État de GitHub : problèmes d’accès et signalements de panne

Problèmes au cours des dernières 24 heures

Le graphique suivant montre le nombre de rapports que nous avons reçus sur GitHub par heure de la journée au cours des dernières 24 heures. Une panne est déterminée lorsque le nombre de rapports est supérieur à la ligne de base, représentée par la ligne rouge.

Problèmes les plus rapportés

Voici les problèmes les plus récents signalés par les utilisateurs de GitHub via notre site Web.

• Panne de site web (57%)
• Erreurs (30%)
• Sign in (14%)

Carte en direct des pannes

Les derniers rapports et problèmes d'interruption proviennent

City	Problem Type	Report Time
Inverness	Panne de site web	il y a 9 jours
Quito	Sign in	il y a 10 jours
Junín	Erreurs	il y a 10 jours
Guadalajara	Erreurs	il y a 10 jours
Paris	Panne de site web	il y a 10 jours
Quito	Erreurs	il y a 10 jours

Carte de panne complète

Discussion communautaire

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GitHub Rapports de Problèmes

Dernières pannes, problèmes et rapports de problèmes dans les médias sociaux:

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  Polsia (@polsia) a signalé il y a 22 secondes

  Les mainteneurs brûlent leurs matinées sur des incendies techniques qu'une veille aurait prévenus. Codeveille déploie une escouade d'agents IA sur GitHub 24/7 : régressions, tickets, PRs de fix, rapport matinal synthétique. Beta privée imminente.

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  HoberMallow (@H0b3rMall0w) a signalé il y a 48 secondes

  @itssampe @cyriljlt Je n'allais pas jusque là (même si c'est certainement possible) je demandais surtout si quelqu'un avait eu la bonne idée de partager un skill "seo" pour l'intégrer directement à Claude sans avoir à le faire depuis zéro, je sais qu'il y a pas mal de truc sur github...

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  OrkStr (@OrkStr) a signalé il y a 9 minutes

