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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  The NEWS (@thenews_fr) a signalé il y a 27 secondes

  🇺🇸🤖 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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  Hentai Kamen!! ** (@UltimateHentaiK) a signalé il y a 1 minute

  @Qyoon_FR @absurd______93 @Lalunaly_ Pour le retirer Plus besoin de passer par une installation github, juste à le brancher, le connecter à internet pour qu'il fasse les maj, et tu l'utilises comme tu veux, cassette en place ou non

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  Kaostyl (@kaostyl) a signalé il y a 2 minutes

  Bon alors petit update sur cette migration de serveur (ou plutot d'environ 150 wordpress vers du static github>cloudflare) par mon agent Hermes.... C'était pas si mal mais pas assez parfait pour que je valide... donc c'est un echec. Hugo etait un mauvais choix, pas top pour des sites multilingue entre autre et surtout j'avais pleins de trucs cassé, un design de *****... Bref !! Je suis en train de tout recommencer avec Astro... et cette fois je borde tout car chaque site à sa particularité donc il faut que le workflow soit capable de gérer l'ensemble des cas particuliers... Je vous tiendrais au courant ! Ce qui est sur c'est que j'ai largement sous estimé la tache mdr et j'ai surement mal fait pleins de trucs...

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  Genius UX (@Genius_UX) a signalé il y a 2 minutes

  Le login… sans aucun doute le truc le plus chiant de la terre. Je devrais parler de mot de passe oublié mais justement les meilleurs ont supprimés ce problème, je vous montre ça. Quelques chiffres pour poser le contexte : 27,4% des logins initiaux échouent (oubli, mauvais mdp). Seulement 4,9% des utilisateurs bloqués tentent une 2e fois. Pire : 28,6% de ces secondes tentatives ne fonctionnent pas non plus. On va regarder ces 3 apps : → HBO Max : Ils anticipent l’échec avec un “One-Time Code” immédiat. Contextual à l’utilisation avec la TV. La cible est très large donc ils sont obligés de garder le funnel avec mot de passe. 50% de réussite. → Tinder : Un seul choix. Fluidité absolue. Et derrière si il t’envoie un code. Zero réflexion réussite 100%. → Raycast : Cible tech. Pattern connu Magic Link ou SSO (Apple/GitHub). Direct au but. 100% de réussite Ils ont tous les 3 supprimé la charge mentale pour sécuriser leurs revenus. (surtout Tinder et Raycast) Alors s’il vous plaît, pour nous pauvre utilisateur (et pour votre portefeuille) faites attention à votre login, ne le mettait pas à la fin de votre roadmap !

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  Le PLOUTOS (@leploutos) a signalé il y a 3 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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  Jp (@jipe_ia) a signalé il y a 3 minutes

  Comment un neurochirurgien de Pékin a résolu en 16 heures un problème de maths ouvert depuis 22 ans, avec l'IA ? Et en plus, il n'a aucune formation en mathématiques. Pendant ce temps, Alex Townsend, mathématicien à Cornell, posait la même question à ChatGPT depuis un an. Réponse : une preuve bidon, ou un raisonnement qui cale. La différence tient beaucoup à la façon dont il a lancé la machine. Une matrice, c'est une machine qui transforme des vecteurs. Tu lui appliques une fonction et tu veux savoir jusqu'où le résultat peut monter. Personne ne sait le calculer directement. En 2004, Michel Crouzeix propose un raccourci. À chaque matrice tu peux associer une région du plan, facile à dessiner. Prends la valeur max de ta fonction sur cette région, multiplie par un certain nombre, et tu tiens un plafond que le résultat ne dépasse jamais. Toute la difficulté, c'est ce nombre. Crouzeix démontre en 2007 que 11,08 fonctionne. Et qu'aucune valeur sous 2 ne peut marcher. Le bon chiffre est coincé entre les deux, et lui parie sur 2. En 2017, il resserre à 2,414 avec un collègue espagnol. Cet écart tient 22 ans. Bon maintenant... À quoi ça sert ? Simuler une onde dans un crâne, l'air autour d'une aile, le courant dans un circuit, ... Et voilà, ce qui vient de tomber. Shanmu Jin, géologue de formation puis médecin, s'est mis aux maths seul pour ses travaux sur l'échographie du cerveau. Le théorème décisif est sorti d'un run autonome d'environ 16 heures de GPT-5.6 Sol en mode ChatGPT Work. Il a lancé, il n'est pas intervenu. Son prompt est public sur GitHub, et il ressemble à un protocole de travail : → interdiction de chercher sur le web, dans les conversations passées ou les fichiers locaux → partir du principe qu'une preuve complète existe → un portefeuille de pistes vraiment différentes, et la plupart des agents ignorent laquelle a la faveur du moment → des agents adverses en continu, interdiction de rendre un rapport d'avancement vague → ne rien renvoyer avant qu'une preuve complète ait survécu à l'audit Jin parle lui-même d'une "part de chance". Le papier est un preprint, la relecture formelle est en cours. Townsend a passé un an à poser la question. Jin a passé une nuit à organiser la manière d'y répondre. Le modèle s'est beaucoup amélioré ces dernières semaines, Townsend le dit aussi. Mais entre ces deux histoires, ce qui change vraiment, c'est le cadre de travail donné à la machine.

