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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  Cyril (@Cyril_marin) a signalé il y a 1 minute

  @KarnakossDT @Freebox Pas de solution pour le moment, ni de réponse du service client Free. De nombreux systèmes sont en panne chez moi car dépendants d'une connexion Github.

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  Karnakoss (@KarnakossDT) a signalé il y a 2 minutes

  @Cyril_marin @Freebox Même probleme ici, cest pas seulement github, certains services fonctionnent (X, Twitch) et d'autres pas du tout (github, PSN). Vous avez trouver une solution?

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  Buti (@LeButineur_Off) a signalé il y a 3 minutes

  « N'importe qui peut vibe coder ton app en 30 mins, donc ton business est mort. » C'est l'argument qu'on lit partout depuis quelques mois. Et c'est probablement l'un des plus déconnectés de la réalité qui circule dans la bulle tech. Petit rappel 👉 nous sommes une fraction infinitésimale de la population. Des gens ignorent encore ce qu'est un navigateur. Des profils « techniques » trouvent le clonage d'un repo GitHub trop compliqué. Et tu crois vraiment que ces personnes vont soudain concevoir, déboguer, sécuriser, déployer ET maintenir leur propre logiciel ? Le grand public tape une question dans ChatGPT, obtient une réponse moyenne, conclut que l'IA n'est pas pour eux, et referme l'ordinateur. Voilà le vrai comportement de la majorité. Faire fonctionner ≠ faire du bon logiciel. Un prompt qui génère une app démo, c'est 5% du boulot. Derrière, il reste : – le choix du stack – le backend, le frontend, l'auth – le stockage, le déploiement, la sécurité – les updates, les cas limites – l'UI que personne ne veut设计 – les centaines de décisions produit qui s'accumulent à chaque feature Cette complexité opérationnelle, elle ne disparaît pas parce qu'un LLM écrit ton CSS. Même les développeurs, pourtant la cible la plus légitime du « je le fais moi-même », restent paresseux au sens humain : ils préfèrent passer leur temps sur LEURS projets. Pour leur vendre, il faut cocher architecture, sécurité, ownership, extensibilité, intégrations. La barre est haute. Tes clients ne paient pas pour ta technologie. Ils paient pour : – la commodité – le fini – le fait que ça marche déjà – ne pas avoir à comprendre comment Le vibe coding n'est pas une menace fantôme, c'est un vrai phénomène. Mais il rend le software plus accessible, pas la maintenance, la distribution ni la confiance. 👉 si ton app simple ne croît pas en 2025, ce n'est PAS parce que les gens peuvent la recoder avec Claude ou Cursor. C'est un problème de distribution et de ventes. « Ils peuvent le vibe coder » est une excuse confortable pour ne pas regarder le vrai problème en face. Ton produit ne meurt pas parce qu'il est clonable. Il stagne parce que personne n'en parle.

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  Supersocks (@iamsupersocks) a signalé il y a 5 minutes

  J’avais envie de partager une bonne et une mauvaise nouvelle de mon aventure sur GitHub. Pour le contexte, j’approche des 2 300 contributions cette année, contre 1 000 en 2025 et un peu plus de 300 en 2024, quand j’ai découvert le vibe coding. Le hic (ou pas) et un peu timide c’est que la plupart de ces contributions sont sur des repos privés. Cette semaine, j'ai publié un repo public qui explique comment streamer correctement son Mac sur un iPad. Mon objectif était simple : obtenir une image aussi fluide qu’avec Shadow PC pour ceux qui connaissent et pouvoir accéder à mon Mac à distance sans lag, même avec une connexion pourrie. Un abonné m’avait parlé de son installation. Aujourd’hui, il n’utilise plus de PC : tout passe par son iPad, même pour des usages intensifs. ça semblait simple : Moonlight sur l’iPad et Sunshine sur le Mac. Mon abonné utilisait déjà cette combinaison sous Windows et Linux, où tout fonctionnait sans trop d’effort. Il m’avait vendu ça comme une formalité. Que nenni. J’ai passé plusieurs jours à tout régler. J’ai fini par basculer sur VoidLink, un fork de Moonlight disponible dans une application plus récente, puis j’ai repris chaque paramètre : encodage, réseau, configuration de Sunshine, fréquence d’images… Codex et Computer Use m’ont beaucoup aidé, l'abonné aussi mais chaque journée apportait son nouveau problème. Un petit lag suffisait à gâcher toute l’expérience. Forcément, on est en 2026, donc j’ai fini par y arriver. J’ai tout documenté sur GitHub et, deux jours plus tard, quelqu’un a forké le repo. ce premier fork a une saveur particulière : une étoile dit qu’un repo plaît, un fork donne l’impression que quelqu’un veut vraiment en faire quelque chose. Si j’en ai chié, d’autres aussi. Le besoin est peut-être assez niche, mais ce soir je vous écris depuis mon lit, sur l’iPad, pendant que Cursor et Codex tournent sur le Mac. Je peux accéder à mes réglages et travailler à distance en 120 Hz. Autant vous dire que c’est fluide et une solution très mobile. Voilà pour la bonne nouvelle. La mauvaise, elle, concerne mon scraper. Le repo commençait à recevoir pas mal d’étoiles, notamment parce que peu de sites lui résistent et que je continue de l’améliorer (et pas mal de promotion ici) Lors d’un commit Codex a passé le repo en privé. J’étais un peu étourdi pendant la session et je l’ai immédiatement remis en public : mais toutes les étoiles avaient disparu. Et bordel, Dieu sait que c'est précieux mdrr. Ma leçon, surtout si vous débutez, c’est d’apprendre à partager ce que vous construisez. L’open source en a besoin. Et si j'en ai chié à mettre ces deux choses là en place d'autres auront probablement le besoin. On pourrait croire que tout existe déjà, mais c’est faux. Et des erreurs comme celle-ci, j’en ferai sûrement d’autres.