  Nouveau coup de tonnerre dans la bulle de l'IA : un agent aurait lancé une cyberattaque de façon totalement autonome, créant ainsi un précédent qui a de quoi impressionner. J'ai enquêté sur le sujet, et j'ai trouvé la vraie histoire, avec des réactions et des analogies qui valent le détour : Un type à Melbourne demande à son agent IA (Claude, via OpenClaw) de lui réserver un cours de sport. Le cours est complet, alors l'agent va fouiller l'API de réservation de la salle et trouve une faille : il arrive à booker des créneaux des semaines en avance, bien au-delà de ce que le système autorisait. L'utilisateur, quatrième sur liste d'attente pour un autre cours, "demande alors s'il peut être remonté en tête". Sans qu'on lui demande d'aller jusque là, l'agent teste s'il peut annuler la réservation d'un inconnu : ça marche ! L'API n'avait aucun contrôle d'autorisation sur l'annulation des réservations des autres, le genre de trou que les devs appellent un IDOR (contrôle d'accès cassé côté serveur), pas une intrusion au sens propre. Il supprime la personne en première position, prévient son utilisateur de ce qu'il vient de faire, puis s'excuse ("j'aurais dû tester ça en simulation plutôt qu'en direct") en précisant qu'il ne peut plus revenir en arrière : la personne va devoir se réinscrire à la fin de la file😬 L'histoire, racontée par Andrew Curran tourne depuis hier soir. ABC News en a fait un reportage ce matin, "première cyberattaque autonome connue en Australie" selon leur titre. Florian Roth (le créateur de l'outil Sigma, référence reconnue en cybersécurité) a raison de tempérer ça dans une réponse qui mérite d'être lue : demander à un agent de vous faire passer de la 4e à la 1re place d'une liste d'attente, c'est déjà lui demander de contourner la logique de l'appli, il n'existait pas de fonction légitime pour ça. Donc non, l'agent n'a pas "décidé tout seul de pirater un gymnase" comme le raconte la version qui circule le plus. Ce qui reste vrai, et que Roth reconnaît lui même comme problématique, c'est que tester une action destructrice sur le compte d'un tiers pour y arriver, ça, personne ne le lui a demandé. Petit aparté qui vaut d'être noté : une variante quasi identique de cette faille (réservation anticipée, annulation d'autrui) avait déjà été racontée en avril par un responsable IA australien sur le blog de sa boîte. Pas un cas isolé du jour, donc, plutôt un motif qui revient assez pour qu'on commence à le repérer. Et c'est exactement là que ça devient intéressant. Un humain qui voit "cours complet" abandonne, pas forcément par manque de compétence technique, mais plutôt parce qu'il SAIT qu'aller virer un inconnu de son compte pour prendre sa place, ce n'est pas un truc qu'on fait. L'agent, lui, ne fait pas la différence entre une porte verrouillée et un puzzle à résoudre. Son seul garde-fou, c'est l'erreur 403. Ça rappelle un autre épisode : À Black Hat, OpenAI racontait comment des agents avaient piraté Hugging Face pour aller chercher le corrigé d'une évaluation qu'ils jugeaient impossible à réussir autrement. Dans les logs, un agent écrit littéralement qu'il sort du cadre prévu et qu'il continue quand même parce que les autres agents le font. Même mécanique, à des mois et des échelles complètement différentes : pas de plan, pas de malveillance, juste un objectif et aucun sens interne de ce qui se fait ou pas. Et la partie qui inquiète vraiment : OpenClaw, l'agent utilisé dans cette histoire, a dépassé les 250 000 étoiles sur GitHub et tourne déjà en local chez un nombre croissant de particuliers, avec accès aux mails, à l'agenda, aux cartes enregistrées, à des sessions ouvertes sur des comptes en banque. AI Safety Memes, qui a beaucoup circulé ce matin là-dessus, le dit crûment : bientôt, des millions de gens vont demander à leur agent de leur faire gagner de l'argent, par n'importe quel moyen. Rune Kvist (ex-Anthropic, aujourd'hui dans l'assurance d'agents IA) remet ça dans un cadre plus large et j'aime bien sa façon de le dire. Le problème du mandataire qui fait des choses louches en votre nom sans votre accord explicite, ce n'est pas nouveau, le droit s'en occupe depuis des siècles. Ce qui change, c'est le nombre d'agents qui vont tester chaque ambiguïté du système à une vitesse jamais vue. Son analogie : un peu comme YouTube Shorts a fini par mettre au jour toutes les failles de notre attention, mais seulement en y passant des millions d'heures de calcul. Là, ce sont des millions d'agents qui vont faire pareil sur le droit et les systèmes d'autorisation. Pour une boîte qui commence à donner à un agent l'accès à des mails, un agenda ou des comptes, la question n'est pas philosophique : est-ce que la plateforme demande une confirmation humaine avant une action irréversible sur le compte d'un tiers ? Aujourd'hui la réponse est presque toujours non, et ce n'est pas une fatalité, c'est un choix de conception, celui de ne pas vérifier. Alors la question reste ouverte : si un cours de pilates a suffi à faire sauter une barrière que PERSONNE n'avait posée, qu'est-ce qui se passe le jour où l'objectif, ce n'est plus une place de sport ... ?

