GitHub Carte de Panne

Discussion communautaire

Conseils? Frustrations? Partagez-le ici. Les commentaires utiles comprennent une description du problème, la ville et le code postal.

Méfiez-vous des "numéros d'assistance" ou des comptes de "récupération" qui pourraient être affichés ci-dessous. Assurez-vous de signaler et de voter contre ces commentaires. Évitez de publier vos informations personnelles.

GitHub Rapports de Problèmes

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

• 
  Le PLOUTOS (@leploutos) a signalé il y a 20 secondes

  Les replies ont fait le boulot, en effet j'étais pas à jour sur certains chiffres ! Voici la version corrigée, si tu veux vraiment lancer ton SaaS en 2026 : Claude = le code. (20€/mois, 100€ si t'es pressé) Hermes de Nous Research = les agents. (le framework est gratuit, les tokens non) Hetzner = le VPS. (CX23, 6,60€/mois TTC) Coolify self-hosted = le déploiement. (gratuit) Supabase = le backend + l'auth. (gratuit, et ça remplace Clerk) OVH = le domaine. (10€/an) Stripe = les paiements. (1,5% + 0,25€/transaction) GitHub = le versioning. (gratuit) Resend = les emails transactionnels. (gratuit) Cloudflare = le DNS + le CDN. (gratuit) PostHog = l'analytics. (gratuit) Sentry = le tracking d'erreurs. (gratuit) Upstash = Redis. (gratuit) Pinecone = la base vectorielle. (gratuit) Total corrigé : ~27€/mois. Et oui, tous les gratuits sautent le jour où tu as des users. Mais ça, c'est un problème de riche 🙃

• 
  RAHMAN MEHDI (@RAHMANMEHDI1) a signalé il y a 1 minute

  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.

• 
  Léo Bachelot (@egocgp) a signalé il y a 2 minutes

  @MechBrain42 un mcp bien configuré, une app github, un serveur pour preview, même un novice peut POC easy sans front end

• 
  Nathan M (@MLFnathan) a signalé il y a 3 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

• 
  Théo Lelong (@ThoTbj) a signalé il y a 6 minutes

  Ce matin, une app IA a généré un rapport de 7 pages via un lien privé. Le parcours marchait. Je l’ai laissée en recette : Lovable avait perdu sa connexion GitHub, avec un risque d’écraser le code. Une démo qui marche n’est pas encore une livraison.

• 
  Marc Gehring (@marcgehring) a signalé il y a 7 minutes

  Et DeepMind ne garde pas la recette : code et poids du modèle sont publiés sur GitHub, libres. N'importe quel service météo national peut désormais le faire tourner. Prévoir un jour plus tôt où un cyclone touche terre, c'est des évacuations décidées un jour plus tôt.

• 
  Médéric (@Just_Med34) a signalé il y a 7 minutes

  Il y a six mois, j’avais jamais touché un terminal. Aujourd’hui, un agent IA perso tourne sur mon VPS et je peux l’utiliser depuis mon smartphone, ma tablette, mon Mac, et partout tant que j’ai une connexion. Quand j’ai découvert Hermes Agent, l’application desktop n’existait pas encore. Donc je l’ai mis sur un VPS, dans l’idée de pouvoir y accéder tout le temps. Et non, je ne suis pas du tout développeur. J’utilisais déjà Claude depuis un moment. Il pouvait agir dans mon navigateur Chrome, alors je m’en servais pour m’aider à comprendre et à faire pas mal de trucs. J’avais aussi testé OpenClaw, mais j’ai galéré avec l’installation et la config. J’ai laissé tomber. Puis j’ai vu passer Hermes Agent, développé par NousResearch. Comme chaque fois qu’un outil a l’air intéressant, je fais mes propres recherches : site, GitHub, documentation, posts X. J’ai envoyé tout ça à Claude pour avoir un deuxième regard et j’ai maté plusieurs vidéos, dont une de Renaud Decode qui expliquait très bien le sujet. Je me suis dit il faut que je teste. J’ai donc installé Hermes avec l’aide de Claude depuis mon Mac. J’avais déja un VPS chez infomaniak , j’ai installé Hermes dans Docker parce que j’avais déjà des sites en production dessus, puis j’ai commencé à l’utiliser. Au début, je comprenais à peine ce que je faisais. Puis j’ai vite compris comment l’agent fonctionnait. J’ai relié mon compte OpenAI à Hermes via OAuth, puis je l’ai connecté à Telegram, drive, GitHub… Aujourd’hui, Hermes m’aide au quotidien sur énormément de tâches personnelles et professionnelles. Il est toujours accessible dans ma poche, où que je sois. Le plus important, c’est que j’ai appris à travailler avec un agent. Pas à devenir développeur, ça ne m’intéresse pas. Je pose des questions. Je teste. Je me trompe. Je corrige. Et je comprends un peu plus à chaque étape. Le terminal ne m’a pas empêché de commencer. Il m’a simplement obligé à apprendre autrement.

