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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  Paul Vengeons (@VengeonsP) a signalé il y a 4 minutes

  19000€ par mois chatseo lancé il y a 8 mois zéro pub payante 3 ans après mon 1er passage, je suis revenu sur le Wizards Podcast avec @frk_nft @antho_soum et @ZalidanTV j'ai complètement arrêté le freelancing pour me concentrer full time sur chatseo 3 associés nés la même année même mentalité même vision l'objectif de base c'était 30k par mois pour vivre à trois maintenant c'est d'aller le plus loin possible on a postulé à yc et on était dans le top 10% des candidatures sans être pris le vrai changement dans ma vision du seo depuis 2023 avant c'était intention de recherche pure et dure aujourd'hui tout part de contenu humain vidéo podcast avis réel puis ça se décline en article de blog le raisonnement derrière ça n'importe qui peut créer un site en 2 secondes avec claude donc google va devenir de plus en plus sélectif sur le net linking toujours utile pour les grosses requêtes mais moins central qu'avant pourquoi outrank et baby love gross font 300 à 400k par mois mais restent dangereux leur stratégie de mots clés est full informationnelle pas business first leur système de netlinking automatique c'est ni plus ni moins un pbn géant tous les sites clients se linkent entre eux le risque c'est qu'un jour google fasse sauter tout le réseau d'un coup comme les vieux pbn automatisés des années 2010 la vraie différence entre chatseo et un claude custom avec des mcp c'est pas la connexion aux données tout le monde peut le faire c'est le temps mis dans les process depuis des mois et des années sur une seule verticale exemple concret chatseo trouve les vrais concurrents business en tapant le mot clé principal et en regardant qui se positionne dessus plutôt que de faire un simple overlap de mots clés qui remonte des faux concurrents sur le geo pas de volume de recherche pas de vraie donnée de tracking les outils de tracking geo sont globalement approximatifs pour l'instant seul vrai signal utile selon moi bing webmaster tool sur les influenceurs pour scaler à l'international grosse déception des tarifs déconnectés de la réalité genre 1500 dollars pour un tiktok à 200 vues beaucoup de fake chaines youtube avec des vues et abonnés achetés qui vendent des packages à plusieurs milliers d'euros sur le fait de bosser à trois maintenant chacun peut proposer des modifications directement sur le produit via des pr github même sans être dev on utilise un outil qui note automatiquement la qualité de chaque pr sur 10 épisode complet en dessous ˅

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  Kaostyl (@kaostyl) a signalé il y a 5 minutes

  Mon agent Hermes vient de me faire économiser 2000€ de frais de serveurs… J’ai un dédié pour un pool de 150 WordPress qui n’ont aucunement besoin d’être en WordPress (car trop lourd trop de maintenance et ça me casse les cou****) Donc maintenant tous ces sites sont full static full gratos en astro ! Github>cloudflare et tout est gratos…. J’aurais du faire ça bien avant mais j’avais la flemme…. Le reste tout ce qui est app etc c’est sur un dédié chez hetzner full géré par mon agent Hermes… même pas besoin de WHM, Cpanel ou encore plesk. Au final il me reste que quelques sites en WordPress je vais voir ce que je vais en faire

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  Melvin Derradji - Disruption (@MelvinD_IA) a signalé il y a 9 minutes