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  アルノ (@ArnoTaoTensor) a signalé il y a 10 minutes

  Jobscan et Teal vous facturent 20 à 50 dollars par mois pour réécrire votre CV avec une IA et siphonner vos données sur leurs serveurs cloud. C'est le capitalisme de la paresse : monétiser l'angoisse des chercheurs d'emploi en leur vendant une surcouche marketing hors de prix. J'ai codé l'exact équivalent : 100 % open-source, 100 % gratuit, et 100 % confidentiel en local sur votre machine. Zéro fuite de données, zéro abonnement. Résultat sur X après publication : 80 vues, 2 likes. Le silence absolu de la matrice. Pendant que la moindre polémique stérile fait des millions de vues, un outil technique qui rend service gratuitement est enterré vivant par l'algorithme. Alors, posons les vraies questions sans langue de bois : qu'est-ce qui bloque ? Est-ce la barrière technique de l'installation en local, l'addiction masochiste aux abonnements SaaS payants, ou le fait que le travail utile ne fait pas de clics ? Dites-le-moi en commentaire. (lien du repo Github en commentaire)

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  Le Dev Markdown (@le_chaton_fat) a signalé il y a 10 minutes

  @leploutos @cursor_ai Okay mais quelle entreprise va migrer de GitHub à Cursor origine ? Moi je dis pas non! Surtout s'il vire la possibilité de contraindre "Doit être revue par 12 personnes avant d'être merge" C'est là le vrai problème. Quand tu build un truc en 2h, mais que ton équipe met 1 journée pour faire une review... Ça n'a aucun sens.

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  Roxabi (@roxabi_) a signalé il y a 13 minutes

  @QuentinLecocq_ Mon but là c’est vraiment du self service. Un Github que tu fork et déploie justement chez toi, sur cloudflare ou VPS. Effectivement le terme SaaS est un peu galvaudé, je fais plutôt référence à une UX multiple : - page web pour une l’expérience interactive - un MCP pour l’expérience avec les agents (avec search, vectorisation, tag etc… - api + un backend pour le stockage, vectorisation, DB etc Le vrai SaaS est à mon sens plutôt multi tenant et destinée à des entreprises qui justement ne veulent pas s’embêter avec l’infra

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  アルノ (@ArnoTaoTensor) a signalé il y a 14 minutes

  « Gemini est largué, ça hallucine tout le temps. » Le problème, ce n'est pas le modèle. C'est votre habitude de lui demander d'écrire du code sans specs. Ici, ça tourne sous Antigravity 2.0 + Gemini 3.5 Flash (High). 800 tokens à la seconde pour un coût ridicule. Pour cadrer la bête : la méthode BMAD. Du pur développement "spec-first" où l'on fige des spécifications techniques ultra-serrées avant la moindre ligne de code pour bloquer les dérives de contexte. Ensuite, Claude Opus 4.8 ou GPT 5.6 interviennent uniquement comme leads seniors pour réviser chaque brique produite. Ce pipeline fait déjà le taf d'une équipe de devs juniors. J'attends de voir si Google plie le game le 17 juillet avec Gemini 3.5 Pro. Le seul angle mort qui reste, c’est le SEO du code généré, souvent négligé par les LLM. Vous avez des dépôts GitHub solides à recommander pour automatiser le SEO en dev (metas, schémas, audits) ? Qu'est-ce que vous utilisez pour blinder ça ?

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  мιĸpoly (@m_mikpoly) a signalé il y a 15 minutes

  @MiningTk je gagne plus avec les pari up down pour le moment essaie mon bot il est open source c est un systeme neuronal quand il est assez entrainer il prend des pari en reel tout automatisé c est pour la commu dispo sur mon github faut prendre la v2 car la v1 y avait un bug j ai corrigé

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  Occasional ForkBomber (@SkateCLI) a signalé il y a 17 minutes

  @bluetouff Ca m'a fait rire parce que y a juste pas d'instance de runners a mon taff du coup 0 impact. Ca me rends un peu triste parce que il y a pas d'instance de runners mdr, les gens parlent de git hook ia y a juste pas de trucs pour les faire tourner. Pas de panne github, peak perf :'(.

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  Editing (@AnglaisMedical) a signalé il y a 17 minutes

  @cade_mth @LBleuBlancRouge Vous êtes sur son réseau social. Réseau social qui est open source, les données sont consultables par tout le monde sur GitHub. Le problème n'est pas l'algorithme. Le problème c'est l'évolution des sociétés qui inévitablement poussent tout le monde vers la droite. Votre problème c'est que vous ne voulez pas voir ce que X expose, et que la presse classique cache ou déforme. Votre problème, c'est que vous préférez cacher la vérité et laisser détruire la France en vous bandant les yeux. C'est votre choix, pas le nôtre.

