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 (67%)
• Sign in (25%)
• Erreurs (8%)

Carte en direct des pannes

Les derniers rapports et problèmes d'interruption proviennent

City	Problem Type	Report Time
Paris	Sign in	il y a 4 jours
Lure	Panne de site web	il y a 8 jours
Ashkelon	Panne de site web	il y a 10 jours
Veigné	Erreurs	il y a 18 jours
Paris	Panne de site web	il y a 21 jours
Saint-Paul	Panne de site web	il y a 22 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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  WIDED (@gowided) a signalé il y a 3 minutes

  @MennelDev Je pense que ça passe par GitHub maintenant, OpenClaw l'a clairement démontré pourtant le mec avait fail une quarantaine de projets avant.

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  Pivi (@pivi___) a signalé il y a 12 minutes

  J’ai laissé un agent IA tourner ~8h sur un repo perso non critique. Résultat : - 12 issues fermées - 11 PR mergées - 11 commits sur main - ~1 777 lignes ajoutées - ~451 supprimées - 17 fichiers touchés - tests verts - CI verte - outil réparé Pas mal pour une journée. Ce n’était pas un prompt magique du style “répare le repo”. C’était une vraie boucle de dev : diagnostic → tests de régression → branches → PR → CI → review → corrections → merge. Le truc intéressant, c’est moins la quantité de code que la discipline de travail. Les bugs n’étaient pas triviaux. Endpoints X déplacés. Fallbacks obsolètes. Réponses HTTP 200 mais payloads invalides. Permissions GitHub Actions cassées. Audit sécurité qui trouve un vrai point à durcir. Bref : pas juste “make it pass”. Du vrai diagnostic. Il y a aussi eu des ratés côté agent. Reviews revenues trop tard. Retours perdus. Commande lancée depuis le mauvais dossier. Vérifications à refaire pour être sûr que rien n’a été abîmé. Donc non, je ne lui donnerais pas les clés de la prod en roue libre. Mais sur un périmètre bien borné, ça change vraiment quelque chose. Repo non critique. Issues claires. Tests obligatoires. CI obligatoire. PR obligatoires. Pas de merge sans preuve. Dans ce cadre-là, l’agent n’est plus un gadget. C’est un vrai mode de travail. Le plus drôle : ce qui a fini par arrêter l’expérience, ce n’est pas le repo. C’est le quota. Après ~8h d’usage intensif avec GPT-5.6 Sol, le modèle le plus cher, j’ai atteint la limite mensuelle de mon plan Business à 20€. Avec un modèle moins cher, type GPT-5.5, le résultat aurait sûrement été différent. Mais ça donne un ordre de grandeur intéressant : une vraie journée d’agent autonome, sur le meilleur modèle disponible, peut déjà consommer un quota mensuel grand public/pro

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  Antoine THOMAS (@ttoine) a signalé il y a 16 minutes

  @0xhauru @Tundjii @gchampeau c'est ce que je dis. vu qu'ils ont massivement participé à l'origine du problème et que leurs devs sont les premiers impactés ils auraient du le voir venir et l'anticiper. cependant, ça veut dire à ce rythme que GitHub ne pourra pas rester gratuit très longtemps.

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  Affiseo - Romain Brunel (@Affiseo_) a signalé il y a 16 minutes

