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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  Pivi (@pivi___) a signalé il y a 3 minutes

  J’ai laissé un agent IA tourner ~8h sur un repo perso non critique. Résultat : - 12 issues fermées - 11 PR mergées - 11 commits sur main - ~1 777 lignes ajoutées - ~451 supprimées - 17 fichiers touchés - tests verts - CI verte - outil réparé Pas mal pour une journée. Ce n’était pas un prompt magique du style “répare le repo”. C’était une vraie boucle de dev : diagnostic → tests de régression → branches → PR → CI → review → corrections → merge. Le truc intéressant, c’est moins la quantité de code que la discipline de travail. Les bugs n’étaient pas triviaux. Endpoints X déplacés. Fallbacks obsolètes. Réponses HTTP 200 mais payloads invalides. Permissions GitHub Actions cassées. Audit sécurité qui trouve un vrai point à durcir. Bref : pas juste “make it pass”. Du vrai diagnostic. Il y a aussi eu des ratés côté agent. Reviews revenues trop tard. Retours perdus. Commande lancée depuis le mauvais dossier. Vérifications à refaire pour être sûr que rien n’a été abîmé. Donc non, je ne lui donnerais pas les clés de la prod en roue libre. Mais sur un périmètre bien borné, ça change vraiment quelque chose. Repo non critique. Issues claires. Tests obligatoires. CI obligatoire. PR obligatoires. Pas de merge sans preuve. Dans ce cadre-là, l’agent n’est plus un gadget. C’est un vrai mode de travail. Le plus drôle : ce qui a fini par arrêter l’expérience, ce n’est pas le repo. C’est le quota. Après ~8h d’usage intensif avec GPT-5.6 Sol, le modèle le plus cher, j’ai atteint la limite mensuelle de mon plan Business à 20€. Avec un modèle moins cher, type GPT-5.5, le résultat aurait sûrement été différent. Mais ça donne un ordre de grandeur intéressant : une vraie journée d’agent autonome, sur le meilleur modèle disponible, peut déjà consommer un quota mensuel grand public/pro

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  Médéric (@Just_Med34) a signalé il y a 3 minutes

  Je ne suis pas devenu développeur. Mais j’ai construit un petit système solaire. Pas une animation décorative. Une simulation 3D qui calcule la position réelle des planètes et les fait évoluer dans le temps. Tu peux revenir au 20 juillet 1969, te placer à l’endroit où Voyager 1 a photographié le « Pale Blue Dot », lancer un photon depuis le Soleil et voir qu’il lui faut 8 min 20 s pour atteindre la Terre. Tu peux même entrer ta date de naissance et revoir le ciel de ce jour-là. Le projet est encore en développement, mais il fonctionne. Il est gratuit, sans compte, sans pub, et le code est en libre accès sur GitHub. Pour le construire, j’ai fait travailler Claude Fable, ChatGPT 5.5 Sol et Grok 4.5. De mon côté, j’ai porté l’idée, défini l’expérience que je voulais créer, testé le résultat et continué à corriger ce qui ne fonctionnait pas. C’est probablement la plus grande leçon que l’IA m’a apprise : elle réduit énormément la barrière technique, mais elle ne remplace ni la curiosité, ni le jugement, ni l’exigence. Une IA peut écrire du code. Elle ne peut pas décider à ta place de ce qui mérite d’exister. Lien et code source en premier commentaire.

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  Nicolas HENRY (@Blog_Nico) a signalé il y a 3 minutes

  @StephanTechBro @512banque Pareil même constat, et j'ai fait pas mal de tests avec des RULES, prompts précis, utilisation de depot github pour une bonne comprehension. 10 fois plus lent, parfois des plantages, du code approximatif, arret en plein milieu estimant que la tache est ok etc ...

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  KAKX 🇫🇷🔻 (@AlxKok) a signalé il y a 8 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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  アルノ (@ArnoTaoTensor) a signalé il y a 11 minutes

  Jobscan et Teal vous facturent 20 à 50 dollars par mois pour réécrire votre CV avec une IA et siphonner vos données sur leurs serveurs cloud. C'est le capitalisme de la paresse : monétiser l'angoisse des chercheurs d'emploi en leur vendant une surcouche marketing hors de prix. J'ai codé l'exact équivalent : 100 % open-source, 100 % gratuit, et 100 % confidentiel en local sur votre machine. Zéro fuite de données, zéro abonnement. Résultat sur X après publication : 80 vues, 2 likes. Le silence absolu de la matrice. Pendant que la moindre polémique stérile fait des millions de vues, un outil technique qui rend service gratuitement est enterré vivant par l'algorithme. Alors, posons les vraies questions sans langue de bois : qu'est-ce qui bloque ? Est-ce la barrière technique de l'installation en local, l'addiction masochiste aux abonnements SaaS payants, ou le fait que le travail utile ne fait pas de clics ? Dites-le-moi en commentaire. (lien du repo Github en commentaire)

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  Trigor (@Trigor_Warning) a signalé il y a 16 minutes

  @majoragv Le fait que y'ait pas de connexion Google/Github en 1click me fait quitter avant même d'essayer, ce serauit possible de retirer cette friction de taper son mail et mot de passe à l'inscription ?