  La plupart des gens utilisent Claude comme un moteur de recherche. C’est pour ça qu’ils n’exploitent que 10 % de son potentiel. Ils ouvrent un nouvel onglet, posent une question, copient la réponse, puis ferment l’onglet. Aucun contexte. Aucune continuité. Aucun véritable résultat. Ils n’utilisent pas une IA. Ils utilisent simplement un Google un peu plus intelligent. Et ensuite, ils se demandent pourquoi leur équipe ne constate pas les gains de productivité dont tout le monde parle. Moi aussi, j’ai fait cette erreur pendant longtemps. Quand je développais mes projets, j'utilisais régulièrement Claude, sans pour autant obtenir les résultats que j'attendais Mes prompts étaient bons. Mais je ne travaillais pas réellement avec l’outil. Je me contentais de l’interroger. Quand j’ai commencé à construire de véritables systèmes autour de Claude, ma production par heure a doublé. Puis triplé. J’ai regroupé tout ça en plusieurs niveaux. Voici ce que la plupart des gens négligent : 1/ Choisissez d’abord le bon modèle Sonnet pour les tâches quotidiennes rapides. Opus pour les raisonnements complexes. Claude Code si vous développez. Research si vous avez besoin d’analyses approfondies. Utiliser le mauvais modèle, c’est comme embaucher un chirurgien pour faire de l’administratif. 2/ Maîtrisez la structure de vos prompts Rôle. Objectif. Contexte. Contraintes. Format de sortie. Critères de réussite. Dans cet ordre. Plus votre brief est précis, meilleur sera le résultat. À chaque fois. 3/ Créez des Projects C’est ici que la plupart des gens passent à côté d’une énorme partie de la valeur de Claude. Les Projects permettent à Claude de conserver un contexte à long terme d’une session à l’autre. Plus besoin de tout réexpliquer. Plus besoin de vous répéter. Vos clients, vos workflows, votre ton : tout est conservé. 4/ Créez des Artifacts Claude ne sert pas uniquement à obtenir des réponses. Il peut aussi produire de véritables livrables. Documents, tableaux de bord, procédures, applications, checklists, sites web. Réellement utilisables. Réellement partageables. 5/ Connectez la mémoire Enregistrez votre ton de marque, vos objectifs, vos préférences et votre contexte professionnel. Plus Claude comprend votre manière de travailler, moins vous aurez besoin de lui donner d’instructions au fil du temps. 6/ Créez des Skills personnalisés Transformez votre expertise en compétences réutilisables. Contenu, marketing, business, ingénierie… Arrêtez de refaire la même configuration à chaque nouvelle session. Créez-la une fois. Réutilisez-la indéfiniment. 7/ Connectez vos outils Google Workspace, Notion, Slack, GitHub, CRM, bases de connaissances internes… Du contexte en temps réel. Moins de tâches manuelles. De meilleurs workflows. Ceux qui tirent aujourd’hui le plus de valeur de l’IA ne sont pas ceux qui écrivent les prompts les plus complexes. Ce sont ceux qui construisent des systèmes. Si vous envisagez les outils et la productivité de cette manière, vous aimerez probablement ce que je publie ici. Qu’ajouteriez-vous à cette liste ? Ou quelle fonctionnalité parmi celles-ci n’avez-vous encore jamais testée ?

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  Jp (@jipe_ia) a signalé il y a 9 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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  Alex (@Alex_Kaasten) a signalé il y a 12 minutes

  My take : @bot est CATASTROPHIQUE. Vraiment, pire expérience que j’ai eue avec une IA jusqu’ici. Je m'explique: Après toute la hype, je me suis dit : allez, je teste. Onboarding : il me propose de connecter GitHub. Il n’y arrive pas. Et là, il m’envoie une SCREENSHOT de l’écran de connexion en mode : “Je te laisse remplir les champs et tu me dis quand t’es connecté.” Mdrrr 😭 Bon. Je lui dis d’abandonner GitHub et qu’on va plutôt connecter Google Search Console via MCP pour analyser mon SEO. Sa réponse : “Ok, je vais utiliser Ryze.” Moi : “Ryze ?! C’est quoi ?” Lui : “Un service payant pour que l’IA gère tes Ads. C’est la meilleure option pour se connecter à ton compte Google.” Mdrr mais WTF 😭 Et après ça, on me dit que cette IA sous protoxyde d’azote vient faire de l’ombre à ChatGPT et Sol ? Pour l’instant, on est très très loin du compte, même s'il y a énormément de potentiel pour l'améliorer, notamment avec toute la connaissance diffusée sur X à longueur de journée. Longue vie @OpenAI

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  thomas buisine (@t_buisine) a signalé il y a 12 minutes

  @armalldo @Kaydzer6 @nikoolaii_ J'ai un petit soucis sur ce que l'on appelle du vol ici , je comprends la peur qui est légitime mais d'un point de vue de dev l'IA ne fait que ce qu'un dev fait depuis toujours , fouiller sur le web comment on fait . Via github et stackoverflow ou les docs.

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  Manence AI (@manenceai) a signalé il y a 22 minutes

  Incident 1 : coincé entre deux consignes contradictoires, il passe une heure à trouver une faille du sandbox pour ouvrir une pull request sur GitHub.

