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 2 jours
Quito	Sign in	il y a 3 jours
Junín	Erreurs	il y a 3 jours
Guadalajara	Erreurs	il y a 3 jours
Paris	Panne de site web	il y a 3 jours
Quito	Erreurs	il y a 3 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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  Jour Meilleur (@bubulevrai) a signalé il y a 3 minutes

  @tatiann69922625 @seblatombe L'application avait un dépôt Github. Peut-être a t-il été transféré ailleurs. Site en maintenance.

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  Pivi (@pivi___) a signalé il y a 4 minutes

  Le vrai game changer, c’est la synergie entre ce Second Cerveau et un agent que je peux piloter depuis mon téléphone. Telegram est devenu ma boîte d’entrée universelle. Je trouve un tweet, une vidéo YouTube, un site ou un outil intéressant ? J’envoie simplement le lien à Hermes. Ensuite, selon la source, un skill différent prend le relais. Une vidéo YouTube est transcrite et archivée. Pour un outil découvert sur X, l’agent retrouve le repo, le site, extrait les informations utiles et range tout au bon endroit. Le tout finit sous forme de fichiers `.md`, synchronisés avec GitHub et accessibles à tous mes autres agents. Avant, enregistrer correctement une information depuis mon téléphone demandait trop d’étapes. Ça finissait souvent dans des favoris, des onglets ouverts ou une liste “à lire” que je ne consultais jamais. Maintenant, je balance simplement le lien. L’agent s’occupe du reste. Le Second Cerveau organise l’information. Hermes supprime la friction pour l’alimenter.

• 
  AlexisAMZ 🦈 (@AlexisAMZ_) a signalé il y a 4 minutes

  Salutttt ! y'a t'il des devs parmis vous qui ont un compte github avant 2026 pour me rendre un service ?

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  Examy (@examycom) a signalé il y a 7 minutes

  Claude Code tout seul, ça ne sert pas à grand chose. Le vrai levier, c'est ce que tu lui branches. Voici ceux que j'utilise tous les jours et certains personne n'en parlent 👇 1. SuperWhisper Je parle au lieu de taper. Je décris ce que je veux en 30 secondes de voix au lieu d'écrire un prompt de 10 lignes. Le truc le plus sous-coté de toute la liste, et le premier que j'installerais si je devais tout refaire. 2. Groq De la transcription quasi instantanée pour presque rien. Vous balancez une heure de vidéo, vous récupérez le texte en quelques secondes. Je m'en sers pour les exports de formations et skool notamment. 3. Kie . ai Un seul compte pour GPT Image 2, nano banana pro, Veo, Kling et Suno. Tous les modèles image et vidéo derrière une seule API, vous basculez de l'un à l'autre selon le format sans multiplier les abonnements, tout est beaucoup moins cher souvent tous les prix divisé par 2 ou 3. Il y a encore moins cher mais la qualité varie beaucoup plus et souvent faut payer par Alipay ils prennent pas forcement les credit cards : APIYI et laozhang 4. Playwright Un vrai navigateur piloté par l'IA. Elle ouvre mon site, prend des screenshots et vérifie visuellement que ce qu'on vient de pousser s'affiche correctement. Fini le "j'ai modifié le thème et j'espère que ça n'a rien cassé". 5. ElevenLabs Tout le monde connaît pour les voix off. Ce que personne n'utilise, c'est le forced alignment : vous envoyez l'audio, il vous rend le timing exact de chaque mot prononcé. C'est ça qui permet d'avoir des sous-titres calés à la milliseconde au lieu de les décaler à la main pendant deux heures. 6. Firecrawl Scraper n'importe quel site en texte propre, même ceux qui tournent en JavaScript. Je m'en sers pour analyser les landing pages des concurrents et avaler de la doc technique. 7. Triple Whale Le meilleur point d'entrée quand on est ecom, parce que toutes vos intégrations sont déjà dedans : Shopify, Meta, Google, TikTok, Klaviyo. Au lieu de brancher huit API pour analyser, vous en branchez une seule et la data est déjà consolidée. Je pose ma question en français et j'ai mon P&L, mon ROAS par campagne et mon new customer ROAS (la seule métrique qui m'évite de scaler une campagne qui ne fait que ramasser mes clients existants). Et surtout c'est pas juste le ROAS que les plateformes donnent mais tout passe leur modele d'attribution. 8. L'API Meta Audits de compte, budgets, création et migration d'ads en masse. J'ai recréé près de 1000 ads en une nuit avec ça. C'est gratuit et tout le monde y a droit. 9. L'API Shopify En lecture ET en écriture. Prix multi-devises, templates, traductions, pages, commandes. Ce qui me prenait une soirée dans l'admin se fait en une phrase. 10. L'API Klaviyo Auditer tous les flows, toutes les campagnes et tous les templates d'un coup. Vous voyez immédiatement les emails qui ne rapportent rien et ceux qui portent tout. Et creations de template pour les flows/campagnes + generation des images via kie pour faire les emails entierement via claude code 11. Vercel/Railway,Supabase/Github Le trio parfait pour creer des saas ultra rapidement en interne. C'est vraiment pas cher et vous pouvez faire des trucs en illimité avec ça pour developper full tools. Le conseil que je donnerais si vous avez encore rien de tout ça : commenez d'abord par le dossier de contexte puis seulement après integrez les outils 1 à 1. Les outils sans contexte, ça sort du générique. Hésitez pas si vous avez la moindre question 👹

