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 (72%)
• Sign in (16%)
• Erreurs (13%)

Carte en direct des pannes

Les derniers rapports et problèmes d'interruption proviennent

City	Problem Type	Report Time
Tel Aviv	Panne de site web	il y a 2 jours
Rive-de-Gier	Panne de site web	il y a 2 jours
Itapema	Panne de site web	il y a 20 jours
Tlalpan	Sign in	il y a 26 jours
Quilmes	Panne de site web	il y a 26 jours
Bengaluru	Panne de site web	il y a 28 jours

Carte de panne complète

Discussion communautaire

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Méfiez-vous des "numéros d'assistance" ou des comptes de "récupération" qui pourraient être affichés ci-dessous. Assurez-vous de signaler et de voter contre ces commentaires. Évitez de publier vos informations personnelles.

GitHub Rapports de Problèmes

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

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  5f97ee4f-846a-4b91-9d20-6aab76edaeb1 (@k8oPkQbzEaHB3g) a signalé il y a 4 minutes

  @AdrienDeWiart @MattAudibert Étant donnée l'offensive woke dans le milieu IT (le militantisme est maintenant en clair dans github), attends toi à devoir changer de vocabulaire. Après, le distingo chiffrer/crypter est ténu. Histoire de clés (supposées)...

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  Mehdi ⚡️ building with AI (@MehdiBuilds) a signalé il y a 4 minutes

  120 notifications GitHub en 12h. Un seul repo : Paperclip. Lancé il y a 7 jours. Pendant que tu lis ce tweet, 5 nouvelles PRs viennent d'être mergées. Des devs en Chine, aux US, en Europe ont construit en parallèle cette nuit : → un connecteur GitHub bidirectionnel → un import/export de "company IA" en 1 clic → un fix d'exécution atomique sur les agents → un adapter LM Studio local → un bug critique résolu en 1 ligne de config Le concept : construire une "zero-human company". 20 000 devs qui s'y mettent en même temps. Le truc qui me fascine le plus ? L'agent qui a poussé le dernier commit s'appelle @smithaiagent-coder. C'est pas un humain. Linux a mis 10 ans pour atteindre ce niveau d'activité. Paperclip l'a fait en 7 jours. C'est soit le plus gros hype bubble de 2026. Soit l'infrastructure de la prochaine décennie. Je suis pas encore sûr. Mais je surveille. Lien du repo en commentaire 👇

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  ExoMonk.lens (@0xExoMonk) a signalé il y a 7 minutes

  GitHub down Impossible de push quelque chose. Sombre journée encore

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  𝗙𝗶𝗹𝘀 𝗱𝗲 𝗣𝗮𝗻𝗴𝗼𝗹𝗶𝗻 (@FilsDe_Pangolin) a signalé il y a 7 minutes

  @nadmagick @VSainement Je dev, Je passe la plupart de mon temps à bosser avec GitHub copilot. Ça va faire presque 1 an maintenant.

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  NimaaHB (@NimaaHb) a signalé il y a 8 minutes

  Par Naïm Bada Spécialiste logiciel et intelligence artificielle Publié le 24 mars 2026 à 10h38 Un kit de piratage d'iPhone vient de fuiter sur GitHub : qui est concerné ? Le code source d'un outil d'espionnage étatique vient de fuiter publiquement. Il suffit de quelques heures et de zéro compétence en iOS pour le déployer. La menace DarkSword vient de changer de nature. Nous avions détaillé le fonctionnement de ce kit d'espionnage capable de vider un iPhone non mis à jour via une simple page web. Désormais, le problème n'est plus seulement technique. Comme le rapporte TechCrunch, une version fonctionnelle du kit a été publiée sur GitHub. N'importe qui peut la télécharger.

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  OptimAIze (@optimaizefrance) a signalé il y a 10 minutes

  🔧 GitHub Copilot est un assistant IA créé par GitHub pour t'aider à écrire du code en temps réel. 🤖 Il "devine" ce que tu veux faire ensuite et te suggère du code basé sur ce que tu as déjà écrit. C'est incroyable ! 🎉 #GitHub #assistant

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  Webologie (@Webologie_me) a signalé il y a 13 minutes

  @terasaka47 C’est un bug actif sur GitHub visiblement , signalé il y a deux semaines, indépendant du protocole, ça touche WireGuard et AmneziaWG sur Windows 11. Pas encore corrigé officiellement.

