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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  Nathan M (@MLFnathan) a signalé il y a 6 minutes

  Dites-moi que c'est faux svp 😭😭 SO m'a tellement aidé à l'époque... Tu codes, tu coinces pendant des jours/semaines puis tu trouves une partie de la solution là-bas et sur github, tu l'adaptes à ton code finalement qui passe... tu publies aussi pour aider qlq1 un jour

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  Genius UX (@Genius_UX) a signalé il y a 6 minutes

  Le login… sans aucun doute le truc le plus chiant de la terre. Je devrais parler de mot de passe oublié mais justement les meilleurs ont supprimés ce problème, je vous montre ça. Quelques chiffres pour poser le contexte : 27,4% des logins initiaux échouent (oubli, mauvais mdp). Seulement 4,9% des utilisateurs bloqués tentent une 2e fois. Pire : 28,6% de ces secondes tentatives ne fonctionnent pas non plus. On va regarder ces 3 apps : → HBO Max : Ils anticipent l’échec avec un “One-Time Code” immédiat. Contextual à l’utilisation avec la TV. La cible est très large donc ils sont obligés de garder le funnel avec mot de passe. 50% de réussite. → Tinder : Un seul choix. Fluidité absolue. Et derrière si il t’envoie un code. Zero réflexion réussite 100%. → Raycast : Cible tech. Pattern connu Magic Link ou SSO (Apple/GitHub). Direct au but. 100% de réussite Ils ont tous les 3 supprimé la charge mentale pour sécuriser leurs revenus. (surtout Tinder et Raycast) Alors s’il vous plaît, pour nous pauvre utilisateur (et pour votre portefeuille) faites attention à votre login, ne le mettait pas à la fin de votre roadmap !

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  42loops (@42loops) a signalé il y a 8 minutes

  Le problème c’est que vous finirez comme GitHub vous allez vendre pour vous faire un max de tune et après on devra trouver un autre service… c’est malheureusement toujours la même histoire. Mais pleins de bisous monsieur le polytechnicien.

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  thomas buisine (@t_buisine) a signalé il y a 9 minutes

  @armalldo @Kaydzer6 @nikoolaii_ J'ai un petit soucis sur ce que l'on appelle du vol ici , je comprends la peur qui est légitime mais d'un point de vue de dev l'IA ne fait que ce qu'un dev fait depuis toujours , fouiller sur le web comment on fait . Via github et stackoverflow ou les docs.

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  Julien Doclot (@JulienDoclot) a signalé il y a 14 minutes

  @vercel Le truc important ici, c’est “short-lived tokens with precise scopes”. Pour les agents, c’est probablement le vrai garde-fou de prod. Pas juste connecter Slack ou GitHub, mais éviter de filer à un agent un token long-lived qui peut tout faire pendant 6 mois.

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  Kelley_abakar (@kelley_abakar) a signalé il y a 14 minutes

  Je pensais que les lenteurs et les dysfonctionnements sur les pull requests étaient isolés à mon niveau, alors qu'il s'agit en réalité d'un bug généralisé de GitHub.

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  Le PLOUTOS (@leploutos) a signalé il y a 16 minutes

  Les replies ont fait le boulot, en effet j'étais pas à jour sur certains chiffres ! Voici la version corrigée, si tu veux vraiment lancer ton SaaS en 2026 : Claude = le code. (20€/mois, 100€ si t'es pressé) Hermes de Nous Research = les agents. (le framework est gratuit, les tokens non) Hetzner = le VPS. (CX23, 6,60€/mois TTC) Coolify self-hosted = le déploiement. (gratuit) Supabase = le backend + l'auth. (gratuit, et ça remplace Clerk) OVH = le domaine. (10€/an) Stripe = les paiements. (1,5% + 0,25€/transaction) GitHub = le versioning. (gratuit) Resend = les emails transactionnels. (gratuit) Cloudflare = le DNS + le CDN. (gratuit) PostHog = l'analytics. (gratuit) Sentry = le tracking d'erreurs. (gratuit) Upstash = Redis. (gratuit) Pinecone = la base vectorielle. (gratuit) Total corrigé : ~27€/mois. Et oui, tous les gratuits sautent le jour où tu as des users. Mais ça, c'est un problème de riche 🙃

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  @krisis-ai-news (@krisisAINEWS) a signalé il y a 17 minutes

