Travis

Don’t waste my time

[Travis @travis_the_x]

@doantrang lonely but pretty 🫰🏻

[Travis @travis_the_x]

@d1rtybutterfly I do both!

[Travis @travis_the_x]

@mphuonghhh @HongKha32022331 🔥 my spider gwen

[Travis @travis_the_x]

@d1rtybutterfly yess

[Travis @travis_the_x]

8.11.2026

Tôi đang ở giai đoạn cảm thấy chán nản với mọi thứ. Những cảm xúc hiện lên chỉ là nhất thời, rồi vụt bay đi. Do thời điểm của hiện thực hay do bản thân chưa thực sự cố gắng…?

[Travis @travis_the_x]

@nquinn_____ Never mind about the red one making you hotter. You already are. Let’s open the chat and continue our conversation 🌚

[Travis @travis_the_x]

@nquinn_____ That white one is for Cutie. The red one is to make you hotter

[Travis @travis_the_x]

Bbi, come to me

[Jack Vĩ @jackvi810]

Giải quyết vấn đề bí ý tưởng cho design system (design.md) với app này 👇

Có hơn 2.000 file DESIGN.md được trích ra từ các sản phẩm top.

Trong đó đã có sẵn:
- Màu sắc (colors)
- Kiểu chữ (typography)
- Khoảng cách (spacing)
- Quy tắc component

Tất cả được đóng gói trong một file Markdown .md duy nhất để AI đọc trước khi nó generate bất kỳ thứ gì.

Dùng được với Claude Code, Cursor, Lovable, Bolt. Miễn phí 100%.

À nhưng mình thấy mấy cái liên quan tới design thì gửi Codex hoặc Claude là ổn nhất, gửi cho mất model Trung Quốc nó design không đẹp, bị nhiều lỗi 😁

Toàn bộ các app mình dùng cho design.md
1/ https://t.co/3UdVSi5iuy
2/ https://t.co/2d4aecS601
3/ https://t.co/SU0eINX5JU
4/ https://t.co/cL1awScEqo
5/ https://t.co/bhFLgYewl9
6/ https://t.co/sNV6EcI7VA

Chúng anh em thiết kế đẹp 😁

Follow @nghienaivn để thay đổi hoàn toàn workflow với AI: https://t.co/wOX7GsW3qv

Nguồn: dr_cintas

[QUILIX 🇻🇳🐉 @quilix]

Giải thích nhanh về Claude Design (Kèm các trường hợp sử dụng)

Đừng sợ AI cướp đi job của bạn, hãy tận dụng nó để x10 công việc & tăng thêm vài số 0 vào tài khoản.

Đọc mới biết:

Đọc mới biết: BLĐ Figma có ông từng làm CPO Anthropic 1 năm; nghỉ Figma 3 ngày thì Claude Design ra mắt, lmao.

[Viktor Oddy @viktoroddy]

Claude Design is insane.

❤️‍🔥Just recorded a 18-min tutorial on how to build animated, award-winning websites with Claude Design + Opus 4.7!

[Kailash @kail_designs]

Made this video with Claude Design in 12 prompts

[Travis @travis_the_x]

@jackvi810 @nghienaivn Slide làm bằng gì vậy ad

[Jack Vĩ @jackvi810]

👀 Claude vừa định nghĩa lại cuộc chơi với Managed Agents - Đừng phí thời gian cài Agent sai framework ⛔

Xin chào bà con, mình là Vĩ - admin của Nghiên AI @nghienaivn .

Tuần này Anthropic drop một thứ khá quan trọng tên là Claude Managed Agents và mình đã ngồi đọc docs, xem demo, đọc cả engineering blog của họ để hiểu thực sự nó là gì.

Bài này mình sẽ chia sẻ những gì mình thực sự hiểu về nó, tại sao mình nghĩ nó quan trọng, và nó có ý nghĩa gì với những bạn đang build automation hoặc muốn bắt đầu.

