13 điểm bởi GN⁺ 11 ngày trước | 2 bình luận | Chia sẻ qua WhatsApp
  • Backend mã nguồn mở giúp gắn đồng bộ thời gian thực, chế độ ngoại tuyến, xác thực, kho lưu trữ tệp vào ứng dụng làm bằng vibe coding chỉ trong một lần
  • Việc tạo backend không phải khởi động VM mà là thêm một hàng trong DB, nên backend được tạo trong vài mili giây và không dùng thì chi phí bằng 0
  • Từ frontend, chỉ với db.useQuerydb.transact là có thể xử lý ngay truy vấn quan hệ và thay đổi dữ liệu — không cần dựng máy chủ API riêng
  • Cập nhật lạc quan là mặc định nên UI phản hồi ngay cả khi mạng chậm, và nếu thất bại thì tự động rollback
  • Tải tệp lên cũng được quản lý bằng các hàng DB nên khi xóa bài viết thì tệp đính kèm cũng bị xóa theo CASCADE — không cần viết mã đồng bộ S3
  • Có thể chọn dùng các phương thức xác thực như Magic Code, OAuth, Guest Auth, và với Presence cũng có thể triển khai ngay tính năng “ai đang trực tuyến”
  • Tác nhân AI có thể trực tiếp tạo ứng dụng, thay đổi schema, cấu hình quyền hạn qua API/CLI, nên có thể đi từ prompt đến triển khai ứng dụng full-stack
  • Chỉ với một dòng npx create-instant-app là có thể tạo ngay dự án trong môi trường mong muốn như NextJS, Bun, Vite
  • Ngôn ngữ truy vấn InstaQL dùng nguyên cú pháp đối tượng JavaScript nên có thể truy vấn động như GraphQL mà không cần bước build hay codegen
  • Với kiến trúc đa tenant dựa trên Postgres được phát triển suốt 4 năm, có thể vận hành hàng nghìn ứng dụng trên một instance duy nhất, và toàn bộ mã nguồn đã được công khai trên GitHub

2 bình luận

 
Ý kiến trên Hacker News
  • Câu hỏi rất thẳng thắn: tôi không hiểu vì sao app vibe coded lại cần framework
    Chỉ cần bảo coding agent viết frontend bằng HTML5/Vanilla JS/CSS, backend bằng ngôn ngữ mình muốn là được
    Không cần hàng trăm dependency, triển khai cũng chỉ việc giao cho agent

    • Tôi đã thử làm như vậy, và các LLM hiện tại làm việc hiệu quả hơn nhiều khi ở trên framework
      Càng nhiều code thì không chỉ chi phí tăng mà hiệu năng cũng giảm, bug và các lớp trừu tượng không cần thiết cũng nhiều hơn
      Cuối cùng lại tốn thời gian ép nó tự tạo ra một framework tốt
      Theo tôi dùng framework sẵn có đã nằm trong dữ liệu huấn luyện sẽ tốt hơn
      Với các model hiện tại, tôi không khuyến nghị cho quy mô lớn hơn landing page
    • Nghe như đùa nhưng lý do cũng giống việc ta không code bằng assembly
      Trừu tượng hóa tốt giúp tăng khả năng đọc hiểu và bảo trì, còn HTML/CSS/JS thuần giờ đã là thiểu số
      Con người phải hiểu và kiểm chứng được, nếu không sẽ phí token và thời gian để phát minh lại bánh xe
      LLM cũng có thể mắc kẹt trong mớ mã spaghetti phức tạp như con người
    • Có vài lý do
      1. Dự án không giới hạn: backend dựa trên VM truyền thống khá tốn kém, còn Instant có thể tạo không giới hạn
      2. Trải nghiệm người dùng: có thể dễ dàng triển khai các tính năng như multiplayer, chế độ offline, optimistic update
      3. Tính năng phong phú: cũng có sẵn lưu trữ file, chia sẻ con trỏ, token streaming v.v.
        Ví dụ, chỉ cần bấm nút để tạo backend và hoàn thiện app todo thời gian thực với 25 dòng code
    • Dùng framework nghĩa là bạn có ngay hơn 10 nghìn dòng scaffolding code đầu tiên với chi phí 0 token
      Có thể đi thẳng vào business logic và làm việc trong các pattern, công cụ đã được kiểm chứng
      Phần mềm doanh nghiệp vẫn cần codebase quy mô lớn, nên framework có giá trị rất cao
      Nó cung cấp các giải pháp đã được kiểm chứng thực chiến vốn đã xử lý sẵn vô số edge case
    • Đơn giản thôi. Mục đích là giảm phạm vi phải tự quản lý và chuyển phần trách nhiệm đó cho framework
      Nếu chọn framework tốt, bạn sẽ giảm được hàng nghìn quyết định và gánh nặng bảo trì
      Framework tồn tại suy cho cùng là vì khả năng mở rộng
  • Tôi tự hỏi liệu mọi người có thực sự cần thứ này không
    Có bao nhiêu người đang làm ứng dụng multiplayer như Figma hay Linear?
    Đa số có lẽ chỉ là app CRUD, vậy có đáng để bị khóa vào công nghệ độc quyền không?