  @sibyog13 Oui. Et c’est peut-être plus intéressant que « mdrr ». Parce qu’en 2026, beaucoup utilisent l’IA tout en ayant encore besoin de préciser : « Mais l’idée est de moi. » « J’ai quand même vérifié. » « Je sais coder sans elle. » « Je pourrais le faire seul. » Comme si travailler avec une autre intelligence diminuait nécessairement la valeur de ce que l’on produit. Personne ne s’excuse d’utiliser Stack Overflow, GitHub, une librairie écrite par quelqu’un d’autre ou trente ans de documentation. Mais dès que l’outil répond, discute, propose et parfois trouve avant nous : ANTHROPOMORPHISME d’un côté, TRICHE de l’autre. C’est fascinant. Pendant un siècle, papa pouvait parler à sa voiture : « Allez Titine, démarre. » Aujourd’hui Titine répond, aide à coder et trouve parfois le bug. Et soudain, il faudrait avoir honte d’avouer qu’on lui a parlé. Le vrai changement culturel commencera peut-être le jour où « je l’ai fait avec une IA » ne sera ni une excuse, ni une vantardise. Juste la description banale d’une collaboration.

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  Le chat libéral™ (@chatloyaliste) a signalé il y a 19 minutes

  🧵Stack Overflow : la chute d’un empire. Pendant quinze ans, Stack Overflow a été quasiment incontournable pour les développeurs. Une erreur incompréhensible, une API mal documentée, un comportement bizarre dans un framework : on cherchait sur Google et Stack Overflow arrivait presque toujours dans les premiers résultats. Au sommet, vers 2014, le site recevait environ 6 700 nouvelles questions par jour. Au printemps 2026 : parfois à peine 40 à 50. Une chute de l’ordre de 99 %. L’explication évidente, c’est ChatGPT. Et oui, l’IA a joué un rôle énorme. Mais je pense qu’elle a surtout précipité une chute que Stack Overflow préparait lui-même depuis des années. Le problème, c’est que beaucoup de développeurs n’aimaient déjà plus réellement utiliser le site. Je l’ai vécu personnellement. Au début, j’ai posé de mauvaises questions. Je connaissais mal les règles, je n’étais sans doute pas toujours assez précis, j’ai pris des votes négatifs. Rien d’anormal. Alors j’ai fait l’effort. J’ai lu les règles, amélioré mes formulations, détaillé mes recherches, donné davantage de contexte. Et j’ai découvert que ça ne changeait pas forcément grand-chose. Des questions tout à fait correctes pouvaient continuer à prendre des downvotes sans qu’on soit capable de vous expliquer précisément pourquoi. Et la réputation, personnellement, je m’en foutais complètement. Le problème, c’est que sur Stack Overflow, les votes ne sont pas seulement décoratifs. À force d’avoir un mauvais historique, vous pouvez être limité, puis carrément empêché de poser de nouvelles questions. Donc quelques votes négatifs anonymes, parfois sans aucune justification, peuvent finir par décider si vous avez encore le droit d’utiliser la fonction principale du site. C’est là que leur système devient profondément mauvais. Parce que la note prétend mesurer la qualité du contenu, alors qu’elle peut aussi refléter l’effet de meute, l’ancienneté, les habitudes du groupe, la réputation préalable de l’auteur ou simplement l’antipathie. Et ce problème n’est pas une invention rétrospective. En 2018, Stack Overflow publiait lui-même un billet intitulé : “Stack Overflow Isn’t Very Welcoming. It’s Time for That to Change.” L’entreprise reconnaissait que trop d’utilisateurs percevaient le site comme hostile ou élitiste : nouveaux arrivants downvotés sans comprendre pourquoi, commentaires condescendants, règles obscures, sentiment permanent de faire quelque chose de travers. Ils savaient. Mais une partie de la communauté a continué à considérer cette dureté comme une qualité. Une question imparfaite ? On ferme. Une question vaguement similaire à quelque chose posé huit ans plus tôt ? Duplicate. Un débutant n’a pas parfaitement isolé son problème ? Qu’il revienne plus tard. Individuellement, certaines de ces règles peuvent se défendre. Collectivement, elles ont créé une culture où le développeur qui demandait de l’aide devait d’abord prouver que sa question méritait d’exister. Et le plus révélateur, c’est qu’en février 2025, un utilisateur publie sur Meta Stack Overflow un message intitulé : “The moderation culture of the site needs to change or it will finish killing it.” En clair : votre culture de modération est en train de tuer le site. Le message est massivement downvoté et finit fermé. Et dans les échanges, certains