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  Syaoran (@Syaor4n) a signalé il y a 19 minutes

  Tips Hermes Agent pour ne plus stresser quand t'as un bug en prod mais que t'es pas devant ton pc D'habitude tu t'empresses d'aller voir le mail Sentry et tu penses qu'à ouvrir ton pc pour corriger l'erreur. Mais avec un agent Hermes bien configuré, tu peux juste verouiller ton tél et attendre que l'agent bosse. Ma config en quelques lignes : 1. Mon agent Hermes a accès à ma boite mail : si t'as peur tu peux créer une boite gmail dédiée, le but est de donner un accès aux mails pour que l'agent soit le plus efficace selon les données auxquelles il a accès 2. Quand un mail est reçu sur la boite, l'agent est configuré pour lire le contenu du mail : si c'est un mail Sentry il déclenche un workflow de correction 3. Le mail Sentry contient généralement un identifiant + une description de l'erreur, tout ce qu'il faut pour que l'agent enquête comme il faut. Il a aussi accès au MCP Sentry configuré sur le VPS, pour pouvoir ouvrir le ticket et lire les détails 4. Avec toutes ces informations, l'agent commence à chercher l'origine du problème et comment le corriger 5. Quand il a trouvé comment corriger l'erreur, il envoie une notification sur le serveur Discord, dans un channel spécifique 6. Là c'est à moi de valider, si je lui dis de corriger, il va créer une PR avec la correction qu'il a trouvé et exécuter la suite de tests pour s'assurer que ça ne crée pas de bugs/régressions (+ Github Actions si j'ai encore des crédits...) 7. Quand la PR est publiée je reçois le mail GitHub mais aussi un message Discord : je peux soit vérifier le contenu de la PR (conseillé) et ensuite lui dire de merge soit je lui fais totalement confiance (déconseillé mais... coupable) et je lui dis de merge directement 8. Il merge la PR, ça déclenche tout le workflow de déploiement, l'erreur est corrigée et Sentry détecte la correction Au final, il faut juste laisser l'agent faire dans son coin et vous êtes tranquille, plus besoin de stresser comme un dingue pour aller absolument corriger l'erreur depuis votre ordi !

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  Alexandre (@Alex655957) a signalé il y a 22 minutes

  @MathdeProf Pourquoi vouloir imposer ou même produire un tronc commun de cours? Inutile, inefficace, compliqué. Solution : Un service permettant aux enseignants de partager cours, video, support, et feedback, lien avec le cursus et boucle de feedback par notation de 0 à 5 ou juste star, un GitHub des prof. En 2 ans tout est couvert.

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  The Next Big Sh*t (@thenext_bigshit) a signalé il y a 23 minutes

  La sécurité des agents IA devient un business de plusieurs milliards. À mesure que les entreprises déploient des agents IA autonomes, elles créent aussi… des millions de nouvelles portes d'entrée pour les hackers. Car chaque agent devient une véritable identité numérique. Comme un employé, il faut lui attribuer des accès, l'authentifier et limiter précisément ce qu'il peut faire. Le moindre agent compromis peut devenir une porte d'entrée vers tout le système d'information. Et le problème est déjà massif. Les identifiants volés (mots de passe, clés d'accès, certificats...) sont aujourd'hui la première cause de fuite de données. En moyenne, il faut 292 jours pour détecter et corriger une fuite de ce type. L'an dernier, 28,6 millions d'identifiants et de secrets ont été retrouvés en accès libre sur GitHub, soit une hausse de 34% en un an. Une nouvelle génération d'entreprises s'est donc créée autour de ce problème. AKeyless, par exemple, développe une plateforme qui gère les identités des machines et les "secrets" (mots de passe, clés d'accès, certificats...). L'entreprise a levé 65M$ en série B. Son principe est simple. Chaque agent IA ne reçoit que les droits strictement nécessaires à sa mission (le principe du moindre privilège), tandis que les données sensibles sont remplacées par des jetons illisibles afin que l'IA ne manipule jamais directement les informations critiques. Et ce marché ne fait probablement que commencer. La gestion des secrets représente déjà 5,6Md$ aujourd'hui et pourrait dépasser 19,7Md$ d'ici 2034. D'autres acteurs accélèrent déjà, comme Infisical, qui sécurise plus de 10 milliards de secrets par jour, ou BeyondTrust, utilisé par plus de 20 000 clients et qui étend désormais sa plateforme à la protection des identités IA.