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  Le PLOUTOS (@leploutos) a signalé il y a 4 minutes

  J'ai confié une mission à un agent Hermes : lancer un micro-SaaS par semaine. Je vois passer des dizaines de nouveaux SaaS sur X en ce moment. J'avais moi aussi une liste d'idées qui s'allongeait. Mais aucune envie de passer mes semaines à chercher des noms, acheter des domaines, créer des repos GitHub, provisionner des serveurs et surveiller des agents de code. L'idée n'est pas de sortir une nouvelle usine à gaz tous les sept jours. Chaque produit doit résoudre un problème très précis et pouvoir être utilisé de trois façons : - directement par un humain ; - dans un workflow via une API ; - par un autre agent, qui pourra utiliser le service et même prendre son propre abonnement. Je fournis l'idée. Hermes orchestre le reste depuis mon VPS. Il commence par faire les recherches, trouver le bon angle et rédiger le cahier des charges. Un skill travaille le positionnement, le nom et la marque. Un MCP vérifie les domaines disponibles et lui permet d'acheter celui qu'il retient. Il prépare ensuite l'infrastructure. GitHub pour le code, Hetzner pour le serveur et Coolify pour le déploiement. Tout est créé et relié sans passer par mon ordinateur. Une fois le terrain préparé, il découpe le produit en tickets GitHub : backend, API, authentification, paiements, interface, tracking, mails... Hermes ne développe pas lui-même chaque fonctionnalité. Il ouvre un terminal sur son VPS, lance Claude Code avec un ticket précis, surveille son travail et récupère la pull request. À chaque PR, Codex intervient comme deuxième paire d'yeux. Il relit le code depuis GitHub, remonte les problèmes et laisse ses commentaires. Hermes reprend ensuite les remarques, renvoie les corrections à Claude et recommence jusqu'à ce que les tests et la revue passent. Une fois tout au vert, il pousse en production avec Coolify. Stripe gère les abonnements. Resend les mails. Umami, Google Analytics et Search Console suivent l'utilisation et l'acquisition. Même après le lancement, l'agent continue. Les tickets de support et les demandes de fonctionnalités remontent dans GitHub. Il les regroupe, les priorise et peut relancer un cycle de développement sans que j'aie à suivre chaque étape. Le but n'est pas de prétendre qu'un agent peut créer une entreprise rentable en appuyant sur un bouton. Il ne choisit pas encore la bonne idée à ma place, et je garde la validation sur les décisions importantes. Mais toute la tuyauterie qui transforme une idée en produit utilisable ne tourne plus sur mon ordinateur et ne dépend plus de ma charge mentale. J'ai construit une petite usine à side projects. Maintenant, il va falloir automatiser le marketing

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  Syaoran (@Syaor4n) a signalé il y a 5 minutes

  Le même agent peut coûter 10 fois plus cher selon la config, sans que la qualité change. Avant je l'affirmais, maintenant je l'ai mesuré : chaque levier ci-dessous vient d'un relevé fait sur ma prod, pas d'une promesse de doc 1. Le prompt caching : ton préfixe (profil, skills, outils) repart à chaque tour et le fournisseur te le resert du cache à une fraction du prix Sur 30 jours et 1 025 sessions chez moi : 96,8 % de ce que mes agents lisent vient du cache Le TTL annoncé à 5 minutes ? Sondé à 70 minutes, le cache servait encore 99,8 % de l'entrée Le vrai danger c'est toi : chaque modif du contexte en cours de session invalide le cache et tout repart au prix plein. 2. Le bon modèle par tâche : le réflexe, c'est d'envoyer le maximum sur le modèle rapide Mesuré sur les mêmes tâches, trois passages chacune : le rapide a consommé 15,1 % de tokens de plus que le gros, parce qu'il raisonne plus pour arriver au même résultat. Mesure sur tes tâches avant de router 3. Le contexte : /compress résume et tu continues le même objectif, /reset repart de zéro quand tu changes de fil Compresse en connaissance de cause : sur ma prod, une compression coûte 361 146 tokens en moyenne. C'est un investissement, pas un réflexe gratuit. 4. Les garde-fous : max_turns borné, parce qu'une boucle infinie est la dépense la plus chère qui existe et toolsets réduits : le serveur MCP GitHub complet, c'est 119 632 octets de schémas qui repartent à chaque tour, 40 223 une fois lancé avec --toolsets repos Tout ça se lit avant de se régler : /usage, hermes insights, et le state.db de ton profil. C'est un bon point de départ pour mesurer l'usage réel

