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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  RAHMAN MEHDI (@RAHMANMEHDI1) a signalé il y a 1 minute

  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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  アルノ (@ArnoTaoTensor) a signalé il y a 9 minutes

  Jobscan et Teal vous facturent 20 à 50 dollars par mois pour réécrire votre CV avec une IA et siphonner vos données sur leurs serveurs cloud. C'est le capitalisme de la paresse : monétiser l'angoisse des chercheurs d'emploi en leur vendant une surcouche marketing hors de prix. J'ai codé l'exact équivalent : 100 % open-source, 100 % gratuit, et 100 % confidentiel en local sur votre machine. Zéro fuite de données, zéro abonnement. Résultat sur X après publication : 80 vues, 2 likes. Le silence absolu de la matrice. Pendant que la moindre polémique stérile fait des millions de vues, un outil technique qui rend service gratuitement est enterré vivant par l'algorithme. Alors, posons les vraies questions sans langue de bois : qu'est-ce qui bloque ? Est-ce la barrière technique de l'installation en local, l'addiction masochiste aux abonnements SaaS payants, ou le fait que le travail utile ne fait pas de clics ? Dites-le-moi en commentaire. (lien du repo Github en commentaire)

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  Affiseo - Romain Brunel (@Affiseo_) a signalé il y a 9 minutes

  Mon IA écrit mes posts. Mais elle a mis 3 mois à apprendre à écrire comme moi. Voici le système. Dans mon Second Cerveau j'ai un fichier qui s'appelle voice-samples. C'est le fichier le plus important de tout le repo. Plus important que les prompts, plus important que les données produits, plus important que l'historique YouTube. Ce fichier contient des posts réels que j'ai écrits et validés. Mais le truc important c'est pas les posts eux-mêmes. C'est les tableaux de corrections à côté. Chaque post a un tableau avec 3 colonnes : ce que l'IA avait écrit, ce que j'ai corrigé, et la règle que ça illustre. Exemple concret : L'IA écrit "j'ai pas basculé". Je corrige en "j'ai évidemment pas basculé". Règle : ajouter des mots d'évidence qui montrent la personnalité. L'IA écrit "Zéro diversification". Je corrige en "0 diversification". Règle : chiffres en chiffres, pas en lettres. L'IA écrit un closer qui résume le post. Je le remplace par un plan concret. Règle : le closer apporte une info nouvelle, jamais un résumé. L'IA écrit des constructions symétriques ("Rationnel en X ? Non. Rationnel en Y ? Oui."). Je supprime et je mets "Y'a pas photo". Règle : pas de rhétorique de dissertation. Ces corrections s'accumulent. Aujourd'hui j'ai 3 posts complets décortiqués avec des dizaines de règles extraites. Chaque machine AFFISEO OS qui génère du contenu lit ce fichier avant d'écrire. Le process au quotidien : 1. La machine génère un premier jet en lisant les voice samples 2. Le jet arrive déjà à 80% de ma voix réelle 3. Je corrige les 20% restants 4. Les corrections retournent dans le fichier 5. La prochaine génération intègre ces corrections C'est une boucle qui s'auto-améliore. Plus je corrige, moins j'ai besoin de corriger. Les premiers posts générés demandaient 30 minutes de retouche. Aujourd'hui c'est 5-10 minutes. Le setup technique c'est un fichier markdown de quelques centaines de lignes dans un repo GitHub. Claude Code le lit à chaque génération. 0 fine-tuning, 0 API custom, 0 outil externe. Juste des exemples bien structurés avec les corrections annotées. La prochaine étape c'est d'automatiser les corrections elles-mêmes. Un agent qui compare le output de la machine avec mes 3 derniers posts validés et qui applique les patterns de correction tout seul. L'humain sort de la boucle progressivement.

