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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  F4GXS📻🔊🍑💨🌈🐈‍⬛ (@LE_F4GXS) a signalé il y a 5 minutes

  @f1smv C'est vrai, pas contre impossible de trouvé une version de WPSD sur github

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  Nevai (@ThisIsNevai) a signalé il y a 5 minutes

  @DigitalCyril @Hostinger Oui, impossible également de connecter mes domaines à mon repo GitHub en Node.js depuis 2 jours. Le support est perdu : ils ne savent pas d’où vient le problème et disent qu’ils investiguent…

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  Nicolas (@nb4ld) a signalé il y a 7 minutes

  @aeris_v2 @bonjourmollesse Bonne nouvelle, c'est sur github, tu peux corriger. Et l'erreur a été faîte une fois, elle ne le sera plus. À la différence de Lexbase, où l'erreur reste même une fois signalée à l'auteur et où aucun dépôt de commentaire n'est possible

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  simon (@simonlsg_) a signalé il y a 10 minutes

  @eliobldr je connais paaas ptn c’est du reporting de bug? C’est une app que tu connectes entre ton github et tes tickets clients ?

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  Maxime() (@M4x1M3_) a signalé il y a 12 minutes

  @siliconcarnesf Le timing est parfait ! Cette année, les prix de l’IA vont probablement exploser, avec un basculement progressif vers une facturation au token, comme on commence déjà à le voir avec le changement tarifaire de GitHub prévu au 1er juin. C’est assez prévisible, la charge serveur est énorme, la valeur apportée est considérable, et plus personne ne peut vraiment s’en passer. Mon avis : Apple va faire tourner en local une grande partie des besoins IA (hors grosses configurations complexes), pour un coût dérisoire limité aux quelques watts consommés par la machine. Je me demande même si certains modèles ne finiront pas par être proposés sous forme de licences plutôt que via une facturation à l’usage. Autre avantage pour Apple, avec le temps, les machines actuelles ne pourront plus faire tourner les derniers modèles localement. Cela créera donc naturellement une nouvelle raison de renouveler son matériel. Apple restera irremplaçable, ton modèle d’IA, si.

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  Clayton (@Clay_Rebirth) a signalé il y a 18 minutes

  Si vous rencontrez un bug, avez une suggestion, ou tout commentaire sur l’app, n’hésitez surtout pas à faire un retour !! Sur le GitHub, en DM ou même en réponse à un tweet, je prends tout

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  OrkStr (@OrkStr) a signalé il y a 21 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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  Alan Bouo (@alanbouo) a signalé il y a 24 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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  Antoine THOMAS (@ttoine) a signalé il y a 25 minutes

  @0xhauru @Tundjii @gchampeau c'est ce que je dis. vu qu'ils ont massivement participé à l'origine du problème et que leurs devs sont les premiers impactés ils auraient du le voir venir et l'anticiper. cependant, ça veut dire à ce rythme que GitHub ne pourra pas rester gratuit très longtemps.

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  iptv seller subscription service available (@Bismack327538) a signalé il y a 25 minutes

  @Tommy_Von_Music @github Oui, service d'abonnement IPTV disponible

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  WIDED (@gowided) a signalé il y a 29 minutes

  @MennelDev Je pense que ça passe par GitHub maintenant, OpenClaw l'a clairement démontré pourtant le mec avait fail une quarantaine de projets avant.

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  Brivael Le Pogam (@brivael) a signalé il y a 31 minutes