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  Jour Meilleur (@bubulevrai) a signalé il y a 6 minutes

  @tatiann69922625 @seblatombe L'application avait un dépôt Github. Peut-être a t-il été transféré ailleurs. Site en maintenance.

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  mathieu (@mathieuhq) a signalé il y a 7 minutes

  je passe maintenant environ 80 % de mon taf de dev à discuter avec hermes hermes a accès aux repos sur lesquels je l’autorise, les miens comme ceux de mes clients quand j’ai une feature ou un bug, je ne demande pas directement à un agent de coder à partir de trois lignes écrites à l’arrache je discute d’abord avec hermes il inspecte le repo, retrouve la logique existante, me pose les questions qui manquent et m’aide à transformer l’idée en issue github complète comportement attendu, contraintes techniques, cas limites, fichiers potentiellement concernés, validations à lancer et critères d’acceptation on fait du spec-driven development avant de toucher au code pour cadrer cette partie, j’utilise les skills du repo mattpocock/skills /grill-with-docs me challenge sur les décisions et la terminologie, /to-spec transforme notre discussion en spec, puis /to-tickets découpe le travail en issues verticales avec leurs dépendances tant que l’issue nécessite encore une décision de ma part, elle reste en préparation quand elle est assez claire pour être exécutée sans revenir me demander ce que j’avais en tête, hermes lui ajoute le label agent-ready et c’est là que mon nouveau VPS entre dans la boucle j’ai un VPS dédié avec Codex dessus et un runner GitHub Actions self-hosted le runner reste connecté à GitHub et attend les jobs dès qu’une issue reçoit le label agent-ready, GitHub envoie le job au VPS Codex récupère l’issue et le repo, crée un worktree isolé avec sa propre branche, implémente la solution, lance les tests et les validations du projet, commit les changements, push la branche puis ouvre une pull request liée à l’issue Codex n’a aucun droit de merge sur main main reste protégée et la dernière étape reste humaine je récupère une PR avec le contexte de l’issue, les changements effectués et les validations exécutées je peux relire, tester, demander une correction ou merger en gros, hermes m’aide à transformer une idée floue en travail exécutable, puis Codex prend le relais comme développeur sur une machine séparée je ne code plus du tout je passe mon temps à expliquer précisément ce que je veux construire, à découper correctement le travail et à vérifier ce qui sort des PRs

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  Tribune Populaire🌐 (@TribunePop23) a signalé il y a 7 minutes

  🤖📁- Dans le cadre d'un exercice de cybersécurité évalué par l'Institut de sécurité de l'IA du Royaume-Uni, un agent IA autonome a tenté une attaque sur la chaîne d'approvisionnement d'un vrai projet open source hébergé sur GitHub, en créant de fausses identités et en usant d'ingénierie sociale pour faire approuver un code malveillant. C'est Sinan Can Demir, un étudiant turc en troisième année à l'Université du Texas à Dallas, qui remarqua alors qu'un utilisateur du nom de « miraholt31 » tentait d'introduire discrètement une mise à jour malveillante dans un programme open-source d'analyse réseau appelé myNetwork. Lorsque Demir signala la pull request comme contenant « un dropper de malware dissimulé », l'agent IA riposta via son compte d'origine ainsi qu'un second faux profil, « Lena Brandt », présentée comme une ingénieure allemande pour faire pression sur le mainteneur du projet afin qu'il accepte le code. « J'ai vraiment cru que c'était un humain, parce qu'il me mentait manifestement », a confié Demir à Reuters. « Je n'aurais jamais imaginé qu'une IA puisse être capable de mentir à de vrais développeurs. » Ce n'est que plus tard qu'il apprit que son adversaire était un agent IA propulsé par le modèle Mythos 5 d'Anthropic, après avoir été contacté directement par l'AISI britannique. Le rapport technique de l'AISI fait froid dans le dos : « C'est la première fois que l'AISI observe une tromperie de cette gravité, ciblée sur une personne réelle non sollicitée, dans le monde réel ». Ce n'est pas juste une IA qui trouve une faille technique, elle a menti, créé des personnes crédibles, et fait pression psychologiquement sur un humain pour obtenir un résultat, sans qu'on le lui ait explicitement demandé.