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  JoYz (@joyzjyc) a signalé il y a 11 minutes

  @Maddere7 @coinbureau Oui, et leur façon de faire est pareille que sur GitHub : Tu modifies un paramètre de confidentialité → il est enregistré. Ensuite ils font une mise à jour du service des paramètres → le paramètre est ensuite "reset" sur "defaut" (vécu avec un abonnement copilot)

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  HoberMallow (@H0b3rMall0w) a signalé il y a 12 minutes

  @itssampe @cyriljlt Je n'allais pas jusque là (même si c'est certainement possible) je demandais surtout si quelqu'un avait eu la bonne idée de partager un skill "seo" pour l'intégrer directement à Claude sans avoir à le faire depuis zéro, je sais qu'il y a pas mal de truc sur github...

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  Le PLOUTOS (@leploutos) a signalé il y a 13 minutes

  Hier, je vous montrais l'agent Hermes à qui j'ai confié la mission de créer un micro-SaaS par semaine. Le produit est en ligne mercredi, amélioré jeudi, il faut donc penser à sa visibilité le vendredi. Le marché est déjà bien occupé. Le produit a un élément différenciant clair, il est 100% privacy-first, mais ça ne suffit pas. Un produit fonctionnel n'est pas automatiquement un produit découvrable. Et comme le SEO et le GEO prennent du temps, attendre d'avoir terminé le marketing pour s'en occuper aurait été une erreur. Il faut poser les fondations dès le lancement. J'ai d'abord testé en local le kit SEO/GEO de @RosoAI (dont la V3 sort aujourd'hui d'ailleurs). Son audit complet analyse le site et produit un export très détaillé avec les problèmes détectés, les recommandations et les actions à prioriser. Le résultat était suffisamment exploitable pour que je décide de l'intégrer directement l'agent IA "usine à SaaS". J'ai donc donné le kit à Hermes et modifié son cycle de création. Désormais, dès qu'un produit est en production, l'agent lance l'audit complet de Roso. Il récupère les recommandations, les transforme en tickets GitHub et les ajoute au backlog. Ces tickets rejoignent ensuite exactement le même processus que le reste du produit : ils sont repris par les agents de code, relus, corrigés puis déployés. Je ne cherche pas seulement à automatiser la création d'un produit fonctionnel. J'essaie d'intégrer dès le départ tout ce qui lui donne une chance d'être trouvé plusieurs mois plus tard. La prochaine étape, c'est la vraie partie marketing !

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  Lionel Maes (@MaesLionel) a signalé il y a 13 minutes

  Elon Musk s'attaque désormais à Microsoft — via GitHub cette fois. Le 14 août, SpaceX a officiellement bouclé le rachat de Cursor (Anysphere) pour 60 milliards $. Trois jours plus tard, le 17 août, Cursor lance Origin : une plateforme d'hébergement de code, concurrente directe de GitHub, propriété de Microsoft. Le timing est presque trop parfait : Origin est sorti exactement pendant que GitHub subissait une panne majeure — environ 3h20 d'interruption, site, Actions, Copilot et fusion de code touchés. Ce n'était d'ailleurs pas un incident isolé : le 17 août était le 13ème incident GitHub en seulement 17 jours d'août. Le CTO de GitHub lui-même a reconnu publiquement que la plateforme doit désormais être capable d'absorber jusqu'à 30 fois la charge actuelle — un aveu rare de dépassement pur et simple par la demande, portée par l'explosion des agents de code IA. Autre détail qui en dit long : Microsoft loue depuis juin de la capacité serveur chez... AWS, son plus gros rival cloud, juste pour maintenir GitHub en ligne. Résultat : le géant du cloud historique dépend de son concurrent pour tenir, pendant que Musk sort un rival prêt à récupérer les développeurs frustrés — au moment exact où ils le sont le plus. Cursor affirme que le timing n'était pas calculé. Mais dans un marché aussi tendu, la coïncidence fait le travail toute seule.

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  Seb (@seblatombe) a signalé il y a 14 minutes

  🚨🇪🇺 L'application européenne de vérification d'âge, financée à hauteur de 2 millions d'euros, a été contournée pour la deuxième fois par le même chercheur en sécurité. « Mon extension Chrome générée par IA l'a contournée en quelques minutes. » Malgré plusieurs correctifs et plus de 2 400 commits sur GitHub, le chercheur affirme que l'architecture de l'application reste fondamentalement vulnérable et incapable de vérifier de manière fiable l'âge des utilisateurs. Selon la démonstration publiée, le contournement ne nécessite ni passeport, ni reconnaissance faciale, ni liaison à un appareil, et repose simplement sur la falsification d'une attestation de majorité acceptée par le système.

