Khi AI nói “Đã xong” — bộ harness kiểm chứng cho Claude Code: TDD · 0 hồi quy · cổng QA

Tôi đã tạo ra một khóa học nhập môn về CI/CD giúp những người không chuyên cũng có thể dễ dàng hiểu được và có thể áp dụng ngay vào thực tế!

Bảo vệ chatbot, RAG và các lệnh gọi công cụ tích hợp với FastAPI khỏi tấn công chèn prompt, hóa đơn tăng vọt và lạm dụng quyền hạn. Ngăn chặn bằng dependency, middleware và mã công cụ; kiểm tra bằng pytest cùng 50 bài kiểm thử bảo mật; quyết định phát hành thông qua cổng kiểm soát GitHub Actions. Hoàn thành với 84 bài thực hành mà không mất phí API.

Tự xây dựng một pipeline phát triển bằng cách chạy Claude Code ở chế độ headless, để chỉ với một dòng bình luận trên issue, PR cần review sẽ được tạo ra. Mã hóa các quy tắc của nhóm bằng CLAUDE.md, skill và hook, đồng thời bổ sung ba bước kiểm duyệt thủ công, bot review, sổ theo dõi các nhận định sai và giới hạn chi phí.

Tìm hiểu thông qua thực hành thực hành quy trình chuyển đổi hệ thống nguyên khối cũ hiện có sang kiến ​​trúc vi dịch vụ. Bạn cũng có thể nhận được đánh giá mã từ những người chia sẻ kiến ​​thức tối đa hai lần!

Mọi thứ về lập trình không đồng bộ Python sử dụng FastAPI

Sau khi học tối ưu hóa SQL, hãy tự động hóa các công việc xử lý tối ưu hóa lặp đi lặp lại. Đây là một dự án thực tiễn kết nối mọi quy trình, từ thu thập truy vấn MySQL, chẩn đoán bằng AI, xác minh bằng đo lường thực tế, bàn giao cho người phụ trách đến theo dõi tái diễn.

Đơn hàng đã được xác nhận nhưng thông báo đến muộn, phản hồi đã nhanh hơn nhưng công việc lại biến mất sau khi khởi động lại — nên kiểm tra từ đâu trước? Hãy lần lượt tìm hiểu qua nhật ký thực thi thực tế của đơn hàng ảo, từ việc chuyển và xác nhận thông điệp trong RabbitMQ đến chống trùng lặp, Outbox, thử lại, thứ tự xử lý và tình trạng tồn đọng. Cùng xây dựng tiêu chí để có thể tìm lại và hoàn tất những việc còn dang dở ngay cả sau khi đã phản hồi nhanh.

Đây không đơn thuần là một bài giảng về việc ghi nhớ các câu lệnh. Đây là khóa học nhập môn thực tiễn giúp bạn hiểu được "dòng chảy" của công nghệ theo cảm nhận tự nhiên: tại sao container lại ra đời, Docker tạo và thực thi hình ảnh (image) dựa trên nguyên lý nào. Ngay cả những người lần đầu tiếp cận Docker, sau khi nghe bài giảng này cũng có thể tự mình giải thích được "tại sao container lại là một công nghệ cần thiết".

Tự xây dựng một AI agent chỉ với Python và một vòng lặp while, không cần framework. Ở phần nhập môn, bạn sẽ lần lượt bổ sung thiết kế công cụ, xử lý thất bại và chi phí, bộ nhớ, phê duyệt của con người, đánh giá và giao diện web để hoàn thiện một coding agent nhỏ. Ở phần thực chiến, bạn sẽ trực tiếp triển khai RAG, multi-agent và máy chủ MCP bằng các báo cáo kinh doanh thực tế (DART), sau đó so sánh bằng số liệu với LangChain và LangGraph.

Trước một sự kiện quy mô lớn, DB cần chuẩn bị những gì và ngay khi mở cửa cần kiểm tra điều gì trước tiên? Hãy luyện tập trình tự ứng phó trước, trong và sau sự kiện qua các bản ghi thực tế trong môi trường Aurora dùng cho đào tạo về CPU của Reader tăng đột biến, chờ khóa, deadlock và chuyển đổi dự phòng, cùng các câu lệnh SQL chẩn đoán.