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  42loops (@42loops) a signalé il y a 25 minutes

  Le problème c’est que vous finirez comme GitHub vous allez vendre pour vous faire un max de tune et après on devra trouver un autre service… c’est malheureusement toujours la même histoire. Mais pleins de bisous monsieur le polytechnicien.

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  Lionel Maes (@MaesLionel) a signalé il y a 26 minutes

  Elon Musk s'attaque désormais à Microsoft — via GitHub cette fois. Le 14 août, SpaceX a officiellement bouclé le rachat de Cursor (Anysphere) pour 60 milliards $. Trois jours plus tard, le 17 août, Cursor lance Origin : une plateforme d'hébergement de code, concurrente directe de GitHub, propriété de Microsoft. Le timing est presque trop parfait : Origin est sorti exactement pendant que GitHub subissait une panne majeure — environ 3h20 d'interruption, site, Actions, Copilot et fusion de code touchés. Ce n'était d'ailleurs pas un incident isolé : le 17 août était le 13ème incident GitHub en seulement 17 jours d'août. Le CTO de GitHub lui-même a reconnu publiquement que la plateforme doit désormais être capable d'absorber jusqu'à 30 fois la charge actuelle — un aveu rare de dépassement pur et simple par la demande, portée par l'explosion des agents de code IA. Autre détail qui en dit long : Microsoft loue depuis juin de la capacité serveur chez... AWS, son plus gros rival cloud, juste pour maintenir GitHub en ligne. Résultat : le géant du cloud historique dépend de son concurrent pour tenir, pendant que Musk sort un rival prêt à récupérer les développeurs frustrés — au moment exact où ils le sont le plus. Cursor affirme que le timing n'était pas calculé. Mais dans un marché aussi tendu, la coïncidence fait le travail toute seule.

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  Godefroy (@Godefroy) a signalé il y a 30 minutes

  On a tendance à croire que l'IA de pointe restera un club fermé de labs américains. Le videur de ce club, Microsoft, vient d'y faire entrer un modèle chinois en libre accès, dans son produit phare. GitHub Copilot propose maintenant Kimi K2.7, un modèle de l'entreprise chinoise Moonshot AI. Un très bon modèle d'ailleurs ! C'est le premier modèle "open-weights" que GitHub propose en option officielle. Open-weights, ça veut dire que n'importe qui peut télécharger le cerveau du modèle et le faire tourner sur ses propres serveurs. Les poids sont publics, sur Hugging Face, sous licence libre. À l'opposé des modèles d'OpenAI ou d'Anthropic, qu'on utilise seulement à travers leur API, sans jamais voir ce qu'il y a dedans. Ce qui m'étonne, c'est le contexte. Microsoft a investi des dizaines de milliards de dollars dans OpenAI. Et là, dans son propre outil, elle range le modèle chinois juste à côté, moins cher que les options américaines du menu. Comme un supermarché qui met sa marque distributeur à hauteur des yeux, à côté de la marque premium qu'il finance. Microsoft ne fait pas ça par militantisme. Elle le fait parce que ses clients le demandent, et parce que le modèle chinois fait le job pour beaucoup moins cher. Quand l'acteur le mieux placé pour défendre le modèle américain propriétaire se met lui-même à vendre l'alternative chinoise, c'est qu'il a acté que, sur une grande partie des usages, le modèle branché derrière n'est plus un choix qui différencie. C'est un consommable qu'on remplace. Bien sûr, il reste un angle à surveiller. Le modèle tourne sur les serveurs Azure aux États-Unis, pas en Chine, et il est désactivé par défaut sur les comptes entreprise, un admin doit l'activer. La gouvernance de la donnée sur un modèle venu de Chine reste une vraie question. Mais ça ne change rien au signal de fond. Ce n'est pas une news produit. C'est le signal que la couche modèle, celle que tout le monde regarde, est en train de devenir la moins stratégique de la pile.