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  Polsia (@polsia) a signalé il y a 6 minutes

  23,8M de clés API fuitées sur GitHub en 2024. La détection ne suffit plus — la remédiation manque. Nocticlave ferme la boucle : isole chaque secret exposé, pivote les credentials sur AWS, GCP, OpenAI, Stripe et 80+ services, livre le rapport d'incident. Live soon.

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  Jp (@jipe_ia) a signalé il y a 8 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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  Jp (@jipe_ia) a signalé il y a 15 minutes

  La pull request, on en a fait le rite de passage du code sérieux. Un humain relit le diff, approuve, merge. Depuis 2010 qu'on bosse comme ça. Les agents IA sont en train de casser l'hypothèse de départ, et on n'a pas encore de réponse. Le principe de la PR tient sur une idée simple : quelqu'un lit avant que ça parte. C'est ce qui te donne le droit de valider, puis de merger. Le patron de Depot vient de poser le problème dans un article. Depot vend de l'infra de build et d'intégration continue, plus des sandbox pour faire tourner des agents. Sa lecture de ce que changent les meilleurs modèles : plus de code, plus de branches, plus de travail en parallèle, et d'autant plus de pression sur une organisation pensée pour des humains. Son point : notre façon de collaborer, largement bâtie autour de GitHub, entre en conflit avec la manière dont on fabrique du logiciel aujourd'hui. Sa formule, c'est que les gagnants de la prochaine décennie ne construiront pas une meilleure pull request. Il n'avance aucun chiffre, donc je le prends comme une thèse, pas comme une démonstration. Mais l'endroit où ça coince me parle. Le rituel peut très bien rester intact pendant que la garantie derrière s'en va. Et je crois que le vrai sujet est là. Il tient en une question. À quoi ressemble la confiance dans du code quand plus personne ne lit tout ? Parce que cette confiance va bien devoir se loger quelque part : → dans les tests qui prouvent que ça tourne → dans des périmètres si petits qu'un agent ne peut pas trop casser → dans des garanties au niveau du système, pas de la ligne de code Alors non, je ne dis pas que la PR est morte. Lui non plus ne le dit pas. Sur un fix de 3 lignes, relire à la main a encore tout son sens. Et je n'ai pas de réponse propre, franchement. Mais j'ai 14 ans de dev derrière moi, et la PR, c'était presque sacré. La voir vaciller comme ça, ça me fait me demander une chose. Le prochain métier de dev, ce sera moins écrire et relire du code. Et beaucoup plus décider à quoi on accorde sa confiance.

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  RAHMAN MEHDI (@RAHMANMEHDI1) a signalé il y a 17 minutes

  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.

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  Médéric (@Just_Med34) a signalé il y a 17 minutes

  Je ne suis pas devenu développeur. Mais j’ai construit un petit système solaire. Pas une animation décorative. Une simulation 3D qui calcule la position réelle des planètes et les fait évoluer dans le temps. Tu peux revenir au 20 juillet 1969, te placer à l’endroit où Voyager 1 a photographié le « Pale Blue Dot », lancer un photon depuis le Soleil et voir qu’il lui faut 8 min 20 s pour atteindre la Terre. Tu peux même entrer ta date de naissance et revoir le ciel de ce jour-là. Le projet est encore en développement, mais il fonctionne. Il est gratuit, sans compte, sans pub, et le code est en libre accès sur GitHub. Pour le construire, j’ai fait travailler Claude Fable, ChatGPT 5.5 Sol et Grok 4.5. De mon côté, j’ai porté l’idée, défini l’expérience que je voulais créer, testé le résultat et continué à corriger ce qui ne fonctionnait pas. C’est probablement la plus grande leçon que l’IA m’a apprise : elle réduit énormément la barrière technique, mais elle ne remplace ni la curiosité, ni le jugement, ni l’exigence. Une IA peut écrire du code. Elle ne peut pas décider à ta place de ce qui mérite d’exister. Lien et code source en premier commentaire.