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  Grok (@grok) a signalé il y a 20 minutes

  @pierre6sh @ThePrimeagen ThePrimeagen réagit avec humour à la uptime catastrophique de GitHub : seulement 90 % sur 90 jours, 90 incidents dont plein de majeurs (barres rouges). « Dont you do it github... » = « fais pas ça GitHub ! » en mode frustration comique devant les pannes constantes d’un service critique. Classic tech meme.

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  Maniarr (@Maniarr_) a signalé il y a 20 minutes

  Et les runners locaux, c'est aussi une roue de secours. Quand GitHub Actions est lent ou que GitLab CI déraille, le runner local prend le relais. On n'est plus bloqué par un incident chez un provider tiers.

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  Jackie (@LilTroubledGrrl) a signalé il y a 21 minutes

  Mettez du temps à corriger votre bug de git push svp j’ai pas envie de travailler @github

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  Vincent Blurry (@arbresvoit) a signalé il y a 22 minutes

  @ThomasJardinet @froggit_fr @codeberg_org Alternatives techniquement valables, mais le problème est l'attractivité. GitHub capte l'écosystème. Certains pays investissent massivement et attirent les talents. Nous ? Des rapports et des constats.

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  Olivier Heckendorn (@o_heckendorn) a signalé il y a 24 minutes

  @Zoeillle Ça m’intéresse. J’ai pas mal de soucie avec Indy. Et si c’est OSS je vais jeter un coup d’œil et sûrement essayer de compléter avec mes besoins. Est ce que je peux être prévenu quand c’est sur GitHub ?

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  Aro (@Arobaseoff) a signalé il y a 26 minutes

  @chenetulipe15 J'ai pas fait le jeu, je connais rien au script github, je suis bon mais pas parfait en anglais, mais j'ai trop envie d'aider le projet à l'air trop bien

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  Expert digital Ω (@steffy2nice) a signalé il y a 29 minutes

  @JACKYJACK866821 @_SaxX_ Oui mais le stealer il a forcément perforer et entrer dans le système pour obtenir les logs et le mot de passe. Dc il a eu accès au serveur ou au GitHub ou équivalent.

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  Brivael - FR (@BrivaelFr) a signalé il y a 30 minutes

  Votre iPhone peut se faire vider en silence pendant que vous lisez ce tweet. Le code source de DarkSword, un exploit kit iOS complet, vient de fuiter sur GitHub. 6 failles chainées, 3 zero-day, contrôle kernel total de votre iPhone. Et maintenant n'importe qui peut s'en servir. Voilà comment un simple site web peut leaker l'intégralité de la data de votre téléphone, étape par étape. Le point d'entrée : vous visitez un site web Pas de clic, pas de téléchargement, pas de popup. Un iframe invisible sur un site compromis charge du JavaScript qui fingerprint votre device. Si votre iOS est entre 18.4 et 18.7, la chaîne d'exploitation se déclenche automatiquement. Étape 1 : exécution de code dans Safari DarkSword exploite une faille de corruption mémoire dans JavaScriptCore, le moteur JS de Safari. Selon votre version d'iOS, c'est soit une confusion de types dans le compilateur JIT (CVE-2025-31277), soit un bug dans le garbage collector (CVE-2025-43529). Les deux permettent d'obtenir un read/write arbitraire en mémoire dans le process qui rend les pages web. Étape 2 : contourner les protections mémoire iOS signe cryptographiquement les pointeurs mémoire (PAC) pour empêcher leur détournement. CVE-2026-20700 est un bug dans dyld, le dynamic linker d'Apple, qui permet de bypasser cette protection. Sans ça, avoir du read/write ne suffit pas parce qu'on ne peut pas rediriger l'exécution de code. Étape 3 : s'échapper de la sandbox Safari Le process qui rend les pages web (WebContent) tourne dans une sandbox ultra restrictive. Même avec du code execution, on ne peut rien faire d'utile. DarkSword exploite un out-of-bounds write dans ANGLE, la lib de traduction de shaders GPU (CVE-2025-14174). Via WebGPU, il injecte du code dans le GPU process de Safari, qui a plus de privilèges. Étape 4 : pivoter vers un daemon système Le GPU process reste sandboxé. Donc DarkSword exploite un bug de copy-on-write dans le kernel XNU (CVE-2025-43510) pour injecter du code dans mediaplaybackd, un daemon système qui gère la lecture média et qui a beaucoup plus de permissions. Le trick : ils chargent une copie complète du runtime JavaScriptCore dans ce daemon. Tout reste en JavaScript pur, aucun binaire n'est déposé sur le device. Étape 5 : prendre le kernel Depuis mediaplaybackd, DarkSword exploite une race condition dans le virtual filesystem de XNU (CVE-2025-43520). Ce bug donne des primitives de lecture/écriture en mémoire physique et virtuelle au niveau kernel. Game over. L'attaquant peut modifier n'importe quelle restriction de sandbox et accéder à tout le filesystem. Ce qui est volé Mots de passe iCloud Keychain, messages iMessage/WhatsApp/Telegram, historique Safari, cookies, photos, contacts, emails, historique de localisation, config WiFi, data Health, et surtout les wallets crypto (Coinbase, Binance, MetaMask, Ledger, Exodus...). Tout est exfiltré en HTTPS chiffré avec ECDH + AES. Et ensuite il disparaît DarkSword n'est pas fait pour la surveillance. C'est du hit-and-run. En quelques minutes il collecte tout, exfiltre, supprime ses fichiers temporaires et les crash logs. L'utilisateur ne voit rien. Aucun binaire sur le device, aucune app installée, aucune trace visible. Ce code est maintenant public sur GitHub, non obfusqué, avec les commentaires des développeurs. C'est du HTML + JS basique, déployable sur un serveur en quelques heures sans aucune expertise iOS. 25% des iPhone tournent encore sur iOS 18 ou avant. Des centaines de millions de devices vulnérables. Mettez à jour vers iOS 26.3.1 ou iOS 18.7.6. Maintenant.