  Mon Second Cerveau s'enrichit tout seul chaque dimanche. Voici le process exact. J'ai mis en place un cron qui tourne chaque dimanche matin. Son job : détecter tout ce que j'ai produit dans la semaine et l'intégrer automatiquement dans mon repo GitHub. Le process de bout en bout : 1. Le cron démarre et scanne ma chaîne YouTube via yt-dlp. Il compare les vidéos publiées avec celles déjà indexées dans le repo. 2. Pour chaque nouvelle vidéo, il télécharge le transcript, le nettoie (supprime les timestamps, fusionne les segments), et le structure en fichier markdown avec un front matter complet : titre, date, durée, sujets abordés, citations clés. 3. Le fichier est ajouté dans content-archive/youtube/ avec un slug propre. 4. L'index général du repo est mis à jour automatiquement. Chaque nouveau transcript apparaît dans la table des matières. 5. Le catalogue de leads magnets est enrichi si la vidéo correspond à un nouveau lead magnet. Le mot-clé CTA, le résumé, les sujets compatibles sont ajoutés. 6. Mes voice samples sont enrichis. Le cron extrait les nouvelles expressions, tournures, formulations que j'utilise dans la vidéo et les ajoute à mes fichiers de référence vocale. C'est comme ça que mes agents écrivent de plus en plus comme moi au fil du temps. 7. Tout est commité et pushé sur GitHub. Un seul commit propre avec le résumé de ce qui a été ajouté. Le tout se passe pendant que je suis au sport le dimanche matin. Quand j'ouvre mon ordi, le repo a grandi. Le truc important c'est que ce process ne fait pas que stocker. Il STRUCTURE. Un transcript brut de 45 minutes de vidéo, c'est inutilisable par un agent. Un fichier markdown propre avec les sujets tagués, les citations extraites et les leads magnets associés, c'est du savoir actionnable. Et ça scale. Chaque semaine, 1 ou 2 vidéos de plus. En quelques mois, 70+ transcripts structurés dans le cerveau. Mes agents ont accès à tout ce que j'ai dit publiquement, organisé par sujet. Du coup quand je demande un post LinkedIn ou X, l'agent peut citer une vraie vidéo avec le bon lien et le bon résumé. Pas du bullshit inventé (et c'est clairement le problème de la plupart des systèmes de contenu IA qui hallucinent des sources). Claude Code pilote tout ça. Je parle, il édite, il structure, il commit. Je n'écris pas une seule ligne de markdown à la main. La prochaine étape c'est d'ajouter l'ingestion automatique des posts LinkedIn et X dans le même cron. Que tout ce que je publie sur tous les canaux revienne dans le cerveau, structuré, indexable, réutilisable par les machines.

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  Mohamed Akaarir (@mohamedakaarir) a signalé il y a 18 minutes

  @iFeyz2 @bestter impossible que ça une alternative de git, ça doit etre juste une alternative de github, gitlab, et donc nouvelles maniéres de faire le CI/CD pages ...

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  Nicolas HENRY (@Blog_Nico) a signalé il y a 19 minutes

  @StephanTechBro @512banque Pareil même constat, et j'ai fait pas mal de tests avec des RULES, prompts précis, utilisation de depot github pour une bonne comprehension. 10 fois plus lent, parfois des plantages, du code approximatif, arret en plein milieu estimant que la tache est ok etc ...

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  Benjamin Lobet (@BenjaminLobet) a signalé il y a 21 minutes

  J'ai donc vibe codé cette app avec OpenCode et le modèle GPT-Codex, auquel j'accède via Github Copilot. Elle est gratuite, ne demande aucun login, n'a aucune pub. Elle sera également open source, tout le code sera publié sur Github.

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  Team Sellings (@TeamSellings) a signalé il y a 23 minutes

  @CardilloSamuel Impossible de le clone ... github met un 403 ... c'est la guerre du code !

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  atgz (@tgzali) a signalé il y a 24 minutes

  @sibyog13 J'ai fais quelque chose de similaire dans une db vectorielle relié à un mcp. Maintenant j'utilise ce mcp dans tous mes projets pour que l'agent propose et utilisr les outils/articles les plus pertinents. Je l'ai mis en public sur mon github

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  Rentabilité Immo (@rentabiliteImmo) a signalé il y a 26 minutes

  @crypto_sam_974 C’est revenu à la normal ce matin mais apparement c’est un problème avec Claude/GitHub

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  Guillaume Champeau (@gchampeau) a signalé il y a 26 minutes

  D’après l’article GitHub aurait du mal à tenir la charge face aux très nombreux commits désormais poussés par des agents IA ou en tout cas multipliés grâce au code écrit par les IA.