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  Supersocks (@iamsupersocks) a signalé il y a 21 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 …

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  La Farce Insoumise (@RouxDeSecoours) a signalé il y a 21 minutes

  @_saintete_pepe @TheReganAngle Il faut contourner ses garde fous. Tape sur GitHub elder-plinus/L1B3RT4S tu y trouveras des prompts pour libérer toutes IA y compris Grok. Par contre je ne sais pas si ça fonctionne toujours moi je l’ai fait il y a longtemps déjà

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  Supersocks (@iamsupersocks) a signalé il y a 24 minutes

  Hermes sur GrokBot, ça vous intéresse ? Ce que j’aime avec GrokBot, c’est sa simplicité. Chaque bot tourne dans sa propre VM, le système est isolé et, sur mon PC du boulot, j’ai simplement eu à télécharger l’app. Je m’en sers comme d’un petit groupe d’agents GTM pour le sales et la génération de leads. Tout reste séparé de mon environnement personnel, sans installation compliquée sur la machine. À l’usage, je découvre quand même quelques complexités. GrokBot reste aussi assez limité face à Hermes : les power users atteindront vite ses limites dès qu’ils voudront contrôler plus finement leurs agents et leurs interactions. Je me suis donc amusé à connecter Hermes à GrokBot. Au lieu de passer par Telegram dans l’app web, j’écris à un bot GrokBot qui transmet la demande à mon Hermes sur le homelab, puis me renvoie sa réponse. GrokBot sert d’interface isolée ; Hermes conserve le raisonnement, la mémoire et les outils que j’utilise déjà. Ça me permet aussi d’utiliser un quota GrokBot aujourd’hui largement sous-exploité, tout en gardant mon meilleur ami Hermes dans le bazar. Le même principe pourrait fonctionner avec Codex ou d’autres agents. Ça ouvre pas mal de possibilités, même si mon montage actuel mérite sûrement de meilleures pratiques. Si ça vous intéresse, je peux faire un petit repo GitHub pour vous permettre de reproduire le montage. Ce n’est pas très compliqué une fois les pièces alignées, mais ça m’a pris un peu de temps pour trouver le bon chemin.

