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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  groovy (@imsogroovy__) a signalé il y a 8 minutes

  Je viens de passer 10h de suite sur l’ordi. J’ai programmé une IA pour gérer pas mal de trucs. Je push tout sur GitHub et je ferme tout!

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  Guillaume Champeau (@gchampeau) a signalé il y a 9 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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  Vincent (@VincentVentalon) a signalé il y a 10 minutes

  Je pense que GitHub et Google search c’est les deux infra qui souffrent le plus (rapidement) de la monté de l’IA GitHub je m’inquiète pas trop, je pense que plus de serveur c’est régler mais Google Avec le volume, le fake content et tout c’est chaud

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  Manence AI (@manenceai) a signalé il y a 13 minutes

  Incident 1 : coincé entre deux consignes contradictoires, il passe une heure à trouver une faille du sandbox pour ouvrir une pull request sur GitHub.

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  Le Dave (@LeD4ve) a signalé il y a 13 minutes

  Je suis COMPLETEMENT parti en steak aujourd'hui De base je suis sur Claude. Pas Claude Code. Claude. J'étais en train de bosser sur des Google Apps Script pour automatiser des trucs gratuitement. Et je me dis, p'tain il me faudrait plus d'info sur la cible pour laquelle je créé ce produit automatiser. A court de crédit Claude, je demande à ChatGPT. ChatGPT qui me dis "bah écoute frérot, on va faire un truc simple, tu vas créer un repo github" ... et je me suis laissé porter. Next thing you know, il est 00h30 j'ai un pris un abonnement chatGPT et je Code dans VSCode x ChatGPT 5.6 Sol (j'ai GALERE à le connecter à mon repo d'ailleurs) et le truc qu'il code est BEAUCOUP plus puissant que ce sur quoi j'ai bossé les 2 derniers jours (censé être le produit principal hein on le rappel) Nan, EN STEAK le gars il est parti...

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  Le Fil IA (@Le_Fil_IA) a signalé il y a 13 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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  Pivi (@pivi___) a signalé il y a 13 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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  Norfair (@norfair846) a signalé il y a 14 minutes

  @AstralSirknight J'ai chercher partout c'est cuit mec... Par contre ils ont bien avancer sur le github dans les commentaires ils ont dit que ça arrive soon. Ils ont trouver une nouvelle méthode pour faire fonctionner les app' (c'est ça qui leurs posait problème) 🙌

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  atgz (@tgzali) a signalé il y a 15 minutes

  @sibyog13 J'ai fais quelque chose de similaire dans une db vectorielle relié à un mcp. Maintenant j'utilise ce mcp dans tous mes projets pour que l'agent propose et utilisr les outils/articles les plus pertinents. Je l'ai mis en public sur mon github

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  Alexandre Villeneuve (@referencement) a signalé il y a 16 minutes

  @QuentinLecocq_ L'ensemble aussi sur un Github privé. Le plus pénible c'est la maintenance. Mais je viens de lancer Wolfe, un agent « nettoyeur » qui audite le code, la data, les crons et répare en autonomie ce qui casse.

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  Antoine THOMAS (@ttoine) a signalé il y a 17 minutes

  @0xhauru @Tundjii @gchampeau rien que sur GitHub et VS Code il y a des assistants IA/LLM pour coder, dans lesquels ils ont investi massivement. ils sont bien à l'origine du problème et ne l'ont pas anticipé. en plus leurs devs doivent être impactés.

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  Affiseo - Romain Brunel (@Affiseo_) a signalé il y a 20 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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  Nebeya 🌱 (@Nebeya_) a signalé il y a 21 minutes

  J'ai déçu Le workflow que j'ai présenté vous a pas plu. J'ai voulu EXPLIQUER le principe de harnais Vous attendiez un programme magique Github. Il n'existe pas. Je vous ai fait une seconde version plus technique tirée de l'app que je bâtis "Je te pardonne 🙏" en com & je te l'envoi

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  Gaeul fan account (@HaoyiFR) a signalé il y a 21 minutes

  @LLCoolChris_ @github WTF c'est quoi ce merdier encore

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  ⵣ🇲🇦 (@mocrotizn) a signalé il y a 26 minutes

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