SonarQube | SonarCloud | SonarLint – DevOps + Security + QA (Công cụ mã nguồn mở được sử dụng rộng rãi nhất) SonarQube là nền tảng mã nguồn mở hàng đầu để kiểm tra chất lượng mã nguồn liên tục. Nó thực hiện đánh giá mã tự động bằng cách sử dụng phân tích mã tĩnh để phát hiện lỗi (bugs), mã xấu (code smells), lỗ hổng bảo mật và các vấn đề về khả năng bảo trì trên hơn 27 ngôn ngữ lập trình. Khóa học này được thiết kế theo phương pháp học đi đôi với hành, giúp bạn đạt được kiến thức chuyên sâu và thực tế về SonarQube và hệ sinh thái của nó. Đối tượng học viên: Khóa học này phù hợp cho: Sinh viên mới ra trường, Lập trình viên, Quản lý dự án, Kiến trúc sư phần mềm, Kỹ sư QA, Kỹ sư hỗ trợ, DevOps, DevSecOps, InfoSec và Kỹ sư quy trình muốn làm chủ chất lượng mã nguồn, bảo mật và các thực hành tốt nhất về CI/CD. Nguyên lý cơ bản & Khái niệm Giới thiệu về SonarQube, SonarCloud và SonarLint Mục đích và lợi ích của phân tích mã tĩnh Hiểu các trường hợp sử dụng (use cases) trong DevOps & DevSecOps Kiến trúc, các phiên bản (editions), version và hệ sinh thái của SonarQube Các thuật ngữ và chỉ số (metrics) cốt lõi của SonarQube Các khái niệm về Khả năng bảo trì, Độ tin cậy và Bảo mật Cài đặt & Thiết lập Cài đặt và thiết lập SonarQube bằng Docker & Docker-Compose Cài đặt và cấu hình Jenkins Cài đặt & cấu hình Sonar Scanner Thiết lập các công cụ build: Ant, Maven, Gradle NodeJS, Python Tổng quan về giao diện người dùng (UI) và điều hướng trong SonarQube Thực hành phân tích mã nguồn Đưa dự án vào SonarQube & các đường ống (pipelines) CI Chạy phân tích mã cho nhiều ngôn ngữ lập trình Công bố và giải thích kết quả phân tích Báo cáo độ bao phủ mã (code coverage), kết quả kiểm thử đơn vị (unit test) và kiểm thử tích hợp (integration test) Hiểu và phân tích: Lỗi (Bugs) Lỗ hổng bảo mật (Vulnerabilities) Mã xấu (Code Smells) Nợ kỹ thuật (Technical Debt) Độ phức tạp (Complexity) Các dòng, tệp và khối mã bị trùng lặp Tích hợp SonarLint & IDE Cài đặt SonarLint trong: Eclipse IntelliJ IDEA VS Code Cấu hình chế độ kết nối (Connected Mode) của SonarLint Phân tích mã thời gian thực và phát hiện vấn đề ngay trong IDE Quản lý chất lượng Quality Gates (Ngưỡng chất lượng) và Quality Profiles (Hồ sơ chất lượng) Tạo và quản lý các quy tắc tùy chỉnh (custom rules) & mẫu quy tắc (rule templates) Áp dụng các tiêu chuẩn chất lượng cho các nhóm Đánh dấu build thất bại dựa trên các điều kiện của Quality Gate Xử lý và khắc phục các vấn đề đã được xác định Quản trị & Cấu hình Quản trị dự án Quản lý người dùng, nhóm, quyền hạn và token Cài đặt và quản lý plugin Cấu hình bảo mật cho SonarQube Cấu hình SMTP và thông báo qua email Tùy chỉnh giao diện SonarQube với logo công ty SonarQube Marketplace & chi tiết hệ thống Bảo mật & SAST Nguyên lý cơ bản về SAST (Kiểm thử bảo mật ứng dụng tĩnh) Phân tích lỗ hổng bảo mật Tích hợp SAST vào đường ống CI/CD Tích hợp CI/CD & DevOps Tích hợp với Jenkins (Jobs & Pipelines) Tích hợp với GitHub & GitHub Actions Tích hợp với GitLab & GitLab CI/CD Tự động hóa kiểm tra chất lượng trong quy trình CI/CD Dừng đường ống CI/CD dựa trên Quality Gates của SonarQube Các chủ đề nâng cao Sử dụng SonarQube Web API để tự động hóa, giám sát và trích xuất dữ liệu Các thực hành tốt nhất cho việc triển khai SonarQube quy mô doanh nghiệp Sau khi kết thúc khóa học này, bạn sẽ có thể: Định nghĩa và quản lý Quality Gates, Quality Profiles và các Quy tắc (Rules) Phân tích mã cục bộ bằng SonarLint Thực hiện phân tích mã tĩnh an toàn và có khả năng mở rộng Tích hợp SonarQube với GitHub, GitLab và Jenkins Áp dụng các tiêu chuẩn chất lượng mã và bảo mật trong các đường ống CI/CD Tự tin quản trị và tùy chỉnh một phiên bản (instance) SonarQube