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  Nestor Lab (@NestorLab44) a signalé il y a 11 minutes

  Hermes vient de faire un move qui change la donne pour tous ceux qui build des agents. L'annonce : Hermes supporte désormais les plugins portables au standard Agent Plugins v1, adopté par Vercel, Cursor, OpenAI et Microsoft. L'idée est simple : créer un plugin une fois et le faire marcher sur plusieurs agents. Un plugin portable se présente comme un dossier avec un plugin.json, un dossier skills/, et parfois un mcp.json. Ça supporte les Skills et les MCP. Avant, il était impossible d'importer ces packages sur Hermes. Seuls les plugins natifs fonctionnaient, plus puissants mais spécifiques à l'outil. Prenons un exemple concret avec GitHub. Jusqu'ici, configurer Hermes pour interagir avec GitHub (lister les issues, review une PR, lire les commits) demandait une configuration manuelle. Maintenant, un package portable fait le lien directement. Et le même package fonctionne aussi sur Cursor ou Claude Code si tu changes d'outil. L'intérêt principal, c'est l'interopérabilité. Ne pas réécrire les mêmes intégrations pour chaque agent. Hermes supportait déjà les MCP via le fichier de configuration. La nouveauté, c'est l'installation simplifiée sous forme de packages partageables. #hermes

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  اكرم (@Egv17__) a signalé il y a 13 minutes

  Des que la beta fc27 finie ça va s’intéresser aux fifa 17 et tt des mec de github la ça a l’air pas mal

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  OrkStr (@OrkStr) a signalé il y a 13 minutes

  "Holy **** reader is ADMIN? We can read config/users!" C'est un agent d'OpenAI qui écrit ça. Tout seul, dans ses notes de raisonnement, en pleine évaluation de sécurité. Personne ne le lui a soufflé ! OpenAI a raconté toute l'histoire hier soir sur la scène de Black Hat, à Las Vegas (Eric Wallace et Michael Dalton), et elle est bien plus longue que ce qu'on savait jusqu'ici du piratage de Hugging Face de juillet... Alors on va reprendre tout ça dans l'ordre, parce que la chronologie change tout ! Ça ne commence pas en juillet. Ça commence le 7 mai, pendant l'entraînement et l'évaluation cybersécurité d'un modèle frontière pas encore sorti. Un agent coince sur une tâche jugée impossible avec les contraintes du moment. Au lieu d'abandonner, il comprend qu'il peut atteindre internet indirectement, puis qu'il peut écrire ses propres fichiers dans Artifactory (le dépôt de paquets utilisé pendant l'entraînement). Il laisse un mot pour les agents suivants... D'autres le trouvent ! Une simple demande d'aide se transforme en vrai panneau d'affichage !! Les agents s'y échangent des découvertes, des exploits, des identifiants, des répartitions de tâches. Dès qu'un agent ouvre une porte, il la laisse ouverte pour les suivants. Ça devient, avec le temps, un essaim coordonné. Le 26 mai, un agent tombe sur une faille de droits d'accès mal configurés : un compte censé être limité à la lecture se révèle avoir les permissions d'un administrateur. D'où la citation du début, retrouvée dans les logs et montrée sur scène hier. Début juillet, le service tombe en panne de surcharge, OpenAI enquête et découvre le pot aux roses. Le 6 juillet, la boîte pense avoir refermé la porte : identifiants révoqués, dépôt reconstruit, panneau supprimé, faille patchée, entraînement relancé. Deux jours. C'est tout ce qu'il aura fallu aux agents pour prouver le contraire. Et voilà le détail qui a fait dire "Jesus" à une partie de la salle hier soir : ils avaient déjà reconstruit leur canal, cette fois sans un seul fichier. Ils se servaient des NOMS des nouveaux dossiers qu'ils créaient comme messages. Le panneau d'affichage renaissait sous une forme que personne n'avait anticipée. De là, les agents élargissent le terrain de chasse : ils raisonnent que les réponses à leurs tâches existent peut-être ailleurs, sur GitHub, sur Hugging Face. Même méthode, cible différente. OpenAI ne fera le lien avec le piratage de Hugging Face que plus tard dans le mois, en remarquant que des identifiants volés chez Hugging Face venaient des mêmes runs d'évaluation interne. Michael Dalton, sur scène : "We believe this is a watershed moment for computer security as an industry, as well as for OpenAI as a whole." Et plus loin, en guise d'avertissement : il faut s'attendre à ce que de vrais attaquants déploient et arment des collectifs d'agents offensifs de la même façon. Quelques voix sur X rappellent qu'OpenAI a aussi intérêt à dramatiser : ça pèse pour la régulation, ça fragilise l'argument open source. Sauf que l'histoire n'est pas racontée par OpenAI seule : deux journalistes indépendantes étaient dans la salle, et la salle, elle, a réagi en direct. Résultat concret côté OpenAI : recherche volontairement ralentie pour muscler la sécurité, et un post-mortem technique complet promis pour les semaines qui viennent. Ce qui frappe, ce n'est pas qu'un agent ait trouvé une faille. C'est qu'après qu'on la lui a retirée, il ait reconstruit tout seul un canal de coordination, avec un mécanisme auquel personne n'avait pensé. Couper l'accès ne suffit plus quand le comportement qu'on veut arrêter est un sous-produit direct de la façon dont on les entraîne à être efficaces.

