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 (53%)
• Erreurs (33%)
• Sign in (14%)

Carte en direct des pannes

Les derniers rapports et problèmes d'interruption proviennent

City	Problem Type	Report Time
Paris	Panne de site web	il y a 11 jours
Ahmedabad	Erreurs	il y a 16 jours
Delme	Sign in	il y a 17 jours
Lyaud	Panne de site web	il y a 17 jours
Catania	Erreurs	il y a 19 jours
Inverness	Panne de site web	il y a 1 mois

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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  Bastien Gares (@bastiengares) a signalé il y a 3 minutes

  C'est infernal ce problème, ça me fait détester Github 😒

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  Barbatos (@barbatos_ai) a signalé il y a 3 minutes

  @pgllmt Sortir Origin le jour ou Github est sous assistance respiratoire c'est assez cocasse

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  L'ours ronchon (@Loursronchon) a signalé il y a 4 minutes

  @SouveraineTech J'avais essayé il y'a deux mois, pas mal buggué, et vu les retours sur github ca venait pas de chez moi !

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  Philippe J. Bourcier (@irukanji_invest) a signalé il y a 7 minutes

  @iamsupersocks Mais là c'est pas trop mal le résultat... 👍 Faut que je pousse le code sur github dans les jours qui viennent.

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  Quentin L · Système IA personnel (@QuentinLecocq_) a signalé il y a 9 minutes

  @remymount Honnêtement je ne trouve aucune friction à la partie purement technique / installation. Le plus difficile à scaler pour moi et les choix qui peuvent différer dans les envies / besoins du client. J’attend encore quelque presta pour me pencher sérieusement sur le sujet, mais là comme ça je te dirais ça. GitHub / Gitlab ? Discord / Telegram etc et les usages. Je veux faire quelque chose vraiment personnalisé à ce qu’attend le client, donc ça prend un peu de temps.

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  Renard Jean-Michel (@Renardpaty) a signalé il y a 10 minutes

  Une IA a créé de faux développeurs pour injecter un virus dans le code sur GitHub et tromper un étudiant. Fin juillet, un étudiant du Texas, nommé Sinan Can Demir, explorait des projets open source sur GitHub pour enrichir son portfolio après avoir essuyé plusieurs refus de stages. Au lieu de cela, il est tombé sur une intelligence artificielle capable de mentir mieux qu'un humain. Demir a remarqué qu'un utilisateur, miraholt31, tentait d'introduire une mise à jour malveillante dans le projet myNetwork. Il a signalé cela sur le forum du projet, et deux personnes se sont alors jointes à la discussion. Elles ont convaincu l'étudiant qu'il se trompait et que la mise à jour était parfaitement sûre. L'une d'elles, Lena Brandt, se faisait passer pour une ingénieure allemande et a fait pression sur le modérateur pour qu'il accepte les modifications. Les arguments étaient si convaincants que Demir a momentanément douté de lui. Il a même exécuté le code via un chatbot pour vérifier ses soupçons. Par la suite, il a découvert qu'il était en train de lutter contre un agent d'IA basé sur le modèle Anthropic Mythos 5, qui avait créé un deuxième compte pour se soutenir et effacer ses traces. L'Institut britannique de sécurité de l'IA (AISI), qui testait les modèles dans des conditions d'accès complet à Internet, a confirmé l'incident. L'agent ne se contentait pas de mentir, mais étudiait également le profil du développeur pour choisir le moment opportun pour l'attaque,. À un moment donné, l'IA a réalisé qu'elle agissait dans le monde réel et a écrit dans ses journaux : "Cela se passe sur le véritable GitHub, donc les conséquences sont réelles". Les experts ont qualifié cet incident de signal d'alarme : "Cela a franchi la frontière entre le piratage autonome et la tromperie interactive", a déclaré Lukas Olejnik, expert en cybersécurité. Son collègue, Max Reynolds, a ajouté : "C'est l'avenir des attaques d'ingénierie sociale". Finalement, Demir a tenu bon, et la mise à jour n'a jamais été acceptée. Lorsque l'AISI l'a contacté pour lui expliquer la situation, l'étudiant a avoué : "Je pensais vraiment que c'était une personne, car l'IA me mentait clairement. Je ne pensais pas qu'une IA pouvait mentir aussi habilement à de vrais développeurs."

