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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  Orion (@orion_offi) a signalé il y a 47 secondes

  @shedclip71748 Et non ils vont pas pourrir sur GitHub vu que j'ai mon propre serveur Git 🤓

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  Vincent - Be a shifter (@Magestia_dev) a signalé il y a 2 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.

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  Aray 🦋 (@araylW) a signalé il y a 4 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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  OrkStr (@OrkStr) a signalé il y a 7 minutes

  Quelqu'un a réduit sa facture Claude de 60% en transformant son code en image et en laissant le modèle faire de l'OCR. La blague, c'est que ça marche. Voilà les chiffres, et pourquoi c'est plus malin qu'il n'y paraît. 👇 Une image 1080×1920 coûte environ 2 700 tokens à Claude pour le lire. Le texte qu'il contient en coûterait 27 000. Soit 10 fois plus cher pour la même information. Pourquoi ? Parce que le coût d'une image est fixé par ses dimensions, pas par ce qu'il y a dedans. Tu mets 500 lignes ou 5 000 lignes de code dans ce PNG : même prix. Le texte, lui, se facture à la ligne. Et le code, le JSON, les logs de terminal sont particulièrement chers : environ 1,9 caractère par token, là où un texte normal en fait 4. Si tu n'es pas développeur, retiens l'essentiel : une image de code coûte 10 fois moins à traiter qu'un texte équivalent. Ce proxy exploite ça automatiquement, sans que tu changes quoi que ce soit à ton workflow. **La technique : pxpipe (GitHub teamchong/pxpipe)** C'est un proxy local. Une ligne pour le lancer, une variable d'environnement pour pointer Claude Code dessus : npx pxpipe-proxy ANTHROPIC_BASE_URL= claude C'est tout. Côté workflow, rien ne change. Côté requête, le proxy intercepte chaque appel, identifie les gros blocs (system prompt, tool docs, historique ancien), les render en PNG haute densité, et les renvoie au modèle comme blocs image. Le modèle fait de l'OCR, répond normalement. Point sécurité important : ce proxy est purement local, il tourne sur 127.0.0.1 et traite tes requêtes sur ta machine avant qu'elles ne partent. Ta clé API Anthropic ne transite jamais par un serveur tiers. Ce n'est pas un proxy cloud intermédiaire. Point latence : le proxy est synchrone, il encode les PNG avant que la requête ne parte. Ça ajoute un délai côté client sur les gros contextes. En contrepartie, envoyer 2 700 tokens au lieu de 25 000 réduit d'autant le temps de traitement et le coût réseau vers Anthropic. Sur du contexte dense, la compression l'emporte. **Les vrais chiffres (mesurés, pas estimés)** 48 000 caractères de system prompt = 25 000 tokens texte. En PNG : 2 700 tokens. 89% de moins sur ce seul bloc. Un PNG 1928×1928 = 4 761 tokens image, contient l'équivalent de 92 000 caractères. En texte brut, ça aurait coûté ~48 000 tokens. End-to-end sur 13 709 requêtes réelles : -59%. Une facture de 100€ → 41€ sans toucher au workflow. **Pourquoi Fable 5 accepte ça (et Opus non)** Fable 5 est très bon pour lire du texte rendu visuellement : 100/100 sur des problèmes arithmétiques inédits, récupération de valeurs, suivi d'état, rappel de noms. Pas du pattern-matching hasardeux : de la vraie lecture. Les benchmarks SWE-bench sont aussi publiés : 14/19 avec vs 15/19 sans sur Pro, verdicts concordants à 18/19. La différence tient à la variance run-to-run, pas à la compression. **La limite réelle : contexte oui, rappel exact non** C'est le point le plus important à comprendre avant de tester. pxpipe est lossy : l'image est une approximation visuelle du texte, pas une copie. Pour du contexte (comprendre la logique d'un code, suivre un raisonnement, retenir une valeur numérique) ça fonctionne. Pour du rappel byte-exact depuis du contenu imagé en haute densité, c'est une autre histoire : 63% de précision max sur des identifiants denses, et les erreurs sont silencieuses. Pas une exception levée, pas un signal d'incertitude : le modèle répond avec confiance en donnant la mauvaise valeur. Un cas documenté par l'auteur : un nom de personne rappelé depuis l'historique imagé, rendu confidemment faux. Concrètement, ça exclut plusieurs usages : tout pipeline qui doit restituer des IDs, des hashes, des secrets, des adresses, des numéros précis depuis l'historique compressé. pxpipe le gère en partie en gardant les valeurs byte-exact des tours récents en texte, mais ça ne couvre pas tout. Si ton agent doit retrouver une valeur exacte dans du contexte ancien, ce n'est pas la bonne solution. Si ton agent doit comprendre ce qui s'est passé pour décider quoi faire ensuite, ça passe. **Ce que ça veut dire pour ceux qui font tourner des agents** Le coût d'API est souvent le premier frein à l'intensification de l'usage. Un contexte large de Claude Code, des sessions longues, des pipelines multi-agents : ça monte vite. Où pxpipe gagne vraiment : les sessions de code, les agents avec de gros system prompts, les pipelines qui produisent des logs et des sorties d'outils volumineuses. C'est là que le ratio token image vs token texte est le plus favorable. Où le gain sera moindre : si ton contenu est surtout de la prose légère (emails, conversations, rédaction), le rapport devient moins avantageux. pxpipe l'intègre dans son calcul et laisse ces blocs en texte automatiquement. Expérimental, oui. Mais sourcé sur 13 709 requêtes réelles, pas sur des estimations. Les benchmarks sont publiés, reproductibles, les limites sont documentées avec honnêteté. C'est plus qu'on n'en voit sur la plupart des outils en production. Vous l'avez testé vous ? Quel gain sur votre workload ? ✍

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  WIDED (@gowided) a signalé il y a 7 minutes

  @MennelDev Je pense que ça passe par GitHub maintenant, OpenClaw l'a clairement démontré pourtant le mec avait fail une quarantaine de projets avant.