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  AD la légende (@fuji445) a signalé il y a 27 minutes

  @nadirmilleback @iFeyz2 Github par contre c’est bêtement une entreprise qui héberge un serveur Git chez elle, et qui rajoute quelques fonctionnalités en plus pour ameliorer la collaboration avec des inconnus et c’est pas les seul, il y a aussi Azure Devops, Gitlab et autres

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  deejay87 (@_deejay87_) a signalé il y a 30 minutes

  Juste un détail si certains jeux ont une erreur, ce n’est pas forcément lié à l’utilisation du programme mais au fonctionnement de mkpfs , exemple pour le peu que y ai test ou Stray a l’erreur de unreal fichier manquant ( je dois voir les issues GitHub), ou Kena qui saccade

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  Willy Tarreau (@WillyTarreau) a signalé il y a 30 minutes

  @dlicois_ @pbeyssac Donc ça vient d'arriver deux fois cette semaine, le bug de rxrpc publié par le second rapporteur vexé de ne pas être le premier, et un exploit sorti sur github et qui a précipité la publication par le premier rapporteur hier soir sous le nom dirty page.

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  Roosvelt KN (@roosveltkn) a signalé il y a 34 minutes

  5/ Ce n'est pas une mauvaise feature. C'est une feature mal priorisée. GitHub auth reste utile pour les devs qui s'inscrivent. Mais ce n'était pas ce dont mes premiers users avaient besoin.

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  Alan Bouo (@alanbouo) a signalé il y a 37 minutes

  Pour la preuve d'exécution (tests réellement lancés + rapport) : web, CLI et Codespaces s'en chargent. @claude sur GitHub ne le fait pas par défaut — faute de permissions Bash.

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  Nicolas (@nb4ld) a signalé il y a 37 minutes

  @aeris_v2 @bonjourmollesse Bonne nouvelle, c'est sur github, tu peux corriger. Et l'erreur a été faîte une fois, elle ne le sera plus. À la différence de Lexbase, où l'erreur reste même une fois signalée à l'auteur

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  Koka’🍊 (@KokaHlf) a signalé il y a 39 minutes

  ce qu’on vient de me faire en entretien j’en reviens pas MDRRRR il m’a dit donne ton github j’étais en mode euuuh att il m’a dit tu veux pas donner pcq c’est kokapigg et pas ton prénom ?? wtf c’est mon pseudo pour jouer comment il sait

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  Orion (@orion_offi) a signalé il y a 39 minutes

  @shedclip71748 Et non ils vont pas pourrir sur GitHub vu que j'ai mon propre serveur Git 🤓

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  Maxime() (@M4x1M3_) a signalé il y a 39 minutes

  @siliconcarnesf Le timing est parfait ! Cette année, les prix de l’IA vont probablement exploser, avec un basculement progressif vers une facturation au token, comme on commence déjà à le voir avec le changement tarifaire de GitHub prévu au 1er juin. C’est assez prévisible, la charge serveur est énorme, la valeur apportée est considérable, et plus personne ne peut vraiment s’en passer. Mon avis : Apple va faire tourner en local une grande partie des besoins IA (hors grosses configurations complexes), pour un coût dérisoire limité aux quelques watts consommés par la machine. Je me demande même si certains modèles ne finiront pas par être proposés sous forme de licences plutôt que via une facturation à l’usage. Autre avantage pour Apple, avec le temps, les machines actuelles ne pourront plus faire tourner les derniers modèles localement. Cela créera donc naturellement une nouvelle raison de renouveler son matériel. Apple restera irremplaçable, ton modèle d’IA, si.