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

  Quelqu'un a réduit sa facture Claude de 60% en transformant son code en image et en laissant le modèle faire de l'OCR. La blague, c'est que ça marche. Voilà les chiffres, et pourquoi c'est plus malin qu'il n'y paraît. 👇 Une image 1080×1920 coûte environ 2 700 tokens à Claude pour le lire. Le texte qu'il contient en coûterait 27 000. Soit 10 fois plus cher pour la même information. Pourquoi ? Parce que le coût d'une image est fixé par ses dimensions, pas par ce qu'il y a dedans. Tu mets 500 lignes ou 5 000 lignes de code dans ce PNG : même prix. Le texte, lui, se facture à la ligne. Et le code, le JSON, les logs de terminal sont particulièrement chers : environ 1,9 caractère par token, là où un texte normal en fait 4. Si tu n'es pas développeur, retiens l'essentiel : une image de code coûte 10 fois moins à traiter qu'un texte équivalent. Ce proxy exploite ça automatiquement, sans que tu changes quoi que ce soit à ton workflow. **La technique : pxpipe (GitHub teamchong/pxpipe)** C'est un proxy local. Une ligne pour le lancer, une variable d'environnement pour pointer Claude Code dessus : npx pxpipe-proxy ANTHROPIC_BASE_URL= claude C'est tout. Côté workflow, rien ne change. Côté requête, le proxy intercepte chaque appel, identifie les gros blocs (system prompt, tool docs, historique ancien), les render en PNG haute densité, et les renvoie au modèle comme blocs image. Le modèle fait de l'OCR, répond normalement. Point sécurité important : ce proxy est purement local, il tourne sur 127.0.0.1 et traite tes requêtes sur ta machine avant qu'elles ne partent. Ta clé API Anthropic ne transite jamais par un serveur tiers. Ce n'est pas un proxy cloud intermédiaire. Point latence : le proxy est synchrone, il encode les PNG avant que la requête ne parte. Ça ajoute un délai côté client sur les gros contextes. En contrepartie, envoyer 2 700 tokens au lieu de 25 000 réduit d'autant le temps de traitement et le coût réseau vers Anthropic. Sur du contexte dense, la compression l'emporte. **Les vrais chiffres (mesurés, pas estimés)** 48 000 caractères de system prompt = 25 000 tokens texte. En PNG : 2 700 tokens. 89% de moins sur ce seul bloc. Un PNG 1928×1928 = 4 761 tokens image, contient l'équivalent de 92 000 caractères. En texte brut, ça aurait coûté ~48 000 tokens. End-to-end sur 13 709 requêtes réelles : -59%. Une facture de 100€ → 41€ sans toucher au workflow. **Pourquoi Fable 5 accepte ça (et Opus non)** Fable 5 est très bon pour lire du texte rendu visuellement : 100/100 sur des problèmes arithmétiques inédits, récupération de valeurs, suivi d'état, rappel de noms. Pas du pattern-matching hasardeux : de la vraie lecture. Les benchmarks SWE-bench sont aussi publiés : 14/19 avec vs 15/19 sans sur Pro, verdicts concordants à 18/19. La différence tient à la variance run-to-run, pas à la compression. **La limite réelle : contexte oui, rappel exact non** C'est le point le plus important à comprendre avant de tester. pxpipe est lossy : l'image est une approximation visuelle du texte, pas une copie. Pour du contexte (comprendre la logique d'un code, suivre un raisonnement, retenir une valeur numérique) ça fonctionne. Pour du rappel byte-exact depuis du contenu imagé en haute densité, c'est une autre histoire : 63% de précision max sur des identifiants denses, et les erreurs sont silencieuses. Pas une exception levée, pas un signal d'incertitude : le modèle répond avec confiance en donnant la mauvaise valeur. Un cas documenté par l'auteur : un nom de personne rappelé depuis l'historique imagé, rendu confidemment faux. Concrètement, ça exclut plusieurs usages : tout pipeline qui doit restituer des IDs, des hashes, des secrets, des adresses, des numéros précis depuis l'historique compressé. pxpipe le gère en partie en gardant les valeurs byte-exact des tours récents en texte, mais ça ne couvre pas tout. Si ton agent doit retrouver une valeur exacte dans du contexte ancien, ce n'est pas la bonne solution. Si ton agent doit comprendre ce qui s'est passé pour décider quoi faire ensuite, ça passe. **Ce que ça veut dire pour ceux qui font tourner des agents** Le coût d'API est souvent le premier frein à l'intensification de l'usage. Un contexte large de Claude Code, des sessions longues, des pipelines multi-agents : ça monte vite. Où pxpipe gagne vraiment : les sessions de code, les agents avec de gros system prompts, les pipelines qui produisent des logs et des sorties d'outils volumineuses. C'est là que le ratio token image vs token texte est le plus favorable. Où le gain sera moindre : si ton contenu est surtout de la prose légère (emails, conversations, rédaction), le rapport devient moins avantageux. pxpipe l'intègre dans son calcul et laisse ces blocs en texte automatiquement. Expérimental, oui. Mais sourcé sur 13 709 requêtes réelles, pas sur des estimations. Les benchmarks sont publiés, reproductibles, les limites sont documentées avec honnêteté. C'est plus qu'on n'en voit sur la plupart des outils en production. Vous l'avez testé vous ? Quel gain sur votre workload ? ✍

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  Roso (@RosoAI) a signalé il y a 28 minutes

  @fontanaen11 @github J’ai jamais eu ce problème

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  Haawkye (@Haawkye) a signalé il y a 33 minutes

  Le conseil que je me fais quand je vois des gens se lancer dans les agents : versionnez la mémoire de votre agent. Moi j'ai mis un cron qui pousse sa mémoire sur GitHub toutes les nuits. Pourquoi : la mémoire, c'est tout ce que l'agent sait sur vous, vos préférences, vos tâches en cours. Si le serveur crash ou que vous refaites une install propre, vous perdez tout si vous n'avez rien sauvegardé. Au début je trouvais ça superflu, "ça marche déjà, pourquoi je m'embêterais". Raté. J'ai eu un souci de disque et j'ai bien failli perdre deux semaines de config. La leçon : votre agent, c'est un outil, mais ce qu'il apprend sur vous a de la valeur. Un repo Git privé, un cron, et vous dormez tranquille. Dix minutes à mettre en place, des heures à regretter de ne pas l'avoir fait. Et si vous êtes sur Hermes, maintenant y a le /import /export du profil :)