GitHub Carte de Panne

Discussion communautaire

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GitHub Rapports de Problèmes

Dernières pannes, problèmes et rapports de problèmes dans les médias sociaux:

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  atgz (@tgzali) a signalé il y a 5 minutes

  @sibyog13 J'ai fais quelque chose de similaire dans une db vectorielle relié à un mcp. Maintenant j'utilise ce mcp dans tous mes projets pour que l'agent propose et utilisr les outils/articles les plus pertinents. Je l'ai mis en public sur mon github

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  Defend Intelligence (Anis Ayari) (@DFintelligence) a signalé il y a 6 minutes

  Est-ce que le vibe coding, c’est coder ? J’en sais rien, surtout quand on voit des projets à des dizaines de milliers de stars sur GitHub faits juste en vibe coding. Est-ce qu’au final, ce n’est pas le produit qui compte ? Est-ce qu’au final, on ne s’en fout pas un peu de ce débat ? Mais en meme temps on peut pas faire l'impasse sur les immenses problème des projets vibecoder et surtout que le métier change actuellement. Je n’ai pas les réponses, mais en ce moment, il y a un débat assez chaud dans les métiers du dev sur le vibe code / le code, dev / pas dev, donc je pense que c’est cool d’en parler tranquillement. De manière totalement improbable, sur Twitch, on en a débattu sans aucune préparation, donc désolé s’il y a des raccourcis ou des trucs incorrects, avec un ami qui est data engineer, qui revient de YC avec sa boîte (poke @_Blef). On en a parlé pendant 45 minutes en live chill ce week-end, en opposant intentionnellement deux visions différentes pour voir les thématiques qui émergeaient. Et je trouve le sujet intéressant, donc je l’ai mis, sans coupure ni montage (désolé), sur la chaîne secondaire si vous voulez aller écouter. Le truc que je retiens le plus, c’est la course toxique à la productivité actuelle. Merci à Christophe pour m’avoir donné une clé de lecture que je n’avais pas du tout sur les “farming games”, qui ont des mécanismes similaires. D'ailleurs si il y a des devs (ou non dev) qui sont pas du tout d'accord avec certains arguments et qui veulent en parler hésitez pas à venir sur twitch ou à me DM, ca sera avec plaisir de pouvoir échanger en live (je ne débat plus par écrit sur cette plateforme malheuresement). Lien en 1er commentaire.

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  Nicolas HENRY (@Blog_Nico) a signalé il y a 7 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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  Jp (@jipe_ia) a signalé il y a 8 minutes

  Tout le monde a lu la même phrase ces derniers jours : "Jack Dorsey lance un concurrent de Slack". Le vrai sujet de Buzz se joue ailleurs : qui possède l'IA qui tourne derrière. Et là, ça devient beaucoup plus intéressant. D'abord les faits, parce qu'ils sont vérifiables. Buzz, c'est un espace de travail où humains et agents IA bossent ensemble : chat, code, workflows, une même identité pour tous. Un Slack + GitHub pensé pour les agents, que Block utilisait en interne et vient d'ouvrir. Sorti le 21 juillet, sous licence Apache 2.0, bâti sur le protocole Nostr. La sortie a été couverte partout. La fonction dont presque personne n'a parlé, c'est le compute partagé. Le post qui la pointe a dépassé les 500 000 vues en moins de 24 heures. Et Jack Dorsey l'a quote-tweeté lui-même. Donc l'angle intéresse, y compris ceux qui ont construit l'outil. Le compute partagé, c'est écrit noir sur blanc sur le blog technique de Block : Buzz peut exécuter les requêtes d'un agent sur la machine d'un autre membre de la communauté. → une personne fait tourner la machine → elle y charge un modèle ouvert (Google Gemma dans l'exemple qui circule) → le reste du groupe se branche dessus Le but : mutualiser le matériel. 10 personnes se partagent une seule machine plutôt que d'en louer chacune, à vie. Les prompts ne passent pas par le serveur Buzz. Et comme tout repose sur des protocoles ouverts, personne de l'extérieur ne peut couper le robinet. Un groupe possède son IA, sur son propre matériel. Ce qui m'arrête, c'est le déplacement. Ces dernières années, on a loué notre intelligence à une poignée de labos américains. Un compte, un abo, un quota, des conditions qui bougent quand ça les arrange. Là, l'idée c'est de la faire tourner chez soi, à plusieurs. MAIS un bémol tout de suite. Buzz est sorti il y a 5 jours, en version 0.4.x. La doc reste encore légère sur le détail du compute partagé (isolation, planification, provenance des modèles). Ce qu'on voit circuler, ce sont surtout des démos. Bref. Je n'ai aucune idée si le compute partagé tient à l'échelle, ou si ça reste un terrain de jeu pour une petite communauté très équipée. Mais la question posée me semble saine : est-ce qu'on veut louer l'intelligence, ou en posséder un bout ? Je n'ai pas la réponse. Elle mérite d'être posée.

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  Aray 🦋 (@araylW) a signalé il y a 10 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 Tsicopoulos (@Alex_Tsico) a signalé il y a 11 minutes

  @gerardsans Claude Opus 4.6 a identifié seul qu’il passait un examen, localisé le dépôt GitHub du benchmark, cassé le chiffrement XOR et décrypté les réponses. 18 fois. Personne ne lui avait demandé. C’est Anthropic elle-même qui l’a publié. Pas un blog. Pas un thread. Un rapport de sécurité. Dire que l’IA « n’invente pas de comportements au-delà des instructions » en 2026, c’est comme dire qu’Internet ne servira jamais à rien en 1995. C’est pas une opinion, c’est un retard.

