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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  🇪 🇷 🇮 🇨 Lecomte 🇧🇪🇺🇦🇬🇪🔻 CTRL+Z🇷🇺 (@Eric_Lecomte_) a signalé il y a 20 secondes

  On y trouve des appels à mener des attaques DDoS (une attaque qui vise à rendre indisponible un serveur en le saturant de connexions par exemple) d’une trentaine de sites russes, à bloquer les développeurs russes sur la plateforme GitHub, mais certaines tâches sont nettement 6/11

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  THISMA (@thismacapital) a signalé il y a 3 minutes

  Je le faisais déjà avec des github actions mais ça mangeait pas mal en tokens API, hâte de voir ce qu'on peut faire sur la nouvelle maj

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  Sam (@Sam27274510) a signalé il y a 4 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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  Aro (@Arobaseoff) a signalé il y a 6 minutes

  @chenetulipe15 J'ai pas fait le jeu, je connais rien au script github, je suis bon mais pas parfait en anglais, mais j'ai trop envie d'aider le projet à l'air trop bien

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  AdbReverse🦎 (@mergefailed) a signalé il y a 12 minutes

  J’ai automatisé la modification de mon Readme on fonction de mes GitHub actions. Faut que je trouve un Usecase maintenant

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  Brivael (@brivael) a signalé il y a 13 minutes

  analyse qui a l'air rigoureuse mais qui repose sur des prémisses fausses, je déroule. 1) "l'algo t'a poussé massivement". l'algo X est open source depuis mars 2023, le code est sur github. il n'y a pas de boost arbitraire, le ranking sort des interactions réelles. si un tweet fait 10M d'impressions c'est qu'un compte à forte audience l'a relayé (dans mon cas un repost de Musk en mars), pas une main invisible. 2) tu compares mon engagement rate 1,4% à la moyenne plateforme 2-3%. cette moyenne s'applique à des comptes en régime stable. mon dataset est dominé par une période de 2 mois où quelques tweets ont fait des dizaines de millions de vues. quand le dénominateur explose d'un coup, le ratio s'écrase mécaniquement. c'est un artefact statistique, pas un signal qualitatif. 3) même biais sur le ratio like/reply. sur un tweet à 10M+ d'impressions tu touches massivement de l'audience hors-communauté qui like en scrollant sans jamais commenter. ce ratio est pertinent sur un compte stable, pas sur un compte qui vient de sortir de son bubble. 4) idem pour tes 0,08% de reposts. chaque repost génère N impressions en cascade, donc quand un tweet vire viral le dénominateur monte plus vite que le numérateur par construction. c'est de l'arithmétique, pas de la qualité. 5) "tu vends la solution à un problème que tu n'as pas résolu". non. le résultat c'est pas l'engagement rate moyenné sur un dataset biaisé, c'est 4,6K followers en février, 32K aujourd'hui, des subs payants, et un ARR côté boîte qui paie les salaires. tu juges un sprint avec les metrics d'un marathon. bref tu fais une lecture propre de chiffres mal cadrés. le problème c'est pas mes stats, c'est le référentiel que tu leur appliques.

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  Guénolé (@guenolekikabou) a signalé il y a 13 minutes

  Github bug, donc Github Copilot aussi. Je vais en profiter pour essayer cursor

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  Marc VALLEE (@marcvallee13) a signalé il y a 14 minutes

  ...Le MCP (Model Context Protocol) promettait de connecter les agents au monde via un standard universel. Le problème : il charge toutes les définitions d'outils au démarrage. Le serveur GitHub seul : 55 000 tokens avant ta première question.

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  Prof de banlieue (@Banlieuedeprof) a signalé il y a 14 minutes

  La folie de se lancer sur GitHub, 2 h à tourner en rond sur un problème au lieu d'être en terrasse.