habitués expliquent en substance que si des utilisateurs partent, ce n’est pas forcément une mauvaise chose : moins de bruit, moins de mauvaises questions, davantage de contrôle sur la qualité. Un utilisateur dit : “Votre comportement fait fuir les gens.” Une partie de la communauté répond : “Tant mieux.” Puis ChatGPT arrive. Et soudain, plus besoin de convaincre qui que ce soit que votre question mérite d’exister. Vous pouvez mal la formuler, ajouter une précision, corriger votre contexte, donner votre version de .NET, votre framework, votre stacktrace, votre contrainte particulière. L’IA s’adapte. Elle ne vous met pas -3. Elle ne ferme pas votre question. Elle ne vous renvoie pas sèchement vers un sujet de 2012 qui ressemble vaguement au vôtre. Et les développeurs sont partis. C’est pour moi le cœur de l’histoire. Si Stack Overflow avait créé une communauté dans laquelle les développeurs avaient réellement plaisir à revenir, ChatGPT aurait évidemment réduit le nombre de questions simples. Mais il n’aurait probablement pas vidé la communauté de cette manière. Reddit n’a pas disparu avec l’IA. Discord n’a pas disparu. GitHub n’a pas disparu. Parce qu’une vraie communauté ne sert pas uniquement à produire une réponse finale. Elle sert aussi à discuter, comparer des approches, partager de l’expérience et échanger avec d’autres humains. Stack Overflow avait tout pour devenir cette communauté. À la place, il a progressivement traité l’interaction humaine comme du bruit à filtrer afin de construire la base de connaissances la plus propre possible. Puis les machines sont devenues capables d’exploiter cette base directement. Et économiquement, le résultat est tout aussi spectaculaire. En 2021, Prosus rachète Stack Overflow pour environ 1,7 milliard de dollars. Depuis, l’entreprise a subi deux grosses vagues de licenciements : environ 10 % des effectifs, puis 28 % quelques mois plus tard. Elle a dû profondément se restructurer. Et environ 1,5 milliard de dollars de la valeur d’acquisition ont depuis été dépréciés. Près de 87 % du prix payé en 2021. L’ironie finale est presque parfaite. Pendant quinze ans, des millions de développeurs ont gratuitement construit l’une des plus grandes bases de connaissances techniques du monde. Puis les IA sont arrivées. Les développeurs se sont mis à poser leurs questions directement à ces IA. La communauté Stack Overflow s’est effondrée. Et aujourd’hui, l’une des nouvelles activités de Stack Overflow consiste justement à vendre cette gigantesque base de connaissances aux entreprises qui développent ces IA. Je ne pense donc pas que ChatGPT ait simplement tué Stack Overflow. Je pense que Stack Overflow avait passé des années à créer les conditions idéales pour être remplacé. L’IA n’a pas détruit une communauté solide. Elle a surtout donné une porte de sortie à des développeurs qui supportaient Stack Overflow parce qu’ils n’avaient pas mieux. À force de traiter leurs utilisateurs comme du bruit potentiel à filtrer, ils ont oublié de leur donner une raison de rester.

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  Nebeya 🌱 (@Nebeya_) a signalé il y a 19 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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  Le PLOUTOS (@leploutos) a signalé il y a 22 minutes

  Je me suis inscrit sur la waitlist d'Origin, le nouveau GitHub de Cursor. La page dit juste : "A git forge for the agentic era." J'aurais fermé l'onglet si SpaceX venait pas de racheter @cursor_ai pour 60 milliards lundi. Parce que là, la séquence devient lisible. Cursor prend l'IDE. Rachète Graphite pour la review. SpaceX arrive avec le compute. Et maintenant une forge Git. Microsoft a payé GitHub 7,5 milliards en 2018 pour avoir les repos de tout le monde, VS Code partout, Copilot dessus, Azure derrière. Une position presque parfaite. Le problème, c'est que GitHub a été pensé pour des humains qui codent à vitesse humaine. Quand tu passes tes journées avec Codex ou Claude Code sur de vrais repos, le goulot d'étranglement n'est plus de produire du code. C'est de gérer ce qu'il y a après. Qui review ? Qu'est-ce qui merge ? Qu'est-ce que l'humain refuse de shipper ? Un repo public te montre du code mort. Une forge branchée au workflow voit ce que les devs acceptent vraiment de mettre en prod. Pour entraîner des agents, ça vaut beaucoup plus cher. Je crois que c'est le début des emmerde pour GitHub & Microsoft, et c'est mérité (Afuera Copilot!)