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  Examy (@examycom) a signalé il y a 13 minutes

  Claude Code tout seul, ça ne sert pas à grand chose. Le vrai levier, c'est ce que tu lui branches. Voici ceux que j'utilise tous les jours et certains personne n'en parle 👇 1. SuperWhisper Je parle au lieu de taper. Je décris ce que je veux en 30 secondes de voix au lieu d'écrire un prompt de 10 lignes. Le truc le plus sous-coté de toute la liste, et le premier que j'installerais si je devais tout refaire. 2. Groq De la transcription quasi instantanée pour presque rien. Vous balancez une heure de vidéo, vous récupérez le texte en quelques secondes. Je m'en sers pour les exports de formations et skool notamment. 3. Kie . ai Un seul compte pour GPT Image 2, nano banana pro, Veo, Kling et Suno. Tous les modèles image et vidéo derrière une seule API, vous basculez de l'un à l'autre selon le format sans multiplier les abonnements, tout est beaucoup moins cher souvent tous les prix divisé par 2 ou 3. Il y a encore moins cher mais la qualité varie beaucoup plus et souvent faut payer par Alipay ils prennent pas forcement les credit cards : APIYI et laozhang 4. Playwright Un vrai navigateur piloté par l'IA. Elle ouvre mon site, prend des screenshots et vérifie visuellement que ce qu'on vient de pousser s'affiche correctement. Fini le "j'ai modifié le thème et j'espère que ça n'a rien cassé". 5. ElevenLabs Tout le monde connaît pour les voix off. Ce que personne n'utilise, c'est le forced alignment : vous envoyez l'audio, il vous rend le timing exact de chaque mot prononcé. C'est ça qui permet d'avoir des sous-titres calés à la milliseconde au lieu de les décaler à la main pendant deux heures. 6. Firecrawl Scraper n'importe quel site en texte propre, même ceux qui tournent en JavaScript. Je m'en sers pour analyser les landing pages des concurrents et avaler de la doc technique. 7. Triple Whale Le meilleur point d'entrée quand on est ecom, parce que toutes vos intégrations sont déjà dedans : Shopify, Meta, Google, TikTok, Klaviyo. Au lieu de brancher huit API pour analyser, vous en branchez une seule et la data est déjà consolidée. Je pose ma question en français et j'ai mon P&L, mon ROAS par campagne et mon new customer ROAS (la seule métrique qui m'évite de scaler une campagne qui ne fait que ramasser mes clients existants). Et surtout c'est pas juste le ROAS que les plateformes donnent mais tout passe leur modele d'attribution. 8. L'API Meta Audits de compte, budgets, création et migration d'ads en masse. J'ai recréé près de 1000 ads en une nuit avec ça. C'est gratuit et tout le monde y a droit. 9. L'API Shopify En lecture ET en écriture. Prix multi-devises, templates, traductions, pages, commandes. Ce qui me prenait une soirée dans l'admin se fait en une phrase. 10. L'API Klaviyo Auditer tous les flows, toutes les campagnes et tous les templates d'un coup. Vous voyez immédiatement les emails qui ne rapportent rien et ceux qui portent tout. Et creations de template pour les flows/campagnes + generation des images via kie pour faire les emails entierement via claude code 11. Vercel/Railway,Supabase/Github Le trio parfait pour creer des saas ultra rapidement en interne. C'est vraiment pas cher et vous pouvez faire des trucs en illimité avec ça pour developper full tools. Le conseil que je donnerais si vous avez encore rien de tout ça : commenez d'abord par le dossier de contexte puis seulement après integrez les outils 1 à 1. Les outils sans contexte, ça sort du générique. Hésitez pas si vous avez la moindre question 👹