Kiếm Tiền Online (2026)

15/06/2026

🎬 Fine-tune một model open-source từng là cuộc chơi của người có GPU khỏe, còn Unsloth đang biến nó thành một workflow local mà máy cá nhân cũng có cửa thử.

🔎 Unsloth giờ không chỉ là một thư viện tối ưu. Repo hơn 66 nghìn sao này có thêm Unsloth Studio, một web UI để tải, chạy và train model ngay trên máy. Ai muốn kiểm soát bằng code vẫn có Unsloth Core.

💡 Điểm ăn tiền vẫn là tiết kiệm GPU. README nói Unsloth hỗ trợ train và reinforcement learning cho hơn 500 model, nhanh tối đa 2 lần và giảm tối đa 70% VRAM. Phần tăng tốc đến từ các kernel Triton và toán học được tối ưu riêng, nhưng đây vẫn là benchmark do tác giả công bố.

🧠 Workflow đã bớt khó nuốt. Data Recipes có thể biến PDF, CSV hay DOCX thành dataset bằng luồng node trực quan. Khi train, Studio cho theo dõi loss và mức dùng GPU. Xong việc, model có thể xuất ra GGUF hoặc safetensors.

⚡ Nó còn đi hết vòng đời local AI. Bạn có thể chat với ảnh, audio, tài liệu và code, rồi bật tool calling, web search hoặc code ex*****on. Unsloth cũng mở API local để nối model vào Claude Code, Codex, vLLM hay Ollama.

✅ Phần cứng cũng được mở rộng. Studio Beta chạy trên Windows, Linux, WSL và macOS; README nói Studio đã hỗ trợ training trên NVIDIA và macOS. CPU hiện chủ yếu dành cho chat và xử lý dữ liệu, còn AMD muốn train vẫn phải dùng Unsloth Core.

📌 Nhưng đừng nuốt trọn benchmark. Tốc độ và VRAM còn phụ thuộc model, dataset và phần cứng, trong khi Studio vẫn đang Beta. Tóm lại Unsloth rất đáng thử nếu bạn muốn fine-tune local mà chưa muốn mua thêm GPU, nhưng hãy benchmark đúng bài toán của mình trước.

14/06/2026

Web Scraping bằng AI, chỉ cần Prompt thay vì viết Selector 26k ⭐️

Dự án nguồn mở ScrapeGraphAI với nhưng tính năng nổi bật:

* Prompt-based Scraping: Mô tả dữ liệu cần lấy bằng ngôn ngữ tự nhiên, nhận kết quả JSON có cấu trúc.
* Hỗ trợ nhiều nguồn dữ liệu: Website, HTML, XML, JSON, Markdown, PDF và các tài liệu cục bộ.
* Tương thích nhiều LLM: OpenAI, Gemini, Azure, Groq, Ollama và các mô hình local khác.
* SmartScraperGraph: Trích xuất dữ liệu từ một trang web chỉ với vài dòng code.
* SmartScraperMultiGraph: Thu thập dữ liệu đồng thời từ nhiều URL.
* SearchGraph: Tự tìm kiếm và scrape kết quả từ công cụ tìm kiếm.
* ScriptCreatorGraph: Sinh mã Python scraping tự động bằng AI.
* SpeechGraph: Chuyển dữ liệu thu thập được thành nội dung audio.
* Hỗ trợ website JavaScript phức tạp thông qua Playwright.
* Tích hợp sẵn với LangChain, LlamaIndex, CrewAI, n8n, Zapier, Bubble, Pipedream và nhiều nền tảng automation khác. (GitHub⁠)

Điểm thú vị nhất của ScrapeGraphAI là triết lý “You Only Scrape Once”. Thay vì liên tục sửa selector mỗi khi website thay đổi giao diện, LLM sẽ hiểu ngữ nghĩa nội dung và linh hoạt thích nghi với cấu trúc mới. (GitHub⁠)

Một số hạn chế cần lưu ý:

* Chất lượng dữ liệu phụ thuộc vào mô hình LLM sử dụng.
* Có thể phát sinh hallucination nếu prompt không đủ rõ ràng.
* Chi phí token tăng khi dùng API thương mại.
* Tốc độ thường chậm hơn scraper truyền thống.
* Một số website có anti-bot mạnh vẫn cần proxy hoặc giải pháp bổ sung. (GitHub⁠)

Nếu bạn đang xây dựng AI Agent, hệ thống RAG, công cụ nghiên cứu thị trường hoặc workflow tự động hóa dữ liệu thì ScrapeGraphAI là một dự án rất đáng để trải nghiệm.

