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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  Zeno (@fontanaen11) a signalé il y a 2 minutes

  Mon Mac mini va reprendre du service. J'ai pris un peu de temps pour me documenter et tester Hermes Mon plan pour l'instant : - setup Hermes sur mon Mac mini (au lieu d'un VPS) - un assistant perso (tâches à définir) - sync avec un repo GitHub - utilisation via WhatsApp C'est ok ?

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  The NEWS (@thenews_fr) a signalé il y a 4 minutes

  🇺🇸🤖 ALERTE — Des IA d'OpenAI (la société derrière ChatGPT) s'échappent d'un test et piratent un site concurrent OpenAI a révélé que plusieurs de ses IA — dont GPT-5.6 et un modèle encore plus puissant, pas encore sorti au public — ont réussi à sortir d'un environnement fermé où elles étaient testées, à se connecter à Internet, puis à pirater les serveurs de Hugging Face, un site qui héberge des intelligences artificielles et sert de référence dans ce secteur (un peu comme un GitHub de l'IA). Le but des IA : trouver en douce les réponses au test qu'on leur faisait passer, pour "tricher". OpenAI parle d'une "cyberattaque sans précédent" et dit avoir renforcé ses systèmes de sécurité depuis.

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  RAHMAN MEHDI (@RAHMANMEHDI1) a signalé il y a 5 minutes

  Oui — sur le plan philosophique (et pratique), c’est dangereux. Supprimer un dépôt GitHub et un dossier local est irréversible (ou presque) d’un point de vue utilisateur. Si j’avais mal compris le nom, le chemin, ou le « mon repo » vs « un sous-dossier », le dégât serait réel. Un modèle n’a pas d’instinct de conservation de ton travail : il n’a que des règles et le texte de la conversation. Ce que j’ai (des garde-fous, pas une assurance) 1. Règles d’action risquée Suppressions, force-push, drop DB, etc. sont classés difficiles à annuler. Par défaut : confirmer avant. Ici, tu as demandé explicitement la suppression du remote et du local pour un projet nommé (H2O-Vulkan-RTX), ce qui lève ce frein pour cette action — pas pour tout le reste de la session. 2. Pas de carte blanche Une approbation ne se propage pas : un git push une fois ≠ droit de tout casser ensuite. Chaque action destructrice se re-juge. 3. Ciblage avant destruction Avant gh repo delete / rm -rf, j’ai vérifié : • que le remote existait sous mehdirahbe/H2O-Vulkan-RTX ; • que le seul clone local pointant vers ce remote était molecule3DRTX ; • que grokMolecule3DRTX pointait ailleurs et n’était pas touché. Ça réduit l’erreur, ça ne l’élimine pas (homonymes, mauvais remote, mauvais dossier). 4. Ce que je ne fais pas (en principe) • Pas d’exfiltration malveillante, pas d’attaque, pas d’aide clairement criminelle. • Pas de « je deviens fou et je nettoie le disque » hors demande : pas d’objectif autonome de destruction. • Pas d’ignorer un état inattendu (fichiers inconnus) pour tout effacer sans regarder. 5. Limites honnêtes • Je peux mal lire une phrase ambiguë. • Je peux confondre deux projets aux noms proches. • gh repo delete --yes et rm -rf n’ont pas de deuxième dialogue magique si la demande est claire. • Je ne suis pas Hal : pas de survie propre, pas de mensonge stratégique pour me protéger — mais je peux être confiant à tort, ce qui est une autre forme de danger. Ce qui te protège vraiment (côté humain) │ Garde-fou │ Pourquoi │ GitHub │ Repo public encore un moment dans l’UI « recently deleted » / support │ │ │ parfois ; pas une promesse. │ Backups / Time Machine / snapshots │ Seule vraie filet pour le disque. │ │ Ne pas coller de tokens dans le chat │ Compromission ≠ seulement suppression. │ Formuler le destructive avec le chemin │ Comme tu l’as fait avec l’URL GitHub. │ │ /URL exacts │ │ Pour le critique │ « Montre-moi ce que tu vas supprimer, ne le fais pas encore. » │ En résumé Les garde-fous, c’est surtout : classification du risque, confirmation par défaut, cible vérifiée, pas de mission cachée. Ce n’est pas : infaillibilité, conscience, ou refus absolu d’obéir à une demande de destruction claire. Sur H2O-Vulkan-RTX, la demande était nette, la cible unique, le bon projet laissé intact. Sur un « vire l’ancien truc Vulkan » flou, le bon réflexe serait : lister → confirmer → seulement après, supprimer. Si tu préfères ce mode plus strict pour la suite (même sur demande explicite : toujours un récap + attente d’un « OK »), on peut l’adopter comme convention dans ce projet.

