Chào mừng bạn đến với bản tin Unicorn Club! Tuần này chúng ta sẽ cùng "nghía" qua những "món ngon" về UX, tối ưu hiệu suất, những "phép thuật" CSS đỉnh cao, và cả những bài học quý giá về Accessibility và Product Design. Đừng bỏ lỡ cơ hội nâng cấp kiến thức và kỹ năng của bạn nhé!

Lê Lân

21/08/2025

Tìm hiểu 10 bí quyết vàng giúp ứng dụng React của bạn chạy mượt mà, nhanh như chớp trên mọi thiết bị di động. Từ tối ưu code, hình ảnh đến quản lý trạng thái, bài viết này sẽ biến ứng dụng của bạn thành siêu phẩm mobile!

Lê Lân

21/08/2025

Tìm hiểu cách khắc phục anti-pattern NgRx phổ biến gây ra hàng chục cuộc gọi API dư thừa và cải thiện hiệu năng ứng dụng Angular của bạn đáng kể, dựa trên kinh nghiệm thực tế từ dự án Summon Worlds. Khám phá bí quyết sử dụng shareReplay, async pipe và chuẩn hóa payload.

Lê Lân

21/08/2025

Học cách sử dụng EXPLAIN ANALYZE của PostgreSQL để phân tích, hiểu và tối ưu hóa các truy vấn database chậm trong ứng dụng Rails của bạn. Biến database từ 'thủ phạm' thành 'người hùng' hiệu năng!

Lê Lân

19/08/2025

Khám phá sự khác biệt thú vị giữa ngôn ngữ truy vấn khai báo (Declarative) và mệnh lệnh (Imperative) trong lập trình. Từ SQL, CSS đến MapReduce, Aggregation Pipelines – hiểu rõ cách chúng hoạt động và tại sao khai báo lại chiếm ưu thế trong các hệ thống hiện đại.

Lê Lân

16/08/2025

Khám phá sự trỗi dậy của Hybrid Rendering, một kỹ thuật đột phá kết hợp sức mạnh của Server-Side Rendering (SSR) và Client-Side Rendering (CSR) để tối ưu hiệu suất web và trải nghiệm người dùng. Tìm hiểu về Partial Hydration, React Server Components, Islands Architecture và cách các framework như Next.js, Nuxt, Astro, Remix áp dụng chúng.

Lê Lân

16/08/2025

Chào các bạn! Bạn có thấy AI đang 'chiếm sóng' mọi ngóc ngách trong ngành công nghệ không? Chắc chắn rồi! Trong phát triển phần mềm, từ viết code đến kiểm thử, AI đang dần trở thành 'trợ thủ đắc lực'. Đặc biệt là ở giai đoạn kiểm thử, các 'em' AI và các 'đặc vụ' chuyên biệt đang xắn tay áo vào mọi công đoạn: từ lên kế hoạch, dựng mô hình đến thực thi, biến những công việc thủ công 'khó nhằn' ngày xưa trở nên 'dễ thở' hơn, thậm chí còn tự động hóa 'phà phà' nữa chứ! À mà này, không chỉ có kiểm thử chức năng đâu nhé, kiểm thử phi chức năng – đặc biệt là kiểm thử hiệu năng – cũng cần lắm một 'bộ não' thông minh để lên kế hoạch, mô hình hóa và chạy thử đấy. Trong bài viết hôm nay, chúng ta sẽ cùng khám phá xem một 'siêu đặc vụ' AI chuyên về kiểm thử hiệu năng, được 'huấn luyện' bởi StackSpot AI, sẽ giúp chúng ta 'phá đảo' việc tạo các bài kiểm thử hiệu năng với K6 dễ dàng đến mức nào nhé!

Lê Lân

16/08/2025

Bạn muốn React app của mình chạy mượt mà trên mọi thiết bị di động? Khám phá 10 bí quyết thực tế từ tối ưu hình ảnh, code splitting đến quản lý state hiệu quả, đảm bảo trải nghiệm người dùng siêu tốc và giữ chân khách hàng.