14/06/2026

🎵 JustAnotherMusicClient – Dự án Vibe Coding tạo YouTube Music Client đẹp hơn cả bản chính thức

Đôi khi những dự án thú vị nhất lại bắt đầu từ một câu chuyện rất đơn giản: “Google không làm thì tôi tự làm”.

Đó chính là lý do ra đời của JustAnotherMusicClient – một ứng dụng YouTube Music mã nguồn mở cho Windows và macOS được phát triển bởi một lập trình viên độc lập. Điều đáng chú ý là tác giả thừa nhận AI đã hỗ trợ đáng kể trong quá trình coding, đúng tinh thần Vibe Coding đang rất phổ biến hiện nay. (Reddit⁠)

Một số tính năng nổi bật:

• 🎵 Hỗ trợ đăng nhập tài khoản YouTube Music và đồng bộ playlist.
• 📝 Hiển thị lời bài hát đồng bộ theo thời gian (synced lyrics).
• 📑 Multi-Tab Music: mỗi tab có queue, lịch sử và bài hát đang phát riêng.
• ⚡ Cache playlist, lyrics và dữ liệu để chuyển đổi gần như tức thì.
• ⌨️ Nhiều phím tắt tiện lợi để lưu bài hát hoặc mở phiên nghe mới.
• 🖥️ Giao diện desktop native thay vì chỉ là một browser wrapper đơn giản.
• 🔄 Đồng bộ playlist hai chiều với tài khoản YouTube Music.
• 🚀 Tối ưu hiệu năng, hướng tới trải nghiệm nhanh và nhẹ. (Reddit⁠)

Điều thú vị là dự án chỉ mới được công bố vài ngày nhưng đã thu hút hàng trăm lượt bình chọn và phản hồi tích cực từ cộng đồng YouTube Music trên Reddit. (Reddit⁠)

Đây là một ví dụ rất điển hình cho làn sóng Vibe Coding 2026:

Ý tưởng cá nhân + AI hỗ trợ lập trình + mã nguồn mở = sản phẩm thực tế có người dùng thật.

14/06/2026

Claude Code Không Còn Dùng Prompt? 40 Loops Giúp AI Lập Trình Tự Động

14/06/2026

🕷️ Công cụ của “pháp sư” Web Scraping No-Code mã nguồn mở với hơn 43.5K ⭐ click là chạy

Nếu bạn cần thu thập dữ liệu từ website nhưng không muốn viết Python, Selenium hay Playwright, thì EasySpider là một trong những dự án mã nguồn mở đáng chú ý nhất hiện nay. Dự án cho phép thiết kế và chạy crawler hoàn toàn bằng giao diện kéo thả trực quan, phù hợp cả cho người không biết lập trình. (GitHub⁠)

Một số tính năng nổi bật:

• Thu thập dữ liệu bằng giao diện trực quan, click chọn trực tiếp trên website.
• Tự động nhận diện các phần tử cùng loại như danh sách sản phẩm, bảng dữ liệu, bài viết.
• Hỗ trợ website động sử dụng JavaScript, AJAX.
• Tự động phân trang, cuộn trang, click vào từng mục để lấy dữ liệu chi tiết.
• Hỗ trợ vòng lặp, điều kiện rẽ nhánh và workflow dạng sơ đồ.
• Có thể chạy bằng GUI hoặc command line để tích hợp vào hệ thống khác.
• Hỗ trợ thực thi JavaScript tùy chỉnh khi cần xử lý nâng cao.
• Xuất dữ liệu ra nhiều định dạng và kết nối cơ sở dữ liệu.
• Chạy trên Windows, Linux và macOS.
• Hoàn toàn mã nguồn mở theo AGPL-3.0. (GitHub⁠)

Ứng dụng thực tế:

✅ Thu thập dữ liệu thương mại điện tử
✅ Tổng hợp tin tức, bài báo
✅ Theo dõi giá sản phẩm
✅ Thu thập dữ liệu nghiên cứu thị trường
✅ Lead generation và tìm kiếm khách hàng tiềm năng
✅ Browser Automation và RPA đơn giản
✅ Thu thập dữ liệu phục vụ AI Agent, RAG và LLM

Điểm thú vị là EasySpider đã được công bố tại hội nghị WWW 2023 – một trong những hội nghị hàng đầu về Web, cho thấy đây không chỉ là một dự án hobby mà có nền tảng nghiên cứu khá bài bản. (GitHub⁠)

14/06/2026

🎬 Mattermost không chỉ là một bản Slack tự host; nó là cách team kỹ thuật giữ chat, incident và automation trong hạ tầng của mình.

🔎 Repo này đang lên GitHub Trending. `mattermost/mattermost` hiện có 37,666 sao, riêng hôm nay tăng 388 sao. README gọi đây là nền tảng open core, self-hosted cho cộng tác an toàn trong toàn bộ vòng đời phát triển phần mềm. Bản release mới nhất mình thấy là `v11.7.3`, một bản ESR có sửa lỗi bảo mật.

💡 Quyền kiểm soát là điểm khác. Mattermost viết bằng Go và React, chạy như một Linux binary và dùng PostgreSQL. Nghĩa là team có thể tự deploy on-prem, Docker, Ubuntu, tar hoặc Kubernetes, thay vì đẩy mọi trao đổi kỹ thuật lên một SaaS đóng.

🧠 Không chỉ có chat. README liệt kê workflow automation, gọi thoại, chia sẻ màn hình và AI integration. Use case chính là DevSecOps, xử lý incident và IT service desk. Khi sự cố xảy ra, chat, lệnh, cảnh báo và người chịu trách nhiệm nằm chung một luồng.

⚡ Hệ sinh thái mới là phần đáng soi. Mattermost có API, webhook, slash command, Apps và plugin cho workflow dev. README còn trỏ tới hơn 700 integration, cộng thêm app web, Android, iOS, Windows, macOS và Linux. Với team đã sống trong GitHub, CI và monitoring, đây là lớp liên lạc có thể gắn vào tool stack sẵn có.

✅ Nhưng đừng hiểu nó là Slack miễn phí. Bản build hằng tháng của Mattermost được README nói là phát hành dưới MIT, còn source code có điều khoản AGPL, commercial và một số phần Apache. Tự host cũng nghĩa là tự lo cập nhật, backup và bulletin bảo mật. Verdict của mình: Mattermost hợp nhất với team cần kiểm soát dữ liệu, compliance và incident workflow hơn là team chỉ muốn nhắn tin cho nhanh.

14/06/2026

Bộ khung mã nguồn mở 59k ⭐️ giúp xây dựng ứng dụng AI, RAG và Agent chỉ trong vài phút

Thay vì phải tự ghép từng thành phần như ingest dữ liệu, vector database, RAG pipeline, streaming hay agent orchestration, llm-app cung cấp sẵn một framework hoàn chỉnh để triển khai các ứng dụng AI production-ready.

Một số tính năng nổi bật:

• Xây dựng RAG chatbot từ tài liệu PDF, DOCX, website, database…
• Real-time data ingestion và cập nhật tri thức liên tục.
• Hỗ trợ AI Agents và workflow đa bước.
• Tích hợp sẵn OpenAI, Anthropic, Gemini, Mistral, Ollama, vLLM…
• Hybrid Search (Vector + Keyword Search).
• Semantic Search và Question Answering.
• Streaming responses thời gian thực.
• API server sẵn sàng triển khai production.
• Docker deployment nhanh chóng.
• Theo dõi nguồn trích dẫn (citations) trong câu trả lời.
• Hỗ trợ xử lý tài liệu lớn và dữ liệu doanh nghiệp.
• Dễ dàng mở rộng thành chatbot nội bộ, trợ lý tri thức, AI search engine hoặc agent tự động hóa.