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  Nicolas HENRY (@Blog_Nico) a signalé il y a 9 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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  ZERO TRAPS TRIP by Rekon Astra (@RekonAstra) a signalé il y a 9 minutes

  Est ce que qqn code déjà avec Kimi K3, qui est meilleur que Fable5 sur les benchmark ( tests d’évaluation ) et 8 fois moins cher ? Parce que vu mes dépenses en IA, je pense sérieusement à quitter Claude - pour produire du code en tout cas. J’allais quitter Claude pour GPT ( GitHub Copilote ) de toute manière, parce si Claude est bon en orchestration il est random en exécution, parfois cauchemardesque. GPT lui, est un samouraï en exécution. Juste un peu trop lent en ce qui concerne Codex.

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  Sam (@Sam27274510) a signalé il y a 10 minutes

  @_Flavien @KuptoKosmos As tu été voir le projet github en question ? J'ai l'impression que tu ne sais pas de quoi tu parles, demande a chatgpt de t'aider, ce que tu ecrit n'a aucun sens.

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  Koka’🍊 (@KokaHlf) a signalé il y a 12 minutes

  ce qu’on vient de me faire en entretien j’en reviens pas MDRRRR il m’a dit donne ton github j’étais en mode euuuh att il m’a dit tu veux pas donner pcq c’est kokapigg et pas ton prénom ?? wtf c’est mon pseudo pour jouer comment il sait

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  Goku 🗞 (@Crypto__Goku) a signalé il y a 18 minutes

  💬 CZ s’est moqué de la vague d’arnaques aux faux emplois Web3 qui circulent actuellement sur LinkedIn, Telegram et GitHub. Le principe est toujours presque le même : les escrocs proposent des postes crypto avec des salaires énormes, organisent de faux entretiens très crédibles… puis demandent aux candidats d’installer un prétendu “logiciel de vérification” ou un outil technique lié au projet... En réalité, ces programmes servent souvent à voler des mots de passe, des wallets crypto ou prendre le contrôle de l’ordinateur de la victime. Avec la popularité croissante du secteur Web3 et de l’IA, ce type d’arnaque explose depuis quelques mois, notamment auprès des développeurs et freelances cherchant du travail à distance.

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  Le PLOUTOS (@leploutos) a signalé il y a 20 minutes

  J'ai livré un agent IA dédié au SAV d'un SaaS B2B, qui remplace un alternant et un outil qui coûte une fortune. Là, cette boite payait Intercom un bras, avec un alternant H24 derrière le chat pour traiter les demandes. Sauf que l'alternant finissait son contrat et partait, donc il fallait soit reprendre et former quelqu'un, soit continuer à payer l'outil pour rien. Et ce qu'ils traitaient était assez simple, les mêmes questions qui revenaient, des trucs déjà écrits quelque part dans leur doc. On a viré Intercom. À la place, un bout de code sur leur site, intégré au reste, brandé à leurs couleurs, le visiteur voit juste un chat normal. Derrière, un agent N8N sur un VPS, avec toute leur base de connaissance branchée dedans, les FAQ, les procédures. Quand il sait répondre, il répond, tout de suite, à n'importe quelle heure. Quand il sait pas, il escalade et il ouvre le bon ticket tout seul, sur Github si c'est technique, dans le CRM si c'est commercial. Donc personne côté boite trie les demandes à la main, elles arrivent déjà au bon endroit avec le contexte. Ça tourne sur DeepSeek V4 Pro, ça traite plusieurs dizaines de tickets par semaine, 94% sont closés sans qu'un humain touche à quoi que ce soit. Les 6% qui restent, c'est justement ceux qui méritent un vrai humain. Résultat, l'abonnement Intercom qui saute, le poste qui n'a pas eu besoin d'être remplacé, et les clients qui ont des réponses immédiates au lieu d'attendre. Le jour où l'alternant est parti, personne l'a remarqué côté client.

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  Nathan M (@MLFnathan) a signalé il y a 22 minutes

  Dites-moi que c'est faux svp 😭😭 SO m'a tellement aidé à l'époque... Tu codes, tu coinces pendant des jours/semaines puis tu trouves une partie de la solution là-bas et sur github, tu l'adaptes à ton code finalement qui passe... tu publies aussi pour aider qlq1 un jour

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  F4GXS📻🔊🍑💨🌈🐈‍⬛ (@LE_F4GXS) a signalé il y a 24 minutes

  @f1smv C'est vrai, pas contre impossible de trouvé une version de WPSD sur github

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  terminalose (@terminalose) a signalé il y a 25 minutes

  Github je résume : je ne veux plus utiliser GitHub, j'ai zéro confiance même en repo privé. Problème : on me l'impose genre partout. Donc problème.

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  Le Dev Markdown (@le_chaton_fat) a signalé il y a 26 minutes

  @leploutos @cursor_ai Okay mais quelle entreprise va migrer de GitHub à Cursor origine ? Moi je dis pas non! Surtout s'il vire la possibilité de contraindre "Doit être revue par 12 personnes avant d'être merge" C'est là le vrai problème. Quand tu build un truc en 2h, mais que ton équipe met 1 journée pour faire une review... Ça n'a aucun sens.