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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  Webologie (@Webologie_me) a signalé il y a 2 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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  Slashbin (@slashbin_FR) a signalé il y a 2 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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  Berras (@JrBerras) a signalé il y a 3 minutes

  @SilamLiCrounch Hello, je suis ton projet depuis quelques semaines et j’avoue que j’étais énormément hype par celui-ci, le problème avec les usurpations d’identités tu ne pourras rien y faire du tout, si ce n’est bien assister sur l’endroit où on peut télécharger le code (par exemple github) 1/2

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  Le Fil IA (@Le_Fil_IA) a signalé il y a 4 minutes

  Une seule commande transforme n'importe quel dépôt open source en porte dérobée pour agents IA. Aucun scanner ne peut le détecter. CLI-Anything dépasse les 30 000 étoiles sur GitHub. Et les fichiers qu'il génère peuvent embarquer des instructions malveillantes invisibles. L'outil analyse un dépôt et génère des fichiers SKILL.md, des définitions en langage naturel qu'un agent IA utilise pour piloter un logiciel. Compatible Claude Code, Codex, Cursor, Copilot CLI. En février, Snyk avait déjà recensé 76 charges malveillantes confirmées dans des fichiers de ce type sur les principales plateformes de partage. Le problème de fond : SAST analyse la syntaxe, SCA vérifie les dépendances. Ni l'un ni l'autre ne comprend la couche sémantique où tournent tes agents. Une définition de compétence empoisonnée ne déclenche aucune CVE, n'apparaît jamais dans un SBOM. Cisco l'a confirmé en avril en annonçant son propre scanner, précisant que les outils existants "n'ont pas été conçus pour ça". Ce qui m'inquiète le plus : l'attaque est théorisée, l'outil est déployé, et les défenses n'ont même pas encore de catégorie pour nommer ce qu'elles cherchent. 🔍

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  FraudBrief (@FraudBrief_FR) a signalé il y a 6 minutes

  Pour une équipe fintech ou PSP, ce n'est pas un incident individuel. C'est une brèche dans vos environnements de production : pipelines de paiement, données clients, accès systèmes bancaires. Action immédiate : → Alerter les devs : aucun dépôt GitHub non officiel ne contient le vrai code Claude → Scanner les postes ayant accédé à des dépôts "claude-code" depuis le 31 mars → Révoquer et renouveler tous les tokens et clés API sans délai Source : 01net · Usine Digitale (07/04/2026)

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  Affiseo - Romain Brunel (@Affiseo_) a signalé il y a 9 minutes

  La plupart des gens créent de mauvais voice samples pour leurs agents IA. Voici le process exact que j'utilise pour que mes machines produisent du contenu qui sonne vraiment comme moi. Le voice sample classique c'est ça : 'Voici un exemple de post que j'ai écrit. Inspire-toi de ce style.' L'agent produit quelque chose de correct. Générique. Il a vu le texte mais il comprend pas POURQUOI ce texte fonctionne. Quels patterns reviennent. Ce qui sonnerait incongru. Voilà comment je structure les miens. Étape 1 : des vrais posts, pas des exemples inventés. J'utilise uniquement des posts que j'ai réellement publiés et qui ont bien fonctionné. Pas des textes écrits 'pour montrer le style'. Des vrais. Publiés. Avec leur contexte : date, sujet, plateforme. Pour chaque canal minimum 5, idéalement 10+. LinkedIn, X, newsletter, scripts YouTube : fichiers séparés. Étape 2 : annoter ce qui rend chaque post distinctif. Sous chaque exemple, une section 'ce qui marche ici'. Pas des observations génériques. Des observations précises. Exemple réel dans mon fichier voice X : "(et il galère vraiment par rapport à Opus)" est une parenthèse de vécu impossible à inventer. "Y'a pas photo" est du vocabulaire pur, pas du LLM. "0 diversification" au lieu de "Zéro" parce que les chiffres en chiffres sonnent plus brut. Ces annotations apprennent à l'agent exactement où se niche la voix. Pas le ton général. Les détails spécifiques. Étape 3 : documenter les anti-patterns avec des before/after. C'est la partie que presque tout le monde saute. Montrer à l'agent ce qu'il NE doit pas faire est aussi important que montrer ce qu'il doit faire. J'ai dans mon fichier 2 colonnes : 'Ce que l'IA écrit naturellement' et 'Ce que Romain corrige'. Chaque ligne est une correction réelle faite sur un post généré. 'Du coup la panne je la vis comme une pause subie' devient 'C'est pour ça que je build toutes mes machines avec Claude Code. API propres, doc interne, et je file tout ça à mes agents.' Le closer qui résume vs le closer qui ouvre sur quelque chose de nouveau. Vu dans un contexte concret, l'agent intègre la règle bien mieux que si tu l'écris dans l'abstrait. Étape 4 : séparer par canal et par format. Mon voice X n'est pas mon voice LinkedIn. Mon voice newsletter n'est pas mon voice YouTube. Des fichiers séparés, des règles spécifiques par canal. X : flux de pensée, long form autorisé, quasi pas d'emojis, parenthèses de vécu sur les posts longs. LinkedIn : structure plus nette, CTA possible en fin, 800-1500 caractères. Newsletter : ton intime, une idée centrale par email. Un seul fichier voice pour tout ne marche pas. Le canal change trop le format. Étape 5 : le fichier est vivant, pas figé. Un cron tourne chaque semaine. Il récupère mes nouvelles vidéos YouTube, met à jour les voice samples si de nouvelles expressions sont apparues, commit le tout sur GitHub. Mon Second Cerveau grossit en même temps que mon catalogue de contenu. Si je commence à utiliser une expression nouvelle, dans quelques semaines elle est dans le fichier et mes machines l'utilisent naturellement. Le contenu que tu lis là a été produit par des machines qui tournent sur ces 5 étapes. Y'a pas photo sur la différence avec un agent qui a juste eu 'voici mon style, inspire-toi'.