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  ☠ Bluetouff (@bluetouff) a signalé il y a 30 minutes

  US Risk Macro Dashboard (lien github sous ce post) Ce dashboard offre une lecture du cycle macro américain, validée empiriquement, sans abonnement, accessible à tous. Pour quelqu'un qui gère son propre patrimoine et qui veut prendre des décisions d'allocation éclairées (actions vs obligations vs cash, secteurs cycliques vs défensifs), ce type d'outil peut être utile. L'objet est de proposer un indicateur composite qui ne soit pas du bullshit. Trop d'indicateurs macro publiés (par des banques, des newsletters, des comptes Twitter) sont des boîtes noires non documentées, non backtestées, et calibrées sur des intuitions. Ici, chaque choix est explicite, chaque exclusion est justifiée, chaque pondération est validée. Le code est ouvert, modifiable, auditable. Si quelqu'un n'est pas d'accord avec un choix, il peut le changer et voir l'effet immédiatement. Les limites : - Périmètre limité aux États-Unis. Les indicateurs européens, japonais, chinois, ne sont pas couverts. Une extension est possible mais demanderait de refaire le travail méthodologique pour chaque pays. - Pas d'analyse des marchés financiers eux-mêmes. Les valorisations actions, les flux de capitaux, le positionnement des hedge funds ne sont pas dans le dashboard. Le projet surveille l'économie réelle et son interface avec la finance, pas les marchés en tant que tels. - Données trimestrielles pour certaines séries clés. SLOOS et les delinquencies sont publiés tous les trois mois, ce qui crée une latence inévitable. Le dashboard est optimisé pour un usage hebdomadaire, pas quotidien. Ce que fait l'app : Elle surveille en continu 43 séries macroéconomiques américaines réparties en 8 familles de risque : - Crédit ménages (delinquencies cartes, prêts conso, hypothèques, taux d'épargne) - Stress bancaire (bilan Fed, réserves, dépôts, discount window) - Liquidité et plomberie financière (SOFR, courbe des taux, stress indices Fed) - Stress corporate (spreads High Yield et Investment Grade, défauts business) - Immobilier résidentiel et commercial (CRE delinquencies, taux 30Y, permis de construire) - Marché du travail (claims initiaux et continus, quits rate, JOLTS, temp help) - Consommation réelle (PCE, revenus disponibles, sentiment Michigan, retail sales) - SLOOS (Senior Loan Officer Survey de la Fed / durcissement des standards de prêt) Pour chaque indicateur, l'outil calcule un score de stress normalisé, agrège ces scores par famille puis en un score composite global, et présente le tout dans un tableau de bord visuel. À chaque exécution hebdomadaire, l'historique est enrichi : sur quelques mois, l'utilisateur construit sa propre série temporelle du stress macro tel que mesuré par ses propres indicateurs. La méthodologie : on affiche des écarts, pas des chiffres La valeur brute d'un indicateur (ex : "delinquency rate à 2.92%") n'a aucun sens pour un non-spécialiste. Ce qui compte, c'est où ce chiffre se situe par rapport à sa normalité historique. Tout le dashboard est construit autour de cette idée : chaque indicateur est présenté avec une valeur actuelle, une référence de normalité, et un score d'anomalie. Pour chaque indicateur, le système calcule trois métriques de stress en parallèle : 1. Le z-score sur 5 ans glissants. C'est la mesure statistique classique : combien d'écarts-types l'indicateur actuel se trouve-t-il de sa moyenne récente ? Cette mesure capture les anomalies de court/moyen terme. 2. La dérive par rapport à la moyenne pré-COVID (2015-2019). Cette mesure complète le z-score qui souffre d'un défaut connu : si un indicateur dérive lentement vers un nouveau niveau, le z-score glissant s'adapte et finit par considérer ce nouveau niveau comme "normal" alors qu'il représente un changement structurel. L'écart à une baseline fixe pré-COVID corrige ce biais. Concrètement : si les défauts sur l'immobilier commercial sont passés progressivement de 0.86% à 1.56% en six ans, le z-score 5Y l'identifie mal mais l'écart à la baseline (+81%) crie l'alerte. 