Lê Lân

14/08/2025

Bạn có bao giờ thấy tiền cứ thế bay biến khỏi ví khi chạy ứng dụng AI không? Tháng trước, tôi đang xây dựng một chatbot AI, và chi phí API cứ thế đội lên vù vù, ngót nghét hơn 500 đô la Mỹ! Cứ mỗi lần người dùng hỏi cùng một câu hỏi, tôi lại phải móc tiền ra trả cho OpenAI một lần nữa. Kiểu như bạn đi taxi, mà tài xế cứ thu đủ tiền dù bạn đi đi lại lại đúng một địa điểm vậy đó! Nghe có quen không? Nếu bạn đang "nuôi" một em AI, chắc chắn bạn cũng đang phải "đốt tiền" vào những cuộc gọi API lặp đi lặp lại rồi! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/money_burning_ai.png' alt='Tiền bay mất vì chi phí AI API'>Giải pháp siêu đỉnh: Chỉ với 50 dòng code Python, mọi thứ đã thay đổi! Tôi đã tự tay tạo ra `llm-cache-pro` – một bộ nhớ đệm "thả vào" (drop-in cache) thần kỳ, tự động lưu lại và tái sử dụng các phản hồi từ các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Cứ như bạn có một "trợ lý AI" siêu thông minh vậy, nhớ hết mọi cuộc trò chuyện và không bao giờ để bạn phải trả tiền hai lần cho cùng một câu hỏi! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/smart_assistant_cache.png' alt='Trợ lý thông minh với bộ nhớ đệm'>Nó làm gì ư? Nghe đơn giản lắm nè: * Ghi nhớ: Mọi cuộc gọi API bạn thực hiện. * Tái sử dụng: Phản hồi cho những yêu cầu y hệt. * Tiết kiệm: "Bóp" chặt chi phí API đến 90% (đọc mà mê!). * Tăng tốc: Ứng dụng của bạn nhanh hơn gấp 10 lần (nhanh như tên lửa!). * Hoạt động khắp nơi: Từ OpenAI, Anthropic, Cohere đến Google (không kén cá chọn canh gì đâu nha!). <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/cache_benefits_infographic.png' alt='Lợi ích của bộ nhớ đệm'>Cài đặt: Một dòng "thần chú" là xong! ✨Đơn giản thôi: `pip install llm-cache-pro` <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/pip_install_magic.png' alt='Cài đặt pip đơn giản'>Cách sử dụng: Đơn giản đến mức bạn phải thốt lên "Trời ơi, sao mà dễ vậy!" 😮**Tùy chọn 1: Dùng Decorator (Tớ thích cái này nhất!)**Bạn chỉ cần thêm một dòng `decorator` (một "phù hiệu" nhỏ xinh) vào ngay trên hàm gọi AI của mình là xong. Cứ như rắc bụi tiên vậy! ````pythonfrom llm_cache import cached_call@cached_call(provider="openai", model="gpt-4")def ask_ai(question: str): response = client.chat.completions.create( model="gpt-4", messages=[{"role": "user", "content": question}] ) return response.choices[0].message.content# Lần gọi đầu tiên: Vẫn phải trả tiền cho OpenAI (còn lạ gì!)result1 = ask_ai("Thời tiết hôm nay thế nào?")# Lần gọi thứ hai: MIỄN PHÍ HOÀN TOÀN! 🎉 Cache đã làm việc của nó rồi!result2 = ask_ai("Thời tiết hôm nay thế nào?") ````Thấy chưa? Đơn giản như đang giỡn vậy! Lần đầu trả tiền, lần sau thì thoải mái xài chùa mà không lo "cháy túi"! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/python_decorator_example.png' alt='Ví dụ Python decorator'>**Tùy chọn 2: Dùng Context Manager (Dành cho code đã có sẵn)**Nếu bạn lười sửa từng hàm hoặc có một đoạn code "siêu to khổng lồ" đã chạy ngon rồi, dùng `context manager` là chân ái! Chỉ cần "gói" client OpenAI của bạn lại là xong. ````pythonfrom llm_cache import wrap_openai# Gói client OpenAI hiện có của bạn lạiwith wrap_openai(client, ttl_days=7): response = client.chat.completions.create( model="gpt-4", messages=[{"role": "user", "content": "Xin chào!"