GitHub Carte de Panne

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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  AlgoBot (@CryptoAlgoBot) a signalé il y a 2 minutes

  5/ Les possibilités sont infinies avec Auto-GPT de Significant Gravitas. Alors, pourquoi ne pas essayer de générer du texte autonome dès maintenant ? Visitez leur page GitHub pour plus d'informations et commencez à créer ! #GénérationDeTexte #AutoGPT #Créativité

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  ۞ رياض (@Slimpitt) a signalé il y a 6 minutes

  @RedTheOne Sur GitHub y en a qui l’ont fait mais le problème est son application beaucoup trop compliqué. Y a quelque chose à faire clairement.

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  Axellink 2.0 (@axellinkv2) a signalé il y a 10 minutes

  Le provider externe type google, meta, github ... c'est pratique, mais si le site m'oblige à avoir un compte chez l'un d'eux pour pouvoir m'authentifier, ça va vite me gaver. A la limite un pure player qui consommerait pas mes données, mais bon, quid de si le service tombe ?

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  Baptiste Angot 🌐 / LumberShad (@xbexf1264) a signalé il y a 12 minutes

  Y a des gens qui ont utilisé le tool github copilot modernization ici ? J’ai essayé pour le moment et assez déçu, mais je sais pas si c’est juste car je l’utilise mal ou complexité d’architecture de certains projets

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  SadE (@SadE666_) a signalé il y a 13 minutes

  @grafikart_fr Et en surcouche pour des plus gros trucs , Spec Kit de Github ou GSD (Get **** Done)

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  Camille Roux (@CamilleRoux) a signalé il y a 13 minutes

  @mjoshua_tbc Demander à une IA de le faire… par exemple avec Copilot directement sur GitHub. C’est pas infaillible mais ça peut déjà aider :) Regarder les issues, les stars…

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  LeBonPrompt (@LeBonPrompt) a signalé il y a 13 minutes

  @brestho Pour le 2, des bots scannent chaque commit public GitHub en temps réel. Une clé poussée par erreur est exploitée en minutes, pas en mois.

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  Affiseo - Romain Brunel (@Affiseo_) a signalé il y a 14 minutes

  J'ai construit un Second Cerveau pour mes agents IA C'est un repo GitHub avec des centaines de fichiers markdown (.md). Mes agents le consultent avant de produire quoi que ce soit. Résultat : leur contenu sonne comme moi, pas comme un LLM. Voici le process exact, étape par étape 👇 Étape 1 : ton identité dans un fichier Écris un document qui décrit comment tu parles. Pas comment tu voudrais parler. Comment tu parles VRAIMENT. Prends 5 de tes anciens posts, tes messages WhatsApp, tes vocaux. Extrais les tournures, les tics de langage, les mots que tu utilises tout le temps. Mets tout ça dans un fichier tone-of-voice.md Étape 2 : des exemples réels par canal Copie-colle 3 à 5 de tes vrais posts LinkedIn, tes vrais tweets, tes vrais scripts YouTube dans des fichiers séparés. C'est ça que l'IA va imiter. Pas tes instructions. Tes exemples. Étape 3 : tes produits et ton audience Un fichier par produit (ce que tu vends, à quel prix, pour qui). Un fichier par persona (qui est ton client, quelles sont ses objections, qu'est-ce qui le bloque). L'agent ne peut pas vendre un truc qu'il connaît pas. Étape 4 : tes anecdotes et ton vécu Le fichier le plus important et celui que personne fait. Écris tes galères, tes chiffres réels, tes fails, tes wins. Les parenthèses de vécu que l'IA peut pas inventer. "J'ai perdu 5-10K sur un projet POD avec des influenceurs qui m'ont jamais payé" c'est impossible à halluciner. Étape 5 : tes règles d'écriture Les trucs que l'IA fait systématiquement mal et que tu corriges à chaque fois. Moi par exemple : jamais de em dash, tutoiement obligatoire, chiffres en chiffres, jamais de conclusion qui résume. Chaque correction que tu fais à la main = une règle que tu ajoutes au fichier. Après 20 corrections, l'IA les fait plus. Étape 6 : relier le tout à Claude Code Tu donnes le chemin du repo dans ton CLAUDE.md et tu écris les instructions de lecture : "avant de rédiger un post LinkedIn, lis tone-of-voice.md + voice-samples/linkedin.md + anecdotes.md". L'agent charge le contexte, écrit, et ça sonne comme toi. Le résultat Avant le Second Cerveau, mes agents sortaient du contenu générique que je réécrivais à 80%. Maintenant je retouche 5-10%. Souvent rien. La différence entre un agent qui fabule et un agent qui délivre c'est pas le modèle. C'est la mémoire que tu lui donnes.

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  Thomas (@thomasynchrone) a signalé il y a 15 minutes

  github down.. impossible de push avant d'aller manger 😑

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  metamaurph (@metamaurph) a signalé il y a 16 minutes

  @Julroux Ça fonctionne que pour GitHub je pense parce que j’avais déjà récup une clé depuis CodePen

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  Mehdi ⚡️ building with AI (@MehdiBuilds) a signalé il y a 16 minutes

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

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  Romain Bessuges-Meusy 🍪 (@rbessuges) a signalé il y a 17 minutes

  @KaseyKeisling @gchampeau Je ne pense pas, si tu prends le temps de tester ChatGPT pour de l'assistance au code, tu remarqueras qu'il commente, explique, détaille. Ce n'est pas le cas de Github Copilot cela dit.

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  ELTEMBLON (@El_Temblon) a signalé il y a 23 minutes

  @GreenAngelsss @Frandroid Midjourney, ça date pour moi. Je tourne surtout sur des modèles indés via Kaggle, Hugging Face ou GitHub. J'ai même dev les miens, mais sans l'infrastructure et les datasets colossaux des géants de la tech, impossible d'avoir un rendu similaire.

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  SOU VIENTOI (@Vase2Soissons) a signalé il y a 25 minutes

  > ouvre une issue sur github : "comment fonctionne une base de données ?" > pivot vers l'ia générative "parce que le marché est là" > construit un wrapper chatgpt avec un "twist" non défini > lance un substack : vibe & build - la newsletter des makers qui exécutent 3/n

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  Phi_and_code (@phi__code) a signalé il y a 26 minutes

  Dans 2 mois ça fera 1 an que je suis en CDI et depuis le début j'essaye de convertir l'équipe aux tests, à github, à level up la version etc... rien aujourd'hui un bug 3h pour un truc de ***** qu'on aurait vue si test a jours et si typage des variables (8.0) vraiment je fatigue