- Bài viết này là một chuỗi thảo luận mở định kỳ trên cộng đồng Hacker News, nơi người dùng chia sẻ những gì họ đang làm và đặt câu hỏi
- Nhiều nhà sáng lập startup, lập trình viên, chuyên gia CNTT giới thiệu ngắn gọn về dự án hoặc ý tưởng của mình
- Người tham gia hướng tới việc nhận được phản hồi, góp ý, đề xuất hợp tác hoặc phản ứng từ thị trường
- Nhiều loại công việc khác nhau được giới thiệu, như ý tưởng mới, nguyên mẫu sản phẩm, kết quả nghiên cứu, công cụ phát triển, v.v.
- Chuỗi thảo luận này góp phần tạo ra cơ hội kết nối và thúc đẩy hợp tác trong cộng đồng
Tổng quan
- Đây là mục ‘Ask HN: What Are You Working On?’ được tổ chức hằng tháng trên Hacker News
- Người tham gia tự do giới thiệu dự án phụ, startup, mã nguồn mở, ứng dụng, nghiên cứu mà họ đang thực hiện hoặc vừa bắt đầu
- Mỗi bình luận thường bao gồm phần giới thiệu ngắn, vấn đề muốn giải quyết, khách hàng hoặc người dùng mục tiêu, trạng thái hiện tại và kế hoạch sắp tới
- Các thành viên khác trong cộng đồng để lại nhiều phản hồi khác nhau như góp ý, ý tưởng, điểm cần cải thiện, động viên, lời khuyên
- Chủ đề này mang lại cảm hứng, động lực và cơ hội kết nối cho những người làm trong lĩnh vực công nghệ, khởi nghiệp và văn hóa phát triển phần mềm
Nội dung chính và đặc điểm
- Phạm vi dự án rất đa dạng, bao gồm trí tuệ nhân tạo, ứng dụng web, công cụ năng suất, trực quan hóa dữ liệu, phần cứng, giáo dục, cải thiện năng suất và các giải pháp doanh nghiệp
- Thành viên tham gia đến từ nhiều nền tảng khác nhau như nhà sáng lập startup giai đoạn đầu, freelancer, kỹ sư, nhà nghiên cứu và sinh viên
- Trong nhiều trường hợp, các MVP (sản phẩm khả dụng tối thiểu), nguyên mẫu, tính năng thử nghiệm hoặc bản chứng minh khái niệm được giới thiệu
- Các liên kết như kho lưu trữ GitHub công khai, trang demo, trang giới thiệu sản phẩm cũng được chia sẻ
- Một số dự án còn tuyển người dùng nghiên cứu, alpha/beta tester hoặc người sẵn sàng đưa ra phản hồi
Tương tác cộng đồng
- Người tham gia chia sẻ kinh nghiệm phát triển, vấn đề gặp phải và cách giải quyết của mình thông qua bình luận
- Họ trao đổi phản hồi mang tính phản biện/thực tiễn về ý tưởng của nhau, đồng thời đưa ra các điểm cải thiện hoặc ý tưởng mở rộng cụ thể
- Nhiều hình thức tương tác diễn ra như hợp tác hoặc đối tác, xin lời khuyên, xin đề xuất và kết nối
- Với các dự án mã nguồn mở, cơ hội hợp tác được tạo ra thông qua tuyển cộng tác viên, thảo luận, yêu cầu tài liệu hóa
Giá trị sử dụng và ý nghĩa
- Chuỗi thảo luận này cho thấy rõ các xu hướng khởi nghiệp và phát triển đang diễn ra, đồng thời giúp nắm bắt xu hướng dự án mới nhất
- Có thể dùng để quan sát phản ứng thị trường ban đầu, sự phát triển của ý tưởng và khả năng pivot sớm
- Nó đóng vai trò như một mắt xích kết nối giữa những người trong ngành, dẫn tới các quan hệ hợp tác thực tế và hỗ trợ trực tiếp hoặc gián tiếp
- Tác động tích cực đến văn hóa tăng trưởng dựa vào cộng đồng, chia sẻ tri thức và mentoring
Kết luận
- Chuỗi ‘Ask HN: What Are You Working On?’ của Hacker News đóng góp lớn vào việc hình thành văn hóa chia sẻ dự án và phản hồi lẫn nhau sôi động trong ngành công nghệ và khởi nghiệp
- Đây là một không gian hữu ích để nghiên cứu xu hướng công nghệ, kết nối startup/lập trình viên và khám phá cơ hội hợp tác
1 bình luận
Bình luận trên Hacker News
