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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  Affiseo - Romain Brunel (@Affiseo_) a signalé il y a 5 minutes

  J'ai construit un Second Cerveau pour mes agents IA C'est un repo GitHub avec des centaines de fichiers markdown (.md). Mes agents le consultent avant de produire quoi que ce soit. Résultat : leur contenu sonne comme moi, pas comme un LLM. Voici le process exact, étape par étape 👇 Étape 1 : ton identité dans un fichier Écris un document qui décrit comment tu parles. Pas comment tu voudrais parler. Comment tu parles VRAIMENT. Prends 5 de tes anciens posts, tes messages WhatsApp, tes vocaux. Extrais les tournures, les tics de langage, les mots que tu utilises tout le temps. Mets tout ça dans un fichier tone-of-voice.md Étape 2 : des exemples réels par canal Copie-colle 3 à 5 de tes vrais posts LinkedIn, tes vrais tweets, tes vrais scripts YouTube dans des fichiers séparés. C'est ça que l'IA va imiter. Pas tes instructions. Tes exemples. Étape 3 : tes produits et ton audience Un fichier par produit (ce que tu vends, à quel prix, pour qui). Un fichier par persona (qui est ton client, quelles sont ses objections, qu'est-ce qui le bloque). L'agent ne peut pas vendre un truc qu'il connaît pas. Étape 4 : tes anecdotes et ton vécu Le fichier le plus important et celui que personne fait. Écris tes galères, tes chiffres réels, tes fails, tes wins. Les parenthèses de vécu que l'IA peut pas inventer. "J'ai perdu 5-10K sur un projet POD avec des influenceurs qui m'ont jamais payé" c'est impossible à halluciner. Étape 5 : tes règles d'écriture Les trucs que l'IA fait systématiquement mal et que tu corriges à chaque fois. Moi par exemple : jamais de em dash, tutoiement obligatoire, chiffres en chiffres, jamais de conclusion qui résume. Chaque correction que tu fais à la main = une règle que tu ajoutes au fichier. Après 20 corrections, l'IA les fait plus. Étape 6 : relier le tout à Claude Code Tu donnes le chemin du repo dans ton CLAUDE.md et tu écris les instructions de lecture : "avant de rédiger un post LinkedIn, lis tone-of-voice.md + voice-samples/linkedin.md + anecdotes.md". L'agent charge le contexte, écrit, et ça sonne comme toi. Le résultat Avant le Second Cerveau, mes agents sortaient du contenu générique que je réécrivais à 80%. Maintenant je retouche 5-10%. Souvent rien. La différence entre un agent qui fabule et un agent qui délivre c'est pas le modèle. C'est la mémoire que tu lui donnes.

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  Julien Ducerf (@julien_ducerf) a signalé il y a 9 minutes

  @dimitrilandes C'est surtout un annuaire de repos Github non? Pas un portail qui pointent vers des serveurs MCP, donc déjà hébergés?! Et je pensais aussi en service de proposer l'hébergement des MCP et un agent pour aider à construire

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  Aiszone (@Aiszone_) a signalé il y a 9 minutes

  @siliconcarnesf @siliconcarnesf le pire c'est que github a nuke les forks du SDK open source par erreur. le DMCA marche comme un chalutier : tu vises 97 repos et t'en detruis 200 au passage. qui controle vraiment l'open source au final?

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  Ivanovich (@vanobit) a signalé il y a 11 minutes

  @VDN_00001 Jean! Ton travail est super intéressant, mais je n'arrive pas à ouvrir le repositoire en github... Help, I need somebody's... Help

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  enpi (@enpits) a signalé il y a 12 minutes

  @nextgenai_fr @DigitalGanon C'était deepseek v4, mais github copilot m'a aussi déjà joué le coup jusqu'à ce qu'il epuise mon quota. Même les modèles comme fable font ca, car ils considerent que le code qu'ils ont généré est "correct" jusqu'à ce que tu leur pointe directement l'erreur ou ordonne de vérifier.

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  Olivier Heckendorn (@o_heckendorn) a signalé il y a 15 minutes

  @Zoeillle Ça m’intéresse. J’ai pas mal de soucie avec Indy. Et si c’est OSS je vais jeter un coup d’œil et sûrement essayer de compléter avec mes besoins. Est ce que je peux être prévenu quand c’est sur GitHub ?

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  Brivael - FR (@BrivaelFr) a signalé il y a 16 minutes