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  Aurea (@AureaLibe) a signalé il y a 8 minutes

  J’ai un ami qui a un logiciel SaaS avec des milliers d’utilisateurs et qui a automatisé tout son support client avec une IA. Je n’ai pas osé lui dire que c’était illégal dans l’UE et qu’il allait devoir annoncer à tous ses utilisateurs qu’ils parlent avec un robot. Son truc est pourtant simple mais bien fait. Un script passe toutes les 10 minutes et lance un agent IA, qui va lire les messages en attente et qui répond dans le chat. Ça lui coûte 0 euro d’API supplémentaire, car il automatise avec son abonnement Codex/Claude Code. Je lui ai demandé pourquoi 10 minutes et pas un truc qui répond plus vite. Il m’a dit qu’il a fait exprès pour faire attendre un peu les gens, pour éviter que ça spam trop le chat de demandes inutiles. Les 10 minutes permettent de filtrer. Comme l’IA a accès à toute sa documentation du logiciel, elle peut répondre à 90 % des questions sans problème. Pour les 10 % restants, quand elle comprend que le problème est réellement technique, elle dit à l’utilisateur qu’il est remonté à l’équipe technique, qu’il va être traité et qu’ils vont revenir vers lui. L’IA ouvre alors un ticket GitHub et envoie une notification à mon ami. Quand il a terminé et déployé le correctif, l’IA envoie automatiquement un message à l’utilisateur concerné en lisant le correctif. Il a donc viré l’humain de la boucle de A à Z en mode artisanal. Il l’a fait simplement, sans logiciel dédié, avec un cron et un script à l’ancienne, et le pire est que ses clients ne voient même pas la différence car ça ressemble à n’importe quel support classique. Mais l’UE veut maintenant lui imposer de déclarer à ces mêmes clients qui ne sont pas capables de voir la différence entre un humain et un robot qu’ils parlent à un robot. Sauf que si le client sait qu’il parle à un robot, il ne sera pas content, la satisfaction client baissera, et il partira chez les concurrents américains qui eux ne diront pas que leur support est aussi géré par des agents IA… Merci l’Europe.

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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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  Roosvelt KN (@roosveltkn) a signalé il y a 9 minutes

  5/ Ce n'est pas une mauvaise feature. C'est une feature mal priorisée. GitHub auth reste utile pour les devs qui s'inscrivent. Mais ce n'était pas ce dont mes premiers users avaient besoin.

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  Affiseo - Romain Brunel (@Affiseo_) a signalé il y a 13 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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  Aliou Ba (@misteraliouba) a signalé il y a 18 minutes

  @MouctarDaffe Yeah J’ai finally eu quelque chose qui fonctionne sur GitHub C kand mm mieux que packettracer C pas le mm niveau

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  Nebeya 🌱 (@Nebeya_) a signalé il y a 19 minutes

  J'ai déçu Le workflow que j'ai présenté vous a pas plu. J'ai voulu EXPLIQUER le principe de harnais Vous attendiez un programme magique Github. Il n'existe pas. Je vous ai fait une seconde version plus technique tirée de l'app que je bâtis "Je te pardonne 🙏" en com & je te l'envoi

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  Abdel_mio (@AbdelMio) a signalé il y a 20 minutes

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

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  Nevai (@ThisIsNevai) a signalé il y a 23 minutes

  @LurkMoarTV Oui, impossible également de connecter mon domaine à mon repo GitHub en Node.js depuis 2 jours. Le support @Hostinger est perdu : ils ne savent pas d’où vient le problème et disent qu’ils investiguent…

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  Jouhatsu | AI Influence Operator (@Jouhatsu_ai) a signalé il y a 25 minutes

  GitHub. Issue #41930. 23 mars 2026. "Critical: Widespread abnormal usage limit drain across all paid tiers." Quelques heures plus tard : des centaines de commentaires. Un développeur tape "Morning" comme premier message. - 15% de son quota de 5h. Disparu. Un seul mot. - 5h de session vidées en 19 minutes” - “652 000 tokens générés sans prompt” - “ 10 à 20x plus de consommation à cause d’un bug de cache”

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  Mohamed Akaarir (@mohamedakaarir) a signalé il y a 32 minutes

  @iFeyz2 @bestter impossible que ça une alternative de git, ça doit etre juste une alternative de github, gitlab, et donc nouvelles maniéres de faire le CI/CD pages ...