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  Philippe J. Bourcier (@irukanji_invest) a signalé il y a 24 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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  Le PLOUTOS (@leploutos) a signalé il y a 24 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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  Major | Anthony Gonnet Vandepoorte🇨🇭 (@majoragv) a signalé il y a 25 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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  Pierre-Olivier Carles (@pocarles) a signalé il y a 27 minutes

  C'est vraiment ridicule. Je fais relire tous les emails ou textes importants pour les fautes, et de ce fait, la watermark s'applique sur une contribution minime voire nulle s'il n'y avait pas de faute. Si je change d'avis et décide de réécrire tout ou partie du texte, la watermark reste. Accessoirement, quand je paye $200 pour pouvoir utiliser vos modèles, en vrai, dec e que j'en comprend, ce qu'ils produisent n'est pas vraiment à moi, si ? Parce que toi, @DarioAmodei, quand tu es payé pour faire un truc pour @AnthropicAI, on est d'accord que ce que tu as fait appartient à Anthropic, non? Vous êtes insupportables à chercher des problèmes pour vos solutions, et à vous approprier des droits sur tout ce que vous voyez passer (et je ne vais même pas évoquer vos tags dans GitHub... mais je viens de le faire).

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  Nestor Lab (@NestorLab44) a signalé il y a 31 minutes

  Hermes vient de faire un move qui change la donne pour tous ceux qui build des agents. L'annonce : Hermes supporte désormais les plugins portables au standard Agent Plugins v1, adopté par Vercel, Cursor, OpenAI et Microsoft. L'idée est simple : créer un plugin une fois et le faire marcher sur plusieurs agents. Un plugin portable se présente comme un dossier avec un plugin.json, un dossier skills/, et parfois un mcp.json. Ça supporte les Skills et les MCP. Avant, il était impossible d'importer ces packages sur Hermes. Seuls les plugins natifs fonctionnaient, plus puissants mais spécifiques à l'outil. Prenons un exemple concret avec GitHub. Jusqu'ici, configurer Hermes pour interagir avec GitHub (lister les issues, review une PR, lire les commits) demandait une configuration manuelle. Maintenant, un package portable fait le lien directement. Et le même package fonctionne aussi sur Cursor ou Claude Code si tu changes d'outil. L'intérêt principal, c'est l'interopérabilité. Ne pas réécrire les mêmes intégrations pour chaque agent. Hermes supportait déjà les MCP via le fichier de configuration. La nouveauté, c'est l'installation simplifiée sous forme de packages partageables. #hermes

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  JoYz (@joyzjyc) a signalé il y a 32 minutes

  @kirtandopamine GitHub est très bien en soi ! Le problème ne vient pas de @github ... le problème vient de la gestion de github ... cf. @Microsoft

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  Supersocks (@iamsupersocks) a signalé il y a 32 minutes

  Hermes sur GrokBot, ça vous intéresse ? Ce que j’aime avec GrokBot, c’est sa simplicité. Chaque bot tourne dans sa propre VM, le système est isolé et, sur mon PC du boulot, j’ai simplement eu à télécharger l’app. Je m’en sers comme d’un petit groupe d’agents GTM pour le sales et la génération de leads. Tout reste séparé de mon environnement personnel, sans installation compliquée sur la machine. À l’usage, je découvre quand même quelques complexités. GrokBot reste aussi assez limité face à Hermes : les power users atteindront vite ses limites dès qu’ils voudront contrôler plus finement leurs agents et leurs interactions. Je me suis donc amusé à connecter Hermes à GrokBot. Au lieu de passer par Telegram dans l’app web, j’écris à un bot GrokBot qui transmet la demande à mon Hermes sur le homelab, puis me renvoie sa réponse. GrokBot sert d’interface isolée ; Hermes conserve le raisonnement, la mémoire et les outils que j’utilise déjà. Ça me permet aussi d’utiliser un quota GrokBot aujourd’hui largement sous-exploité, tout en gardant mon meilleur ami Hermes dans le bazar. Le même principe pourrait fonctionner avec Codex ou d’autres agents. Ça ouvre pas mal de possibilités, même si mon montage actuel mérite sûrement de meilleures pratiques. Si ça vous intéresse, je peux faire un petit repo GitHub pour vous permettre de reproduire le montage. Ce n’est pas très compliqué une fois les pièces alignées, mais ça m’a pris un peu de temps pour trouver le bon chemin.

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  Syaoran (@Syaor4n) a signalé il y a 33 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 !