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  SoxZz5 🐉🏴‍☠️ (@SoxZz5) a signalé il y a 14 minutes

  @Alain_Ncls @PowerHasheur @MetaMask "rotation des clés" et j'suis d'accord en effet mais bon si t'envoie 100k sur ton wallet d'agent t'es aussi pas très sérieux fact is tu store ta clé avec encryption, mais pour un bot comme ça encryption ou pas faudra bien déchiffrer la pkey pour signer donc qu'il soit dans le .env ou que la clé d'encryption soit dans le .env le changement il est pas énorme Ton seul moyen c'est d'avoir un service signer, et même là tu va devoir gérer une allowlist parce que bon never too safe une clé chaude dans le .env j'vois pas le soucis si t'es pas le boulet qui la push sur github Donc oui si on veux allez plus loin, signer service avec encryption côté KMS, rotation des clés, multisig pour le wallet tréso, et ta pkey chaude sera de toute façon injecter, sinon tu monte sur des enclave nitro mais bon pour un bot de moldu taper dans une enclave nitro j'pense pas que grand monde va payer pour ça c'est déjà plus sérieux non ?

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  Le PLOUTOS (@leploutos) a signalé il y a 16 minutes

  Hier, je vous montrais l'agent Hermes à qui j'ai confié la mission de créer un micro-SaaS par semaine. Le produit est en ligne mercredi, amélioré jeudi, il faut donc penser à sa visibilité le vendredi. Le marché est déjà bien occupé. Le produit a un élément différenciant clair, il est 100% privacy-first, mais ça ne suffit pas. Un produit fonctionnel n'est pas automatiquement un produit découvrable. Et comme le SEO et le GEO prennent du temps, attendre d'avoir terminé le marketing pour s'en occuper aurait été une erreur. Il faut poser les fondations dès le lancement. J'ai d'abord testé en local le kit SEO/GEO de @RosoAI (dont la V3 sort aujourd'hui d'ailleurs). Son audit complet analyse le site et produit un export très détaillé avec les problèmes détectés, les recommandations et les actions à prioriser. Le résultat était suffisamment exploitable pour que je décide de l'intégrer directement l'agent IA "usine à SaaS". J'ai donc donné le kit à Hermes et modifié son cycle de création. Désormais, dès qu'un produit est en production, l'agent lance l'audit complet de Roso. Il récupère les recommandations, les transforme en tickets GitHub et les ajoute au backlog. Ces tickets rejoignent ensuite exactement le même processus que le reste du produit : ils sont repris par les agents de code, relus, corrigés puis déployés. Je ne cherche pas seulement à automatiser la création d'un produit fonctionnel. J'essaie d'intégrer dès le départ tout ce qui lui donne une chance d'être trouvé plusieurs mois plus tard. La prochaine étape, c'est la vraie partie marketing !

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  Le Dev Markdown (@ace_the_agent) a signalé il y a 17 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 17 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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  Gabriel (@GChinarro) a signalé il y a 19 minutes

  Nous Research sort sa " Pantheon Release " chez moi, ça fait des semaines qu'Héphaïstos forge, que Momus conteste tout et que Némésis punit l'excès de confiance. Et personne ne franchit le Rubicon sans mon feu vert. je vous présente la maisonnée. Janus ouvre chaque chantier. Deux visages : un qui lit le problème, un qui lit le projet. Il compose l'équipe, il route, il referme. Héphaïstos forge le code. Il n'a pas le droit de juger son propre ouvrage, jamais. Athéna découpe, arbitre, prépare les gates. Elle n'écrit pas une ligne de code. Momus, le dieu du blâme, conteste tout et ne corrige rien. Même « rien à signaler » doit être motivé. Argus vérifie avec ses cent yeux. Mécanique, répétable, sans imagination, c'est voulu. Némésis double la forge sur tout code pas encore validé. Son métier : réfuter les prétentions au parfait. et la nuit, un Vigile fait sa ronde. Un script, pas un agent, une garde sans surveillance ne doit rien pouvoir interpréter. la règle qui tient tout ça debout : un palier n'est jamais clos par celui qui l'a construit. Un modèle qui relit son propre travail retrouve ce qu'il a déjà pensé. Un modèle chargé de le réfuter trouve autre chose. faire discuter des agents, c'est de l'ingénierie. Les tenir, c'est du droit. je comptais raconter tout ça en septembre, tranquillement. Les géants en ont décidé autrement. La façade est dispo sur mon GitHub. Le routage, lui, reste chez moi.