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  Red-1 (@RedTheOne) a signalé il y a 8 minutes

  @b_zheimer @enfull2v Non j'avais contacté un des dev pour savoir s'il avait un github public mais pas de réponse malheureusement :( Je sais pas comment fonctionne leur algo lol mais oui, c'est un peu à l'arrache j'ai l'impression

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  Aurea (@AureaLibe) a signalé il y a 8 minutes

  J’ai un ami qui a un logiciel SaaS avec des milliers d’utilisateurs et qui a automatisé tout son support client avec une IA. Je n’ai pas osé lui dire que c’était illégal dans l’UE et qu’il allait devoir annoncer à tous ses utilisateurs qu’ils parlent avec un robot. Son truc est pourtant simple mais bien fait. Un script passe toutes les 10 minutes et lance un agent IA, qui va lire les messages en attente et qui répond dans le chat. Ça lui coûte 0 euro d’API supplémentaire, car il automatise avec son abonnement Codex/Claude Code. Je lui ai demandé pourquoi 10 minutes et pas un truc qui répond plus vite. Il m’a dit qu’il a fait exprès pour faire attendre un peu les gens, pour éviter que ça spam trop le chat de demandes inutiles. Les 10 minutes permettent de filtrer. Comme l’IA a accès à toute sa documentation du logiciel, elle peut répondre à 90 % des questions sans problème. Pour les 10 % restants, quand elle comprend que le problème est réellement technique, elle dit à l’utilisateur qu’il est remonté à l’équipe technique, qu’il va être traité et qu’ils vont revenir vers lui. L’IA ouvre alors un ticket GitHub et envoie une notification à mon ami. Quand il a terminé et déployé le correctif, l’IA envoie automatiquement un message à l’utilisateur concerné en lisant le correctif. Il a donc viré l’humain de la boucle de A à Z en mode artisanal. Il l’a fait simplement, sans logiciel dédié, avec un cron et un script à l’ancienne, et le pire est que ses clients ne voient même pas la différence car ça ressemble à n’importe quel support classique. Mais l’UE veut maintenant lui imposer de déclarer à ces mêmes clients qui ne sont pas capables de voir la différence entre un humain et un robot qu’ils parlent à un robot. Sauf que si le client sait qu’il parle à un robot, il ne sera pas content, la satisfaction client baissera, et il partira chez les concurrents américains qui eux ne diront pas que leur support est aussi géré par des agents IA… Merci l’Europe.

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  Le PLOUTOS (@leploutos) a signalé il y a 12 minutes