Dự án phụ tôi đang tự làm một mình hiện tại là laboratory.love, nhằm cung cấp một nền tảng gọi vốn cộng đồng để có thể kiểm tra độc lập các chất gây rối loạn nội tiết trong thực phẩm. Năm ngoái, PlasticList phát hiện hóa chất nhựa trong 86% số thực phẩm được kiểm tra, và đặc biệt là thức ăn cho trẻ sơ sinh có tỷ lệ phát hiện 100%. EU đã hạ ngưỡng an toàn BPA xuống thấp hơn 20.000 lần, nhưng FDA vẫn cho phép tới mức cao gấp 100 lần tiêu chuẩn châu Âu. Trên laboratory.love, bạn có thể tham gia tài trợ cho việc kiểm tra các sản phẩm mình thực sự mua và xem kết quả; nếu không đạt mục tiêu gây quỹ thì sẽ tự động hoàn tiền trong vòng 1 năm. Tất cả kết quả xét nghiệm đều được công khai, hợp tác với các phòng thí nghiệm được chứng nhận ISO 17025, và tiến hành kiểm tra với độ nhạy tới parts per billion (ppb) trên 3 mẫu từ các thời điểm sản xuất khác nhau. Quy trình dựa trên cùng bộ hướng dẫn như PlasticList.org, và người tiêu dùng trực tiếp chọn sản phẩm để kiểm tra. Tôi tin rằng tính minh bạch thông tin có thể tạo ra áp lực làm sạch chuỗi cung ứng. Xem chi tiết, danh sách sản phẩm, gửi đề xuất và theo dõi tại https://laboratory.love
Mong là sau này cũng hỗ trợ kiểm tra các hóa chất khác như heavy metals. Ví dụ, hàm lượng arsenic trong gạo là một vấn đề lớn, nên có thể tham khảo bài viết liên quan của Consumer Reports https://www.consumerreports.org/cro/magazine/2015/01/how-much-arsenic-is-in-your-rice/index.htm Với người ăn nhiều gạo như tôi, tôi rất quan tâm đến việc tìm ra thương hiệu có ít arsenic nhất
Khi lần đầu biết đến PlasticList, tôi từng nghĩ nhiều về việc làm sao biến kết quả kiểm tra thành đòn bẩy gây áp lực lên các công ty thực phẩm. Tôi cảm thấy cấu trúc có tính tham gia của laboratory.love có thể chính là câu trả lời và động lực cho điều đó. Chúc bạn may mắn
Bạn nói "Tất cả kết quả xét nghiệm đều được công khai", vậy tôi muốn hỏi link để xem các kết quả đã công khai thực tế ở đâu. Có cần thực hiện thủ tục nào như gửi email hay không?
Việc gây quỹ cho một lần kiểm tra có thể mất gần 1 năm, nên tôi tò mò số tiền đó được giữ như thế nào trong thời gian này. Nó có được giữ trong escrow cho đến khi dự án đạt mục tiêu không?
Tôi đang làm một hệ thống inventory cho các game Unreal Engine của mình. Nó có nhiều tính năng như dạng lưới, hỗ trợ multiplayer, di chuyển dự đoán, khóa vật phẩm, v.v. https://github.com/brokenrockstudios/RockInventory Đây là một dự án vui và nhiều thử thách, và điều quan trọng nhất là tôi đã học được rất nhiều. Lúc đầu rất vui, nhưng càng hoàn thiện thì tôi lại càng thấy bớt vui hơn
Tôi đang tạo một ngôn ngữ lập trình nhỏ tên là Mochi. Nó có máy ảo riêng và hướng tới truy vấn dữ liệu có cấu trúc theo kiểu tích hợp, gọn nhẹ (CSV, JSON, sau này có thể cả graph). Ban đầu nó xuất phát từ thử nghiệm truy vấn kiểu LINQ rồi dần phát triển thành một ngôn ngữ https://github.com/mochilang/mochi
Hỗ trợ truy vấn khai báo tích hợp sẵn, VM dạng register để phân tích và tối ưu hóa, IR cho phép liveness analysis, constant folding, dead code elimination, cùng với suy luận kiểu tĩnh và inline test, golden snapshot
Cách viết mã ví dụ: định nghĩa cấu trúc dữ liệu, tải và lọc file, trích xuất và biến đổi dữ liệu theo điều kiện, rồi lưu lại một cách gọn gàng
Mục tiêu cuối cùng là hoàn thiện một ngôn ngữ nhỏ nhưng giàu khả năng biểu đạt cho data pipeline, truy vấn và logic agent mà không cần Python, SQL hay nhiều thư viện khác. Nếu bạn quan tâm đến VM/query engine/DSL thì rất sẵn lòng trao đổi
Dự án này nghe cực kỳ thú vị. Tôi cũng muốn thử làm một ngôn ngữ lập trình nhỏ, nhưng không biết nên bắt đầu từ đâu. Bạn có thể gợi ý tài liệu tham khảo được không?