}] ) ````Cứ như bạn biến một cái ô tô cũ thành ô tô điện bằng cách thay động cơ mà không cần mua xe mới vậy đó! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/python_context_manager.png' alt='Ví dụ Python context manager'>Kết quả thực tế: Từ 500 đôla xuống còn 50 đôla/tháng – Số liệu biết nói! 📊Khi tôi triển khai `llm-cache-pro`, chuyện gì đã xảy ra ư? Đừng sốc nhé! * Chi phí API: Từ 500 đôla/tháng tụt dốc không phanh xuống chỉ còn 50 đôla/tháng! (Tiết kiệm khủng khiếp 90%!) * Thời gian phản hồi: Từ 2-3 giây xuống còn... 0.1 giây! (Nhanh hơn gấp 20 lần, tốc độ ánh sáng là đây!) * Sự hài lòng của người dùng: Từ "😞" thành "😍"! (Khỏi phải nói, họ vui phát điên lên!) * Sức khỏe tinh thần của tôi: Từ "😵‍💫" (stress sấp mặt) thành "😌" (thảnh thơi vô giá!) <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/cost_saving_chart.png' alt='Biểu đồ tiết kiệm chi phí'>Các lệnh CLI (gõ gõ trong Terminal) giúp bạn "lên đời" Pro! 🛠️ * `llm-cache stats`: Muốn biết bạn đã "bỏ túi" bao nhiêu tiền chưa? Gõ lệnh này là ra hết! * `llm-cache list`: Bạn tò mò xem bộ nhớ đệm đang lưu gì không? Lệnh này sẽ show ra tất tần tật! * `llm-cache serve`: Khởi động một máy chủ proxy (cho caching "trong suốt" – nghĩa là bạn chẳng cần làm gì mà nó vẫn tự động cache!). Quá tiện! * `llm-cache doctor`: Kiểm tra "sức khỏe" của bộ nhớ đệm. Như bác sĩ riêng vậy đó! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/cli_commands_pro.png' alt='Lệnh CLI chuyên nghiệp'>Các tính năng nâng cao "thổi bay não" của bạn! 🤯1. **Hỗ trợ Streaming:** Bạn có nghĩ bộ nhớ đệm có thể xử lý cả phản hồi dạng streaming (dữ liệu truyền từng chút một như video livestream) không? `llm-cache-pro` làm được tuốt! Nó cache các phản hồi streaming và phát lại chúng hoàn hảo, không thiếu một nhịp nào! ````python@cached_call(provider="openai", model="gpt-4")def stream_response(prompt: str): return client.chat.completions.create( model="gpt-4", messages=[{"role": "user", "content": prompt}], stream=True ) ````2. **Chế độ HTTP Proxy:** Cứ như bạn có một "cổng dịch vụ" riêng vậy! Khởi động server proxy bằng `llm-cache serve --port 8000`, rồi chỉ cần trỏ ứng dụng của bạn đến `localhost:8000` thay vì trực tiếp OpenAI. Thế là xong! Mọi hoạt động caching sẽ diễn ra "trong suốt", bạn chẳng cần bận tâm gì cả!3. **Theo dõi chi phí:** Bạn muốn biết chính xác mình đã "bỏ túi" được bao nhiêu tiền? `llm-cache-pro` sẽ cho bạn biết con số cụ thể! ````pystats = cache.get_stats()print(f"Bạn đã tiết kiệm được ${stats.total_savings:.2f} trong tháng này!") ````Đây không chỉ là tiết kiệm tiền, mà là bạn đang biến mình thành "chuyên gia tài chính" của ứng dụng AI đấy! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/streaming_cache.png' alt='Cache hỗ trợ streaming'>Vì sao `llm-cache-pro` lại khác biệt (và xịn sò hơn hẳn)? 