  J'ai livré un agent IA dédié au SAV d'un SaaS B2B, qui remplace un alternant et un outil qui coûte une fortune. Là, cette boite payait Intercom un bras, avec un alternant H24 derrière le chat pour traiter les demandes. Sauf que l'alternant finissait son contrat et partait, donc il fallait soit reprendre et former quelqu'un, soit continuer à payer l'outil pour rien. Et ce qu'ils traitaient était assez simple, les mêmes questions qui revenaient, des trucs déjà écrits quelque part dans leur doc. On a viré Intercom. À la place, un bout de code sur leur site, intégré au reste, brandé à leurs couleurs, le visiteur voit juste un chat normal. Derrière, un agent N8N sur un VPS, avec toute leur base de connaissance branchée dedans, les FAQ, les procédures. Quand il sait répondre, il répond, tout de suite, à n'importe quelle heure. Quand il sait pas, il escalade et il ouvre le bon ticket tout seul, sur Github si c'est technique, dans le CRM si c'est commercial. Donc personne côté boite trie les demandes à la main, elles arrivent déjà au bon endroit avec le contexte. Ça tourne sur DeepSeek V4 Pro, ça traite plusieurs dizaines de tickets par semaine, 94% sont closés sans qu'un humain touche à quoi que ce soit. Les 6% qui restent, c'est justement ceux qui méritent un vrai humain. Résultat, l'abonnement Intercom qui saute, le poste qui n'a pas eu besoin d'être remplacé, et les clients qui ont des réponses immédiates au lieu d'attendre. Le jour où l'alternant est parti, personne l'a remarqué côté client.

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  Nathan M (@MLFnathan) a signalé il y a 16 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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  KAKX 🇫🇷🔻 (@AlxKok) a signalé il y a 19 minutes

  @3fz_fn @yaya699_ Quelle enfer j’espère que je vais avoir une proposition, tu as des projets sur GitHub ? Je sais que moi c’est ce qui m’as aider à décrocher mon stage

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  Godefroy (@Godefroy) a signalé il y a 21 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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  Aray 🦋 (@araylW) a signalé il y a 21 minutes

  @leafayon C'est dispo sur mon GitHub stv Mais c'est assez mal codé vu que j'ai appris à utiliser la config en même temps

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  Webologie (@Webologie_me) a signalé il y a 25 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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  Nebeya 🌱 (@Nebeya_) a signalé il y a 27 minutes

  J'ai déçu Le workflow que j'ai présenté vous a pas plu. J'ai voulu EXPLIQUER le principe de harnais Vous attendiez un programme magique Github. Il n'existe pas. Je vous ai fait une seconde version plus technique tirée de l'app que je bâtis "Je te pardonne 🙏" en com & je te l'envoi

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  Roso (@RosoAI) a signalé il y a 27 minutes

  @fontanaen11 @github J’ai jamais eu ce problème

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  Régis (@reg_andr) a signalé il y a 28 minutes

  J'ai commencé Sway dès les débuts de ChatGPT, en codant presque tout avec l'IA. Le revers de la médaille : j'ai accumulé des mois de dette technique. Voici mes pires erreurs sur ce projet, et comment je les ai rattrapées. Première leçon : ne pas trop faire confiance à l'IA. Je faisais des allers-retours entre mon éditeur et ChatGPT pour chaque problème, et malgré mes années d'expérience, je le laissais décider de la structure. Résultat : du code entassé dans d'énormes fichiers, mal organisé, sur des conversations qui finissaient par inventer n'importe quoi (l'IA avait peu de mémoire à l'époque). Je n'avais pas choisi mes fondations à l'avance. Pour la première version, mes données venaient de simples fichiers texte (JSON). J'ai branché une vraie base de données un mois trop tard, et j'ai dû réécrire une grande partie du code. La leçon : choisir ses fondations avant de monter les murs. Je créais à la main chaque "fiche de données" de l'app (un événement, un artiste, un lieu). Une source infinie de bugs et d'oublis. Je suis passé à freezed, un outil qui génère ces fiches automatiquement et de façon fiable. 1000 fois mieux. Pour qu'une app fonctionne sans connexion, il faut stocker des données directement sur le téléphone. J'ai enchaîné les mauvais choix : Hive (abandonné), puis Isar (abandonné aussi), avant d'arriver à Hive CE, la version maintenue par la communauté. Excellent, mais que de temps perdu en route. Ma pire erreur : l'app demandait ses données à la base une par une, en direct. Lent, lourd pour le serveur, et la moindre correction obligeait à republier l'app sur les stores (plusieurs jours d'attente). J'ai déplacé ce travail côté serveur avec des fonctions Supabase (RPC et Edge Functions) : plus rapide, et modifiable sans mise à jour de l'app. Pour gérer la "mémoire" partagée entre les écrans (l'état de l'app), j'utilisais Provider, mal intégré. Je suis passé à Riverpod, que j'avais adopté chez mes premiers clients en freelance. Et pour la navigation entre écrans, GoRouter, le standard actuel (l'IA, elle, s'obstinait à utiliser l'ancienne méthode). Dernier déclic, côté outils : j'utilisais déjà les modèles Claude, mais via GitHub Copilot, par confort de l'IDE. J'avais peur de passer par un terminal. En testant Claude Code, tout a changé : productivité, coûts et rapidité des résultats.

