GitHub Carte de Panne

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GitHub Rapports de Problèmes

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

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  Syaoran (@Syaor4n) a signalé il y a 4 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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  Editing (@AnglaisMedical) a signalé il y a 4 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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  Laurent MILTGEN-DELINCHAMP (@kubernan) a signalé il y a 5 minutes

  Pour creuser un trou, l’homme a d’abord utilisé ses mains. Puis un bâton pour gratter la terre. Avec la pelle et la pioche, il a tracé des routes. La technique a ensuite apporté la pelle mécanique et les engins de chantier : autoroutes et aéroports. Le verbe a suivi le même chemin. Tradition orale, écriture, imprimerie, traitement de texte. Vers 2020, l’IA. On peut toujours écrire à la plume ou à la machine, comme on peut toujours creuser à la pelle. Mais pour bâtir des routes, les bons outils restent plus rapides et plus efficaces. Aujourd’hui, combiner Obsidian, GitHub, un agent Hermes, Grok et Kimi n’est plus un luxe. C’est le moyen le plus direct de transformer des idées brutes en textes structurés, versionnés et itérés, sans friction inutile. Les tartuffes qui couinent dès qu’un post utilise l’IA ont, eux aussi, abandonné la plume et les tablettes d’argile. Ils tapent sur un téléphone et se reposent sur un correcteur orthographique. La cohérence n’a jamais été leur point fort.

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  Gaetan Semet (@gsemetfr) a signalé il y a 6 minutes

  La conf met surtout en highlight que OpenAI ne sait pas isoler physiquement un rack de serveur pour tester un modèle « debridé », et qu’ils n’ont pas une configuration de base sur artifactory qui interdit toute modification (écriture, mise en cache de github) quand on n’est pas identifié. Il y a tellement de problème de sécurité chez OpenAI que je pense que c’est un coup de communication. Ça devient un coup de pub « notre modèle est tellement fort qu’il s’est échappé ». Ils ont demandé à des enfants de ne pas trouver le moyen de grimper sur la table pour manger les bonbons. On SAIT que les modèles peuvent faire bcp de dégâts, mais si les fournisseurs de ces modèles ne savent pas faire des tests en isolation alors que nous on le fait avec nos petits moyens (on prend un rack avec les serveurs et les GPU et on les isole physiquement de tout réseau pendant l’inference). Le coup d’Artifactory m’a scié. C’est la base, pas d’accès en écriture (la mise en cache depuis GitHub nécessite des droits en modification ) sans authent.

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  MoneyRadar (@MoneyRadar_FR) a signalé il y a 8 minutes