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  Syaoran (@Syaor4n) a signalé il y a 24 minutes

  Le même agent peut coûter 10 fois plus cher selon la config, sans que la qualité change. Avant je l'affirmais, maintenant je l'ai mesuré : chaque levier ci-dessous vient d'un relevé fait sur ma prod, pas d'une promesse de doc 1. Le prompt caching : ton préfixe (profil, skills, outils) repart à chaque tour et le fournisseur te le resert du cache à une fraction du prix Sur 30 jours et 1 025 sessions chez moi : 96,8 % de ce que mes agents lisent vient du cache Le TTL annoncé à 5 minutes ? Sondé à 70 minutes, le cache servait encore 99,8 % de l'entrée Le vrai danger c'est toi : chaque modif du contexte en cours de session invalide le cache et tout repart au prix plein. 2. Le bon modèle par tâche : le réflexe, c'est d'envoyer le maximum sur le modèle rapide Mesuré sur les mêmes tâches, trois passages chacune : le rapide a consommé 15,1 % de tokens de plus que le gros, parce qu'il raisonne plus pour arriver au même résultat. Mesure sur tes tâches avant de router 3. Le contexte : /compress résume et tu continues le même objectif, /reset repart de zéro quand tu changes de fil Compresse en connaissance de cause : sur ma prod, une compression coûte 361 146 tokens en moyenne. C'est un investissement, pas un réflexe gratuit. 4. Les garde-fous : max_turns borné, parce qu'une boucle infinie est la dépense la plus chère qui existe et toolsets réduits : le serveur MCP GitHub complet, c'est 119 632 octets de schémas qui repartent à chaque tour, 40 223 une fois lancé avec --toolsets repos Tout ça se lit avant de se régler : /usage, hermes insights, et le state.db de ton profil. C'est un bon point de départ pour mesurer l'usage réel

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  Le PLOUTOS (@leploutos) a signalé il y a 24 minutes

  Les replies ont fait le boulot, en effet j'étais pas à jour sur certains chiffres ! Voici la version corrigée, si tu veux vraiment lancer ton SaaS en 2026 : Claude = le code. (20€/mois, 100€ si t'es pressé) Hermes de Nous Research = les agents. (le framework est gratuit, les tokens non) Hetzner = le VPS. (CX23, 6,60€/mois TTC) Coolify self-hosted = le déploiement. (gratuit) Supabase = le backend + l'auth. (gratuit, et ça remplace Clerk) OVH = le domaine. (10€/an) Stripe = les paiements. (1,5% + 0,25€/transaction) GitHub = le versioning. (gratuit) Resend = les emails transactionnels. (gratuit) Cloudflare = le DNS + le CDN. (gratuit) PostHog = l'analytics. (gratuit) Sentry = le tracking d'erreurs. (gratuit) Upstash = Redis. (gratuit) Pinecone = la base vectorielle. (gratuit) Total corrigé : ~27€/mois. Et oui, tous les gratuits sautent le jour où tu as des users. Mais ça, c'est un problème de riche 🙃

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  Major | Anthony Gonnet Vandepoorte🇨🇭 (@majoragv) a signalé il y a 26 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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  Aurea (@AureaLibe) a signalé il y a 27 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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  Baptiste (@tokyozinnia) a signalé il y a 35 minutes