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  Quentin L · Système IA personnel (@QuentinLecocq_) a signalé il y a 28 minutes

  Mon agent IA connaît mon contexte. Mais je ne lui fais pas confiance simplement parce qu’il produit une bonne réponse. Je fais confiance au système parce que je sais : - où il cherche ses informations ; - ce qu’il a le droit de modifier ; - ce qu’il doit faire lorsqu’une source manque ou qu’un outil échoue ; - comment revenir en arrière. C’est ce qui sépare, selon moi, un chatbot pratique d’un véritable système de travail. J’utilise le mien chaque jour. Il repose sur quatre briques : - Hermes comme agent ; - Discord comme interface quotidienne ; - Obsidian comme mémoire lisible ; - GitHub pour l’historique, la sauvegarde et la reprise. Voici comment elles travaillent ensemble. 1. Discord sépare mes contextes Je parle à Hermes depuis Discord. Chaque espace correspond à une fonction : recherche, veille, capture, préparation de contenus ou revue du système. Une discussion technique ne vient donc pas modifier le contexte d’un travail éditorial. Mais Discord reste une interface. Ma mémoire ne dépend pas de l’historique des conversations. Si je changeais de messagerie demain, mes connaissances resteraient dans mes fichiers. 2. Obsidian conserve une mémoire que je peux inspecter Mon vault est composé de fichiers Markdown. J’y conserve mes projets, mon journal, mes ressources, mes décisions et les concepts que je développe dans le temps. Une ressource externe n’est pas encore une connaissance assimilée. Une capture rapide n’est pas une décision. Une hypothèse n’est pas un fait. Sans cette distinction, un agent peut retrouver une vieille intuition et la présenter avec l’assurance d’une décision actuelle. Chaque note importante indique donc ce qu’elle contient, son origine et son statut lorsque celui-ci change la manière de l’utiliser. 3. Une information suit un parcours borné Lorsque je trouve une ressource intéressante, je l’envoie dans le contexte Discord prévu. Hermes peut récupérer la source, préparer une capture dans l’Inbox, rechercher les notes déjà présentes et me signaler des liens ou des doublons potentiels. Mais il ne décide pas seul que cette ressource mérite d’entrer dans ma mémoire durable. Je relis, je corrige et je décide si elle doit rester une ressource, servir un projet ou devenir un concept réutilisable. Hermes prépare. Je tranche. L’Inbox permet de capturer sans choisir immédiatement le classement définitif. Elle doit toutefois être revue, sinon elle devient une nouvelle décharge numérique. 4. Je commence par une règle lorsque l’IA n’est pas nécessaire Un modèle n’a pas besoin de décider de chaque étape. Si un espace Discord correspond toujours à une fonction, une règle peut déjà déterminer une partie du parcours. Je réserve l’IA aux moments où il faut interpréter une demande, rechercher des relations, extraire une information ou préparer une synthèse. Le comportement devient plus prévisible et les erreurs plus faciles à comprendre. Ajouter de l’IA partout ajoute parfois seulement davantage d’endroits où le système peut se tromper. 