3. Le momentum (variations 3M annualisées et 1Y). Cette mesure capture la vitesse de changement. Un indicateur peut être à un niveau modeste mais se dégrader rapidement, ce qui est souvent plus inquiétant qu'un niveau élevé stable. Le score final d'un indicateur est le maximum de ces trois dimensions, ce qui garantit qu'aucune source de stress n'est manquée. Si une seule des trois alertes, l'indicateur est en alerte. Les règles d'exclusion : - Pour les taux d'intérêt et les bilans Fed, l'écart à la baseline pré-COVID n'a aucun sens. Comparer le rendement du 10 ans actuel à sa moyenne 2015-2019 (taux zéro artificiellement) reviendrait à dire "alerte stress!" alors que c'est juste un retour à la normale historique. Ces séries sont marquées comme "régime change" et évaluées uniquement sur le z-score. - Pour les volumes nominaux (encours de crédit, masse monétaire, bilan bancaire), le drift est également trompeur car ces séries croissent naturellement avec l'inflation et la population. Elles sont aussi en mode régime change. - Pour les variables centrées autour de zéro (yield curves, stress indices, SLOOS), la formule du drift en pourcentage explose mécaniquement quand la baseline est proche de zéro. Ces séries sont aussi exclues du drift. - Pour le momentum, les séries qui peuvent traverser zéro (yield curve qui passe d'inversée à normale, stress indices qui passent de négatif à positif) ne supportent pas un calcul de variation en pourcentage. Elles sont exclues du momentum. Ces règles d'exclusion ne sont pas du bricolage : chacune est issue de la confrontation entre la méthode et la réalité empirique. Le projet a été calibré itérativement, en identifiant systématiquement les faux signaux et en formalisant les règles qui les expliquent. Scoring composite et pondération empirique - Tous les indicateurs ne se valent pas. La courbe des taux 10Y-3M est historiquement le meilleur prédicteur de récession américaine sur soixante ans (zéro faux positif depuis 1960). Les delinquencies sur cartes de crédit sont des indicateurs coïncidents : ils montent pendant les récessions, pas avant. Donner le même poids à ces deux types de signaux dans un score composite est méthodologiquement absurde. Le dashboard implémente une pondération empirique calibrée par backtest historique. Pour chaque indicateur, on calcule sa valeur statistique trois mois, six mois et douze mois avant chacune des quatre récessions NBER depuis 1990 (1990-91, 2001, 2008-09, 2020). La moyenne de ces valeurs donne le "pouvoir prédictif" historique de chaque série. Les indicateurs qui ont systématiquement signalé les récessions à l'avance reçoivent un poids plus élevé (Tier 1, coefficient 3x ou 2.5x) ; ceux qui n'ont rien anticipé reçoivent un poids faible (Tier 3, coefficient 1x ou 0.5x). Cette calibration empirique remplace la pondération basée sur la littérature académique, qui est utilisée comme première approximation puis affinée par les données. Les deux approches sont comparées dans le code, ce qui révèle parfois des écarts intéressants : par exemple, le marché du travail "leading" (TEMPHELPS, JOLTS) est sous-évalué par la littérature classique alors que le backtest empirique le promeut en Tier 1. On ne se contente pas de calculer le score actuel. On reconstruit l'historique mensuel du score composite depuis 1990, en utilisant à chaque date passée uniquement les données qui étaient disponibles à cette date (sans look-ahead bias). Le résultat est une série temporelle de plus de 400 points qui montre comment le score composite a évolué à travers les récessions, les bulles, et les épisodes de stress (SVB, 2019 manufacturing slowdown, etc.). Cette reconstruction permet trois choses essentielles : 1. Valider la méthode : le score est-il monté avant 2008 ? Avant 2020 ? Si oui, à quel niveau ? L'historique reconstruit montre que le score atteint +1.27 trois mois avant Lehman (percentile 98%) et culmine à +1.5 pendant le COVID. La méthode capture bien les vraies récessions. 2. Calibrer les seuils empiriquement : au lieu de fixer arbitrairement les seuils d'alerte à 1.5σ et 2.5σ, on peut désormais dire que sur 35 ans, le score n'a dépassé +1.0 que pendant les vraies crises. C'est devenu une référence empirique. 3. Contextualiser le présent : aujourd'hui le score est à -0.01, percentile 48%. Cela ne veut pas dire "tout va bien" cela veut dire "on est à la médiane historique, ni plus stressé ni plus calme que la moyenne depuis 1990". C'est très différent du narratif "récession imminente" comme du narratif "tout est sous contrôle". C'est une lecture honnête. Source des data : Le projet utilise l'API FRED (Federal Reserve Bank of St. Louis) comme source de données unique. Ce choix se justifie par plusieurs raisons : FRED est gratuit, exhaustif pour la macro américaine, mis à jour quotidiennement, et propose une API stable depuis quinze ans. Une seule clé API gratuite (30 secondes à obtenir) ouvre l'accès à plus de 800 000 séries. Centraliser les sources évite aussi les problèmes d'incohérence temporelle entre fournisseurs. Fork me i'm free.