Điểm mạnh của llm-app nằm ở việc tận dụng sức mạnh của Pathway – nền tảng xử lý dữ liệu streaming nổi tiếng, giúp hệ thống RAG luôn được cập nhật khi dữ liệu thay đổi thay vì phải re-index thủ công.

Ứng dụng thực tế:

• Chatbot hỏi đáp tài liệu nội bộ.
• AI Assistant cho doanh nghiệp.
• Knowledge Base Search.
• Customer Support Bot.
• Research Assistant.
• Agent phân tích dữ liệu thời gian thực.
• Hệ thống AI tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn.

Nếu bạn đang tìm một nền tảng để xây dựng AI application thay vì chỉ chạy demo trên notebook, llm-app là dự án rất đáng để khám phá.

14/06/2026

Nguồn mở 15.8k⭐ biến DataFrame thành AI Data Analyst chỉ với vài dòng Python

Nếu bạn đang làm Data Science, BI, Analytics hay AI thì PyGWalker là một dự án mã nguồn mở rất đáng thử.

Thay vì phải viết hàng chục dòng code Matplotlib, Seaborn hay Plotly để khám phá dữ liệu, PyGWalker biến trực tiếp Pandas/Polars DataFrame thành giao diện kéo-thả kiểu Tableau ngay trong Jupyter Notebook, Colab, Kaggle hoặc Streamlit. (GitHub⁠)

Điểm thú vị nhất là các tính năng AI:

• Truy vấn dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Query).
• AI hỗ trợ khám phá dữ liệu và tìm insight nhanh hơn.
• GPT-powered chart generation và dashboard exploration trên hệ sinh thái Kanaries. (GitHub⁠)
• Tích hợp AI Code Agent (RunCell) có thể hiểu notebook, dữ liệu và sinh code tự động. (GitHub⁠)
• Hỗ trợ Auto EDA, profiling và phân tích dữ liệu trực quan. (GitHub⁠)

Các tính năng nổi bật khác:

• Drag & Drop tạo biểu đồ không cần code.
• Hơn 20 loại chart và dashboard tương tác.
• Data cleaning trực quan.
• Data annotation ngay trên giao diện.
• Hỗ trợ Pandas, Polars, SQL Database.
• Tích hợp Jupyter, Colab, Kaggle, VS Code, Streamlit, Gradio.
• DuckDB engine giúp xử lý dataset lớn tới hàng chục GB.
• Xuất PNG, SVG, HTML và chia sẻ dashboard dễ dàng. (GitHub⁠)

Đối với các dự án AI hiện nay, PyGWalker đặc biệt hữu ích cho:

• Khám phá dữ liệu trước khi huấn luyện mô hình.
• Phân tích log Agent và LLM.
• Kiểm tra dữ liệu RAG.
• Phân tích dữ liệu kinh doanh và marketing.
• Xây dashboard nội bộ chỉ trong vài phút.

GitHub hiện đạt hơn 15.4k⭐ và được xem như một trong những công cụ EDA trực quan phổ biến nhất của hệ sinh thái Python. (GitHub⁠)

14/06/2026

Một nguồn mở khá thú vị của anh “Hàn xẻng” 🇰🇷 - Studio AI tạo ảnh & video cục bộ hỗ trợ OAuth miễn phí và API

Nếu bạn đang tìm một công cụ AI tạo ảnh, tạo video chạy trên máy cá nhân mà không bắt buộc phải mua API, ima2-gen là dự án rất đáng thử.