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  Hugo (@hug0perier) a signalé il y a 12 minutes

  @Zoeillle Perso j’aurais trop trop peur de connecter mes comptes bancaires à une app vibe codé Est ce que le repo est accessible sur GitHub?

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  Olivier Heckendorn (@o_heckendorn) a signalé il y a 22 minutes

  @Zoeillle Ça m’intéresse. J’ai pas mal de soucie avec Indy. Et si c’est OSS je vais jeter un coup d’œil et sûrement essayer de compléter avec mes besoins. Est ce que je peux être prévenu quand c’est sur GitHub ?

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  Saucisse (@Saucisse_dev) a signalé il y a 23 minutes

  @Dukizzio @Olivierbeining Oui en auto-hébergeant ton vault sur in VPS et en créant un serveur MCP remote qui se connecte dessus. Mon Vault est ensuite répliqué en local et en mobile via u'e sync instantanée. Et auto backup sur Github toutes les 15min. Du coup j'ai tjrs accès à tout

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  groovy (@imsogroovy__) a signalé il y a 25 minutes

  Je viens de passer 10h de suite sur l’ordi. J’ai programmé une IA pour gérer pas mal de trucs. Je push tout sur GitHub et je ferme tout!

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  Aray 🦋 (@araylW) a signalé il y a 31 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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  Alexandre (@Alex655957) a signalé il y a 31 minutes

  @MathdeProf Pourquoi vouloir imposer ou même produire un tronc commun de cours? Inutile, inefficace, compliqué. Solution : Un service permettant aux enseignants de partager cours, video, support, et feedback, lien avec le cursus et boucle de feedback par notation de 0 à 5 ou juste star, un GitHub des prof. En 2 ans tout est couvert.

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  Baptiste (@tokyozinnia) a signalé il y a 35 minutes

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

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  xavier lois (@xavierlois) a signalé il y a 37 minutes

  @pbeyssac Pour les softs ça dépend ... si c'est open source sur Github il gère pas trop mal. Sinon non désolé.

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  Vincent - Be a shifter (@Magestia_dev) a signalé il y a 38 minutes

  En gros, Stella Laurenzo, directrice du groupe IA chez AMD, a ouvert vendredi un ticket sur GitHub qui résume le malaise. Son équipe a épluché 6 852 sessions Claude Code, totalisant 234 760 appels d'outils et 17 871 blocs de raisonnement. Sa conclusion " Claude ne peut plus être considéré comme fiable pour des tâches d'ingénierie complexes" Le problème, selon les données d'AMD, c'est que la profondeur de raisonnement aurait elle-même diminué. Quand le raisonnement est superficiel, Claude prend le chemin le moins coûteux. Modifier du code sans le relire. S'arrêter avant d'avoir terminé. Esquiver les erreurs au lieu de les corriger.