các mẫu thiết kế (design patterns). Sơ đồ minh họa mối quan hệ giữa các module. Và một "chatbot" tích hợp sẵn để bạn tha hồ hỏi mọi câu hỏi kỹ thuật. Cảm giác cứ như bạn đang làm việc cùng một chuyên gia đã "thấu hiểu" mọi ngóc ngách của mã nguồn vậy!<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%2Fr8ewajo8svp9u16sc2hq.png' alt='Kết quả phân tích kho GitHub của DeepWiki'>Vậy DeepWiki sẽ biến thành "vũ khí bí mật" của bạn như thế nào? "Nhập môn" mã nguồn mới cực nhanh: Tuyệt vời cho các lập trình viên "non tay" hoặc những ai muốn đóng góp vào dự án mã nguồn mở. Nâng tầm kỹ năng thiết kế hệ thống (system design): Xem cách các dự án thực tế tổ chức tính năng, xử lý luồng API ra sao. Chọn thư viện "chuẩn không cần chỉnh": Hiểu rõ thiết kế nội bộ trước khi bạn quyết định cài đặt bất cứ thứ gì. Gỡ lỗi (debug) thông minh hơn: Khi Google cũng "bó tay", việc "lặn sâu" vào bên trong các thư viện có thể cứu nguy cho bạn. Đánh giá mã (code review) dễ như ăn kẹo: Nắm được bức tranh tổng thể trước khi "soi" từng dòng code nhỏ nhặt. DeepWiki "cân" hết mọi ngôn ngữ phổ biến như JavaScript, Python, Rust, Go, Java – kể cả những ngôn ngữ "kén chọn" khác nữa! Tóm lại, mã nguồn mở đang bùng nổ, nhưng hiểu được nó ư? Vẫn là một "nỗi đau" nhức nhối! DeepWiki chính là kiểu công cụ mà bạn không nhận ra mình cần, cho đến khi bạn bắt đầu sử dụng nó. Dù bạn là sinh viên đang khám phá các framework mới, một developer đang "đào sâu" vào mã nguồn sản phẩm thực tế, hay đơn giản chỉ tò mò muốn biết "phép thuật" đằng sau các ứng dụng hoạt động thế nào, công cụ này sẽ mang lại cho bạn sự rõ ràng mà không phải "vắt óc" suy nghĩ. Vậy nên, lần tới khi bạn "đứng hình" trước một "bức tường" mã nguồn xa lạ... Đừng đoán mò nữa! Cứ hỏi DeepWiki thôi!

Lê Lân

17/07/2025