  Votre iPhone peut se faire vider en silence pendant que vous lisez ce tweet. Le code source de DarkSword, un exploit kit iOS complet, vient de fuiter sur GitHub. 6 failles chainées, 3 zero-day, contrôle kernel total de votre iPhone. Et maintenant n'importe qui peut s'en servir. Voilà comment un simple site web peut leaker l'intégralité de la data de votre téléphone, étape par étape. Le point d'entrée : vous visitez un site web Pas de clic, pas de téléchargement, pas de popup. Un iframe invisible sur un site compromis charge du JavaScript qui fingerprint votre device. Si votre iOS est entre 18.4 et 18.7, la chaîne d'exploitation se déclenche automatiquement. Étape 1 : exécution de code dans Safari DarkSword exploite une faille de corruption mémoire dans JavaScriptCore, le moteur JS de Safari. Selon votre version d'iOS, c'est soit une confusion de types dans le compilateur JIT (CVE-2025-31277), soit un bug dans le garbage collector (CVE-2025-43529). Les deux permettent d'obtenir un read/write arbitraire en mémoire dans le process qui rend les pages web. Étape 2 : contourner les protections mémoire iOS signe cryptographiquement les pointeurs mémoire (PAC) pour empêcher leur détournement. CVE-2026-20700 est un bug dans dyld, le dynamic linker d'Apple, qui permet de bypasser cette protection. Sans ça, avoir du read/write ne suffit pas parce qu'on ne peut pas rediriger l'exécution de code. Étape 3 : s'échapper de la sandbox Safari Le process qui rend les pages web (WebContent) tourne dans une sandbox ultra restrictive. Même avec du code execution, on ne peut rien faire d'utile. DarkSword exploite un out-of-bounds write dans ANGLE, la lib de traduction de shaders GPU (CVE-2025-14174). Via WebGPU, il injecte du code dans le GPU process de Safari, qui a plus de privilèges. Étape 4 : pivoter vers un daemon système Le GPU process reste sandboxé. Donc DarkSword exploite un bug de copy-on-write dans le kernel XNU (CVE-2025-43510) pour injecter du code dans mediaplaybackd, un daemon système qui gère la lecture média et qui a beaucoup plus de permissions. Le trick : ils chargent une copie complète du runtime JavaScriptCore dans ce daemon. Tout reste en JavaScript pur, aucun binaire n'est déposé sur le device. Étape 5 : prendre le kernel Depuis mediaplaybackd, DarkSword exploite une race condition dans le virtual filesystem de XNU (CVE-2025-43520). Ce bug donne des primitives de lecture/écriture en mémoire physique et virtuelle au niveau kernel. Game over. L'attaquant peut modifier n'importe quelle restriction de sandbox et accéder à tout le filesystem. Ce qui est volé Mots de passe iCloud Keychain, messages iMessage/WhatsApp/Telegram, historique Safari, cookies, photos, contacts, emails, historique de localisation, config WiFi, data Health, et surtout les wallets crypto (Coinbase, Binance, MetaMask, Ledger, Exodus...). Tout est exfiltré en HTTPS chiffré avec ECDH + AES. Et ensuite il disparaît DarkSword n'est pas fait pour la surveillance. C'est du hit-and-run. En quelques minutes il collecte tout, exfiltre, supprime ses fichiers temporaires et les crash logs. L'utilisateur ne voit rien. Aucun binaire sur le device, aucune app installée, aucune trace visible. Ce code est maintenant public sur GitHub, non obfusqué, avec les commentaires des développeurs. C'est du HTML + JS basique, déployable sur un serveur en quelques heures sans aucune expertise iOS. 25% des iPhone tournent encore sur iOS 18 ou avant. Des centaines de millions de devices vulnérables. Mettez à jour vers iOS 26.3.1 ou iOS 18.7.6. Maintenant.

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  Laurent Cheylus (@lcheylus) a signalé il y a 17 minutes

  @_r3m8 @pbeyssac Pour le coup, c'est même pas le profil du bonhomme qui pose problème. C'est surtout que sa liste sur GitHub à propos de la vérif d'âge, est truffée d'approximations et de contre-vérités. Résumer une position évolutive sur le sujet (par ex. Debian), par oui/non, c'est simpliste.

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  Rafboul (@Rafboul) a signalé il y a 19 minutes

  Jour 2 à build des automatisations n8n J'ai build un AI Inbox Manager complet (lien github en second tweet) Gmail → IA locale (Ollama) → classifie, résume, détecte les urgences • Brouillon de réponse auto si action requise • Notif Telegram si urgent • Extraction des factures dans Google Sheets Ce qui ma cassé le crane se sont les hallucination du LLM sur le format JSON (problème d'avoir des petits LLM car en local) J'ai du remplacer le parser de n8n par un Code Node maison qui extrait le JSON par regex et corrige les erreurs du modèle CTA: follow

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  ImNotAVirus (@ImNotAV1rus) a signalé il y a 22 minutes

  @mroscarter A moins que tu lui dise exactement quoi mettre et dans quel fichier (mais dans ce cas quel est l'intérêt d'utiliser Codex, ce serait plus rapide de faire le dev à la main), c'est l'IA qui décide du code qu'il créé et où il le place. Et forcément il va dupliquer des petites fonctions, des petits helpers, parfois des trucs plus gros. C'est IMPOSSIBLE qu'il le fasse pas. J'ai Codex et Claude et les 2 le font sur tous mes projets. Si t'as jamais remarqué c'est juste que tu relis pas le code... Je sais pas ce que tu fais comme "architecture", mais si t'écris des specs genre via Github spec-kit, Bmad ou n'importe quel autre framework, bien sûr que si il le fait.

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  Expert digital Ω (@steffy2nice) a signalé il y a 24 minutes

  @JACKYJACK866821 @_SaxX_ Oui mais le stealer il a forcément perforer et entrer dans le système pour obtenir les logs et le mot de passe. Dc il a eu accès au serveur ou au GitHub ou équivalent.

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  Emi (@Dark_Emi_) a signalé il y a 25 minutes

  @Funky80310 @__Lowky Évidemment mais du coup on limite bcoup si déjà c'est juste via github, les accès sont double factor et les déploiements c confirmé manuellement également Pour prendre un exemple récent le hack de 40m de Kiln ou ils se sont fait injecté du code sur leur environement de production impossible chez nous

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  Le Fil IA (@Le_Fil_IA) a signalé il y a 27 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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  Barack Ndenga (@barack_ndenga) a signalé il y a 27 minutes

  @Serusimbi @BarackNdenga Impossible 😜 Je le même mis sur Github 😎

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  Guénolé (@guenolekikabou) a signalé il y a 29 minutes

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