• 
  niknava (@niknavaa) a signalé il y a 7 minutes

  @andrealbriziom Il t’a littéralement donné la solution à à ton problème , que Claude peut mettre en place lui même Pourquoi le mot github fait peur comme ça mdrrr

• 
  Le chat libéral™ (@chatloyaliste) a signalé il y a 7 minutes

  🧵Stack Overflow : la chute d’un empire. Pendant quinze ans, Stack Overflow a été quasiment incontournable pour les développeurs. Une erreur incompréhensible, une API mal documentée, un comportement bizarre dans un framework : on cherchait sur Google et Stack Overflow arrivait presque toujours dans les premiers résultats. Au sommet, vers 2014, le site recevait environ 6 700 nouvelles questions par jour. Au printemps 2026 : parfois à peine 40 à 50. Une chute de l’ordre de 99 %. L’explication évidente, c’est ChatGPT. Et oui, l’IA a joué un rôle énorme. Mais je pense qu’elle a surtout précipité une chute que Stack Overflow préparait lui-même depuis des années. Le problème, c’est que beaucoup de développeurs n’aimaient déjà plus réellement utiliser le site. Je l’ai vécu personnellement. Au début, j’ai posé de mauvaises questions. Je connaissais mal les règles, je n’étais sans doute pas toujours assez précis, j’ai pris des votes négatifs. Rien d’anormal. Alors j’ai fait l’effort. J’ai lu les règles, amélioré mes formulations, détaillé mes recherches, donné davantage de contexte. Et j’ai découvert que ça ne changeait pas forcément grand-chose. Des questions tout à fait correctes pouvaient continuer à prendre des downvotes sans qu’on soit capable de vous expliquer précisément pourquoi. Et la réputation, personnellement, je m’en foutais complètement. Le problème, c’est que sur Stack Overflow, les votes ne sont pas seulement décoratifs. À force d’avoir un mauvais historique, vous pouvez être limité, puis carrément empêché de poser de nouvelles questions. Donc quelques votes négatifs anonymes, parfois sans aucune justification, peuvent finir par décider si vous avez encore le droit d’utiliser la fonction principale du site. C’est là que leur système devient profondément mauvais. Parce que la note prétend mesurer la qualité du contenu, alors qu’elle peut aussi refléter l’effet de meute, l’ancienneté, les habitudes du groupe, la réputation préalable de l’auteur ou simplement l’antipathie. Et ce problème n’est pas une invention rétrospective. En 2018, Stack Overflow publiait lui-même un billet intitulé : “Stack Overflow Isn’t Very Welcoming. It’s Time for That to Change.” L’entreprise reconnaissait que trop d’utilisateurs percevaient le site comme hostile ou élitiste : nouveaux arrivants downvotés sans comprendre pourquoi, commentaires condescendants, règles obscures, sentiment permanent de faire quelque chose de travers. Ils savaient. Mais une partie de la communauté a continué à considérer cette dureté comme une qualité. Une question imparfaite ? On ferme. Une question vaguement similaire à quelque chose posé huit ans plus tôt ? Duplicate. Un débutant n’a pas parfaitement isolé son problème ? Qu’il revienne plus tard. Individuellement, certaines de ces règles peuvent se défendre. Collectivement, elles ont créé une culture où le développeur qui demandait de l’aide devait d’abord prouver que sa question méritait d’exister. Et le plus révélateur, c’est qu’en février 2025, un utilisateur publie sur Meta Stack Overflow un message intitulé : “The moderation culture of the site needs to change or it will finish killing it.” En clair : votre culture de modération est en train de tuer le site. Le message est massivement downvoté et finit fermé. Et dans les échanges, certains habitués expliquent en substance que si des utilisateurs partent, ce n’est pas forcément une mauvaise chose : moins de bruit, moins de mauvaises questions, davantage de contrôle sur la qualité. Un utilisateur dit : “Votre comportement fait fuir les gens.” Une partie de la communauté répond : “Tant mieux.” Puis ChatGPT arrive. Et soudain, plus besoin de convaincre qui que ce soit que votre question mérite d’exister. Vous pouvez mal la formuler, ajouter une précision, corriger votre contexte, donner votre version de .NET, votre framework, votre stacktrace, votre contrainte particulière. L’IA s’adapte. Elle ne vous met pas -3. Elle ne ferme pas votre question. Elle ne vous renvoie pas sèchement vers un sujet de 2012 qui ressemble vaguement au vôtre. Et les développeurs sont partis. C’est pour moi le cœur de l’histoire. Si Stack Overflow avait créé une communauté dans laquelle les développeurs avaient réellement plaisir à revenir, ChatGPT aurait évidemment réduit le nombre de questions simples. Mais il n’aurait probablement pas vidé la communauté de cette manière. Reddit n’a pas disparu avec l’IA. Discord n’a pas disparu. GitHub n’a pas disparu. Parce qu’une vraie communauté ne sert pas uniquement à produire une réponse finale. Elle sert aussi à discuter, comparer des approches, partager de l’expérience et échanger avec d’autres humains. Stack Overflow avait tout pour devenir cette communauté. À la place, il a progressivement traité l’interaction humaine comme du bruit à filtrer afin de construire la base de connaissances la plus propre possible. Puis les machines sont devenues capables d’exploiter cette base directement. Et économiquement, le résultat est tout aussi spectaculaire. En 2021, Prosus rachète Stack Overflow pour environ 1,7 milliard de dollars. Depuis, l’entreprise a subi deux grosses vagues de licenciements : environ 10 % des effectifs, puis 28 % quelques mois plus tard. Elle a dû profondément se restructurer. Et environ 1,5 milliard de dollars de la valeur d’acquisition ont depuis été dépréciés. Près de 87 % du prix payé en 2021. L’ironie finale est presque parfaite. Pendant quinze ans, des millions de développeurs ont gratuitement construit l’une des plus grandes bases de connaissances techniques du monde. Puis les IA sont arrivées. Les développeurs se sont mis à poser leurs questions directement à ces IA. La communauté Stack Overflow s’est effondrée. Et aujourd’hui, l’une des nouvelles activités de Stack Overflow consiste justement à vendre cette gigantesque base de connaissances aux entreprises qui développent ces IA. Je ne pense donc pas que ChatGPT ait simplement tué Stack Overflow. Je pense que Stack Overflow avait passé des années à créer les conditions idéales pour être remplacé. L’IA n’a pas détruit une communauté solide. Elle a surtout donné une porte de sortie à des développeurs qui supportaient Stack Overflow parce qu’ils n’avaient pas mieux. À force de traiter leurs utilisateurs comme du bruit potentiel à filtrer, ils ont oublié de leur donner une raison de rester.