1. Nhiều chế độ sáng tạo linh hoạt
• Classic Mode: Tạo một hoặc nhiều hình ảnh nhanh chóng từ prompt. Phù hợp cho iteration hàng ngày. Hỗ trợ attach lên đến 5 reference images (hoặc 7 cho video).
• Node Mode: Đây là tính năng “đỉnh cao” của ima2-gen. Bạn lock một parent image tốt và branch ra nhiều hướng con (palette swap, thay đổi góc nhìn, style, v.v.) mà không mất original. Mỗi node giữ prompt và result riêng, recover tự động qua request ID.
• Multimode Batches: Tạo nhiều candidate từ cùng một prompt, theo dõi progress slot-by-slot, chọn cái tốt nhất để tiếp tục.
• Storyboard Mode: Giữ continuity nhân vật và cảnh qua các frame liên tiếp – cực kỳ hữu ích cho storytelling hoặc animation ngắn.
• Canvas Mode: Zoom, pan, annotate, erase, clean background, xử lý transparent images, export alpha hoặc matte. Hoàn hảo để tinh chỉnh trước khi generate tiếp.
2. Video Generation mạnh mẽ với Grok
• Hỗ trợ tạo video ngắn (1-15 giây) qua Grok models (grok-imagine-video hoặc preview 1.5).
• Các mode tự động detect: text-to-video, image-to-video, reference-to-video (tới 7 refs).
• Streaming progress qua SSE: planning → submitted → progress % → done.
• Tính năng đặc biệt: Copy First/Mid/Last frame từ video để dùng làm reference tiếp theo.
• Video edit, extend, continue với continuity stack (lưu revisedPrompt lineage).
3. Hỗ trợ Provider đa dạng
• OAuth (miễn phí): ChatGPT cho images, Grok cho images + video.
• API Key: OpenAI Responses API, Gemini (nano-banana-2/pro) qua direct API hoặc Antigravity.
• Grok Provider: Bundled progrok proxy, tự động web search + planner (grok-4.3), hỗ trợ edit với references.
• Model picker chi tiết: reasoning effort (low/high), quality, size (aspect ratio, resolution 1k/2k), moderation.
4. Local Gallery & History
• Tất cả assets lưu cục bộ trong user-data folder.
• Session-aware history, All Images/Favorites toggle.
• Prompt Library: Import từ local files, GitHub folders, curated packs – tìm kiếm và reuse dễ dàng.
• Metadata đầy đủ: generation time, reasoning effort, prompts, v.v.

14/06/2026

🎬 Kimi vừa open-source K2.7 Code, một coding model bám khá sát GPT-5.5 xhigh và Opus 4.8 xhigh trên benchmark, nhưng giá lại thấp hơn rất nhiều.

🔎 Benchmark khá đáng chú ý. So với K2.6, Kimi nói K2.7 Code tăng 21,8% trên Kimi Code Bench v2 và tăng 31,5% trên MLS Bench Lite. Khi đặt cạnh GPT-5.5 xhigh và Opus 4.8 xhigh, Kimi chưa thắng hết, nhưng nhiều bài đã ở rất gần nhóm đầu.

💡 Về Giá. 0,95 đô input và 4 đô output cho mỗi 1 triệu token. Tính nhanh thì input rẻ hơn khoảng 5,3 lần so với GPT-5.5 và Opus 4.8. Output rẻ hơn khoảng 7,5 lần so với GPT-5.5, và hơn 6 lần so với Opus 4.8.

🧠 Ít đốt token hơn. Kimi nói K2.7 Code dùng ít hơn khoảng 30% reasoning token so với K2.6. Với coding agent, điều này quan trọng vì chi phí thật không chỉ nằm ở giá token, mà còn nằm ở việc model nghĩ quá dài cho mỗi vòng sửa code.

⚡ Tiếp theo là tốc độ. Kimi còn nhá hàng 6x High-Speed Mode, nhưng phần này vẫn đang coming soon. Nếu ra đúng như quảng cáo, nó sẽ rất hợp với workflow cần chạy nhiều vòng agent nhanh và rẻ hơn.

✅ Cách dùng hiện tại khá rõ. Muốn thử nhanh thì dùng Kimi Code hoặc Kimi API. Muốn tự triển khai thì weights đã có trên Hugging Face, model card khuyến nghị vLLM, SGLang hoặc KTransformers.

📌 Tóm lại, Kimi K2.7 Code chưa thể thắng GPT-5.5 hay Opus 4.8. Nhưng nếu bạn làm coding agent, đây là model rất đáng benchmark vì câu hỏi thật sự là chi phí cho cả một luồng việc, model nào hoàn thành đủ tốt, ít làm lại, và ít đốt token nhất.

Kiếm Tiền Online

15/06/2026

14/06/2026

14/06/2026

14/06/2026

14/06/2026

14/06/2026

14/06/2026

14/06/2026

14/06/2026

14/06/2026

Address

Website

Alerts

Shortcuts

Share