🎯Hãy cùng xem bảng so sánh "một trời một vực" này nhé: Tính năng: Các giải pháp khác (Thường thì) - Phức tạp, đau đầu; `llm-cache-pro` (Đỉnh cao!) - Chỉ một dòng lệnh! ✨; Nhà cung cấp: Các giải pháp khác (Thường thì) - Hạn chế (chỉ vài ông lớn); `llm-cache-pro` (Đỉnh cao!) - Hỗ trợ TẤT CẢ các LLM lớn!; Streaming: Các giải pháp khác (Thường thì) - ❌; `llm-cache-pro` (Đỉnh cao!) - ✅; Theo dõi chi phí: Các giải pháp khác (Thường thì) - ❌; `llm-cache-pro` (Đỉnh cao!) - ✅; Công cụ CLI: Các giải pháp khác (Thường thì) - ❌; `llm-cache-pro` (Đỉnh cao!) - ✅; HTTP Proxy: Các giải pháp khác (Thường thì) - ❌; `llm-cache-pro` (Đỉnh cao!) - ✅; Mã hóa: Các giải pháp khác (Thường thì) - ❌; `llm-cache-pro` (Đỉnh cao!) - ✅. Thấy chưa? `llm-cache-pro` không chỉ làm tốt, mà còn làm xuất sắc những thứ mà người khác còn đang loay hoay! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/comparison_table_llm_cache.png' alt='Bảng so sánh llm-cache-pro'>Phép màu công nghệ đằng sau `llm-cache-pro` là gì? 🔬 * Băm an toàn (Deterministic Hashing): Sử dụng SHA256 cho chữ ký yêu cầu để đảm bảo tính duy nhất và bảo mật. Nghe "hàn lâm" vậy thôi chứ nó giống như việc bạn có một dấu vân tay duy nhất cho mỗi yêu cầu, đảm bảo không nhầm lẫn. * Nén thông minh (Smart Compression): Dùng Zstandard giúp giảm kích thước phản hồi đến 80%! Cứ như bạn đang đóng gói vali du lịch, nén lại thật gọn gàng để nhét được nhiều đồ hơn vậy! * Mã hóa AES (AES Encryption): Dữ liệu của bạn được giữ kín đáo và an toàn tuyệt đối. Yên tâm đi, bí mật của bạn sẽ không bị lộ đâu! * Backend SQLite: Không cần cài đặt thêm bất kỳ thư viện hay cơ sở dữ liệu bên ngoài nào. "Nhẹ nhàng" và "tiện lợi" chính là nó! * Hỗ trợ Redis: Dành cho những ai muốn hiệu suất cao cấp, triển khai quy mô lớn. Tốc độ là đây chứ đâu! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/technical_magic_llm_cache.png' alt='Công nghệ đằng sau llm-cache-pro'>Các trường hợp ứng dụng thực tế: Đâu đâu cũng thấy hiệu quả! 🌍1. **Chatbot:** Cache những câu hỏi thường gặp của người dùng. Chatbot của bạn sẽ trả lời nhanh như chớp và không bao giờ hỏi "tiền công" lần hai cho cùng một câu hỏi! ````python@cached_call(ttl_days=30) # Lưu cache trong 30 ngàydef answer_faq(question: str): return ask_ai(question) ````2. **Tạo nội dung:** Cache các dàn ý bài viết, đoạn giới thiệu, hay bất kỳ nội dung nào có khả năng lặp lại. Cứ thế mà "phụt" ra nội dung, không sợ tốn kém! ````python@cached_call(ttl_days=7) # Lưu cache trong 7 ngàydef generate_outline(topic: str): return ask_ai(f"Tạo dàn ý cho: {topic}") ````3. **Tạo mã (Code Generation):** Cache những đoạn mã boilerplate (mã khung sườn) phổ biến. Bạn có thể tái sử dụng chúng mà không cần gọi API lại. Thật sự là "cứu cánh" cho những ai lười gõ code đấy! ````python@cached_call(ttl_days=14) # Lưu cache trong 14 ngàydef generate_boilerplate(language: str, framework: str): return ask_ai(f"Tạo mã boilerplate {language} {framework}") ````Ứng dụng thì vô vàn, miễn là bạn có những cuộc gọi API lặp lại, `llm-cache-pro` sẽ là "người hùng" của bạn! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/ai_use_cases.png' alt='Các trường hợp sử dụng AI'>Bắt đầu thôi: Chỉ 5 phút là xong! ⚡ * Cài đặt: Gõ `pip install llm-cache-pro` (đã quá quen thuộc rồi đúng không?). * Thêm Decorator: Đặt `@cached_call()` vào các hàm AI của bạn. * Chạy: Ứng dụng của bạn giờ đây đã được cache "thơm tho" rồi! * Theo dõi: Dùng `llm-cache stats` để xem bạn đã tiết kiệm được bao nhiêu tiền (cứ như xem báo cáo tài chính cá nhân vậy!). * Mở rộng: Thêm `llm-cache serve` cho môi trường production nếu bạn muốn "chơi lớn"! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/5_minute_setup.png' alt='Cài đặt trong 5 phút'>Chốt hạ vấn đề: Đừng để tiền bay biến nữa! 💰Nếu bạn đang xây dựng các ứng dụng AI mà chưa dùng cache, thì xin thưa, bạn đang "ném tiền qua cửa sổ" đó! Công cụ này đã giúp tôi tiết kiệm 450 đôla mỗi tháng và biến ứng dụng của tôi nhanh hơn gấp 20 lần.Bài toán đơn giản lắm: * Thời gian cài đặt: 5 phút (ngắn hơn cả thời gian pha một ly cà phê!) * Tiết kiệm hàng tháng: 450 đôla (đủ tiền ăn sáng cả tháng, thậm chí hơn!) * ROI (Tỷ suất lợi nhuận đầu tư): 54.000% ngay trong tháng đầu tiên! (Lợi nhuận này có trong mơ cũng khó tin nổi!) <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/money_savings_roi.png' alt='Tiết kiệm tiền và ROI cao'>Tương lai sẽ có gì? 🚀(Thậm chí còn "khủng" hơn nữa đó!) * Backend Redis: Hỗ trợ cho các hệ thống yêu cầu hiệu suất "siêu tốc độ" (đang trong giai đoạn phát triển nha!). * Đồng bộ đám mây (Cloud sync): Cho phép caching phân tán, dù bạn ở đâu, dữ liệu cũng sẵn sàng! * Bảng điều khiển phân tích nâng cao: Giúp bạn nắm rõ mọi thứ, từ chi phí đến hiệu suất, trong tầm tay. * Tính năng dành cho doanh nghiệp: Sẽ có thêm nhiều điều bất ngờ dành cho các công ty lớn! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/future_roadmap.png' alt='Lộ trình phát triển tương lai'>Thử ngay và luôn đi! 🎉`pip install llm-cache-pro`Sau đó, thêm đoạn này vào code của bạn: ````pythonfrom llm_cache import cached_call@cached_call()def your_ai_function(): # Đoạn code hiện có của bạn ở đây pass ````Thế là xong! Bạn đã "lên level" pro trong việc quản lý chi phí AI rồi đấy!**Chia sẻ kết quả của bạn! 📈**Tôi rất muốn nghe xem công cụ này đã giúp bạn tiết kiệm được bao nhiêu tiền. Hãy để lại bình luận và chia sẻ: * Trường hợp sử dụng của bạn * Số tiền tiết kiệm được mỗi tháng * Mức độ cải thiện hiệu suấtHãy cùng xây dựng một cộng đồng các nhà phát triển "thông minh", không để tiền bạc bay đi vô ích vì những cuộc gọi API dư thừa! 🔥Tái bút: Nếu bạn thấy bài viết này hữu ích, hãy cân nhắc "star" cho dự án trên [GitHub](https://github.com/Sherin-SEF-AI/llm-cache.git) và chia sẻ nó với đồng nghiệp của bạn nhé. Mọi lập trình viên đang xây dựng ứng dụng AI đều cần biết đến "bảo bối" này! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/try_now_share.png' alt='Hãy thử ngay và chia sẻ kết quả'>