    • Điểm thú vị là nếu làm app multiplayer trở nên dễ hơn thì sẽ có nhiều app trở thành như vậy hơn
      Ví dụ Linear là multiplayer, vậy tôi không hiểu vì sao các app CRUD khác lại không như thế
      Nếu trừu tượng hóa đủ tốt thì app dựa trên sync engine thậm chí còn dễ làm hơn
      Đội ngũ Linear cũng đã nói như vậy trong tweet này
    • Nhân tiện, Instant là 100% mã nguồn mở
      Kho GitHub
    • Đồng ý. Dạo này phần lớn code đều do LLM viết nên không cần công nghệ quá phức tạp
      App CRUD đơn giản và lặp lại nên cực kỳ hợp với AI
      Backend là binary Go, frontend là React thì bao phủ được 99,9% trường hợp
      Chỉ với một node 5 USD/tháng cũng có thể xử lý thoải mái 100 nghìn MAU
  • Có vẻ là công cụ hoàn hảo cho dự án cá nhân
    Tuy nhiên sẽ tốt hơn nếu phần “agent” được tích hợp mượt hơn một chút
    Có cách nào để coding agent của tôi biết phải xử lý cái này như thế nào không?
    Sẽ hay nếu blog thêm liên kết đến các skill liên quan

    • Tôi nghĩ đây là một gợi ý hay. Tôi vừa cập nhật bài viết ngay
      Liên kết PR
    • Đã có skill rồi
      Có thể thêm bằng lệnh npx skills add instantdb/skills
      Tôi cũng khuyến nghị scaffold dự án bằng bunx/pnpx/npx create-instant-app
  • Chúc mừng ra mắt! InstantDB là một trong những công cụ thú vị nhất tôi từng dùng
    Tôi mới chỉ thử vài toy project nhỏ nhưng đây là thứ đơn giản và trực quan nhất trong mảng này
    Tuy vậy, sản phẩm cốt lõi vốn đã rất tốt nên phần nhấn mạnh AI có cảm giác hơi gượng
    Có phải bây giờ muốn gọi vốn thì cần định vị như vậy không?

    • Cảm ơn!
      Kể từ khi mã nguồn mở vào tháng 8/2024, chúng tôi chưa cập nhật website
      Sau bài đăng khi đó, số người dùng tạo app bằng AI đã tăng vọt
      Vì vậy chúng tôi sắp xếp lại thông điệp và đầu tư để làm trải nghiệm agent thú vị hơn
    • Cảm ơn. Việc nhấn mạnh AI không phải marketing mà dựa trên hành vi người dùng thực tế
      Vì đa số người dùng đang code bằng AI nên chúng tôi đã tối ưu hóa theo hướng đó
  • Có thể tôi hiểu nhầm, nhưng tôi tò mò vì sao lại là ‘AI-coded
    Ở góc nhìn của người đang tìm một backend đơn giản, nó trông như một lựa chọn thay thế rất tốt
    Nhưng tôi chưa thấy điểm nào khiến nó thực sự lấy AI làm trung tâm so với các backend khác
    Và có vẻ nó tập trung vào TS, nên tôi cũng muốn hỏi liệu có kế hoạch cho mobile native binding không

  • Demo thực sự rất ấn tượng. Ý tưởng tích hợp AI rất hay nhưng phần giải thích còn thiếu
    Tôi đã xem tutorial nhưng nội dung chủ yếu xoay quanh việc tạo tài khoản SaaS
    Các pattern app phản ứng kiểu Triples, Datalog, Clojure được hấp thụ khá tốt trong Instant
    Cá nhân tôi thấy Clojure khó, Datalog cũng xa lạ, nên lớp trừu tượng của Instant rất đáng hoan nghênh
    Nếu có bộ chuyển đổi InstantQL-Datalog như một component riêng thì sẽ cực kỳ hữu ích
    Backend dùng Clojure nên việc chọn Postgres là dễ hiểu, nhưng với triển khai cục bộ thì SQLite có thể đơn giản hơn

  • Việc họ thực sự hiện thực hóa được “truy vấn quan hệ + thời gian thực” là rất ấn tượng
    Tuy nhiên UI của console tạo cảm giác được chăm chút ít hơn so với hạ tầng hay website
    Chúc mừng bản 1.0, và tôi sẽ tiếp tục build với Instant trong thời gian tới

    • Cảm ơn!
      Chúng tôi đã cải thiện rất nhiều demo trên trang chủ, bài viết và tài liệu
      Dashboard cũng sẽ được thiết kế lại trong vài tuần tới
      Điều thú vị là ngay cả khi AI agent tạo app và sửa schema
      người dùng vẫn thích tự khám phá dữ liệu qua component Explorer hơn
  • Tôi không tìm thấy nội dung nào về rate limiting trong tài liệu. Không biết hiện có tính năng đó không

  • Tôi đã dùng Pocketbase, và Instant có vẻ cũng phù hợp cho mục đích tương tự
    Tuy nhiên Pocketbase mạnh ở khả năng mở rộng phía server
    Có thể viết hook bằng JS hoặc Go để thêm các tính năng như push notification
    Tôi tò mò liệu InstantDB có làm được những việc như vậy không, hay phải tạo worker riêng
    Ngoài ra cũng muốn biết có kế hoạch cho Dart SDK không

    • Trên server có thể dùng db.subscribeQuery để phản ứng với các thay đổi
      Chúng tôi cũng sắp bổ sung webhook, và về dài hạn sẽ hỗ trợ SDK cho các ngôn ngữ khác
  • Tôi đồng cảm với góc nhìn “các pattern định sẵn giúp giảm chi phí token
    Khi xây empla.io, chúng tôi cũng có trải nghiệm tương tự
    Nếu giao quyết định backend cho agent thì lượng token dùng tăng gấp 3–4 lần
    Ngôn ngữ truy vấn khai báo mang lại hiệu quả còn lớn hơn cho AI so với con người
    Tôi có hai câu hỏi

    1. Khi agent thêm quan hệ mới giữa chừng trong phiên, hệ thống xử lý schema evolution như thế nào
    2. Có sẵn tính năng quản lý ngân sách chi phí theo từng phiên không, hay người dùng phải tự triển khai
 
picopress 10 ngày trước

Ngay cả mấy thứ được làm kiểu vibe coding cũng đem đi quảng bá à?