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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  Pivi (@pivi___) a signalé il y a 52 secondes

  Le vrai game changer, c’est la synergie entre ce Second Cerveau et un agent que je peux piloter depuis mon téléphone. Telegram est devenu ma boîte d’entrée universelle. Je trouve un tweet, une vidéo YouTube, un site ou un outil intéressant ? J’envoie simplement le lien à Hermes. Ensuite, selon la source, un skill différent prend le relais. Une vidéo YouTube est transcrite et archivée. Pour un outil découvert sur X, l’agent retrouve le repo, le site, extrait les informations utiles et range tout au bon endroit. Le tout finit sous forme de fichiers `.md`, synchronisés avec GitHub et accessibles à tous mes autres agents. Avant, enregistrer correctement une information depuis mon téléphone demandait trop d’étapes. Ça finissait souvent dans des favoris, des onglets ouverts ou une liste “à lire” que je ne consultais jamais. Maintenant, je balance simplement le lien. L’agent s’occupe du reste. Le Second Cerveau organise l’information. Hermes supprime la friction pour l’alimenter.

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  FrenchBreaches (@Frenchbreaches) a signalé il y a 2 minutes

  🔴GitHub : les groupes de hackers LAPSUS$ et TeamPCP s'associent pour vendre près de 4 000 dépôts privés internes attribués à la plateforme. Cette annonce intervient alors que GitHub avait confirmé plus tôt avoir été ciblé par un incident de sécurité. Selon leur publication, les données revendiquées incluraient du code source ainsi que plusieurs projets stratégiques liés à Microsoft et GitHub. Le prix affiché serait actuellement fixé à 95 000 $, avec menace de publication gratuite en l’absence d’acheteur. Les fichiers évoqués concerneraient notamment : 👉 GitHub Actions 👉 GitHub Enterprise 👉 GitHub Copilot 👉 Azure 👉 CodeQL 👉 systèmes d’authentification internes 👉 outils de sécurité et infrastructure cloud

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  Nicolas (@nb4ld) a signalé il y a 3 minutes

  @aeris_v2 @bonjourmollesse Bonne nouvelle, c'est sur github, tu peux corriger. Et l'erreur a été faîte une fois, elle ne le sera plus. À la différence de Lexbase, où l'erreur reste même une fois signalée à l'auteur et où aucun dépôt de commentaire n'est possible

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  Sauce Sacla (@saucesacla) a signalé il y a 3 minutes

  @Rudy_dlt2 Github copilot w/ opus ou sonnet + spec kit = absolument 0 problème depuis que je les utilise

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  Antoine THOMAS (@ttoine) a signalé il y a 6 minutes

  @0xhauru @Tundjii @gchampeau rien que sur GitHub et VS Code il y a des assistants IA/LLM pour coder, dans lesquels ils ont investi massivement. ils sont bien à l'origine du problème et ne l'ont pas anticipé. en plus leurs devs doivent être impactés.

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  Emerson Yougbaré (@emzrsxn) a signalé il y a 6 minutes

  Il a envoyé +700 candidatures, décroché un poste de Head of Applied AI, puis a publié le code en open source. En 24 heures, le repo a dépassé 8 000 étoiles sur GitHub. La réaction naturelle est de parler de la prouesse technique. Mais ce qui m'intéresse ici, c'est la question que cela pose aux directions RH et aux dirigeants d'entreprise. Le système lit une offre d'emploi sur un portail comme Greenhouse, Ashby ou Lever. Il analyse le profil du candidat. Il génère un CV PDF optimisé pour les systèmes ATS, avec les bons mots-clés, dans le bon format. Il évalue l'offre sur dix dimensions pondérées et lui attribue une note de A à F. Il prépare même des réponses aux questions comportementales en entretien, selon la méthode STAR. Le tout en parallèle, sur plusieurs offres à la fois, sans intervention humaine entre chaque étape. Ce système s'appelle Career-Ops. Il est construit sur Claude Code. Son auteur précise dans la documentation que ce n'est pas un outil de spam. C'est un filtre. Il recommande de ne postuler qu'aux offres notées au-dessus de 4 sur 5. L'humain valide toujours avant soumission. C'est une nuance importante, mais elle ne change pas le fond du problème. Les entreprises ont construit leurs processus de recrutement en supposant que chaque CV reçu représentait un effort réel du candidat. Un candidat qui prenait le temps de personnaliser sa lettre de motivation et de reformuler son CV pour un poste donné exprimait, par cet effort même, un niveau d'intérêt et de sérieux. Ce signal disparaît quand le coût marginal de postuler tombe à zéro. Cela pose des questions très concrètes pour les équipes qui reçoivent des candidatures aujourd'hui. Comment distinguer un CV qui a été personnalisé par un humain d'un CV généré par un agent IA en 30 secondes ? Est-ce que les critères ATS actuels, conçus pour filtrer les humains, résistent à des systèmes qui les connaissent et les optimisent par construction ? Est-ce que la quantité de candidatures reçues va exploser au point de saturer les processus de traitement existants ? Ces questions ne concernent pas seulement les grandes entreprises avec des centaines de postes ouverts. Elles concernent aussi les PME qui recrutent deux ou trois profils par an et qui n'ont pas de DRH à temps plein pour gérer l'afflux. La réponse à une automatisation de la candidature sera, mécaniquement, une automatisation du tri. Ce qui signifie que la compétition va se déplacer : elle ne se jouera plus entre un humain et un autre humain, mais entre un agent IA bien entraîné et les filtres automatiques d'une autre entreprise. Les humains, eux, interviendront plus tard dans le processus, quand les deux couches automatisées auront achevé leur dialogue. Ce déplacement n'est pas forcément négatif dans l'absolu. Mais il exige une mise à jour des pratiques. Ignorer ce changement, c'est continuer à concevoir ses offres d'emploi, ses formulaires et ses critères de sélection pour un monde où postuler coûtait encore quelque chose à quelqu'un.