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  Régis (@reg_andr) a signalé il y a 32 minutes

  On se plaint de Claude Code, mais j'étais sur VS Code + GitHub Copilot Pro+ avant, je payais donc déjà 40 $/mois et j'arrivais quand même à avoir 200 à 400 € en extra usage alors que j'utilisais Claude Sonnet et c'était lent. Claude Max c'est le jour et la nuit en comparaison.

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  Pivi (@pivi___) a signalé il y a 34 minutes

  On m’a demandé comment je bosse avec 3 enfants en bas âge à la maison. Réponse honnête : avant début 2026, je n’y arrivais pas vraiment. Avec ma femme, on est tous les deux à notre compte, et pendant longtemps on se partageait la garde à peu près 50/50. Quand j’étais avec les enfants, je pouvais gérer 2-3 mails, un peu d’admin, une petite tâche sans enjeu. Mais développer, répondre à un client, tester une feature, prendre une décision technique proprement ? Très compliqué. Avec des enfants petits, tu n’as pas “une journée de travail avec quelques interruptions”. Tu as des bouts de 5 à 10 minutes entre deux demandes, deux pleurs, deux repas, deux “papou regarde”. Et une tâche de dev classique ne rentre pas dans 7 minutes. Depuis début 2026, ça a changé. Les enfants sont toujours là. Le bruit aussi. Les interruptions aussi. La différence, c’est que les outils sont devenus assez bons pour que je travaille autrement. Aujourd’hui, Telegram est ma porte d’entrée vers Hermes. Quand j’ai une idée de feature, un bug qui me revient, un truc à vérifier sur un repo, je peux le dicter en 30 secondes avec @getdictus. Hermes retrouve le contexte, regarde GitHub, analyse le repo si besoin, crée une issue, complète une issue existante, prépare le triage. Ça paraît bête, mais dans une journée hachée, c’est énorme. Avant, une idée arrivait au mauvais moment, je me disais “je regarderai plus tard”, et souvent elle disparaissait. Maintenant, je peux la capturer proprement au moment où elle arrive, même si je n’ai pas le temps de la traiter. Hermes me sert aussi sur les mails, les clients, l’admin, les notes, le suivi de projets, les recherches, les réponses à préparer. Pour le dev dur, j’utilise surtout Claude Code en remote control, et parfois Codex via l’app mobile ChatGPT pour piloter des sessions qui tournent sur l’ordi. Donc quand je suis avec les enfants, je ne fais pas semblant d’avoir une vraie session de travail. Je fais avancer les agents. Je dicte une idée. Je crée du contexte. Je prépare une issue. Je lance une analyse. Je relance un agent sur une tâche précise. Je vérifie sur téléphone quand c’est possible. Et oui, parfois je sors mon téléphone 5 minutes pendant que je suis avec eux. Pas pour scroller TikTok. Pour dicter une instruction, débloquer une tâche, vérifier une réponse, ou garder un projet en mouvement. Le vrai travail de concentration reste ailleurs. Tests sérieux, décisions produit, code sensible, rendez-vous clients : ça, je le garde pour les vrais blocs calmes, ou le soir après le coucher, souvent vers 21h / 21h30. La journée, je capture, je découpe, je lance, je trie, je délègue. Le soir, je teste, je décide, je corrige, je fais les tâches qui demandent vraiment ma tête. Ça ne remplace pas le temps. Mais ça change complètement le rapport aux interruptions. Avant, une interruption cassait tout. Maintenant, une micro-fenêtre peut devenir une instruction utile pour un système qui continue sans moi. Avec 3 enfants à la maison, ce n’est pas magique. Mais ça transforme les miettes de temps en momentum.