  Pour en finir définitivement avec cette histoire d'algo manipulé par Elon Musk pour promouvoir les contenus d'extrême droite. Vous n'avez pas à me croire. Vous n'avez pas à croire Musk. Vous pouvez juste lire le code. Il est là, public, sur GitHub, sous licence Apache 2.0, mis à jour toutes les 4 semaines. git clone et vous savez. Ce que dit ce code, c'est la mort du procès qu'on lui fait. Un algo de reco classique, c'est des centaines de règles écrites à la main : « booste ça, rétrograde ci, amplifie tel profil ». Chacune est une vanne où une main peut appuyer en secret. C'est là, et nulle part ailleurs, que vit la manipulation quand elle existe. Or la première décision de conception du dépôt, écrite noir sur blanc, s'appelle « No Hand-Engineered Features ». Ils ont supprimé ces vannes. La pertinence n'est plus arbitrée par un comité : elle est apprise à partir de votre propre historique par un transformer, qui prédit ce que vous allez faire — aimer, répondre, reposter — mais aussi bloquer, mutter, signaler, avec des poids négatifs qui enfoncent ce que vous détesteriez. Une machine qui vous suit, pas qui vous dirige. L'objection honnête : « il reste bien des filtres de modération ». Exact. Et ils sont dans le même dépôt, nommés, lisibles ligne par ligne. Si un biais politique était codé quelque part, il serait forké 4 000 fois et épinglé par le premier chercheur venu avant le déjeuner. C'est le retournement complet : on l'accuse d'opacité, alors que c'est la seule plateforme sur Terre pour qui l'opacité est devenue matériellement impossible. Alors posez la seule question qui compte. Où peut-on réellement vérifier une manipulation d'algorithme ? Instagram, YouTube, TikTok, Twitch : boîtes noires intégrales. Sur elles, l'accusation « l'algo censure tel camp » ne peut être ni prouvée ni démentie, le code est scellé à double tour. Et c'est précisément la seule plateforme qui a ouvert le sien qu'on perquisitionne pour « abus d'algorithme ». On ne poursuit pas les boîtes noires. On poursuit la seule vitre transparente. Ça ne s'appelle pas défendre la démocratie. Ça s'appelle punir la transparence. Et le 15 juillet, Musk a annoncé l'ouverture de la totalité du code de X, sans exception, avec vérification par des tiers que ce qui est publié est bien ce qui tourne en production. Fin du dernier refuge de l'accusation. Reste donc à nommer ce dont il s'agit vraiment. Pas d'ingérence — elle est indémontrable, le code la contredit. Mais la panique de ceux qui ont perdu le monopole du récit. Pendant un demi-siècle, un goulot d'étranglement orienté décidait de ce qui avait droit d'exister dans le débat. Ce goulot a sauté, remplacé par un ordre distribué que personne ne pilote. « Internationale réactionnaire », lâche Macron : le vocabulaire de ceux qui, ne retrouvant plus le bouton, se cherchent un coupable unique. On ne brûle pas un sorcier dont le grimoire est affiché au mur. La preuve est à un git clone de distance, et plus personne n'est dupe. Le décryptage complet, pipeline et code à l'appui ->

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  piroa (@xdfdp75) a signalé il y a 31 minutes

  🚨 L'Inde vient de tenter d'interdire une app... open source. Spoiler : ça ne marche pas comme ça. Pendant que des milliers de manifestants campent à Jantar Mantar depuis le 20 juillet à Delhi, le gouvernement a coupé Internet dans le centre-ville. Réponse des manifestants ? Ils se sont tournés vers Bitchat, l'app de messagerie créée par Jack Dorsey — le cofondateur de Twitter. Ce qui rend Bitchat quasi impossible à censurer : 📡 Zéro Internet requis — les messages passent par un réseau maillé Bluetooth, de téléphone en téléphone 🔒 Chiffré, sans inscription, sans numéro de téléphone, sans serveur central 👤 Anonyme par design — aucune journalisation centralisée possible ₿ Peut même relayer des transactions Bitcoin hors ligne La réaction du gouvernement indien : ordonner à GitHub de retirer 3 dépôts liés à Bitchat en... 3 heures. Motif officiel : l'app "entrave considérablement l'interception légale et les enquêtes des forces de l'ordre." Le problème ? Bitchat est sous licence open source MIT depuis juillet 2025. Comme le résume un développeur : "GitHub ne supprimera pas le dépôt, il bloquera juste l'accès depuis l'Inde. C'est open source — on ne peut pas l'interdire." Le code est déjà dupliqué sur des dizaines de forks à travers le monde. Bloquer une URL ne fait rien contre ça. L'Internet Freedom Foundation a qualifié l'ordre d'"inconstitutionnel et autoritaire". Et le contexte est lourd : l'Inde a déjà enregistré 24 coupures d'Internet en 2026. Cette histoire résume en une phrase le dilemme des régimes autoritaires face à l'open source : on ne peut pas censurer ce qui n'a pas de serveur central à couper.

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  Guillaume Champeau (@gchampeau) a signalé il y a 34 minutes

  D’après l’article GitHub aurait du mal à tenir la charge face aux très nombreux commits désormais poussés par des agents IA ou en tout cas multipliés grâce au code écrit par les IA.

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  Supersocks (@iamsupersocks) a signalé il y a 37 minutes

  @SalahBaina @Cobra_FX_ Merci pour la remarque, elle est juste sur la formulation. Évidemment, beaucoup de logiciels open source s’utilisent sans compétence technique depuis longtemps. Ce que je visais ici, c’était plutôt les outils diffusés via GitHub, souvent plus bruts, qui demandaient un minimum de compétences pour être installés et utilisés. C’est cette barrière-là qui s’abaisse. Je serai plus vigilant dans la formulation la prochaine fois.