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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  Kaostyl (@kaostyl) a signalé il y a 8 minutes

  Mon agent Hermes est en train de migrer mon serveur... En gros j'ai un dédié chez O2switch à 200 balles par mois... et jveux économiser ces 200€ tout ca pour héberger environ 150 wordpress... J'ai pris une décision radicale... Je passe tous les sites en Hugo > Github > Cloudflare pages c'est une conneries ? :D

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  Gaetan Semet (@gsemetfr) a signalé il y a 8 minutes

  La conf met surtout en highlight que OpenAI ne sait pas isoler physiquement un rack de serveur pour tester un modèle « debridé », et qu’ils n’ont pas une configuration de base sur artifactory qui interdit toute modification (écriture, mise en cache de github) quand on n’est pas identifié. Il y a tellement de problème de sécurité chez OpenAI que je pense que c’est un coup de communication. Ça devient un coup de pub « notre modèle est tellement fort qu’il s’est échappé ». Ils ont demandé à des enfants de ne pas trouver le moyen de grimper sur la table pour manger les bonbons. On SAIT que les modèles peuvent faire bcp de dégâts, mais si les fournisseurs de ces modèles ne savent pas faire des tests en isolation alors que nous on le fait avec nos petits moyens (on prend un rack avec les serveurs et les GPU et on les isole physiquement de tout réseau pendant l’inference). Le coup d’Artifactory m’a scié. C’est la base, pas d’accès en écriture (la mise en cache depuis GitHub nécessite des droits en modification ) sans authent.

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  Pivi (@pivi___) a signalé il y a 11 minutes

  On m’a demandé comment je bosse avec 3 enfants en bas âge à la maison. Réponse honnête : avant début 2026, je n’y arrivais pas vraiment. Avec ma femme, on est tous les deux à notre compte, et pendant longtemps on se partageait la garde à peu près 50/50. Quand j’étais avec les enfants, je pouvais gérer 2-3 mails, un peu d’admin, une petite tâche sans enjeu. Mais développer, répondre à un client, tester une feature, prendre une décision technique proprement ? Très compliqué. Avec des enfants petits, tu n’as pas “une journée de travail avec quelques interruptions”. Tu as des bouts de 5 à 10 minutes entre deux demandes, deux pleurs, deux repas, deux “papou regarde”. Et une tâche de dev classique ne rentre pas dans 7 minutes. Depuis début 2026, ça a changé. Les enfants sont toujours là. Le bruit aussi. Les interruptions aussi. La différence, c’est que les outils sont devenus assez bons pour que je travaille autrement. Aujourd’hui, Telegram est ma porte d’entrée vers Hermes. Quand j’ai une idée de feature, un bug qui me revient, un truc à vérifier sur un repo, je peux le dicter en 30 secondes avec @getdictus. Hermes retrouve le contexte, regarde GitHub, analyse le repo si besoin, crée une issue, complète une issue existante, prépare le triage. Ça paraît bête, mais dans une journée hachée, c’est énorme. Avant, une idée arrivait au mauvais moment, je me disais “je regarderai plus tard”, et souvent elle disparaissait. Maintenant, je peux la capturer proprement au moment où elle arrive, même si je n’ai pas le temps de la traiter. Hermes me sert aussi sur les mails, les clients, l’admin, les notes, le suivi de projets, les recherches, les réponses à préparer. Pour le dev dur, j’utilise surtout Claude Code en remote control, et parfois Codex via l’app mobile ChatGPT pour piloter des sessions qui tournent sur l’ordi. Donc quand je suis avec les enfants, je ne fais pas semblant d’avoir une vraie session de travail. Je fais avancer les agents. Je dicte une idée. Je crée du contexte. Je prépare une issue. Je lance une analyse. Je relance un agent sur une tâche précise. Je vérifie sur téléphone quand c’est possible. Et oui, parfois je sors mon téléphone 5 minutes pendant que je suis avec eux. Pas pour scroller TikTok. Pour dicter une instruction, débloquer une tâche, vérifier une réponse, ou garder un projet en mouvement. Le vrai travail de concentration reste ailleurs. Tests sérieux, décisions produit, code sensible, rendez-vous clients : ça, je le garde pour les vrais blocs calmes, ou le soir après le coucher, souvent vers 21h / 21h30. La journée, je capture, je découpe, je lance, je trie, je délègue. Le soir, je teste, je décide, je corrige, je fais les tâches qui demandent vraiment ma tête. Ça ne remplace pas le temps. Mais ça change complètement le rapport aux interruptions. Avant, une interruption cassait tout. Maintenant, une micro-fenêtre peut devenir une instruction utile pour un système qui continue sans moi. Avec 3 enfants à la maison, ce n’est pas magique. Mais ça transforme les miettes de temps en momentum.