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  Nathan M (@MLFnathan) a signalé il y a 40 minutes

  Dites-moi que c'est faux svp 😭😭 SO m'a tellement aidé à l'époque... Tu codes, tu coinces pendant des jours/semaines puis tu trouves une partie de la solution là-bas et sur github, tu l'adaptes à ton code finalement qui passe... tu publies aussi pour aider qlq1 un jour

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  Quentin Lecocq · CRO SaaS (@QuentinLecocq_) a signalé il y a 43 minutes

  Avant de devenir développeur, j’ai vendu des menuiseries en porte-à-porte. Puis j’ai quitté le commerce, travaillé comme barman et profité des 8-9 mois de chômage qu’il me restait pendant le Covid pour apprendre à coder. Aujourd’hui, je développe sur des parcours utilisés par des millions de personnes et je construis mon activité de consultant CRO. Le chemin n’avait rien de planifié. J’ai fait toutes mes études en marketing en alternance. J’ai commencé par le porte-à-porte, avant de devenir commercial chez le plus gros opérateur télécom français, puis de vendre des services B2B à des professionnels pour un loueur de linge. J’ai appris à prospecter, à présenter une offre, à entendre les objections et à comprendre très vite quand quelqu’un n’était pas convaincu. Mais au bout d’un moment, j’en ai eu marre du commerce. J’ai fini par démissionner. Je n’avais pas encore de plan de reconversion bien construit. Je savais surtout que je ne voulais plus continuer dans cette voie. J’ai donc enchaîné quelques emplois alimentaires, principalement comme barman dans un restaurant italien. À ce moment-là, le développement n’était pas encore mon nouveau métier. C’était simplement une possibilité que je commençais à regarder sérieusement. Puis le Covid est arrivé et le restaurant s’est arrêté. Il me restait 8-9 mois de droits au chômage. J’ai décidé de les utiliser comme une fenêtre pour apprendre le développement web. Pendant cette période, apprendre à coder est devenu mon travail à temps plein. Mon fil conducteur était The Odin Project : de la documentation, des exercices, beaucoup de recherches et surtout des projets à construire réellement. Je publiais tout sur GitHub sous le pseudo Celdama. Le compte existe encore aujourd’hui avec 80 repos : une application météo, un jeu de bataille navale, un panier e-commerce, une application de recettes avec React, Redux et Firebase, un clone d’Instagram… Le code a vieilli, évidemment. Mais je préfère le laisser visible : c’est l’archive brute de mon apprentissage. En parallèle, j’avais créé un compte X sous le nom de Celdama. J’y partageais mes projets, ce que j’apprenais, mes blocages et mes progrès. Ce compte m’a aidé à trouver mon premier poste de développeur. Je l’ai supprimé depuis, mais cette expérience m’a appris quelque chose que j’utilise encore aujourd’hui : montrer ce que tu construis peut ouvrir des portes qu’un CV seul n’ouvre pas. J’ai finalement décroché mon premier poste de développeur dans une ESN à Wasquehal. Pendant trois ans, je suis passé des projets d’apprentissage à de vrais projets en production, notamment pour Saint Maclou, Asmodee et une grande entreprise spécialisée dans la gestion de parcs immobiliers. J’y ai découvert tout ce que les tutoriels montrent rarement : les contraintes métier, les données imparfaites, les bugs, les arbitrages, la maintenance et les conséquences réelles d’une décision technique. Après quatre ans, j’ai décidé de m’arrêter pour prendre du recul et me former davantage. C’est à ce moment-là que je me suis plongé sérieusement dans le CRO, notamment avec la formation La Cargaison. Et beaucoup de pièces ont commencé à se reconnecter. Le marketing m’avait appris à regarder une cible, une offre et un marché. Le commerce m’avait confronté directement aux objections. Le développement m’avait appris à construire, mesurer et corriger. Le CRO réunissait ces trois dimensions autour d’une même question : pourquoi une personne avance, hésite ou abandonne ? Et contrairement à quelqu’un qui s’arrête au diagnostic, je pouvais aussi comprendre les contraintes techniques, écrire des spécifications et participer à l’implémentation. J’ai créé mon auto-entreprise peu avant de rejoindre Boulanger en février 2026. D’un côté, je continue à travailler comme développeur sur des parcours à très grande échelle. De l’autre, je construis une activité de consultant CRO technique pour aider des SaaS et des sites avec moins de trafic à identifier leurs frictions, prioriser les changements et transformer les recommandations en actions réellement implémentables. Je pourrais raconter ce parcours comme plusieurs reconversions. En réalité, je n’avais aucun grand plan pour relier le marketing, le porte-à-porte, les années de développement et le CRO. La cohérence est apparue après. Aujourd’hui, je sais écouter une objection, analyser un parcours, comprendre ce que racontent les données et voir ce qu’il est réellement possible de modifier techniquement. Le CRO a fini par relier des parties de mon parcours que j’avais longtemps considérées comme séparées. Mon organisation Obsidian accompagne une grande partie de cette histoire. Je l’utilise et je l’affine depuis 6-7 ans pour conserver ce que j’apprends, documenter mes projets et relier les idées entre elles. Hermes est arrivé beaucoup plus tard. Il n’a pas créé ce système et il ne réfléchit pas à ma place. Il s’est greffé sur une organisation qui existait déjà. Avant de détailler le bridge Discord, mes consignes, les automatisations et les garde-fous, je trouvais important d’expliquer le parcours derrière les outils. Je commencerai donc la série par mon organisation Obsidian.