Trông thực sự rất ngầu cho mục đích lọc và biến đổi dữ liệu nhanh, đơn giản
Tôi đang thử nghiệm một DSL nhỏ để khai báo cơ sở dữ liệu in-memory nhúng bằng mã C++. Tôi nhận ra mình thường xuyên dùng mẫu lắp ghép các đối tượng engine được tối ưu cho truy vấn và ràng buộc, trong khi xử lý một tập module STL container như một cơ sở dữ liệu nhỏ. Tôi nghĩ sẽ tiện nếu có thể khai báo schema, index, query, procedure theo kiểu khai báo như SQL, rồi tự động chuyển chúng thành header C++ (class/method). Ý tưởng này có chút cảm hứng từ cách hệ sinh thái MLIR dùng file
.td. Tôi chưa biết thực tế có thể đi được đến đâu, nhưng thử nghiệm các ngôn ngữ "kỳ lạ" thì lúc nào cũng vui. Tôi muốn tự mình xem trải nghiệm lập trình theo kiểu này sẽ như thế nàoTôi đang làm đồng thời hai dự án
LegalJoe: công cụ review hợp đồng bằng AI cho startup, hiện vẫn ở giai đoạn "tech demo" https://www.legaljoe.ai/
ClipMommy: công cụ macOS dành cho các chuyên gia và influencer quay rất nhiều video. Bạn kéo một thư mục video lộn xộn vào, nó sẽ phát hiện cú pháp đặc biệt ở đầu/cuối video bằng một "clapboard" dựa trên âm thanh, rồi tự động tạo thư mục/thư mục con và gắn tag. Sắp lên Mac App Store rồi, chỉ còn chờ Apple phê duyệt
Tôi rất ấn tượng với Claude Code, và cảm thấy nó cho thấy rất rõ hướng ứng dụng AI trong thế hệ phần mềm doanh nghiệp tiếp theo. Từ trải nghiệm này, tôi định phát triển LegalJoe theo hướng "agentic" hơn
Tôi đang tiếp tục phát triển một phiên bản phần cứng mã nguồn mở tương thích với Nest thermostat thế hệ 2. Mục tiêu là tái sử dụng vỏ, vòng encoder, màn hình và hệ thống gắn của Nest, rồi chỉ thay phần logic bằng một PCB mã nguồn mở để có thể tương tác với Home Assistant.
Đã reverse engineer hoàn toàn vòng encoder (theo nguyên lý LED mouse nhưng chạy ngược) và làm được PCB demo
Đã hoàn tất thiết kế PCB faceplate cho bộ điều nhiệt, nhưng ở bản đầu tiên phát hiện vấn đề liên quan đến cách cấp nguồn cho ESP32 GPIO, nên đã đặt revision thứ 3
Nest thế hệ 1~2 sẽ bị Google kết thúc hỗ trợ chính thức từ ngày 25 tháng 10 năm 2025; các chức năng như nhiệt độ, chế độ, lịch vẫn có thể thao tác trên thiết bị, nhưng cập nhật phần mềm/bảo mật và tích hợp ứng dụng sẽ bị ngừng. Ngay cả trên Home Assistant, các tính năng quan trọng cũng đã không được hỗ trợ đúng nghĩa suốt hơn một năm nay
Tôi rất thích cảm giác của encoder/nút bấm nest, nên cũng từng nghĩ đến chuyện mod nó thành bộ điều khiển âm lượng desktop. Chỉ là tôi chưa có nhiều kinh nghiệm giao tiếp phần cứng cho gọn gàng, nên mong được chia sẻ thông tin
Tôi đang đọc một cuốn sách của Tony Fadell (chắc là người làm Nest), nên thấy chủ đề này khá thú vị
Tôi muốn biết có thể theo dõi tiến độ dự án bằng cách nào. Bạn có dùng ESPHome không?