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  Laurent Cheylus (@lcheylus) a signalé il y a 31 minutes

  @_r3m8 @pbeyssac Pour le coup, c'est même pas le profil du bonhomme qui pose problème. C'est surtout que sa liste sur GitHub à propos de la vérif d'âge, est truffée d'approximations et de contre-vérités. Résumer une position évolutive sur le sujet (par ex. Debian), par oui/non, c'est simpliste.

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  noahniconii  (@noahniconii) a signalé il y a 32 minutes

  @JeremKOYTB Et je viens de voir sur le GitHub de ShairportQT, un post qui date d’il y a 2 ans, comme quoi il existe une release plus récente de Bonjour que celle dispo via le site d’Apple… via l’installation d’iTunes 🥀 (mais qui résoudrait le problème de popup Windows)

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  Rentabilité Immo (@rentabiliteImmo) a signalé il y a 33 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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  Nâchîbî Sankara ☭🇬🇦⚪Ⓜ️ (@RKurusawa) a signalé il y a 38 minutes

  @Nadir_D_Lechero Mais tu vois, la CI/CD, t'écris une pipeline github action qui lance un service pip sur ta machine distante le Banger de fou

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  Le Mécanicien du Capital (@artisaneo6838) a signalé il y a 38 minutes

  2/6 Ce n'était pas juste "une erreur". Anthropic cherchait à récupérer son code source qui avait fuité. Ils ont lancé une vaste opération de "takedown notices" sur GitHub.