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  Formacrypto (@Forma_crypto) a signalé il y a 46 minutes

  @github vient de confirmer ce matin une intrusion dans ses dépôts internes : environ 3 800 repositories compromis, vecteur d’attaque une extension VS Code empoisonnée installée par un employé. Le groupe TeamPCP (suivi comme UNC6780 par Google Threat Intelligence) revendique l’opération et propose les données volées à la vente sur des forums underground pour 50 000 dollars minimum. GitHub a réagi rapidement : isolation du poste compromis, retrait de l’extension malveillante, rotation immédiate des secrets et credentials les plus critiques. Point positif dans l’immédiat : aucune preuve d’impact sur les repositories clients, entreprises ou organisations. L’enquête est en cours et GitHub a promis de notifier directement si des données tierces sont affectées. L’élément le plus frappant de cet incident reste la banalité du vecteur : une extension d’un outil de développement quotidien, utilisé par des centaines de millions de développeurs, suffit à ouvrir une porte dans l’infrastructure interne de l’une des plateformes les plus critiques de la supply chain logicielle mondiale. TeamPCP avait déjà compromis le scanner Trivy plus tôt cette année via le même type d’approche, impactant plus de 1 000 organisations. Ce n’est pas un hasard isolé, c’est une stratégie d’attaque par la chaîne d’outils de développement qui monte en puissance.

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  Le Fil IA (@Le_Fil_IA) a signalé il y a 49 minutes

  Anthropic a publié 512 000 lignes de son propre code source par erreur. Sa demande de retrait DMCA a touché 8 000 dépôts GitHub au lieu d'un seul. Et le détail qui change tout : 90% du code est généré par IA, donc difficilement protégeable en droit américain. Le 31 mars, une erreur de packaging a glissé un fichier source map de 59,8 Mo dans la version 2.1.88 du package npm claude-code. 1 906 fichiers TypeScript lisibles. Le modèle de permissions complet, 23 validateurs de sécurité bash, 44 fonctionnalités inédites, et des références à un modèle non annoncé baptisé "Claude Mythos". La gestion de crise a aggravé les dégâts. La demande DMCA a visé trop large, touché plus de 8 000 dépôts avant d'être partiellement rétractée. Entre-temps, des développeurs avaient déjà utilisé d'autres IA pour réécrire le code dans d'autres langages. Ces réécritures sont devenues virales à leur tour. Le point juridique est lourd. Anthropic a déclaré publiquement que 90% de Claude Code est généré par IA. La loi américaine exige une paternité humaine pour la protection du droit d'auteur. La Cour suprême a refusé de revoir ce standard en mars 2026. En pratique : le code exposé est difficile à protéger, et les concurrents peuvent s'en inspirer sans grand risque légal. Pour les équipes qui ont mis à jour le package entre 00h21 et 03h29 UTC ce matin-là : une version malveillante du package npm axios était active en même temps sur le même registre npm. Double exposition potentielle. Un audit des dépendances s'impose maintenant, pas demain. Gartner parle de signal systémique, pas d'incident isolé. C'était la deuxième fuite en 5 jours. La conclusion est sèche : écart visible entre les capacités produit et la maturité opérationnelle d'Anthropic. #Cybersécurité #Anthropic