Tôi đang hỏi xem dự án thực sự được công khai online ở đâu để có thể theo dõi mức độ sẵn sàng
Có cách nào kiếm được Nest thế hệ 2 không? Tôi không thấy trên eBay hay Craigslist, nên cũng nghĩ đến chuyện hỏi các đơn vị tái chế xem họ có thể cho lại các máy Nest bỏ đi hay không
Tôi đang thực hiện một dự án xây dựng kho lưu trữ vật lý và số cho các quảng cáo in ấn vintage của Mỹ. Phần mềm lưu ảnh và cơ sở dữ liệu tự động được làm bằng Lucee & MySQL, còn OpenAI được dùng để phân tích hình ảnh và trích xuất metadata. Toàn bộ quảng cáo được đăng tại https://adretro.com. Tôi đã rút ngắn công việc lập catalog cho mỗi tạp chí khoảng 150 quảng cáo từ hơn một tuần xuống chỉ còn vài giờ, nên giờ việc lưu trữ toàn bộ dữ liệu trong đời mình đã trở thành điều khả thi hơn nhiều
Tôi gợi ý nên tổ chức kho lưu trữ theo ngành, thương hiệu và năm. Ví dụ có thể xem riêng quảng cáo Rolex của thập niên 1960
Tôi ghét quảng cáo nói chung, nhưng lại thấy quảng cáo vintage có sức hút rất lớn. Với graffiti tôi cũng có cảm giác tương tự: tác phẩm cũ thể hiện zeitgeist của một nền văn hóa rõ hơn nhiều so với đồ mới. Trang web rất tuyệt
Sau 10 năm làm trong lĩnh vực quốc phòng, nhìn các đợt tấn công tên lửa ở Ukraine và Trung Đông, tôi nhận ra rất nhiều người gần như không hiểu gì về thực tế của các hệ thống phòng không. Vì vậy tôi đang làm một trình mô phỏng mạng lưới phòng không, nơi người dùng có thể trải nghiệm nhiều kịch bản phòng thủ khác nhau từ góc nhìn của một operator thực thụ. Nó dựa trên dữ liệu thực tế và có cả các kịch bản Ukraine, Israel-Iran https://airdefense.dev/
Tôi nghịch thử vài phút và nhận ra mình thực sự mù tịt về lĩnh vực phòng không. Tôi đề xuất thêm tutorial hoặc một phiên bản đơn giản hơn kiểu toy
Có lẽ sẽ còn hay hơn nếu phần bố trí hệ thống và mô phỏng cũng phản ánh gần đúng chi phí thiết bị và đạn dược của cả bên tấn công lẫn phòng thủ
Tôi muốn thấy nhiều thông điệp log hệ thống hơn. Ngoài lề một chút, tôi tò mò về tính khả thi thực tế của kiểu turret cố định với mini drone tự động hóa cao trong việc phòng thủ: mức độ khó của tự động phát hiện và ngắm bắn là thế nào? Drone gắn shotgun thì đã có rồi, nhưng tôi muốn hỏi quan điểm của bạn về độ khó công nghệ của tự động hóa kiểu đó
Một dự án rất ngầu, làm tôi nhớ đến trình mô phỏng chiến tranh hạt nhân mà tôi từng dùng trên Amstrad ngày xưa
Ý tưởng thực sự xuất sắc; tôi thấy có rất nhiều tiềm năng để game hóa kiểu tower defense, nơi người chơi học vai trò từng loại khí tài, xoay xở với nguồn lực hạn chế, rồi đối phó các mối đe dọa ngày càng phức tạp. Không biết mô phỏng của bạn có phản ánh cả chuyện hiệu quả chi phí, như dùng tên lửa 1 triệu USD để bắn hạ drone hoặc rocket giá 1.000 USD hay không?
Tôi đang phát triển một toolchain cross-compile C/C++ dùng LLVM dựa trên Bazel https://github.com/cerisier/toolchains_llvm_bootstrapped
Tôi đang làm một bộ phim tài liệu tên là "Searching For Kurosawa". Phim kể về ông Kawamura, người từng làm trong ê-kíp hậu trường tại hiện trường quay "Ran" của đạo diễn huyền thoại Akira Kurosawa. Đoạn phim tài liệu hiện trường ông quay khi đó đã bị tịch thu, và gần 40 năm sau ông mới lấy lại được để hoàn thành bộ phim dài của riêng mình. Phim gần đây đã được chiếu tại Liên hoan phim quốc tế Bali và Marina Del Rey, và tháng tới cũng sẽ được chiếu tại Asian American International Film Festival ở New York
Gần đây tôi có một trải nghiệm thú vị là lấy bản edit phim Kurosawa của người khác rồi lồng nhạc mình thích vào
Tôi mong là cũng sẽ có cơ hội xem nó ở Barcelona