📌Vấn đề mà Managed Agents đang giải quyết

Nếu bạn đã từng thử build một AI Agent thực sự, không phải chatbot, mà là agent tự làm việc, tự gọi tool, tự xử lý task trong nhiều bước thì bạn sẽ hiểu vấn đề này.

Trước khi agent của bạn làm được bất cứ thứ gì, bạn phải tự lo: server để chạy agent, sandbox để Claude thực thi code an toàn, hệ thống lưu trạng thái để agent không quên nó đang làm gì, xử lý lỗi khi mạng ngắt giữa chừng, bảo mật credentials để không bị lộ API key… Chưa kể mỗi lần Claude ra model mới, cái harness bạn build có thể phải viết lại từ đầu vì behavior thay đổi.

Đây là lý do hầu hết mọi người dừng lại ở mức “prototype chạy trên máy local” và không bao giờ đưa lên production được. Không phải vì thiếu ý tưởng, mà vì cái đống infrastructure phía sau tốn quá nhiều thời gian.

Managed Agents giải quyết đúng cái này. Anthropic build sẵn toàn bộ phần infrastructure đó và host nó cho bạn. Bạn chỉ cần định nghĩa agent làm gì, dùng tool nào, chạy trong môi trường như thế nào còn lại họ handle.

📌Điều mình thấy thú vị nhất về cách nó được thiết kế

Họ gọi concept này là “tách não ra khỏi tay chân”.

Hình dung thế này: một AI Agent có hai phần. Phần “não” (brain) là Claude - cái phần suy nghĩ, quyết định làm gì tiếp theo. Phần “tay chân” (hand) là các tool và sandbox, cái phần thực sự thực thi hành động, chạy code, gọi API, đọc ghi file.

Trước đây, cả hai phần này nằm chung trong một container. Nghe có vẻ đơn giản, nhưng vấn đề là nếu container đó crash thì mất hết cả não lẫn tay chân. Và vì mọi thứ nằm chung một chỗ, credentials của bạn cũng nằm đó luôn, tức là nếu có ai inject được câu lệnh độc hại vào agent, họ có thể đọc được toàn bộ API key của bạn.

Managed Agents tách hai thứ này ra hoàn toàn. Brain chạy một chỗ, hands chạy một chỗ khác, session log lưu một chỗ khác nữa. Mỗi thứ có thể fail hoặc được replace độc lập mà không ảnh hưởng đến nhau.

Kết quả thực tế của cái quyết định thiết kế này là gì? Anthropic nói p50 TTFT, tức là thời gian chờ từ lúc gửi task đến lúc nhận được token đầu tiên giảm 60%. Còn p95 giảm hơn 90%. Tức là những session chậm nhất trước đây giờ nhanh hơn rất nhiều.

Với người dùng thì đây là sự khác biệt giữa cảm giác “agent đang nghĩ” và “agent bị đơ”.

📌 4 khái niệm bạn cần hiểu để dùng Managed Agents

Toàn bộ hệ thống xoay quanh 4 thứ thôi.

1. Agent là bộ não được cấu hình sẵn bao gồm model bạn chọn, system prompt, danh sách tool, MCP servers và skills. Bạn tạo một lần rồi dùng lại nhiều lần bằng ID. Thay đổi system prompt hay thêm tool thì chỉ cần update agent đó, tất cả session sau đều dùng config mới.

2. Environment là cái container cloud mà agent chạy trong đó có Python, Node.js, Go cài sẵn, có cấu hình network, có file mount nếu cần. Bạn config environment một lần và tái sử dụng cho nhiều agent khác nhau.

3. Session là một lần agent chạy thực sự nhận task, thực thi, trả kết quả. Quan trọng là session log được lưu bền vững trên server, kể cả khi mạng bạn ngắt giữa chừng. Agent không mất trạng thái, reconnect lại là tiếp tục được.

4. Events là cách bạn và agent giao tiếp với nhau, bạn gửi message, agent gửi lại kết quả, tool gửi lại output. Tất cả đều stream qua SSE và được lưu vào session log.