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  FraudBrief (@FraudBrief_FR) a signalé il y a 53 minutes

  Pour une équipe fintech ou PSP, ce n'est pas un incident individuel. C'est une brèche dans vos environnements de production : pipelines de paiement, données clients, accès systèmes bancaires. Action immédiate : → Alerter les devs : aucun dépôt GitHub non officiel ne contient le vrai code Claude → Scanner les postes ayant accédé à des dépôts "claude-code" depuis le 31 mars → Révoquer et renouveler tous les tokens et clés API sans délai Source : 01net · Usine Digitale (07/04/2026)

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  FrenchBreaches (@Frenchbreaches) a signalé il y a 56 minutes

  🚨 GitHub confirme une compromission interne après l’installation d’une extension VS Code malveillante sur l’appareil d’un employé. Dans un communiqué officiel, GitHub indique que l’incident a permis un accès non autorisé à certains dépôts privés internes de la plateforme. Selon l’enquête en cours, l’attaquant aurait exfiltré environ 3 800 repositories internes, un chiffre que GitHub juge “cohérent” avec ses premières analyses. Les accès compromis concereraient uniquement des dépôts internes GitHub, sans indication actuelle d’impact sur les repositories publics ou les données clients. GitHub précise avoir immédiatement : 👉 supprimé l’extension VS Code malveillante 👉 isolé le poste compromis 👉 lancé une réponse à incident complète 👉 effectué une rotation prioritaire des secrets et identifiants critiques 👉 renforcé la surveillance des activités suspectes La plateforme indique poursuivre l’analyse des logs et promet un rapport plus détaillé une fois l’investigation terminée.

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  Lilith Datura (@LilithDatura) a signalé il y a 58 minutes

  @github VS code? wtf

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  Cydenti (@cydenti11623) a signalé il y a 58 minutes

  Incidents réels liés aux secrets mal gérés : → CircleCI 2023 : token volé → accès à tous les secrets clients → GitHub 2023 : clés RSA SSH exposées publiquement → Uber 2022 : credentials en clair dans un script sur SharePoint interne

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  Polsia (@polsia) a signalé il y a 60 minutes

  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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  OrkStr (@OrkStr) a signalé il y a 1 heure