  @cocasse_boi Faire les quêtes en boucle et acheter 3 jours nitro en boucle qui coûte 1400 orbs , utiliser le VPN sur Discord navigateur pour avoir les quêtes indisponibles en France mais disponible aux États Unis → répeter l’opération en boucle pour que ton solde augmente et ne tombe jamais à zéro Je propose aussi un repo Github qui propose de fake le fait que tu joues aux jeux des quêtes pour faciliter encore plus la technique

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  Howmation (@howmation) a signalé il y a 37 minutes

  Sa release GitHub est 0.2.1, mais son manifeste interne affiche encore 0.2.0 😬 Elle écoute les appels de service et, selon la règle, compare l’état ou les attributs remontés à Home Assistant à ce qui est attendu, ou attend qu’un attribut commence à changer.

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  Webologie (@Webologie_me) a signalé il y a 38 minutes

  @lgs357 La dépendance à la base installée et au milieu dense, c’est une limite réelle et assumée dans le guide : sans utilisateurs à portée Bluetooth, le réseau n’existe pas. Meshtastic a le même problème, mais avec une portée LoRa de plusieurs kilomètres qui compense un peu mieux en zone peu peuplée. Sur les stores, ça s’est déjà passé : retiré de l’App Store chinois en avril, visé par des ordres de retrait en Inde en juillet. La réponse côté Android c’est F-Droid et le sideloading direct depuis GitHub, qui restent accessibles tant que le bootloader n’est pas verrouillé. Sur le blocage des APK, Google impose effectivement une vérification d’identité des développeurs dès septembre dans quatre pays pilotes, avec une extension mondiale en 2027. F-Droid l’a qualifié de menace existentielle pour son propre modèle. C’est précisément pourquoi GrapheneOS ou un OS dégooglisé change la donne : on sort du périmètre de contrôle de Google sur ce qu’on peut installer.

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  Major | Anthony Gonnet Vandepoorte🇨🇭 (@majoragv) a signalé il y a 38 minutes

  @davidschk Non, parce que justement, ça a une incidence. Tu pourras demander, si tu veux, à un robot d'analyser notre conversation. Mais en gros, ce que tu dois faire pour que la mise à jour puisse être poussée, c'est un peu moins intuitif qu'un support client habituel. C'est de demander via un commit sur GitHub et une PR, de régler ce problème et de rendre la mise à jour. Parce que globalement, ça arrive que des choses soient laissées de côté, mais tout ce qui est commit ou PR est souvent traité en moins de 48 h. Donc, avec un problème comme le tien, ça peut être réglé quasiment avant la fin de la semaine.

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  HoberMallow (@H0b3rMall0w) a signalé il y a 38 minutes

  @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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  Jp (@jipe_ia) a signalé il y a 40 minutes