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  Le Fil IA (@Le_Fil_IA) a signalé il y a 8 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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  atgz (@tgzali) a signalé il y a 14 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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  Formacrypto (@Forma_crypto) a signalé il y a 14 minutes

  @github vient de confirmer ce matin une intrusion dans ses dépôts internes : environ 3 800 repositories compromis, vecteur d’attaque une extension VS Code empoisonnée installée par un employé. Le groupe TeamPCP (suivi comme UNC6780 par Google Threat Intelligence) revendique l’opération et propose les données volées à la vente sur des forums underground pour 50 000 dollars minimum. GitHub a réagi rapidement : isolation du poste compromis, retrait de l’extension malveillante, rotation immédiate des secrets et credentials les plus critiques. Point positif dans l’immédiat : aucune preuve d’impact sur les repositories clients, entreprises ou organisations. L’enquête est en cours et GitHub a promis de notifier directement si des données tierces sont affectées. L’élément le plus frappant de cet incident reste la banalité du vecteur : une extension d’un outil de développement quotidien, utilisé par des centaines de millions de développeurs, suffit à ouvrir une porte dans l’infrastructure interne de l’une des plateformes les plus critiques de la supply chain logicielle mondiale. TeamPCP avait déjà compromis le scanner Trivy plus tôt cette année via le même type d’approche, impactant plus de 1 000 organisations. Ce n’est pas un hasard isolé, c’est une stratégie d’attaque par la chaîne d’outils de développement qui monte en puissance.

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  FL (@Fhel_fr) a signalé il y a 17 minutes

  500 000 lignes de code interne d'Anthropic exposées sur npm. Une seule ligne de config oubliée dans un fichier. Pour éteindre l'incendie → ils ont supprimé 8 100 dépôts GitHub par erreur. L'entreprise "la plus sûre de l'IA" 🙃 #IA #Anthropic

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  Jonathan (@CubicRobot) a signalé il y a 17 minutes

  - UX atroce - Usine à gaz - Ultra lent - Une horreur à administrer En face tu as Gitea / Forgeo. Un binaire sans aucune dépendance qui convient à 90 % des usages. La CI n’est pas encore au niveau de GitHub / GitLab mais ça avance.

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  hoodini (@only1hoodini) a signalé il y a 17 minutes

  🦀 Openclaw build in public jour 3 Coûts total: +- 245$ Jcommence petit à petit à être satisfait de ma config. Je regarde pas mal de contenus en parallèle, j’optimise ses compétences et skills que je trouve sur github et certains sur clawhub. Jme dis que je ferais qd même

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  Pepper, MD (@DokPepper) a signalé il y a 17 minutes

  Je découvre le client Codex lié à Github Desktop et le Push automatique sur mon serveur en ligne. Ça permet sans coder de modifier une WebApp, un site internet, etc. Sans transfert FTP, sans ouvrir un éditeur... C'est juste dingue. N'importe qui peut créer un logiciel ainsi.

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  Alexandre Villeneuve (@referencement) a signalé il y a 19 minutes

  @QuentinLecocq_ L'ensemble aussi sur un Github privé. Le plus pénible c'est la maintenance. Mais je viens de lancer Wolfe, un agent « nettoyeur » qui audite le code, la data, les crons et répare en autonomie ce qui casse.

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  Nicolas HENRY (@Blog_Nico) a signalé il y a 24 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 ...