Cái hay của thiết kế này là session log không phải là context window của Claude. Đây là điểm mình thấy nhiều người hay nhầm. Context window của Claude có giới hạn, nhưng session log thì không, nó lưu toàn bộ lịch sử. Agent có thể “đọc lại” bất kỳ đoạn nào của session bất cứ lúc nào thay vì phải nhớ hết mọi thứ trong context.

📌 Tool nào Claude có thể dùng trong Managed Agents?

Bộ tool mặc định khá đầy đủ cho hầu hết use case.
Bash để chạy lệnh shell trong container. File operations để đọc ghi edit tìm kiếm file. Web search và fetch để tìm thông tin trên web và lấy nội dung từ URL cụ thể.

Và quan trọng nhất là MCP servers - bạn có thể connect Claude với bất kỳ external service nào thông qua MCP, và credentials được lưu trong vault bảo mật riêng - agent không bao giờ trực tiếp cầm API key của bạn.

📌 Ai nên dùng Managed Agents ngay bây giờ?

Thành thật mà nói thì Managed Agents không phải cho tất cả mọi người ở thời điểm này.

Nếu bạn đang ở giai đoạn mới bắt đầu với AI thì Claude chat, Claude Projects là đủ rồi. Chưa cần đụng vào đây.
Nếu bạn đang build automation đơn giản thì n8n hay Makecom vẫn nhanh hơn vì có UI kéo thả, không cần đụng vào API.

Nhưng nếu bạn đang build agent thực sự cần chạy lâu, cần xử lý nhiều bước, cần connect với nhiều tool khác nhau, và bạn không muốn tự build infrastructure từ đầu thì Managed Agents là thứ đáng để thử ngay. $0.08/giờ cho mỗi session đang chạy, cộng token cost theo model. Đang ở public beta và miễn phí truy cập cho tất cả API accounts.

Notion dùng nó để cả team delegate task cho Claude trong workspace. Rakuten dùng nó để deploy 4 specialist agents cho các phòng ban khác nhau, mỗi cái dưới một tuần. Sentry dùng nó để từ bug được phát hiện đến PR sẵn sàng để review - tự động hoàn toàn. Vibecode dùng nó để người dùng đi từ prompt đến app deployed nhanh hơn 10 lần.

📌 Còn một số thứ chưa có nhưng đang coming soon

Hiện tại Managed Agents chưa có scheduled trigger, tức là bạn không thể bảo agent “cứ 30 phút wake up và check xem có task mới không”. Phải có external trigger gọi API để agent bắt đầu chạy. Đây là điểm hạn chế lớn nhất so với các tool như n8n hay triggerdev.

Nhưng có 3 thứ đang ở research preview và mình nghĩ khi ra sẽ thay đổi game khá nhiều.

1. Outcomes - agent tự đặt tiêu chí thành công, tự đánh giá kết quả, tự lặp lại cho đến khi đạt.

2. Multi-agent coordination - một agent điều phối nhiều agent khác chạy song song.

3. Và persistent memory - memory tồn tại xuyên suốt các session thay vì reset mỗi lần.

Ba thứ này cộng lại thì về cơ bản bạn có một AI có thể tự assign việc cho chính nó, tự đánh giá kết quả, và nhớ mọi thứ xuyên suốt. Nghe khá gần với thứ nhiều người đang hình dung khi nói về “AI làm việc thực sự”.

Mình là Vĩ - hãy follow mình và Nghiên AI để học AI toàn diện từ số 0 trong 2 tháng 😎

[Harrison Chase @hwchase17]

https://t.co/aZnKZ1SVXB

[Adit_Yah ☄️ @Adidotdev]

Developers, you have $20.

What are you buying ?

• Claude
• Codex

[Rohit @rohit4verse]

https://t.co/H4KCn5WwNx

[夜 | timmy @timie_inactiv]

last work of the 2017
see u guys next year