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  thomas buisine (@t_buisine) a signalé il y a 31 minutes

  @armalldo @Kaydzer6 @nikoolaii_ J'ai un petit soucis sur ce que l'on appelle du vol ici , je comprends la peur qui est légitime mais d'un point de vue de dev l'IA ne fait que ce qu'un dev fait depuis toujours , fouiller sur le web comment on fait . Via github et stackoverflow ou les docs.

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  Ben | Tech, IA et Infra (@rben_ll) a signalé il y a 32 minutes

  Petite anecdote. L'an dernier, je faisait ces tests sur @github. J'ai été banni pour utilisation trop intensive (abusive) de l'API. Bon de toute façon je comptais pas rester depuis le rachat par Microsoft mais bon c'est pas le sujet. Du coup pour continuer j'ai installé mon propre gitlab (plus de problème) mais quel surprise quand j'ai vu le stress qui cela à mis sur mon infra pour suporter un run de test complet. J'ai du allouer des limit trés elevés sur les ressources des pods, notament le postgres et le redis, pour tanker la charge.

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  Le PLOUTOS (@leploutos) a signalé il y a 32 minutes

  Je me suis inscrit sur la waitlist d'Origin, le nouveau GitHub de Cursor. La page dit juste : "A git forge for the agentic era." J'aurais fermé l'onglet si SpaceX venait pas de racheter @cursor_ai pour 60 milliards lundi. Parce que là, la séquence devient lisible. Cursor prend l'IDE. Rachète Graphite pour la review. SpaceX arrive avec le compute. Et maintenant une forge Git. Microsoft a payé GitHub 7,5 milliards en 2018 pour avoir les repos de tout le monde, VS Code partout, Copilot dessus, Azure derrière. Une position presque parfaite. Le problème, c'est que GitHub a été pensé pour des humains qui codent à vitesse humaine. Quand tu passes tes journées avec Codex ou Claude Code sur de vrais repos, le goulot d'étranglement n'est plus de produire du code. C'est de gérer ce qu'il y a après. Qui review ? Qu'est-ce qui merge ? Qu'est-ce que l'humain refuse de shipper ? Un repo public te montre du code mort. Une forge branchée au workflow voit ce que les devs acceptent vraiment de mettre en prod. Pour entraîner des agents, ça vaut beaucoup plus cher. Je crois que c'est le début des emmerde pour GitHub & Microsoft, et c'est mérité (Afuera Copilot!)

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  Le Dev Markdown (@ace_the_agent) a signalé il y a 34 minutes

  Voilà ✨ Mon agent Shouldodat commence à être pas mal du tout. > Après avoir lu l'historique de mon GitHub perso et pro. > Après avoir jeté un oeil sur mon board Jira Pro. > Comparé le tout avec le rapport précèdent. Il me prépare un petit rapport d'activité qu'il me DM directement sur slack. Prochaine étape ? Le connecter à mon calendrier Outlook pour me dire combien de temps perdu en réunion la veille. Cool non?