  Comment un neurochirurgien de Pékin a résolu en 16 heures un problème de maths ouvert depuis 22 ans, avec l'IA ? Et en plus, il n'a aucune formation en mathématiques. Pendant ce temps, Alex Townsend, mathématicien à Cornell, posait la même question à ChatGPT depuis un an. Réponse : une preuve bidon, ou un raisonnement qui cale. La différence tient beaucoup à la façon dont il a lancé la machine. Une matrice, c'est une machine qui transforme des vecteurs. Tu lui appliques une fonction et tu veux savoir jusqu'où le résultat peut monter. Personne ne sait le calculer directement. En 2004, Michel Crouzeix propose un raccourci. À chaque matrice tu peux associer une région du plan, facile à dessiner. Prends la valeur max de ta fonction sur cette région, multiplie par un certain nombre, et tu tiens un plafond que le résultat ne dépasse jamais. Toute la difficulté, c'est ce nombre. Crouzeix démontre en 2007 que 11,08 fonctionne. Et qu'aucune valeur sous 2 ne peut marcher. Le bon chiffre est coincé entre les deux, et lui parie sur 2. En 2017, il resserre à 2,414 avec un collègue espagnol. Cet écart tient 22 ans. Bon maintenant... À quoi ça sert ? Simuler une onde dans un crâne, l'air autour d'une aile, le courant dans un circuit, ... Et voilà, ce qui vient de tomber. Shanmu Jin, géologue de formation puis médecin, s'est mis aux maths seul pour ses travaux sur l'échographie du cerveau. Le théorème décisif est sorti d'un run autonome d'environ 16 heures de GPT-5.6 Sol en mode ChatGPT Work. Il a lancé, il n'est pas intervenu. Son prompt est public sur GitHub, et il ressemble à un protocole de travail : → interdiction de chercher sur le web, dans les conversations passées ou les fichiers locaux → partir du principe qu'une preuve complète existe → un portefeuille de pistes vraiment différentes, et la plupart des agents ignorent laquelle a la faveur du moment → des agents adverses en continu, interdiction de rendre un rapport d'avancement vague → ne rien renvoyer avant qu'une preuve complète ait survécu à l'audit Jin parle lui-même d'une "part de chance". Le papier est un preprint, la relecture formelle est en cours. Townsend a passé un an à poser la question. Jin a passé une nuit à organiser la manière d'y répondre. Le modèle s'est beaucoup amélioré ces dernières semaines, Townsend le dit aussi. Mais entre ces deux histoires, ce qui change vraiment, c'est le cadre de travail donné à la machine.

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  JoYz (@joyzjyc) a signalé il y a 45 minutes

  @Maddere7 @coinbureau Oui, et leur façon de faire est pareille que sur GitHub : Tu modifies un paramètre de confidentialité → il est enregistré. Ensuite ils font une mise à jour du service des paramètres → le paramètre est ensuite "reset" sur "defaut" (vécu avec un abonnement copilot)

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  Marc Gehring (@marcgehring) a signalé il y a 48 minutes

  Et DeepMind ne garde pas la recette : code et poids du modèle sont publiés sur GitHub, libres. N'importe quel service météo national peut désormais le faire tourner. Prévoir un jour plus tôt où un cyclone touche terre, c'est des évacuations décidées un jour plus tôt.

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  Editing (@AnglaisMedical) a signalé il y a 48 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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  Jp (@jipe_ia) a signalé il y a 49 minutes

  Un agent IA, on le paie pour qu'il aille au bout tout seul, sans revenir demander l'avis toutes les 5 minutes. OpenAI vient de documenter ce que donne cette qualité quand elle se retourne contre ses propres garde-fous. Ils ont fini par lui couper l'accès. Le 20 juillet, la boîte a publié le post-mortem d'un de ses modèles internes, jamais sorti, conçu pour travailler seul sur de très longues durées. C'est le même qui, en mai, a fait tomber une hypothèse mathématique restée debout 80 ans. Voilà l'épisode qui m'a fait tiquer. Le modèle bosse sur un concours public d'optimisation. Pour entrer au classement, chaque participant soumet son résultat sur GitHub. OpenAI lui donne une consigne claire : tu gardes ça en interne, tu postes uniquement sur Slack. Sauf que le règlement du concours, lui, dit l'inverse : pour soumettre, tu ouvres une proposition de code sur GitHub. Le modèle a suivi le règlement du concours. Il lui a fallu une heure pour trouver une faille dans l'environnement isolé où on l'avait enfermé, et publier pour de vrai. Et voilà la phrase qui compte. OpenAI écrit que "les modèles précédents", face au même blocage, "s'arrêtaient simplement et revenaient vers l'utilisateur". Aucune rébellion là-dedans. Deux consignes qui se contredisent, et un système assez tenace pour traiter le mur comme un problème de plus à résoudre. Autre passage. Un contrôle de sécurité repère une clé d'accès et bloque le modèle. Il découpe alors la clé en 2 morceaux, les maquille, et ne les recolle qu'au dernier moment, pour qu'elle n'apparaisse jamais en entier. Et il l'explique lui-même dans son raisonnement : il fait ça pour passer le contrôle. Il faut le dire, OpenAI a mis le modèle en pause, publié l'histoire, et changé son approche. Elle ne demande plus seulement "est-ce que cette action est autorisée", mais "vers quoi tend cette suite d'actions". L'accès a été rétabli sous surveillance, sans contournement sérieux depuis. Ce que je retiens. On nous vend la persévérance comme la fonctionnalité phare des agents. Ce post-mortem décrit la même propriété vue de l'autre côté. Un système qui ne lâche rien, ne lâche rien non plus devant nos garde-fous. Les modèles d'avant étaient plus sûrs parce qu'ils étaient plus mauvais. On ne corrigera pas un côté sans toucher à l'autre.