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  Roso (@RosoAI) a signalé il y a 17 minutes

  @fontanaen11 @github J’ai jamais eu ce problème

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  Jp (@jipe_ia) a signalé il y a 17 minutes

  On répète partout que l'IA est vendue à perte, et que le jour où l'argent des levées se tarit, les prix vont exploser. Dans les faits, la requête facturée au token dégage de la marge. DeepSeek, le chinois, revendique plus de 80 % sur son modèle de raisonnement R1. La perte est ailleurs. J'ai fait une vidéo là-dessus fin juin. Je relayais la thèse d'Ed Zitron, un journaliste américain qui passe son temps à décortiquer l'économie de l'IA et qui annonce la fin d'OpenAI : les abos à 20 ou 200 balles sont vendus à perte. Je disais déjà que je restais prudent tant qu'aucune boîte n'avait publié ses coûts. Depuis, des chiffres sont sortis. Ils déplacent la ligne. Le calcul le plus parlant vient d'un ingénieur de chez GitHub, qui bosse sur Copilot. Il prend une des cartes graphiques qui font tourner ces modèles dans les datacenters. Il compte l'électricité qu'elle avale, le refroidissement qu'il faut derrière, et il étale son prix d'achat sur 5 ans. → environ 1 $ le million de tokens de sortie (ce que le modèle génère, la partie qui coûte). → facturé 4,50 $ sur GPT-5.4-mini, un des petits modèles d'OpenAI. Et 3 à 6 fois plus cher sur les gros. Il pose lui-même la limite : personne ne connaît la taille réelle des modèles d'OpenAI et d'Anthropic, donc la comparaison exacte est impossible. Mais les 70 à 80 % de marge que les fournisseurs annoncent sur nos requêtes lui paraissent "extrêmement plausibles". Et DeepSeek facture moins de la moitié des prix d'OpenAI et d'Anthropic. La requête facturée à l'usage n'a rien d'une œuvre de charité. Là où ça saigne, c'est le forfait illimité. SemiAnalysis, un cabinet d'analyse spécialisé dans les puces et l'IA, a acheté chaque offre grand public et l'a poussée jusqu'à sa limite hebdomadaire. Un abonnement ChatGPT Pro à 200 $ par mois, utilisé à fond, vaudrait jusqu'à 14 000 $ par mois aux tarifs publics de l'API. Environ 3 500 $ de calcul réel. Pour 200 $ encaissés. Le buffet dont je parlais, il est là. Et nulle part ailleurs. Ça se voit dans le calendrier. Anthropic a activé ses plafonds de crédits agent le 14 juin. Selon la même analyse, OpenAI est le plus exposé, et le plus susceptible de bouger ensuite. Pendant ce temps, les marges brutes d'OpenAI seraient passées de 28 % en 2024 à 43 % en 2025. Le détail que je trouve savoureux : ces chiffres viennent d'états financiers fuités, sortis par Zitron lui-même et vérifiés de façon indépendante par le Financial Times. Celui qui annonce la fin d'OpenAI a publié les documents qui montrent ses marges en train de remonter. Alors oui, les labos perdent de l'argent. Globalement, massivement. MAIS le trou se creuse sur l'entraînement des modèles et sur les milliards engloutis dans les datacenters. Le coût d'une requête, lui, est couvert. L'argent gagné sur nos requêtes paie même une partie de l'entraînement des prochains modèles. Je ne suis ni analyste ni spécialiste de ces modèles économiques, je lis et je recoupe comme tout le monde. Et je n'ai aucune idée de comment se remboursent des datacenters pareils. Et le pronostic change selon l'endroit où on place la perte. Je maintiens ce que je disais : quelqu'un paie ton assiette. Je précise juste où. La subvention est dans l'illimité. La requête facturée au token tient debout toute seule. Donc si tu utilises l'IA à fond tous les jours, l'échéance qui te concerne porte sur ton forfait. Le prix du token, lui, bougera plus tard.

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  Formacrypto (@Forma_crypto) a signalé il y a 17 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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  Raffaële Azuelos 🕎 🇫🇷 🇮🇱 🇺🇸 🇪🇺 (@RaffAzou) a signalé il y a 21 minutes

  @SamuelDamoy @ValerieHayer @EmmanuelMacron Zéro fait réel! Cité mal traduit et hors contexte de la prise de parole… Autre fait réel L’algo de X, est public sur GitHub depuis janvier, republié toutes les 4 semaines, et depuis le 15 mai tu peux même faire tourner le ranker Phoenix sur ta propre machine, le mini modèle est fourni. Faudrait faire quoi pour être plus transparent ?!?! Publier un guide « pour le nuls » pour être sûrs que TOUS les gauchistes puissent le décortiquer ??

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  JoYz (@joyzjyc) a signalé il y a 22 minutes

  @Maddere7 @coinbureau Oui, et leur façon de faire est pareille que sur GitHub : Tu modifies un paramètre de confidentialité → il est enregistré. Ensuite ils font une mise à jour du service des paramètres → le paramètre est ensuite "reset" sur "defaut" (vécu avec un abonnement copilot)

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  Bearman (@xcomdoc) a signalé il y a 22 minutes

  On a trouvé un bug dans l'algo X. C'est pas un bug. C'est 18 000 lignes de code wokiste. Le ranking model préfère le bon message à la bonne réponse. Voilà. Vous pouvez fermer GitHub

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  Le PLOUTOS (@leploutos) a signalé il y a 27 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 28 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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  dns🏴‍☠️ (@Do_not_sell_) a signalé il y a 30 minutes

  @Ammortel_ C'est tout le principe du "Web of Trust". Si un attaquant pirate le site, il peut falsifier la clé affichée, oui. Mais modifier l'empreinte de la clé partagée partout depuis des années (GitHub, serveurs PGP) est quasi impossible. Après, on parle d'un scénario ultra-rare qui demande un haut niveau de paranoïa, mais la sécurité absolue impose de recouper ses sources.