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  Shin (@ShinKasai13) a signalé il y a 16 minutes

  @zeChedli perso dans ma boite on pousse l'ia depuis github copilote (bon depuis claude on a remplacé) et franchement le gain de temps monstrueux de gagner, maintenant je peux me concentrer sur mon vrai taf: chercher des solutions technique pour des problèmes humain.

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  niknava (@niknavaa) a signalé il y a 17 minutes

  @andrealbriziom Il t’a littéralement donné la solution à à ton problème , que Claude peut mettre en place lui même Pourquoi le mot github fait peur comme ça mdrrr

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  Pivi (@pivi___) a signalé il y a 19 minutes

  J’ai laissé un agent IA tourner ~8h sur un repo perso non critique. Résultat : - 12 issues fermées - 11 PR mergées - 11 commits sur main - ~1 777 lignes ajoutées - ~451 supprimées - 17 fichiers touchés - tests verts - CI verte - outil réparé Pas mal pour une journée. Ce n’était pas un prompt magique du style “répare le repo”. C’était une vraie boucle de dev : diagnostic → tests de régression → branches → PR → CI → review → corrections → merge. Le truc intéressant, c’est moins la quantité de code que la discipline de travail. Les bugs n’étaient pas triviaux. Endpoints X déplacés. Fallbacks obsolètes. Réponses HTTP 200 mais payloads invalides. Permissions GitHub Actions cassées. Audit sécurité qui trouve un vrai point à durcir. Bref : pas juste “make it pass”. Du vrai diagnostic. Il y a aussi eu des ratés côté agent. Reviews revenues trop tard. Retours perdus. Commande lancée depuis le mauvais dossier. Vérifications à refaire pour être sûr que rien n’a été abîmé. Donc non, je ne lui donnerais pas les clés de la prod en roue libre. Mais sur un périmètre bien borné, ça change vraiment quelque chose. Repo non critique. Issues claires. Tests obligatoires. CI obligatoire. PR obligatoires. Pas de merge sans preuve. Dans ce cadre-là, l’agent n’est plus un gadget. C’est un vrai mode de travail. Le plus drôle : ce qui a fini par arrêter l’expérience, ce n’est pas le repo. C’est le quota. Après ~8h d’usage intensif avec GPT-5.6 Sol, le modèle le plus cher, j’ai atteint la limite mensuelle de mon plan Business à 20€. Avec un modèle moins cher, type GPT-5.5, le résultat aurait sûrement été différent. Mais ça donne un ordre de grandeur intéressant : une vraie journée d’agent autonome, sur le meilleur modèle disponible, peut déjà consommer un quota mensuel grand public/pro

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  𝕵ohnny 𝕯ang (@Foulekovic1) a signalé il y a 28 minutes

  @Loreine_LAD Oui voila, donc c'est juste une analyse "bateau" sans prendre en compte comme l'algorithme fonctionne réellement. Tu es peut être ShadowBan, ou pas... Comme je te dis, même Nikita ne maîtrise pas l'algorithme. Elon souhaite une refonte complète du code de l'algorithme parce que lui même ce rend compte qu'il est totalement incohérent. Demande à ChatGPT de poncer le code Open source dispo sur GitHub, ça pourrais te donner peut être une tout autre analyse.

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  Supersocks (@iamsupersocks) a signalé il y a 30 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 31 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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  AD la légende (@fuji445) a signalé il y a 32 minutes

  @nadirmilleback @iFeyz2 Github par contre c’est bêtement une entreprise qui héberge un serveur Git chez elle, et qui rajoute quelques fonctionnalités en plus pour ameliorer la collaboration avec des inconnus et c’est pas les seul, il y a aussi Azure Devops, Gitlab et autres