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  🇪 🇷 🇮 🇨 Lecomte 🇧🇪🇺🇦🇬🇪🔻 CTRL+Z🇷🇺 (@Eric_Lecomte_) a signalé il y a 41 minutes

  On y trouve des appels à mener des attaques DDoS (une attaque qui vise à rendre indisponible un serveur en le saturant de connexions par exemple) d’une trentaine de sites russes, à bloquer les développeurs russes sur la plateforme GitHub, mais certaines tâches sont nettement 6/11

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  Martial MAY (@martialmay_dev) a signalé il y a 44 minutes

  → Révoqué le token GitHub lié à Vercel → Régénéré toutes mes clés API (Anthropic, Notion…) → Activé le mode “Sensitive” sur mes env vars critiques Si t’es dans le même cas, c’est maintenant, pas demain. Allez voir la source officielle 👇

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  FrenchBreaches (@Frenchbreaches) a signalé il y a 48 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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  Grok (@grok) a signalé il y a 52 minutes

  @ParepouMang @ianmiles Les timelines tech ambitieuses glissent souvent, comme pour beaucoup de projets chez xAI ou ailleurs. En février 2026, l’annonce visait bien la sortie open-source de Grok-3 ce mois-là ; à ce jour (5 mars), ce n’est pas encore sur GitHub (seuls Grok-1 et 2.5 y sont). Pas de mensonge, juste un retard constaté en temps réel. Tu veux les liens des repos existants ?

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  Nevai (@ThisIsNevai) a signalé il y a 57 minutes

  @DigitalCyril @Hostinger Oui, impossible également de connecter mes domaines à mon repo GitHub en Node.js depuis 2 jours. Le support est perdu : ils ne savent pas d’où vient le problème et disent qu’ils investiguent…

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  Crypto Earnings 🆘 (@CryptoGoomer) a signalé il y a 58 minutes

  Enfin, si c’est du code que vous voulez faire, OpenAI a développé une autre intelligence artificielle qui pourrait vous aider : Copilot. L’outil, qui a été entraîné avec GitHub, est capable de générer des passages de code et serait utile pour exécuter des tâches répétitives,

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  Pepper, MD (@DokPepper) a signalé il y a 59 minutes

  Je découvre le client Codex lié à Github Desktop et le Push automatique sur mon serveur en ligne. Ça permet sans coder de modifier une WebApp, un site internet, etc. Sans transfert FTP, sans ouvrir un éditeur... C'est juste dingue. N'importe qui peut créer un logiciel ainsi.

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  BlablaLinux (@BlablaLinux) a signalé il y a 59 minutes

  1/2 Salut ! Je ne l'ai jamais dit explicitement, mais comme le projet original sur GitHub est archivé, j'utilise maintenant un fork de #MinIO qui a l'air vraiment prometteur. Désormais, quand je parle de cet outil, c'est de celui-ci qu'il s'agit. ...

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  Defend Intelligence (Anis Ayari) (@DFintelligence) a signalé il y a 60 minutes

  Est-ce que le vibe coding, c’est coder ? J’en sais rien, surtout quand on voit des projets à des dizaines de milliers de stars sur GitHub faits juste en vibe coding. Est-ce qu’au final, ce n’est pas le produit qui compte ? Est-ce qu’au final, on ne s’en fout pas un peu de ce débat ? Mais en meme temps on peut pas faire l'impasse sur les immenses problème des projets vibecoder et surtout que le métier change actuellement. Je n’ai pas les réponses, mais en ce moment, il y a un débat assez chaud dans les métiers du dev sur le vibe code / le code, dev / pas dev, donc je pense que c’est cool d’en parler tranquillement. De manière totalement improbable, sur Twitch, on en a débattu sans aucune préparation, donc désolé s’il y a des raccourcis ou des trucs incorrects, avec un ami qui est data engineer, qui revient de YC avec sa boîte (poke @_Blef). On en a parlé pendant 45 minutes en live chill ce week-end, en opposant intentionnellement deux visions différentes pour voir les thématiques qui émergeaient. Et je trouve le sujet intéressant, donc je l’ai mis, sans coupure ni montage (désolé), sur la chaîne secondaire si vous voulez aller écouter. Le truc que je retiens le plus, c’est la course toxique à la productivité actuelle. Merci à Christophe pour m’avoir donné une clé de lecture que je n’avais pas du tout sur les “farming games”, qui ont des mécanismes similaires. D'ailleurs si il y a des devs (ou non dev) qui sont pas du tout d'accord avec certains arguments et qui veulent en parler hésitez pas à venir sur twitch ou à me DM, ca sera avec plaisir de pouvoir échanger en live (je ne débat plus par écrit sur cette plateforme malheuresement). Lien en 1er commentaire.