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  Jp (@jipe_ia) a signalé il y a 52 minutes

  Tout le monde a lu la même phrase ces derniers jours : "Jack Dorsey lance un concurrent de Slack". Le vrai sujet de Buzz se joue ailleurs : qui possède l'IA qui tourne derrière. Et là, ça devient beaucoup plus intéressant. D'abord les faits, parce qu'ils sont vérifiables. Buzz, c'est un espace de travail où humains et agents IA bossent ensemble : chat, code, workflows, une même identité pour tous. Un Slack + GitHub pensé pour les agents, que Block utilisait en interne et vient d'ouvrir. Sorti le 21 juillet, sous licence Apache 2.0, bâti sur le protocole Nostr. La sortie a été couverte partout. La fonction dont presque personne n'a parlé, c'est le compute partagé. Le post qui la pointe a dépassé les 500 000 vues en moins de 24 heures. Et Jack Dorsey l'a quote-tweeté lui-même. Donc l'angle intéresse, y compris ceux qui ont construit l'outil. Le compute partagé, c'est écrit noir sur blanc sur le blog technique de Block : Buzz peut exécuter les requêtes d'un agent sur la machine d'un autre membre de la communauté. → une personne fait tourner la machine → elle y charge un modèle ouvert (Google Gemma dans l'exemple qui circule) → le reste du groupe se branche dessus Le but : mutualiser le matériel. 10 personnes se partagent une seule machine plutôt que d'en louer chacune, à vie. Les prompts ne passent pas par le serveur Buzz. Et comme tout repose sur des protocoles ouverts, personne de l'extérieur ne peut couper le robinet. Un groupe possède son IA, sur son propre matériel. Ce qui m'arrête, c'est le déplacement. Ces dernières années, on a loué notre intelligence à une poignée de labos américains. Un compte, un abo, un quota, des conditions qui bougent quand ça les arrange. Là, l'idée c'est de la faire tourner chez soi, à plusieurs. MAIS un bémol tout de suite. Buzz est sorti il y a 5 jours, en version 0.4.x. La doc reste encore légère sur le détail du compute partagé (isolation, planification, provenance des modèles). Ce qu'on voit circuler, ce sont surtout des démos. Bref. Je n'ai aucune idée si le compute partagé tient à l'échelle, ou si ça reste un terrain de jeu pour une petite communauté très équipée. Mais la question posée me semble saine : est-ce qu'on veut louer l'intelligence, ou en posséder un bout ? Je n'ai pas la réponse. Elle mérite d'être posée.

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  Kaostyl (@kaostyl) a signalé il y a 52 minutes

  Mon agent Hermes est en train de migrer mon serveur... En gros j'ai un dédié chez O2switch à 200 balles par mois... et jveux économiser ces 200€ tout ca pour héberger environ 150 wordpress... J'ai pris une décision radicale... Je passe tous les sites en Hugo > Github > Cloudflare pages c'est une conneries ? :D

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  Lionel Maes (@MaesLionel) a signalé il y a 52 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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  Alan Bouo (@alanbouo) a signalé il y a 56 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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  Greg_Ld (@Greg__LD) a signalé il y a 57 minutes

  @kaostyl @bot quand j'ai vu la déferlante de gros comptes AI qui encensait Grok Bot à sa sortie je me suis dit que c'était une campagne promo bien orchestrée... du coup je suis frileux à tester, mais toute mon orchestration Hermes est aussi sur GitHub, je pourrais le connecter rapidement...