Củng cố nền tảng phát triển dịch vụ web Python/Django. Học Django tốn thời gian, nhưng bạn có thể tối đa hóa năng suất của mình trong quá trình phát triển lặp đi lặp lại. Biến trí tưởng tượng của bạn thành hiện thực.

Đây là khóa học lập bản đồ nhà hàng đầy đủ, nơi bạn có thể tìm hiểu về front-end, back-end, cách sử dụng Kakao Map API và cách phân phối cùng lúc trong khi tạo bản đồ nhà hàng cho YouTuber yêu thích của bạn.

Nếu bạn gặp khó khăn trong việc giải thích điều gì đang diễn ra bên trong khi sử dụng AI và embedding, khóa học này có thể là câu trả lời. Dựa trên kinh nghiệm của một nhà phát triển AI đang làm việc tại Thung lũng Silicon, khóa học giúp bạn hiểu nguyên lý của AI thông qua việc tự triển khai mọi thứ từ embedding, Word2Vec, vi phân tự động cho đến Transformer bằng mã nguồn.

Bất kể lĩnh vực nào! Đây là bài giảng bao gồm những kiến ​​thức cơ bản cốt lõi mà các nhà phát triển phải biết trong thực tế một cách dễ hiểu + tập trung vào mã. Tôi đặc biệt giới thiệu khóa học này cho tất cả các nhà phát triển cấp dưới và những người tìm việc muốn phát triển.

Trong bài giảng này, bạn sẽ tìm hiểu cách hiểu các chiến lược triển khai khác nhau và tối đa hóa độ ổn định của dịch vụ bằng cách chọn phương pháp triển khai phù hợp với tình huống của bạn. Bạn cũng có thể nhận được những lời khuyên thiết thực về cách thiết lập cảnh báo Slack và triển khai môi trường vận hành!

Thư viện Channels là một thư viện nhắn tin thời gian thực được phát triển dựa trên triết lý của Django. Thông qua khóa học này, hãy nhanh chóng nắm vững những tinh túy của Channels.

Giới hạn của LLM? Chúng tôi sẽ chia sẻ cách giải quyết vấn đề thực tiễn dựa trên những thử nghiệm, sai lầm và bí quyết vận hành RAG trong thực tế tại Thung lũng Silicon.

Đề cập đến vấn đề có file Excel bán hàng nhưng giao diện, API và cơ sở dữ liệu tách riêng nên không thể kiểm tra tại một địa chỉ duy nhất. Vite, FastAPI, PostgreSQL và nginx được phân chia theo từng thư mục, sau đó kiểm tra mã nhận được bằng vibe coding thông qua số dòng và giao diện khách hàng.

Đây là chuỗi bài giảng full-stack hướng đến việc phát triển các dịch vụ web và ứng dụng ở mức độ có thể thương mại hóa thực tế dành cho người mới bắt đầu, dựa trên kinh nghiệm phát triển các dịch vụ web thực tế trong ngành. Là bước khởi đầu (part1-1), bài giảng sẽ giải thích chi tiết về Python trung cấp để phát triển chuyên sâu, kỹ thuật triển khai backend bằng Flask[플라스크], cùng các công nghệ web thiết yếu (HTTP, RestAPI, mô hình MVC, v.v.).