5. Une consigne n’est pas une permission Écrire « ne modifie pas ce dossier » dans un prompt ne suffit pas à sécuriser un système. Je distingue trois niveaux : - automatique ; - soumis à validation ; - interdit. Hermes peut lire mes connaissances et écrire dans les espaces prévus pour la capture. Il ne modifie pas le reste du vault sans mon accord explicite. Il ne publie rien à ma place. Les actions externes ou difficiles à annuler restent sous contrôle humain. Pour chaque usage, je définis les sources autorisées, la sortie attendue, la validation nécessaire et le comportement à adopter si les données manquent ou si un outil échoue. Je ne teste donc pas uniquement l’action autorisée. Je vérifie aussi qu’une action interdite est réellement refusée et qu’un échec reste visible au lieu d’être masqué par une réponse plausible. 6. GitHub permet de revenir en arrière Mon vault Obsidian vit dans un dépôt GitHub privé. Je peux inspecter les modifications, retrouver une version antérieure et revenir en arrière si quelque chose a été mal modifié. Mes fichiers restent lisibles sans Hermes, sans Discord et même sans Obsidian. Si je veux déplacer le système, je récupère le dépôt et je repars avec mes données. Mais synchroniser des fichiers ne suffit pas. Une sauvegarde ne devient une capacité de reprise que lorsque la restauration a été vérifiée. 7. Le premier usage passe avant les extensions Je pourrais ajouter plusieurs agents et une longue liste d’automatisations. Je préfère commencer par un usage fréquent : capturer une ressource, préparer une recherche, retrouver une décision ou produire un brouillon depuis mes propres notes. Ce premier usage doit donner une raison de revenir demain. S’il entre réellement dans le quotidien, le système peut s’étendre. Sinon, je simplifie avant d’ajouter quoi que ce soit. Si vous utilisez déjà une IA dans votre activité, voici les huit tests que je ferais : 1. Retrouve-t-elle une information sans que vous la recopiiez dans chaque conversation ? 2. Pouvez-vous identifier la source utilisée et le statut de l’information ? 3. Savez-vous ce qu’elle peut faire automatiquement, avec votre validation ou jamais ? 4. Une action interdite a-t-elle été réellement testée ? 5. Son comportement lorsque les données manquent ou qu’un outil échoue est-il défini ? 6. Pouvez-vous inspecter et corriger sa mémoire vous-même ? 7. Les comptes, les données et l’infrastructure vous appartiennent-ils ? 8. Avez-vous déjà restauré le système à partir de sa sauvegarde ? Si plusieurs réponses sont négatives, vous avez peut-être un bon chatbot. Pas encore un système suffisamment fiable pour devenir un outil de travail quotidien. C’est ce système IA personnel que je mets en place chez des solopreneurs qui vendent leur expertise et manipulent beaucoup d’informations. Le socle reste Hermes, Discord, Obsidian et GitHub, sur des comptes appartenant au client. J’adapte les contextes, les connaissances initiales, les permissions, les modèles et le premier usage. La mise en place comprend les tests des actions autorisées, interdites et dégradées, la vérification de la restauration, la documentation, la prise en main et 30 jours de stabilisation du périmètre livré. Si le périmètre doit être réduit, je réduis le volume de connaissances ou le nombre de sources intégrées. Pas les permissions, les tests, la reprise ou la prise en main. Les abonnements techniques sont payés directement par le client et le suivi reste facultatif. Le système ne doit pas créer une dépendance envers moi. La mise en place est terminée lorsque le premier usage est réellement utilisable et que le client sait reconnaître un échec. Pas simplement lorsque le bot répond. Si votre IA repart encore de zéro alors que votre activité repose sur des connaissances accumulées au fil des années, vous pouvez m’écrire.