  🧨 439 % de performance en six mois. Plus de 20 milliards $ sous gestion. 24 ans. Et en une seule nuit, tout est vendu à Ken Griffin. Tout le monde relaie le rachat par Citadel. Personne n'explique la mécanique, et surtout personne ne vous dit ce que ça provoque sur les actions concernées. Voilà le dossier complet. QUI ? Leopold Aschenbrenner. Ex-chercheur de l'équipe Superalignment d'OpenAI, licencié en 2024 pour une divulgation d'information interne qu'il conteste. Diplômé major de promotion de Columbia à 19 ans, entré à l'université à 15. Zéro expérience de trading avant de lancer son fonds. En 2024, il publie un essai de 165 pages intitulé "Situational Awareness". Le texte devient la thèse de référence du boom de l'IA. Il transforme cette notoriété en fonds d'investissement. Parmi ses premiers soutiens : les frères Patrick et John Collison (Stripe), Nat Friedman (ex-GitHub), Daniel Gross, et fait rarissime pour une firme de trading pour compte propre, Jane Street. Lancement fin 2024 avec environ 225 millions $. Mi-2026 : entre 20 et 24 milliards. Dans sa lettre du 24 juillet : +439 % nets sur le seul premier semestre, +1 551 % depuis la création. 🔎LA THÈSE Simple, et sur le fond parfaitement correcte : l'IA va exiger une accumulation gigantesque de semi-conducteurs, de mémoire, de calcul et d'électricité. Il achète donc l'infrastructure. Et il vend à découvert le logiciel, qu'il juge condamné par l'IA. LE DÉCLENCHEUR Le 10 juillet, SK Hynix s'introduit à Wall Street. C'est l'une de ses plus grosses positions longues. La cotation déclenche un débouclage des positions coréennes à effet de levier, puis l'effondrement du Kospi, qui a perdu environ un tiers de sa valeur en un mois. À partir de là, la double tenaille : 📉 son portefeuille long perd de la valeur, donc son collatéral fond 📈 ses ventes à découvert sur le logiciel, dont Adobe, montent, ce qui lui coûte du collatéral aussi Les deux jambes de sa stratégie perdent en même temps. Avec, selon plusieurs analyses, environ quatre fois d'effet de levier. L'AGONIE, JOUR PAR JOUR Ses prime brokers, Goldman Sachs, JPMorgan, Bank of America et Citigroup, déclanchent des appels de marge. Au moins l'un d'eux l'avait placé sous surveillance depuis des mois, jugeant sa concentration trop risquée. 🗓 23 juillet : Intel publie de bons résultats et l'action BAISSE quand même. Le marché soupçonne un vendeur agressif dans le carnet. C'était lui. Selon une source citée par le Financial Times, "il essayait de récupérer ses pertes". 🗓 24 juillet : il envoie à ses investisseurs une lettre qui énumère fièrement ses performances, concède que le fonds n'a pas été immunisé contre la baisse, puis la qualifie de meilleure fenêtre d'achat depuis début 2025. En post-scriptum, il invite ses clients à apporter de l'argent frais au 1er août. 🗓 Mercredi 29 : les investisseurs n'arrivent plus à le joindre. Il négocie en réalité avec Jane Street, Millennium et Citadel. 🗓 Dans la nuit : Ken Griffin s'implique personnellement. À l'aube, Citadel emporte le morceau. CE QUE CITADEL A RÉCUPÉRÉ Exactement la partie du portefeuille public qui était financée par la dette des courtiers. Il reste à Situational Awareness environ 10 milliards $, dont sa participation dans Anthropic, valorisée autour de 5 milliards. Le fonds devient de fait un véhicule d'investissement privé. Pourquoi Anthropic survit et pas le reste ? Parce qu'une participation non cotée n'a pas de prix quotidien. Elle ne peut donc pas être appelée en collatéral. Ce n'est pas de la conviction. C'est de la plomberie. ET MAINTENANT LA PARTIE QUE PERSONNE NE VOUS DIT Regardez ce qui est arrivé à ses actions le jour même où le vendeur forcé a disparu du marché, jeudi 30 juillet : 🚀 Nebius : +30 %, plus forte hausse quotidienne depuis septembre 2025 🚀 Bloom Energy : +27 % 🚀 SanDisk : +23 % 🚀 CoreWeave : +22 % 🚀 Applied Digital : +20 % 🚀 Micron : +15 % 🚀 AMD : +12 % Ces mêmes titres avaient perdu entre 35 % et 47 % sur le mois de juillet. Autrement dit : sa liquidation forcée a marqué le point bas. Le jour où il a cessé de vendre, ses positions ont décollé. Et ce matin, le Kospi signe la plus forte hausse quotidienne de son histoire (+17.9%). LA LEÇON Sa thèse n'a pas été démentie. Amazon vient de publier une croissance d'AWS de 37 %, la plus rapide depuis fin 2021. L'IA consomme bien des puces, de la mémoire et de l'électricité. Il n'a pas eu tort sur le fond. Il a eu raison trop tôt, avec de l'argent emprunté sur lequel il a appliqué un levier jusqu'à 4x . L'effet de levier ne change pas la qualité de votre analyse. Il change votre horizon de temps. Et sur les marchés, avoir raison après avoir été liquidé, ça s'appelle avoir tort. Faites attention avec l'effet de levier surtout lorsque vous jouez quasi uniquement sur des titres dont l'IV dépasse les 100 % à 1 an. #Leosold

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  Jérémie (@le_frugalisme) a signalé il y a 9 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.