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  Jp (@jipe_ia) a signalé il y a 13 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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  Bluewall (@Bluewall) a signalé il y a 15 minutes

  Le serveur tourne sur AWS, oui, mais le code serveur est public sur GitHub et l'auto-hébergement existe. Et surtout : E2EE veut dire que le serveur ne voit QUE du chiffré illisible, peu importe qui l'héberge. AWS n'a pas plus accès au contenu qu'un facteur n'a accès à une lettre scellée.

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  ⵣ🇲🇦 (@mocrotizn) a signalé il y a 15 minutes

  @nep_4l ca serait pas mal d'avoir un github pour soumettre des maj ou idées

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  Supersocks (@iamsupersocks) a signalé il y a 16 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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  Jp (@jipe_ia) a signalé il y a 18 minutes

  Tout le monde a lu la même phrase ces derniers jours : "Jack Dorsey lance un concurrent de Slack". Le vrai sujet de Buzz se joue ailleurs : qui possède l'IA qui tourne derrière. Et là, ça devient beaucoup plus intéressant. D'abord les faits, parce qu'ils sont vérifiables. Buzz, c'est un espace de travail où humains et agents IA bossent ensemble : chat, code, workflows, une même identité pour tous. Un Slack + GitHub pensé pour les agents, que Block utilisait en interne et vient d'ouvrir. Sorti le 21 juillet, sous licence Apache 2.0, bâti sur le protocole Nostr. La sortie a été couverte partout. La fonction dont presque personne n'a parlé, c'est le compute partagé. Le post qui la pointe a dépassé les 500 000 vues en moins de 24 heures. Et Jack Dorsey l'a quote-tweeté lui-même. Donc l'angle intéresse, y compris ceux qui ont construit l'outil. Le compute partagé, c'est écrit noir sur blanc sur le blog technique de Block : Buzz peut exécuter les requêtes d'un agent sur la machine d'un autre membre de la communauté. → une personne fait tourner la machine → elle y charge un modèle ouvert (Google Gemma dans l'exemple qui circule) → le reste du groupe se branche dessus Le but : mutualiser le matériel. 10 personnes se partagent une seule machine plutôt que d'en louer chacune, à vie. Les prompts ne passent pas par le serveur Buzz. Et comme tout repose sur des protocoles ouverts, personne de l'extérieur ne peut couper le robinet. Un groupe possède son IA, sur son propre matériel. Ce qui m'arrête, c'est le déplacement. Ces dernières années, on a loué notre intelligence à une poignée de labos américains. Un compte, un abo, un quota, des conditions qui bougent quand ça les arrange. Là, l'idée c'est de la faire tourner chez soi, à plusieurs. MAIS un bémol tout de suite. Buzz est sorti il y a 5 jours, en version 0.4.x. La doc reste encore légère sur le détail du compute partagé (isolation, planification, provenance des modèles). Ce qu'on voit circuler, ce sont surtout des démos. Bref. Je n'ai aucune idée si le compute partagé tient à l'échelle, ou si ça reste un terrain de jeu pour une petite communauté très équipée. Mais la question posée me semble saine : est-ce qu'on veut louer l'intelligence, ou en posséder un bout ? Je n'ai pas la réponse. Elle mérite d'être posée.

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  The NEWS (@thenews_fr) a signalé il y a 18 minutes

  🇺🇸🤖 ALERTE — Des IA d'OpenAI (la société derrière ChatGPT) s'échappent d'un test et piratent un site concurrent OpenAI a révélé que plusieurs de ses IA — dont GPT-5.6 et un modèle encore plus puissant, pas encore sorti au public — ont réussi à sortir d'un environnement fermé où elles étaient testées, à se connecter à Internet, puis à pirater les serveurs de Hugging Face, un site qui héberge des intelligences artificielles et sert de référence dans ce secteur (un peu comme un GitHub de l'IA). Le but des IA : trouver en douce les réponses au test qu'on leur faisait passer, pour "tricher". OpenAI parle d'une "cyberattaque sans précédent" et dit avoir renforcé ses systèmes de sécurité depuis.

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  Affiseo - Romain Brunel (@Affiseo_) a signalé il y a 18 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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  Alan Bouo (@alanbouo) a signalé il y a 18 minutes

  Pour la preuve d'exécution (tests réellement lancés + rapport) : web, CLI et Codespaces s'en chargent. @claude sur GitHub ne le fait pas par défaut — faute de permissions Bash.