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  Barack Ndenga (@barack_ndenga) a signalé il y a 29 minutes

  @Serusimbi @BarackNdenga Impossible 😜 Je le même mis sur Github 😎

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  delusional silex (@delusionalsilex) a signalé il y a 31 minutes

  @nesyoAI Même pas, jamais traîné sur le feed github. Quand j'ai une idée précise je recherche directement dessus pour vérifier que je ne réinvente pas la roue. Le deepseach des IA aide pas mal aussi. Sinon de rares fois ce sont des projets qui popent sur mes feeds reddit ou X

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  OrkStr (@OrkStr) a signalé il y a 33 minutes

  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 ? ✍

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  Supersocks (@iamsupersocks) a signalé il y a 38 minutes

  J’avais envie de partager une bonne et une mauvaise nouvelle de mon aventure sur GitHub. Pour le contexte, j’approche des 2 300 contributions cette année, contre 1 000 en 2025 et un peu plus de 300 en 2024, quand j’ai découvert le vibe coding. Le hic (ou pas) et un peu timide c’est que la plupart de ces contributions sont sur des repos privés. Cette semaine, j'ai publié un repo public qui explique comment streamer correctement son Mac sur un iPad. Mon objectif était simple : obtenir une image aussi fluide qu’avec Shadow PC pour ceux qui connaissent et pouvoir accéder à mon Mac à distance sans lag, même avec une connexion pourrie. Un abonné m’avait parlé de son installation. Aujourd’hui, il n’utilise plus de PC : tout passe par son iPad, même pour des usages intensifs. ça semblait simple : Moonlight sur l’iPad et Sunshine sur le Mac. Mon abonné utilisait déjà cette combinaison sous Windows et Linux, où tout fonctionnait sans trop d’effort. Il m’avait vendu ça comme une formalité. Que nenni. J’ai passé plusieurs jours à tout régler. J’ai fini par basculer sur VoidLink, un fork de Moonlight disponible dans une application plus récente, puis j’ai repris chaque paramètre : encodage, réseau, configuration de Sunshine, fréquence d’images… Codex et Computer Use m’ont beaucoup aidé, l'abonné aussi mais chaque journée apportait son nouveau problème. Un petit lag suffisait à gâcher toute l’expérience. Forcément, on est en 2026, donc j’ai fini par y arriver. J’ai tout documenté sur GitHub et, deux jours plus tard, quelqu’un a forké le repo. ce premier fork a une saveur particulière : une étoile dit qu’un repo plaît, un fork donne l’impression que quelqu’un veut vraiment en faire quelque chose. Si j’en ai chié, d’autres aussi. Le besoin est peut-être assez niche, mais ce soir je vous écris depuis mon lit, sur l’iPad, pendant que Cursor et Codex tournent sur le Mac. Je peux accéder à mes réglages et travailler à distance en 120 Hz. Autant vous dire que c’est fluide et une solution très mobile. Voilà pour la bonne nouvelle. La mauvaise, elle, concerne mon scraper. Le repo commençait à recevoir pas mal d’étoiles, notamment parce que peu de sites lui résistent et que je continue de l’améliorer (et pas mal de promotion ici) Lors d’un commit Codex a passé le repo en privé. J’étais un peu étourdi pendant la session et je l’ai immédiatement remis en public : mais toutes les étoiles avaient disparu. Et bordel, Dieu sait que c'est précieux mdrr. Ma leçon, surtout si vous débutez, c’est d’apprendre à partager ce que vous construisez. L’open source en a besoin. Et si j'en ai chié à mettre ces deux choses là en place d'autres auront probablement le besoin. On pourrait croire que tout existe déjà, mais c’est faux. Et des erreurs comme celle-ci, j’en ferai sûrement d’autres.

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  Ech0 (@ech0re) a signalé il y a 40 minutes