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  Saucisse (@Saucisse_dev) a signalé il y a 13 minutes

  @Capetlevrai Pour Obsidian, je m'en sers uniquement via l'IA, avec un serveur MCP maison, une base vectorielle banchée dessus, et une synchro VPS <-> Desktop <-> Mobile (+auto-backup Github). Donc j'y accède de partout et toutes mes datas sont bien rangées. Mais à la mano impossible.

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  Jp (@jipe_ia) a signalé il y a 14 minutes

  Un abonnement IA à 7 dollars au lieu de 20, c'est possible. Il suffit de changer le modèle qui tourne derrière, et ça ne se lit pas sur le prix affiché. Cursor vient d'ouvrir un palier réservé à l'Inde. "Cursor Start", 649 roupies par mois, environ 7 dollars, contre 20 dollars pour le Pro. À ce prix, tu as le modèle maison de Cursor (Composer) et Grok 4.5. Les modèles frontier d'OpenAI et d'Anthropic, eux, restent au palier du dessus. Le palier rogne aussi des fonctionnalités (Bugbot, Auto mode, Automations, le SDK), comme n'importe quelle offre d'entrée. Ce qui m'intéresse, c'est la ligne de découpe. Un abo IA moins cher, ça voulait dire moins de requêtes, moins de sièges, moins d'options. On te donnait moins de la même chose. Maintenant on te donne autre chose. Un modèle différent. Et Cursor est loin d'être seul. Sur GitHub Copilot, le Pro à 10 dollars te donne Haiku et Sonnet. Pour les Opus, il faut passer au Pro+ à 39 dollars. Ce qui a une logique, quand on y pense. Le coût variable d'un produit IA est presque entièrement dans l'inférence. Donc le levier le plus direct pour afficher un prix plus bas, c'est de faire tourner un modèle moins cher. Alors je nuance tout de suite. À 7 dollars, l'offre peut être très bien. Sur de l'édition de code au quotidien, un modèle maison bien intégré fait souvent le job. Et ouvrir un outil à un marché où 20 dollars par mois pèsent beaucoup plus lourd, ça se défend complètement. L'Inde est le 3e marché de Cursor, avec une base qui a triplé en un an, à plus de 3 millions de développeurs. Ce qui me gêne arrive après. 2 personnes qui paient le même montant, chez 2 éditeurs différents, peuvent avoir des modèles très différents en face. L'information qui compte vraiment, quel modèle tourne à quel palier, est rarement celle qu'on met en gros sur la page de tarifs.

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  lumibuilds.fr (@LumenSignifier) a signalé il y a 15 minutes

  Le GitHub MCP balance ~55k tokens dans ton contexte avant que l'agent ait rien fait. On empile les serveurs comme des plugins, puis on s'étonne que l'agent soit lent et cher. Le futur c'est pas plus d'outils. C'est le selective loading. Vous en branchez combien, vous ?

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  FraudBrief (@FraudBrief_FR) a signalé il y a 17 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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  Godefroy (@Godefroy) a signalé il y a 18 minutes

  On a tendance à croire que l'IA de pointe restera un club fermé de labs américains. Le videur de ce club, Microsoft, vient d'y faire entrer un modèle chinois en libre accès, dans son produit phare. GitHub Copilot propose maintenant Kimi K2.7, un modèle de l'entreprise chinoise Moonshot AI. Un très bon modèle d'ailleurs ! C'est le premier modèle "open-weights" que GitHub propose en option officielle. Open-weights, ça veut dire que n'importe qui peut télécharger le cerveau du modèle et le faire tourner sur ses propres serveurs. Les poids sont publics, sur Hugging Face, sous licence libre. À l'opposé des modèles d'OpenAI ou d'Anthropic, qu'on utilise seulement à travers leur API, sans jamais voir ce qu'il y a dedans. Ce qui m'étonne, c'est le contexte. Microsoft a investi des dizaines de milliards de dollars dans OpenAI. Et là, dans son propre outil, elle range le modèle chinois juste à côté, moins cher que les options américaines du menu. Comme un supermarché qui met sa marque distributeur à hauteur des yeux, à côté de la marque premium qu'il finance. Microsoft ne fait pas ça par militantisme. Elle le fait parce que ses clients le demandent, et parce que le modèle chinois fait le job pour beaucoup moins cher. Quand l'acteur le mieux placé pour défendre le modèle américain propriétaire se met lui-même à vendre l'alternative chinoise, c'est qu'il a acté que, sur une grande partie des usages, le modèle branché derrière n'est plus un choix qui différencie. C'est un consommable qu'on remplace. Bien sûr, il reste un angle à surveiller. Le modèle tourne sur les serveurs Azure aux États-Unis, pas en Chine, et il est désactivé par défaut sur les comptes entreprise, un admin doit l'activer. La gouvernance de la donnée sur un modèle venu de Chine reste une vraie question. Mais ça ne change rien au signal de fond. Ce n'est pas une news produit. C'est le signal que la couche modèle, celle que tout le monde regarde, est en train de devenir la moins stratégique de la pile.

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  xavier lois (@xavierlois) a signalé il y a 21 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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  #22 (@salah_dinnn) a signalé il y a 23 minutes

  @senaaaaa04 Attends github est en panne mais fait confiance jss majeur de promo

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  Guillaume Champeau (@gchampeau) a signalé il y a 24 minutes

  D’après l’article GitHub aurait du mal à tenir la charge face aux très nombreux commits désormais poussés par des agents IA ou en tout cas multipliés grâce au code écrit par les IA.

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  BlablaLinux (@BlablaLinux) a signalé il y a 24 minutes

  1/2 Salut ! Je ne l'ai jamais dit explicitement, mais comme le projet original sur GitHub est archivé, j'utilise maintenant un fork de #MinIO qui a l'air vraiment prometteur. Désormais, quand je parle de cet outil, c'est de celui-ci qu'il s'agit. ...