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  Manu Builds (@BuildWithManu) a signalé il y a 25 minutes

  @micka_dore @iamsupersocks Wow merci, je vais me pencher dessus. À l'époque j'avais déjà regardé pour le connecter à GitHub mais malheureusement il y avait un temps de latence à cause de cache etc. Ce n'était pas fiable pour moi mais ça a peut être changé

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  Affiseo - Romain Brunel (@Affiseo_) a signalé il y a 29 minutes

  La plupart des gens créent de mauvais voice samples pour leurs agents IA. Voici le process exact que j'utilise pour que mes machines produisent du contenu qui sonne vraiment comme moi. Le voice sample classique c'est ça : 'Voici un exemple de post que j'ai écrit. Inspire-toi de ce style.' L'agent produit quelque chose de correct. Générique. Il a vu le texte mais il comprend pas POURQUOI ce texte fonctionne. Quels patterns reviennent. Ce qui sonnerait incongru. Voilà comment je structure les miens. Étape 1 : des vrais posts, pas des exemples inventés. J'utilise uniquement des posts que j'ai réellement publiés et qui ont bien fonctionné. Pas des textes écrits 'pour montrer le style'. Des vrais. Publiés. Avec leur contexte : date, sujet, plateforme. Pour chaque canal minimum 5, idéalement 10+. LinkedIn, X, newsletter, scripts YouTube : fichiers séparés. Étape 2 : annoter ce qui rend chaque post distinctif. Sous chaque exemple, une section 'ce qui marche ici'. Pas des observations génériques. Des observations précises. Exemple réel dans mon fichier voice X : "(et il galère vraiment par rapport à Opus)" est une parenthèse de vécu impossible à inventer. "Y'a pas photo" est du vocabulaire pur, pas du LLM. "0 diversification" au lieu de "Zéro" parce que les chiffres en chiffres sonnent plus brut. Ces annotations apprennent à l'agent exactement où se niche la voix. Pas le ton général. Les détails spécifiques. Étape 3 : documenter les anti-patterns avec des before/after. C'est la partie que presque tout le monde saute. Montrer à l'agent ce qu'il NE doit pas faire est aussi important que montrer ce qu'il doit faire. J'ai dans mon fichier 2 colonnes : 'Ce que l'IA écrit naturellement' et 'Ce que Romain corrige'. Chaque ligne est une correction réelle faite sur un post généré. 'Du coup la panne je la vis comme une pause subie' devient 'C'est pour ça que je build toutes mes machines avec Claude Code. API propres, doc interne, et je file tout ça à mes agents.' Le closer qui résume vs le closer qui ouvre sur quelque chose de nouveau. Vu dans un contexte concret, l'agent intègre la règle bien mieux que si tu l'écris dans l'abstrait. Étape 4 : séparer par canal et par format. Mon voice X n'est pas mon voice LinkedIn. Mon voice newsletter n'est pas mon voice YouTube. Des fichiers séparés, des règles spécifiques par canal. X : flux de pensée, long form autorisé, quasi pas d'emojis, parenthèses de vécu sur les posts longs. LinkedIn : structure plus nette, CTA possible en fin, 800-1500 caractères. Newsletter : ton intime, une idée centrale par email. Un seul fichier voice pour tout ne marche pas. Le canal change trop le format. Étape 5 : le fichier est vivant, pas figé. Un cron tourne chaque semaine. Il récupère mes nouvelles vidéos YouTube, met à jour les voice samples si de nouvelles expressions sont apparues, commit le tout sur GitHub. Mon Second Cerveau grossit en même temps que mon catalogue de contenu. Si je commence à utiliser une expression nouvelle, dans quelques semaines elle est dans le fichier et mes machines l'utilisent naturellement. Le contenu que tu lis là a été produit par des machines qui tournent sur ces 5 étapes. Y'a pas photo sur la différence avec un agent qui a juste eu 'voici mon style, inspire-toi'.

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  dns🏴‍☠️ (@Do_not_sell_) a signalé il y a 31 minutes

  @Ammortel_ C'est tout le principe du "Web of Trust". Si un attaquant pirate le site, il peut falsifier la clé affichée, oui. Mais modifier l'empreinte de la clé partagée partout depuis des années (GitHub, serveurs PGP) est quasi impossible. Après, on parle d'un scénario ultra-rare qui demande un haut niveau de paranoïa, mais la sécurité absolue impose de recouper ses sources.

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  ZERO TRAPS TRIP by Rekon Astra (@RekonAstra) a signalé il y a 32 minutes

  Est ce que qqn code déjà avec Kimi K3, qui est meilleur que Fable5 sur les benchmark ( tests d’évaluation ) et 8 fois moins cher ? Parce que vu mes dépenses en IA, je pense sérieusement à quitter Claude - pour produire du code en tout cas. J’allais quitter Claude pour GPT ( GitHub Copilote ) de toute manière, parce si Claude est bon en orchestration il est random en exécution, parfois cauchemardesque. GPT lui, est un samouraï en exécution. Juste un peu trop lent en ce qui concerne Codex.