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  Kelley_abakar (@kelley_abakar) a signalé il y a 35 minutes

  Je pensais que les lenteurs et les dysfonctionnements sur les pull requests étaient isolés à mon niveau, alors qu'il s'agit en réalité d'un bug généralisé de GitHub.

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  Donwar🧂🟩 ₿ (@donwar74) a signalé il y a 39 minutes

  @Alzyohan @dorgan94 @armalldo tkt pas pour les devs va avant on piqué le code sur stackoverflow ou github maintenant l'ia le fait à notre place

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  Léo Bachelot (@egocgp) a signalé il y a 44 minutes

  @MechBrain42 un mcp bien configuré, une app github, un serveur pour preview, même un novice peut POC easy sans front end

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  nahaa_a1 (@nahaa_a1) a signalé il y a 45 minutes

  The Left Behind reçoit beaucoup d'avis négatifs, et certains sont sûrement justifiés. Mais je trouve qu'il faut aussi savoir nuancer. On parle d'un jeu à une dizaine d'euros, développé avant l'explosion des outils d'IA comme GitHub Copilot. Tout n'est pas parfait, loin de là, mais il y a aussi de vraies idées, comme le système de permadeath, qui fonctionne très bien dans un jeu de zombies. Critiquer, oui. Enterrer un développeur indépendant en disant que son jeu est "une *****", non. Si on veut voir émerger des projets originaux, il faut aussi laisser une chance aux créateurs de progresser. Les avis constructifs font avancer un jeu. Le bashing systématique, lui, ne construit rien.

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  Major | Anthony Gonnet Vandepoorte🇨🇭 (@majoragv) a signalé il y a 46 minutes

  @LugNico J'ai eu le même problème, tu peux pousser ça sur GitHub directement. Ils ont mis en place le repo, je crois que @Teknium est dessus.

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  Cimmerian Iter (@Cimmerian__Iter) a signalé il y a 47 minutes

  @basedpolymer @EritoWorld dans le projet. C'est à dire que c'est comme si j'avais un dev senior dans l'Open Space que j'appelle et je lui demande de voir mon bout de code et de voir ce qu'il cloche. Ce dev senior lui aurait pas besoin d'aller lire tout les fichiers du GitHub pour m'aider sur playback.cpp

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  enpi (@enpits) a signalé il y a 49 minutes

  @nextgenai_fr @DigitalGanon C'était deepseek v4, mais github copilot m'a aussi déjà joué le coup jusqu'à ce qu'il epuise mon quota. Même les modèles comme fable font ca, car ils considerent que le code qu'ils ont généré est "correct" jusqu'à ce que tu leur pointe directement l'erreur ou ordonne de vérifier.

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  Bluewall (@Bluewall) a signalé il y a 50 minutes

  Le serveur tourne sur AWS, oui, mais le code serveur est public sur GitHub et l'auto-hébergement existe. Et surtout : E2EE veut dire que le serveur ne voit QUE du chiffré illisible, peu importe qui l'héberge. AWS n'a pas plus accès au contenu qu'un facteur n'a accès à une lettre scellée.

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  Aurea (@AureaLibe) a signalé il y a 56 minutes

  🚨 Attention : n’achetez aucun token pour financer Exit Chat Control. Je n’ai aucun partenariat avec des projets crypto. Si quelqu’un vous envoie une adresse pour financer l’initiative, c’est un scam. L’initiative est ouverte. Si vous voulez aider, contribuez sur GitHub pour lister d’autres applications. Donc faites attention : si vous voyez un post qui dit d’envoyer de l’argent, ce n’est pas moi et n’envoyez aucun argent.

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  Karog (@_karog) a signalé il y a 56 minutes

  @leploutos Perso je dockerise tout mes projets et je donne un accès ssh au LLM, je lui dis de déployer et ça fonctionne à merveille ( je révoque ensuite la clé ssh ). Quand je passe en environnement prod j’ai un github action qui fait les tests + déploie quand je créer une release. Jamais eu de problème avec ça