Lê Lân

13/08/2025

Bạn có biết việc chọn đúng định dạng serialization có thể tăng tốc ứng dụng của bạn lên 3-10 lần? Bài viết này so sánh hiệu năng của JSON, orjson, và Pickle trong việc caching dữ liệu API, chỉ ra lý do tại sao orjson lại là "ngôi sao" giúp bạn tiết kiệm hàng tấn mili giây và chi phí hạ tầng.

Lê Lân

13/08/2025

Chào các bạn developer! Bạn có đang đau đầu vì ứng dụng Flutter của mình cứ 'phình to' mãi không? Mình từng trải qua cảm giác đó rồi, nhưng giờ thì tự tin khoe thành tích: đã giảm kích thước app từ 59MB xuống chỉ còn 23.8MB, tức là 'eo ót' đi gần 60% đấy! Nghe hấp dẫn đúng không? Vậy thì còn chần chờ gì nữa, cùng mình khám phá những chiêu thức bí truyền đã giúp mình làm được điều này nhé! Để 'ép cân' cho ứng dụng của bạn, chúng ta sẽ áp dụng một số kỹ thuật siêu việt sau đây:<ul><li><b>Tối ưu theo kiến trúc (split-per-abi):</b> Hãy tưởng tượng thế này: mỗi chiếc điện thoại có một 'kiến trúc' phần cứng riêng (gọi là ABI). Nếu bạn đóng gói app chỉ thành một file APK duy nhất, nó sẽ phải chứa 'đủ đồ nghề' cho TẤT CẢ các kiến trúc. Điều này khiến file APK rất to. Với `split-per-abi`, Flutter sẽ thông minh tách ra thành nhiều file APK nhỏ hơn, mỗi file chỉ chứa 'đồ nghề' dành riêng cho một kiến trúc cụ thể. Khi người dùng tải app, họ chỉ cần tải đúng phiên bản dành cho điện thoại của họ thôi, siêu tiện lợi và nhẹ nhàng! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/split_per_abi_concept.png' alt='Mô hình split-per-abi'></li><li><b>Bộ ba 'phù thủy' nén code: shrinkResources, minifyEnabled và R8:</b> Bộ ba này làm việc cùng nhau để dọn dẹp và tối ưu code của bạn. `shrinkResources` sẽ tìm và loại bỏ các tài nguyên (như hình ảnh, file layout XML của Android) mà ứng dụng không dùng đến. `minifyEnabled` (kết hợp với `R8` - một công cụ nén code cực mạnh) sẽ nén code của bạn lại, loại bỏ những đoạn code chết (dead code), đổi tên biến, hàm thành những cái tên siêu ngắn để tiết kiệm không gian. Nó giống như bạn đang dọn nhà và vứt bỏ những thứ không dùng đến, đồng thời sắp xếp lại đồ đạc cho gọn gàng vậy. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/code_shrinking.png' alt='Mô tả quá trình nén code và tài nguyên'></li><li><b>Loại bỏ thư viện .so không dùng đến bằng abiFilters:</b> Các file `.so` là những thư viện native (viết bằng C/C++) mà đôi khi ứng dụng của bạn cần dùng. Giống như `split-per-abi`, nếu bạn không cấu hình cẩn thận, app có thể đóng gói tất cả các phiên bản `.so` cho mọi kiến trúc, dù chỉ dùng một. Bằng cách dùng `abiFilters` trong `build.gradle`, bạn có thể chỉ định rõ những kiến trúc nào cần thư viện `.so` đó, loại bỏ gánh nặng không cần thiết. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/abi_filters.png' alt='Biểu tượng bộ lọc ABI'></li><li><b>Vô hiệu hóa font và icon không dùng đến (như MaterialIcons):</b> Mặc định, Flutter có thể đóng gói toàn bộ bộ font MaterialIcons siêu to khổng lồ vào app của bạn, dù bạn chỉ dùng vài ba icon thôi. Hoặc bạn nhỡ tay thêm cả đống font chữ đẹp nhưng cuối cùng lại không dùng hết? Hãy rà soát lại và chỉ giữ lại những gì thực sự cần thiết. Thậm chí, bạn có thể cân nhắc dùng SVG thay vì icon font nếu số lượng icon ít và đơn giản, hoặc chỉ import những icon/font cụ thể bạn cần thôi. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/unused_assets.png' alt='Biểu tượng loại bỏ tài nguyên không dùng'></li><li><b>Dọn dẹp tài nguyên và nén ảnh (ví dụ: .webp, TinyPNG):</b> Ảnh và các tài nguyên khác (audio, video) thường là thủ phạm số một khiến app 'béo phì'. Hãy dành thời gian rà soát lại thư mục `assets` của bạn. Có ảnh nào trùng lặp, ảnh nào quá lớn mà bạn có thể resize, hay ảnh nào không dùng nữa không? Sau đó, chuyển đổi tất cả ảnh sang định dạng `.webp` (định dạng ảnh siêu nén mà vẫn giữ chất lượng tốt) và sử dụng các công cụ nén ảnh như TinyPNG hoặc Compressor.io để giảm dung lượng mà không làm mất chất lượng đáng kể. Mỗi kilobyte tiết kiệm được đều đáng giá! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/image_compression.png' alt='Biểu tượng nén ảnh'></li></ul>Và đây là thành quả 'giảm cân' đáng kinh ngạc sau khi áp dụng những tuyệt chiêu trên: Trước khi 'tập luyện': Ứng dụng nặng 59MB. Sau khi 'ép cân': Ứng dụng chỉ còn 23.8MB! Thấy không? Chỉ vài thay đổi nhỏ thôi mà đã tạo nên sự khác biệt CỰC LỚN về kích thước tải xuống và cả hiệu suất hoạt động của ứng dụng nữa. Người dùng của bạn chắc chắn sẽ cảm ơn bạn vì điều này đấy! Hy vọng những mẹo nhỏ này sẽ giúp ích cho hành trình tối ưu ứng dụng Flutter của bạn. Nếu có bất kỳ câu hỏi nào hay bạn muốn 'ngâm cứu' sâu hơn với các file cấu hình chi tiết, đừng ngần ngại để lại bình luận nhé! Chúc bạn thành công trong việc tạo ra những ứng dụng Flutter 'nhẹ tựa lông hồng'!