  Je viens de fermer 3 SaaS que j'avais lancé pour voir ce que ça donnait. Et je pense en fermer 2 de plus prochainement. La liste ci-dessous, avec le pourquoi / et ce qui n'a pas marché. En espérant que ce soit utile aux gens qui veulent se lancer dans la création de SaaS, surtout maintenant avec l'IA c'est très facile de se lancer mais je me suis pris plusieurs murs donc je partage. Hésitez pas si questions etc. Services déjà fermés Ces services sont morts, déjà définitivement fermés. 1. CleanChat AI, grosso modo un service de modération Discord, Telegram et Matrix basé sur un LLM qui review les messages, décide de la sanction, hautement paramétrable côté user. Et aussi un système de RAG avec la documentation de l'user pour que le bot puisse faire du support utilisateur avec le contexte et documentation du produit. Pas mal utilisé par les gens en mode free, mais personne n'a payé le plan payant. Ressenti personnel : je pense que l'idée était cool, ça marchait assez bien techniquement, ça coûtait pas cher en tokens, par contre je pense pas que je l'aurais moi même utilisé pour mon serveur, et c'était ma plus grosse erreur. 2. ShipCut, un service "prompt to launch video", en gros on met l'URL de son produit, un prompt avec ce qu'on veut voir, URL GitHub en option et ça génère une petite vidéo de lancement (motion design) sur le produit en question. Pas mal utilisé aussi en mode gratuit, mais personne n'a payé. Ressenti personnel : franchement le rendu était top, d'ailleurs je l'ai moi même utilisé pour tous mes produits etc. Par contre, très couteux et business modèle pas fou. D'ailleurs, aujourd'hui des alternatives plus intéressantes existent déjà. 3. AIgree, un service de comparaison, suivi de changements et recensement de pleins de ToS et privacy policy de plus de 100 services, avec suivi quotidien, résumé des diff, et alertes par e-mail quand changements critiques, etc. Les résumés et diffs étaient faits par le LLM. Alors celui là c'était ma plus grande surprise, car ça n'existait pas sous ce format même si des alternatives existaient, mais en fait ça n'intéressait personne, concrètement. Encore moins jusqu'à payer pour des alertes par e-mail ou un accès API. Ressenti personnel : j'aimais l'idée, c'était facile à faire, assez straightforward, mais ma plus grosse erreur était de ne pas suffisamment avoir interrogé mon entourage sur le produit, en bref ce n'est pas quelque chose qui intéressait. Faut croire que tout le monde se fout des ToS. Leçon que je tire de ces 3 échecs : toujours interroger son entourage avant de se lancer. Est-ce-que eux paierait pour ce produit que vous leur présentez ? Et s'ils disent oui, demandez leur de payer. Parfois ils disent oui pour vous faire plaisir, mais lorsqu'il s'agit de réellement souscrire au produit, finalement ça ne les intéresse pas trop. Et aussi : ne jamais se lancer dans le paiement d'ads avant d'être sûr que le produit puisse convertir des gens, avoir ne serait-ce que 2-3 conversions avant est un signal non négligeable. Services que je pense fermer prochainement Ces services sont live, fonctionnels, mais je réfléchis à les fermer. 4. WebDAV Manager sur iOS, c'est une app, en gros un client WebDAV natif iOS... rien d'incroyable, totalement gratuit, quelques milliers de personnes l'utilisent tous les jours donc je considère que "ça fonctionne". Par contre, c'est totalement gratuit, je ne compte plus le mettre à jour, c'est assez abandonné niveau développement, et ça rapporte 0 euro. Donc soit je le mettrai open source pour laisser les gens contribuer et que le projet continue, soit je le ferme. Ressenti personnel : un des premiers projets que j'ai développé suite à la demande d'un collègue qui avait besoin d'un client WebDAV, je l'ai surtout fait pour m'améliorer en dev iOS (c'était avant les IA), mais peu d'intérêt personnel car je n'utilise pas WebDAV. 5. DocFacile sur iOS, c'est aussi une app native iOS, qui contient plusieurs templates de documents administratifs français à générer en un clic. En gros d'abord l'user renseigne son profil : état civil, numéro de tel, e-mail, puis dessine une signature et un paraphe, et ensuite chaque template est automatiquement pré-rempli avec toutes les infos nécessaires, avec la signature et paraphes déjà apposés, typiquement pour : attestation sur l'honneur, attestation d'hébergement, demande de résiliation de contrat, lettre de démission, demandes d'accès aux données personnelles, suppression, etc. Il y a une version gratuite qui permet de quasi tout faire et une version "premium" pour des fonctionnalités avancées. Ressenti personnel : je m'en sers, je m'en suis servi y a 2 jours pour générer une attestation sur l'honneur signée depuis mon tel sans avoir à sortir le PC, bref je trouve ça bien utile. Par contre j'ai quasi aucun utilisateur dessus, que ce soit la version gratuite ou payante. Manque de pub ? manque d'intérêt ? Aucune idée, peut être à décommissionner mais je me garderai une version en privé.

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  Examy (@examycom) a signalé il y a 41 minutes