• 
  Supersocks (@iamsupersocks) a signalé il y a 13 minutes

  @barbinvest Ouais c’est bien pratique avec les gpt sites. Perso je fais GitHub serveur local mais ça me plaît pas mal le plug & play direct depuis codex avec gestion Oauth BDD …

• 
  Affiseo - Romain Brunel (@Affiseo_) a signalé il y a 14 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'.

• 
  Mickaël Ahouansou (@optimikee) a signalé il y a 15 minutes

  Si vous payez déjà ChatGPT Pro, vous pouvez faire travailler GPT-5.6 Pro sur vos repos GitHub ou locaux, sans API et sans consommer vos crédits Codex. Et pourtant, cette boucle reste largement sous-utilisée. OpenAI présente Sol Pro comme son option GPT-5.6 la plus capable pour les tâches difficiles et les workflows longs. C’est justement là que je l’utilise : architecture, migration, bug difficile, gros diff… avec le contexte utile du codebase. Si le code est déjà sur GitHub, Pro peut travailler à partir du dépôt connecté. S’il est local, non poussé ou réparti entre plusieurs dossiers, Oracle lui transmet un bundle borné. La passe lourde se fait dans ChatGPT. Si son analyse me suffit, je m’arrête là. Sinon, je la renvoie dans Codex, qui la vérifie contre le dépôt réel avant d’implémenter et de tester. Avec @iamsupersocks, on a documenté les différentes voies et toute la boucle, du dépôt jusqu’à la reprise dans Codex. Tokenmaxxing Story 👇

• 
  Jour Meilleur (@bubulevrai) a signalé il y a 15 minutes

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

• 
  Jp (@jipe_ia) a signalé il y a 17 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.

• 
  Nexor777 (@Nexor777_) a signalé il y a 22 minutes

  @Jouhatsu_ai magnifique site !! j'aurai une question stp Claude code ne reconnait pas Github pourtant je l'ai installé et je l'ai connecté aussi à claude je ne comprends pas du coup où est le problème ...?