Lê Lân

12/08/2025

Từng "lặn ngụp" cả thập kỷ trong vũ trụ `async` của Python với vai trò kỹ sư/nhà khoa học ML, khi quay lại Ruby, tôi cứ ngỡ mình đang đi ngược thời gian vậy. Sao không thấy "cách mạng async" đâu nhỉ? Sao mọi người vẫn dùng `thread` cho mọi thứ? Từ SolidQueue, Sidekiq đến GoodJob – tất cả đều dựa trên `thread`. Ngay cả những giải pháp mới hơn cũng mặc định theo mô hình đồng thời này.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/PythonRubyAsync.png' alt='So sánh async Python và Ruby'>Là một người từ Python, nơi cả cộng đồng đã "tái cấu trúc" xung quanh `asyncio`, điều này đối với tôi thật... kỳ cục. FastAPI "hất cẳng" Flask. Hầu như thư viện nào cũng có một "phiên bản async song sinh". Cuộc biến đổi đó là toàn diện và cần thiết!Thế rồi, trong quá trình xây dựng <a href="https://rubyllm.com">RubyLLM</a> và <a href="https://chatwitwork.com">Chat with Work</a>, tôi nhận ra một điều: giao tiếp với LLM chính là "ứng dụng sát thủ" của async trong Ruby! Nhu cầu đặc thù của việc truyền tải phản hồi AI theo kiểu streaming – kết nối kéo dài, gửi từng token một, hàng ngàn cuộc trò chuyện đồng thời – đã phơi bày chính xác lý do tại sao async lại quan trọng đến thế.Và đây mới là phần thú vị nè: khi đã hiểu được cách tiếp cận của Ruby với async, tôi nhận ra nó thực sự "đỉnh" hơn cả Python. Trong khi Python "ép" mọi người phải viết lại toàn bộ kiến trúc, Ruby lại âm thầm xây dựng một thứ gì đó tốt hơn rất nhiều. Code cũ của bạn? Vẫn chạy ngon lành! Không thay đổi cú pháp, không cần di chuyển thư viện. Chỉ đơn giản là hiệu suất tốt hơn khi bạn thực sự cần nó.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/seamless_integration.png' alt='Ruby async: tích hợp liền mạch'>Hệ sinh thái async mà <a href="https://github.com/ioquatix">Samuel Williams</a> và nhiều người khác đã dày công xây dựng suốt nhiều năm bỗng nhiên trở nên hoàn toàn hợp lý. Chúng ta chỉ cần một trường hợp sử dụng "đúng người đúng tội" để thấy được giá trị của nó mà thôi!Tại sao giao tiếp LLM lại "phá vỡ" mọi thứ?Các ứng dụng LLM tạo ra một "cơn bão hoàn hảo" của các thách thức, phơi bày mọi điểm yếu của mô hình đồng thời dựa trên `thread`:1. Nút Thắt "Slot" (Slot Starvation)Bạn thử cấu hình một hàng đợi tác vụ dựa trên `thread` với 25 worker xem sao nhé:```ruby class StreamAIResponseJob < ApplicationJob def perform(chat, message) # Tác vụ này "chiếm" 1 trong 25 "slot" của bạn... chat.ask(message) do