  Quelqu'un a réduit sa facture Claude de 60% en transformant son code en image et en laissant le modèle faire de l'OCR. La blague, c'est que ça marche. Voilà les chiffres, et pourquoi c'est plus malin qu'il n'y paraît. 👇 Une image 1080×1920 coûte environ 2 700 tokens à Claude pour le lire. Le texte qu'il contient en coûterait 27 000. Soit 10 fois plus cher pour la même information. Pourquoi ? Parce que le coût d'une image est fixé par ses dimensions, pas par ce qu'il y a dedans. Tu mets 500 lignes ou 5 000 lignes de code dans ce PNG : même prix. Le texte, lui, se facture à la ligne. Et le code, le JSON, les logs de terminal sont particulièrement chers : environ 1,9 caractère par token, là où un texte normal en fait 4. Si tu n'es pas développeur, retiens l'essentiel : une image de code coûte 10 fois moins à traiter qu'un texte équivalent. Ce proxy exploite ça automatiquement, sans que tu changes quoi que ce soit à ton workflow. **La technique : pxpipe (GitHub teamchong/pxpipe)** C'est un proxy local. Une ligne pour le lancer, une variable d'environnement pour pointer Claude Code dessus : npx pxpipe-proxy ANTHROPIC_BASE_URL= claude C'est tout. Côté workflow, rien ne change. Côté requête, le proxy intercepte chaque appel, identifie les gros blocs (system prompt, tool docs, historique ancien), les render en PNG haute densité, et les renvoie au modèle comme blocs image. Le modèle fait de l'OCR, répond normalement. Point sécurité important : ce proxy est purement local, il tourne sur 127.0.0.1 et traite tes requêtes sur ta machine avant qu'elles ne partent. Ta clé API Anthropic ne transite jamais par un serveur tiers. Ce n'est pas un proxy cloud intermédiaire. Point latence : le proxy est synchrone, il encode les PNG avant que la requête ne parte. Ça ajoute un délai côté client sur les gros contextes. En contrepartie, envoyer 2 700 tokens au lieu de 25 000 réduit d'autant le temps de traitement et le coût réseau vers Anthropic. Sur du contexte dense, la compression l'emporte. **Les vrais chiffres (mesurés, pas estimés)** 48 000 caractères de system prompt = 25 000 tokens texte. En PNG : 2 700 tokens. 89% de moins sur ce seul bloc. Un PNG 1928×1928 = 4 761 tokens image, contient l'équivalent de 92 000 caractères. En texte brut, ça aurait coûté ~48 000 tokens. End-to-end sur 13 709 requêtes réelles : -59%. Une facture de 100€ → 41€ sans toucher au workflow. **Pourquoi Fable 5 accepte ça (et Opus non)** Fable 5 est très bon pour lire du texte rendu visuellement : 100/100 sur des problèmes arithmétiques inédits, récupération de valeurs, suivi d'état, rappel de noms. Pas du pattern-matching hasardeux : de la vraie lecture. Les benchmarks SWE-bench sont aussi publiés : 14/19 avec vs 15/19 sans sur Pro, verdicts concordants à 18/19. La différence tient à la variance run-to-run, pas à la compression. **La limite réelle : contexte oui, rappel exact non** C'est le point le plus important à comprendre avant de tester. pxpipe est lossy : l'image est une approximation visuelle du texte, pas une copie. Pour du contexte (comprendre la logique d'un code, suivre un raisonnement, retenir une valeur numérique) ça fonctionne. Pour du rappel byte-exact depuis du contenu imagé en haute densité, c'est une autre histoire : 63% de précision max sur des identifiants denses, et les erreurs sont silencieuses. Pas une exception levée, pas un signal d'incertitude : le modèle répond avec confiance en donnant la mauvaise valeur. Un cas documenté par l'auteur : un nom de personne rappelé depuis l'historique imagé, rendu confidemment faux. Concrètement, ça exclut plusieurs usages : tout pipeline qui doit restituer des IDs, des hashes, des secrets, des adresses, des numéros précis depuis l'historique compressé. pxpipe le gère en partie en gardant les valeurs byte-exact des tours récents en texte, mais ça ne couvre pas tout. Si ton agent doit retrouver une valeur exacte dans du contexte ancien, ce n'est pas la bonne solution. Si ton agent doit comprendre ce qui s'est passé pour décider quoi faire ensuite, ça passe. **Ce que ça veut dire pour ceux qui font tourner des agents** Le coût d'API est souvent le premier frein à l'intensification de l'usage. Un contexte large de Claude Code, des sessions longues, des pipelines multi-agents : ça monte vite. Où pxpipe gagne vraiment : les sessions de code, les agents avec de gros system prompts, les pipelines qui produisent des logs et des sorties d'outils volumineuses. C'est là que le ratio token image vs token texte est le plus favorable. Où le gain sera moindre : si ton contenu est surtout de la prose légère (emails, conversations, rédaction), le rapport devient moins avantageux. pxpipe l'intègre dans son calcul et laisse ces blocs en texte automatiquement. Expérimental, oui. Mais sourcé sur 13 709 requêtes réelles, pas sur des estimations. Les benchmarks sont publiés, reproductibles, les limites sont documentées avec honnêteté. C'est plus qu'on n'en voit sur la plupart des outils en production. Vous l'avez testé vous ? Quel gain sur votre workload ? ✍