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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  Cécile S (@cecile_dev) a signalé il y a 10 secondes

  @Ge6ka j'ai le fameux problème de github là de ces derniers jours, mais evidemment je m'en sors pas comme par hasard

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  Baptiste Angot 🌐 / LumberShad (@xbexf1264) a signalé il y a 2 minutes

  Y a des gens qui ont utilisé le tool github copilot modernization ici ? J’ai essayé pour le moment et assez déçu, mais je sais pas si c’est juste car je l’utilise mal ou complexité d’architecture de certains projets

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  Jouhatsu | AI Influence Operator (@Jouhatsu_ai) a signalé il y a 3 minutes

  GitHub. Issue #41930. 23 mars 2026. "Critical: Widespread abnormal usage limit drain across all paid tiers." Quelques heures plus tard : des centaines de commentaires. Un développeur tape "Morning" comme premier message. - 15% de son quota de 5h. Disparu. Un seul mot. - 5h de session vidées en 19 minutes” - “652 000 tokens générés sans prompt” - “ 10 à 20x plus de consommation à cause d’un bug de cache”

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  Ayoub (@ayoub_laar) a signalé il y a 7 minutes

  @CritMedia1 Ah ok perso même si le repo est public, il arrive pas à fetch, toujours en erreur. Je pense que Github détecte l'user-agent de Claude et qu'il le tej

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  Lazagne (@Lazagne1204) a signalé il y a 8 minutes

  @P4mui Le lien github ne fonctionne pas pour ma part

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  Mehdi ⚡️ building with AI (@MehdiBuilds) a signalé il y a 8 minutes

  120 notifications GitHub en 12h. Un seul repo : Paperclip. Lancé il y a 7 jours. Pendant que tu lis ce tweet, 5 nouvelles PRs viennent d'être mergées. Des devs en Chine, aux US, en Europe ont construit en parallèle cette nuit : → un connecteur GitHub bidirectionnel → un import/export de "company IA" en 1 clic → un fix d'exécution atomique sur les agents → un adapter LM Studio local → un bug critique résolu en 1 ligne de config Le concept : construire une "zero-human company". 20 000 devs qui s'y mettent en même temps. Le truc qui me fascine le plus ? L'agent qui a poussé le dernier commit s'appelle @smithaiagent-coder. C'est pas un humain. Linux a mis 10 ans pour atteindre ce niveau d'activité. Paperclip l'a fait en 7 jours. C'est soit le plus gros hype bubble de 2026. Soit l'infrastructure de la prochaine décennie. Je suis pas encore sûr. Mais je surveille. Lien du repo en commentaire 👇

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  Affiseo - Romain Brunel (@Affiseo_) a signalé il y a 8 minutes

  Mon Second Cerveau s'enrichit tout seul chaque dimanche. Voici le process exact. J'ai mis en place un cron qui tourne chaque dimanche matin. Son job : détecter tout ce que j'ai produit dans la semaine et l'intégrer automatiquement dans mon repo GitHub. Le process de bout en bout : 1. Le cron démarre et scanne ma chaîne YouTube via yt-dlp. Il compare les vidéos publiées avec celles déjà indexées dans le repo. 2. Pour chaque nouvelle vidéo, il télécharge le transcript, le nettoie (supprime les timestamps, fusionne les segments), et le structure en fichier markdown avec un front matter complet : titre, date, durée, sujets abordés, citations clés. 3. Le fichier est ajouté dans content-archive/youtube/ avec un slug propre. 4. L'index général du repo est mis à jour automatiquement. Chaque nouveau transcript apparaît dans la table des matières. 5. Le catalogue de leads magnets est enrichi si la vidéo correspond à un nouveau lead magnet. Le mot-clé CTA, le résumé, les sujets compatibles sont ajoutés. 6. Mes voice samples sont enrichis. Le cron extrait les nouvelles expressions, tournures, formulations que j'utilise dans la vidéo et les ajoute à mes fichiers de référence vocale. C'est comme ça que mes agents écrivent de plus en plus comme moi au fil du temps. 7. Tout est commité et pushé sur GitHub. Un seul commit propre avec le résumé de ce qui a été ajouté. Le tout se passe pendant que je suis au sport le dimanche matin. Quand j'ouvre mon ordi, le repo a grandi. Le truc important c'est que ce process ne fait pas que stocker. Il STRUCTURE. Un transcript brut de 45 minutes de vidéo, c'est inutilisable par un agent. Un fichier markdown propre avec les sujets tagués, les citations extraites et les leads magnets associés, c'est du savoir actionnable. Et ça scale. Chaque semaine, 1 ou 2 vidéos de plus. En quelques mois, 70+ transcripts structurés dans le cerveau. Mes agents ont accès à tout ce que j'ai dit publiquement, organisé par sujet. Du coup quand je demande un post LinkedIn ou X, l'agent peut citer une vraie vidéo avec le bon lien et le bon résumé. Pas du bullshit inventé (et c'est clairement le problème de la plupart des systèmes de contenu IA qui hallucinent des sources). Claude Code pilote tout ça. Je parle, il édite, il structure, il commit. Je n'écris pas une seule ligne de markdown à la main. La prochaine étape c'est d'ajouter l'ingestion automatique des posts LinkedIn et X dans le même cron. Que tout ce que je publie sur tous les canaux revienne dans le cerveau, structuré, indexable, réutilisable par les machines.

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  Brivael - FR (@BrivaelFr) a signalé il y a 9 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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  Affiseo - Romain Brunel (@Affiseo_) a signalé il y a 13 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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  Nâchîbî Sankara ☭🇬🇦⚪Ⓜ️ (@RKurusawa) a signalé il y a 17 minutes

  @Nadir_D_Lechero Mais tu vois, la CI/CD, t'écris une pipeline github action qui lance un service pip sur ta machine distante le Banger de fou

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  Zak φ🐢✌️ (@Z4kira) a signalé il y a 24 minutes

  @Anthyra_dev @phpstorm GitHub Dark ou Dracula s'ils existent Sinon en mode clair il y a GitHub Light ;) Bon j'avoue j'ai du mal avec le mode clair mais il faut que je fasse ça pour le code dans la journée et le mode dark le soir...

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  SOU VIENTOI (@Vase2Soissons) a signalé il y a 26 minutes

  > ouvre une issue sur github : "comment fonctionne une base de données ?" > pivot vers l'ia générative "parce que le marché est là" > construit un wrapper chatgpt avec un "twist" non défini > lance un substack : vibe & build - la newsletter des makers qui exécutent 3/n

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  #22 (@salah_dinnn) a signalé il y a 28 minutes

  @senaaaaa04 Attends github est en panne mais fait confiance jss majeur de promo

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  ELTEMBLON (@El_Temblon) a signalé il y a 31 minutes

  @GreenAngelsss @Frandroid Midjourney, ça date pour moi. Je tourne surtout sur des modèles indés via Kaggle, Hugging Face ou GitHub. J'ai même dev les miens, mais sans l'infrastructure et les datasets colossaux des géants de la tech, impossible d'avoir un rendu similaire.

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

  @totoche Open Claw c’est une base, le vrai glitch c’est de prendre le repo GitHub de le donner à Claude et de le custom à ta sauce ✅ Bien utilisé c’est >>> que Claude Mais évidemment il faut savoir ce qu’on fait dessus