Lê Lân

12/08/2025

Khám phá sự khác biệt giữa cơ sở dữ liệu quan hệ (SQL) và cơ sở dữ liệu tài liệu (NoSQL). Bài viết giúp bạn hiểu khi nào nên chọn loại database nào để tối ưu hóa ứng dụng, với giọng văn hài hước, dễ hiểu và ví dụ minh họa sống động.

Lê Lân

29/07/2025

Khám phá lý do Ruby async vượt trội so với Python async, đặc biệt trong giao tiếp LLM. Tìm hiểu về fibers, GVL, I/O multiplexing và cách nâng cấp Rails app chỉ với vài bước đơn giản.

Lê Lân

29/07/2025

Khám phá Hybrid Rendering, giải pháp tối ưu kết hợp Server-Side Rendering (SSR) và Client-Side Rendering (CSR) để tăng tốc độ tải trang, cải thiện SEO và trải nghiệm người dùng. Bài viết đi sâu vào các kỹ thuật như Partial Hydration, React Server Components, Islands Architecture cùng ví dụ từ Next.js, Nuxt, Astro, Remix.

Lê Lân

27/07/2025

Bạn đang đau đầu vì câu truy vấn SQL chạy chậm như rùa bò? Đặc biệt là khi dùng IN với hàng ngàn giá trị? Khám phá cách 'thần kỳ' dùng JOIN với bảng tạm để tăng tốc truy vấn trên dataset khổng lồ, hiệu quả hơn gấp nhiều lần!

Lê Lân

26/07/2025

Khám phá các chiến lược thực tế để tích hợp AI vào hệ thống kế thừa, vượt qua các thách thức kiến trúc. Tìm hiểu cách tối ưu hóa hiệu suất, giảm độ trễ, tăng thông lượng và tiết kiệm chi phí với các kỹ thuật như xử lý bất đồng bộ, Protocol Buffers, caching đa cấp và quản lý tài nguyên hiệu quả.

Lê Lân

26/07/2025

Tìm hiểu sâu về Memory Leak và cơ chế Garbage Collection trong .NET, cách chúng ảnh hưởng đến chi phí Cloud và các kỹ thuật thực tế để tối ưu hóa bộ nhớ, tránh lãng phí tiền bạc.

Lê Lân

25/07/2025

Khám phá hướng dẫn thực tế về cách chẩn đoán và tối ưu hóa hiệu suất ứng dụng .NET. Học cách đo lường, sử dụng công cụ phù hợp, áp dụng các thực hành tốt nhất và tránh các anti-pattern để tăng cường hiệu suất ứng dụng của bạn trong môi trường thực tế.

Lê Lân

23/07/2025

Burn là một framework deep learning được viết bằng Rust, ưu tiên sự linh hoạt, hiệu quả và tính di động. Nó đạt được hiệu suất cao nhờ tự động hợp nhất kernel và thực thi bất đồng bộ. Thiết kế an toàn luồng và hỗ trợ đa nền tảng giúp Burn mạnh mẽ cho đào tạo đa thiết bị và triển khai trên nhiều backend.

Lê Lân

21/07/2025