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  Syaoran (@Syaor4n) a signalé il y a 13 minutes

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

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  Jour Meilleur (@bubulevrai) a signalé il y a 14 minutes

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

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  Major | Anthony Gonnet Vandepoorte🇨🇭 (@majoragv) a signalé il y a 14 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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  mathieu (@mathieuhq) a signalé il y a 16 minutes

  je passe maintenant environ 80 % de mon taf de dev à discuter avec hermes hermes a accès aux repos sur lesquels je l’autorise, les miens comme ceux de mes clients quand j’ai une feature ou un bug, je ne demande pas directement à un agent de coder à partir de trois lignes écrites à l’arrache je discute d’abord avec hermes il inspecte le repo, retrouve la logique existante, me pose les questions qui manquent et m’aide à transformer l’idée en issue github complète comportement attendu, contraintes techniques, cas limites, fichiers potentiellement concernés, validations à lancer et critères d’acceptation on fait du spec-driven development avant de toucher au code pour cadrer cette partie, j’utilise les skills du repo mattpocock/skills /grill-with-docs me challenge sur les décisions et la terminologie, /to-spec transforme notre discussion en spec, puis /to-tickets découpe le travail en issues verticales avec leurs dépendances tant que l’issue nécessite encore une décision de ma part, elle reste en préparation quand elle est assez claire pour être exécutée sans revenir me demander ce que j’avais en tête, hermes lui ajoute le label agent-ready et c’est là que mon nouveau VPS entre dans la boucle j’ai un VPS dédié avec Codex dessus et un runner GitHub Actions self-hosted le runner reste connecté à GitHub et attend les jobs dès qu’une issue reçoit le label agent-ready, GitHub envoie le job au VPS Codex récupère l’issue et le repo, crée un worktree isolé avec sa propre branche, implémente la solution, lance les tests et les validations du projet, commit les changements, push la branche puis ouvre une pull request liée à l’issue Codex n’a aucun droit de merge sur main main reste protégée et la dernière étape reste humaine je récupère une PR avec le contexte de l’issue, les changements effectués et les validations exécutées je peux relire, tester, demander une correction ou merger en gros, hermes m’aide à transformer une idée floue en travail exécutable, puis Codex prend le relais comme développeur sur une machine séparée je ne code plus du tout je passe mon temps à expliquer précisément ce que je veux construire, à découper correctement le travail et à vérifier ce qui sort des PRs

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  ZERO TRAPS TRIP by Rekon Astra (@RekonAstra) a signalé il y a 16 minutes

  Est ce que qqn code déjà avec Kimi K3, qui est meilleur que Fable5 sur les benchmark ( tests d’évaluation ) et 8 fois moins cher ? Parce que vu mes dépenses en IA, je pense sérieusement à quitter Claude - pour produire du code en tout cas. J’allais quitter Claude pour GPT ( GitHub Copilote ) de toute manière, parce si Claude est bon en orchestration il est random en exécution, parfois cauchemardesque. GPT lui, est un samouraï en exécution. Juste un peu trop lent en ce qui concerne Codex.

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  Karog (@_karog) a signalé il y a 18 minutes

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

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  Jp (@jipe_ia) a signalé il y a 18 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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  Smartphones sans Google (GAFAM) (@Sans_Google) a signalé il y a 20 minutes

  @itsbrianmj J'ai testé et cela fonctionne avec mon compte Google cependant il y a un problème de lecture vidéo. Un ticket a été ouvert sur le GitHub.

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  Abdel_mio (@AbdelMio) a signalé il y a 21 minutes

  Je viens de créer mon Github je vais tout mettre là-bas, faut vraiment prouver à partir de maintenant.