  Claude Code tout seul, ça ne sert pas à grand chose. Le vrai levier, c'est ce que tu lui branches. Voici ceux que j'utilise tous les jours et certains personne n'en parle 👇 1. SuperWhisper Je parle au lieu de taper. Je décris ce que je veux en 30 secondes de voix au lieu d'écrire un prompt de 10 lignes. Le truc le plus sous-coté de toute la liste, et le premier que j'installerais si je devais tout refaire. 2. Groq De la transcription quasi instantanée pour presque rien. Vous balancez une heure de vidéo, vous récupérez le texte en quelques secondes. Je m'en sers pour les exports de formations et skool notamment. 3. Kie . ai Un seul compte pour GPT Image 2, nano banana pro, Veo, Kling et Suno. Tous les modèles image et vidéo derrière une seule API, vous basculez de l'un à l'autre selon le format sans multiplier les abonnements, tout est beaucoup moins cher souvent tous les prix divisé par 2 ou 3. Il y a encore moins cher mais la qualité varie beaucoup plus et souvent faut payer par Alipay ils prennent pas forcement les credit cards : APIYI et laozhang 4. Playwright Un vrai navigateur piloté par l'IA. Elle ouvre mon site, prend des screenshots et vérifie visuellement que ce qu'on vient de pousser s'affiche correctement. Fini le "j'ai modifié le thème et j'espère que ça n'a rien cassé". 5. ElevenLabs Tout le monde connaît pour les voix off. Ce que personne n'utilise, c'est le forced alignment : vous envoyez l'audio, il vous rend le timing exact de chaque mot prononcé. C'est ça qui permet d'avoir des sous-titres calés à la milliseconde au lieu de les décaler à la main pendant deux heures. 6. Firecrawl Scraper n'importe quel site en texte propre, même ceux qui tournent en JavaScript. Je m'en sers pour analyser les landing pages des concurrents et avaler de la doc technique. 7. Triple Whale Le meilleur point d'entrée quand on est ecom, parce que toutes vos intégrations sont déjà dedans : Shopify, Meta, Google, TikTok, Klaviyo. Au lieu de brancher huit API pour analyser, vous en branchez une seule et la data est déjà consolidée. Je pose ma question en français et j'ai mon P&L, mon ROAS par campagne et mon new customer ROAS (la seule métrique qui m'évite de scaler une campagne qui ne fait que ramasser mes clients existants). Et surtout c'est pas juste le ROAS que les plateformes donnent mais tout passe leur modele d'attribution. 8. L'API Meta Audits de compte, budgets, création et migration d'ads en masse. J'ai recréé près de 1000 ads en une nuit avec ça. C'est gratuit et tout le monde y a droit. 9. L'API Shopify En lecture ET en écriture. Prix multi-devises, templates, traductions, pages, commandes. Ce qui me prenait une soirée dans l'admin se fait en une phrase. 10. L'API Klaviyo Auditer tous les flows, toutes les campagnes et tous les templates d'un coup. Vous voyez immédiatement les emails qui ne rapportent rien et ceux qui portent tout. Et creations de template pour les flows/campagnes + generation des images via kie pour faire les emails entierement via claude code 11. Vercel/Railway,Supabase/Github Le trio parfait pour creer des saas ultra rapidement en interne. C'est vraiment pas cher et vous pouvez faire des trucs en illimité avec ça pour developper full tools. Le conseil que je donnerais si vous avez encore rien de tout ça : commenez d'abord par le dossier de contexte puis seulement après integrez les outils 1 à 1. Les outils sans contexte, ça sort du générique. Hésitez pas si vous avez la moindre question 👹

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  Pentiminax (@Pentiminax) a signalé il y a 44 minutes

  Cursor a lancé Origin le 17 août : une forge Git pensée pour les agents, avec dépôts, pull requests, navigation du code et synchro GitHub. L'early beta est disponible sur les offres payantes. Cursor ne veut visiblement plus seulement remplacer VS Code. Avec Origin, Cursor lance sa propre forge Git pensée pour les agents IA : repos, pull requests, code browsing et sync GitHub. Après l’éditeur, Cursor s’attaque maintenant directement à GitHub 👀

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  Slashbin (@slashbin_FR) a signalé il y a 46 minutes

  Inadmissible que Grok Build stocke vos repos git à cause d'une erreur de paramètre tandis que tout le monde commit sur GitHub de Microsoft de manière aveugle.

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  Quentin L · Systèmes IA personnel (@QuentinLecocq_) a signalé il y a 47 minutes

  Oui apres j’ai fais le choix d’avoir un vps uniquement pour hermès, mes fichiers Obsidian restent lisible localement et GitHub me sert d’historique / sauvegarde hors serveur. Je ne parle donc pas de souveraineté totale. Si c’est ton critère, un dépôt git auto hébergé est plus cohérent.

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  FrenchBreaches (@Frenchbreaches) a signalé il y a 52 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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  Le PLOUTOS (@leploutos) a signalé il y a 53 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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  Mohamed Akaarir (@mohamedakaarir) a signalé il y a 54 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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  Formacrypto (@Forma_crypto) a signalé il y a 56 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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  Jérémie (@le_frugalisme) a signalé il y a 59 minutes

  @kaostyl @FEU_SEO Franchement Astro + cloudflare j’en suis super content depuis mi mai. Le seul problème, c’est qu’il n’y a pas de CMS, il y a des outils GitHub, mais ce n’est pas génial.