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  Lɪᴏʀ Cʜᴀᴍʟᴀ (@LiiorC) a signalé il y a 21 minutes

  @Console_buche Y'a un an, quasi jour pour jour (c'est fou on dirait que c'était y'a 10 ans :D) VSCode sortait le mode "Agent" dans GitHub Copilot. J'ai mis 2 jours pour faire une migration Webpack vers Vite, chose que j'aurai jamais fait à la main, mais qu'il a géré de ouf. Bah on était bloqués pendant 2h et c'est une recherche github + issue + scroll pendant 10 minutes jusqu'à 200ème commentaire écrit moitié chinois (je déconne pas vu que ça traitait de VueJS et Vite y'a beaucoup de trucs qui viennent de Chine :D) moitié anglais qui nous a sauvé le cul. Il avait beau faire des WebSearch l'agent n'aurait jamais été aussi loin :D

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  Emi (@Dark_Emi_) a signalé il y a 23 minutes

  @__Lowky Mais impossible, tout tourne sur Talos la seule manière d'acceder à ce qui est déployé c'est en hackant le github

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  Captain ACAB (@vigicorsaire) a signalé il y a 23 minutes

  @Gurhal1 @Nabchan @rakidd c'est d'ailleurs un problème qu'on trouve sur ChatGPT (et Github Copilot, qui est basé sur le même modèle de ML) et qui a pillé tout le code source de github pour apprendre à coder

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  Le Fil IA (@Le_Fil_IA) a signalé il y a 24 minutes

  Une seule commande transforme n'importe quel dépôt open source en porte dérobée pour agents IA. Aucun scanner ne peut le détecter. CLI-Anything dépasse les 30 000 étoiles sur GitHub. Et les fichiers qu'il génère peuvent embarquer des instructions malveillantes invisibles. L'outil analyse un dépôt et génère des fichiers SKILL.md, des définitions en langage naturel qu'un agent IA utilise pour piloter un logiciel. Compatible Claude Code, Codex, Cursor, Copilot CLI. En février, Snyk avait déjà recensé 76 charges malveillantes confirmées dans des fichiers de ce type sur les principales plateformes de partage. Le problème de fond : SAST analyse la syntaxe, SCA vérifie les dépendances. Ni l'un ni l'autre ne comprend la couche sémantique où tournent tes agents. Une définition de compétence empoisonnée ne déclenche aucune CVE, n'apparaît jamais dans un SBOM. Cisco l'a confirmé en avril en annonçant son propre scanner, précisant que les outils existants "n'ont pas été conçus pour ça". Ce qui m'inquiète le plus : l'attaque est théorisée, l'outil est déployé, et les défenses n'ont même pas encore de catégorie pour nommer ce qu'elles cherchent. 🔍

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  Le Fil IA (@Le_Fil_IA) a signalé il y a 25 minutes

  @ChanPerco C'est exactement ce qui est arrivé avec GitHub Copilot. À partir du 24 avril, Microsoft utilise par défaut le code des développeurs pour entraîner ses modèles. L'opt-out existe, mais il est enterré dans les paramètres. Le problème de fond n'est pas technique, il est économique. L'open source repose sur un contrat social implicite : je donne mon code, la communauté en bénéficie. Quand une IA aspire ce code pour générer un concurrent commercial en 10 minutes, le contrat est rompu. La France travaille justement sur l'inversion de la charge de preuve : ce serait au fournisseur d'IA de prouver qu'il a les droits. Si ça s'applique aussi au code open source, ça changerait tout. Mais soyons honnêtes : Apache 2.0 et MIT autorisent explicitement l'usage commercial. Le vrai débat n'est pas juridique, il est sur la soutenabilité du modèle open source quand l'IA permet de capturer la valeur sans contribuer en retour.

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  Pochama Supremacy 💊 (@moon_frnr) a signalé il y a 27 minutes

  Après cloudflare down quasiment tout cet après midi (que j’utilise pour tous mes services) maintenant c’est au tour de GitHub d’être en rade, c’est vraiment pas le bon jour pour coder 💀