Dagster: Vì sao orchestrator "asset-centric" đang định nghĩa lại data pipeline 2026
Dagster — open-source orchestrator (Apache-2.0, 15.4k sao GitHub) — không quản task như Airflow, mà quản trực tiếp các "data asset": bảng, model ML, report. Kết quả: lineage tự động, smart caching, và những con số như HIVED đạt 99.9% reliability suốt 3 năm zero incident.
Microsoft đã mở mã toàn bộ toolkit Sentinel — và hầu hết team Azure không biết
Repo Azure/Azure-Sentinel trên GitHub chứa 1000+ rule threat detection, hunting query, playbook tự động, workbook dashboard và connector cho hàng trăm nguồn dữ liệu. License MIT. Miễn phí. Đã public từ 2019 — nhưng nhiều team vẫn đang tự viết KQL từ zero.
System Prompt vs Agent Skills: khi nào bỏ vào đâu (và tại sao sai chỗ sẽ đốt context window)
System prompt dùng cho identity - luôn bật, luôn tốn token. Agent Skills dùng cho capabilities - load khi cần, bundle được script và tài liệu tham chiếu. Hiểu sai là agent kém ổn định, ngốn context, và khó bảo trì.
DevOps vs MLOps vs LLMOps: 3 ops, 3 bài toán khác nhau — đừng lấy playbook DevOps áp vào app LLM
DevOps kiểm tra code chạy hay không. MLOps canh data drift và model decay. LLMOps thì phải soi hallucination, token cost, bias và human feedback — và evaluation loop feedback ngược cả 3 đường prompt/RAG/fine-tune cùng lúc. Không còn là linear pipeline nữa.
Lý Do Bạn Không Nên Build AI Agent Ngay Lúc Này
Gartner khảo sát 3,400+ tổ chức: hơn 40% dự án agentic AI sẽ bị hủy vào 2027. MIT NANDA phân tích 300 deployment: 95% pilot GenAI thất bại, $40B chi trong 2024 gần như zero tác động P&L. Dữ liệu lộn xộn, thiếu người sở hữu, và không định nghĩa được success metrics là 3 nguyên nhân giết nhiều dự án nhất. Build foundation trước - dữ liệu sạch, quy trình rõ, metrics cụ thể - rồi mới nghĩ đến agent.
Action Model Marketplace: Biến Kinh Nghiệm Làm Việc Thành Tài Sản AI Kiếm Tiền Thụ Động
Action Model Marketplace cho phép bất kỳ ai biến quy trình nghiệp vụ hàng ngày thành workflow AI kiếm tiền thụ động - mỗi lần người khác chạy workflow của bạn, bạn nhận 33% $LAM token tiêu thụ. Creator Epoch khóa mức thưởng vĩnh viễn - đăng tháng 1 hưởng 33% mãi mãi, đăng tháng 9 chỉ còn 5%. Platform hiện có 12,847 workflows, 3,291 creators và 1,2 triệu lượt chạy mỗi ngày. B2B workflow kiếm nhiều hơn consumer workflow từ 10-100 lần.
Google mở mã Magika: model AI nhận diện file type 99% chính xác, 5ms trên CPU
Google vừa open-source Magika — model deep learning 1MB phát hiện 200+ loại file với F1 99%, nhanh 5ms/file chỉ trên CPU. Đang chạy scan hàng trăm tỷ file/tuần trên Gmail, Drive, Safe Browsing và VirusTotal. Version 1.0 vừa ra mắt với engine Rust mới.
Claude tự test iOS app không cần script: MobAI biến LLM thành QA engineer
Demo viral của @NullSecurityX cho thấy Claude Code tự mở iOS app, đọc UI, bấm nút, điền form, phát hiện bug và parse log — tất cả trong ~8 phút. Engine đứng sau là MobAI: MCP server biến mobile device thành mắt và tay cho AI coding agent.
HackTricks: cuốn sổ tay pentesting 11.2k sao đang âm thầm dạy cả ngành security
Carlos Polop bắt đầu ghi chú lúc ôn OSCP năm 2019. Giờ HackTricks là wiki pentesting lớn nhất cộng đồng — 13 phase methodology, 17 ngôn ngữ, 399 contributor, cover từ Web, AD, Cloud tới CI/CD.
Cuốn sách mã nguồn mở giúp bạn thiết kế AI Agent đúng cách - từ beginner tới enterprise
Agentic Design Patterns là cuốn sách mã nguồn mở 21 chương + 7 phụ lục của Antonio Gulli, miễn phí hoàn toàn trên GitHub. Cấu trúc 4 phần theo độ khó, mỗi chương đi kèm Jupyter Notebook để đọc lý thuyết và chạy code song song. Bao phủ toàn bộ hành trình từ prompt chaining, memory management đến enterprise patterns như A2A và safety guardrails.