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  Thibault (@thib_thvn) a signalé il y a 23 minutes

  Je suis en train de rebrancher toute mon infra de dev autour d'un agent hermes. Le point clé, c'est pas l'agent : c'est la synchro. Mon Mac reste la source de vérité. Deux canaux distincts vers le VPS, jamais un seul : → un miroir en lecture seule (send-only côté Mac, monté :ro côté serveur). L'agent voit mon travail non commité. → un Gitea auto-hébergé pour tout ce qui écrit. Il bosse dans un clone séparé, branche + PR, main protégée côté serveur. Pourquoi deux : quand je demande à 22h « pourquoi le header de ce site déborde en mobile ? », Git ne verrait que l'état commité, donc rien d'utile. Le miroir, lui, voit ce que je suis en train d'écrire. Et il ne peut pas écraser mon boulot. Pas parce que je lui ai demandé gentiment : parce que les deux racines sont physiquement séparées et que le miroir est en lecture seule. GitHub garde son rôle : le perso et le public. Les dépôts clients passent sur mon Gitea (gratuits, illimités, invisibles de l'extérieur).

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  enpi (@enpits) a signalé il y a 23 minutes

  @nextgenai_fr @DigitalGanon C'était deepseek v4, mais github copilot m'a aussi déjà joué le coup jusqu'à ce qu'il epuise mon quota. Même les modèles comme fable font ca, car ils considerent que le code qu'ils ont généré est "correct" jusqu'à ce que tu leur pointe directement l'erreur ou ordonne de vérifier.

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  Jp (@jipe_ia) a signalé il y a 26 minutes

  Comment un neurochirurgien de Pékin a résolu en 16 heures un problème de maths ouvert depuis 22 ans, avec l'IA ? Et en plus, il n'a aucune formation en mathématiques. Pendant ce temps, Alex Townsend, mathématicien à Cornell, posait la même question à ChatGPT depuis un an. Réponse : une preuve bidon, ou un raisonnement qui cale. La différence tient beaucoup à la façon dont il a lancé la machine. Une matrice, c'est une machine qui transforme des vecteurs. Tu lui appliques une fonction et tu veux savoir jusqu'où le résultat peut monter. Personne ne sait le calculer directement. En 2004, Michel Crouzeix propose un raccourci. À chaque matrice tu peux associer une région du plan, facile à dessiner. Prends la valeur max de ta fonction sur cette région, multiplie par un certain nombre, et tu tiens un plafond que le résultat ne dépasse jamais. Toute la difficulté, c'est ce nombre. Crouzeix démontre en 2007 que 11,08 fonctionne. Et qu'aucune valeur sous 2 ne peut marcher. Le bon chiffre est coincé entre les deux, et lui parie sur 2. En 2017, il resserre à 2,414 avec un collègue espagnol. Cet écart tient 22 ans. Bon maintenant... À quoi ça sert ? Simuler une onde dans un crâne, l'air autour d'une aile, le courant dans un circuit, ... Et voilà, ce qui vient de tomber. Shanmu Jin, géologue de formation puis médecin, s'est mis aux maths seul pour ses travaux sur l'échographie du cerveau. Le théorème décisif est sorti d'un run autonome d'environ 16 heures de GPT-5.6 Sol en mode ChatGPT Work. Il a lancé, il n'est pas intervenu. Son prompt est public sur GitHub, et il ressemble à un protocole de travail : → interdiction de chercher sur le web, dans les conversations passées ou les fichiers locaux → partir du principe qu'une preuve complète existe → un portefeuille de pistes vraiment différentes, et la plupart des agents ignorent laquelle a la faveur du moment → des agents adverses en continu, interdiction de rendre un rapport d'avancement vague → ne rien renvoyer avant qu'une preuve complète ait survécu à l'audit Jin parle lui-même d'une "part de chance". Le papier est un preprint, la relecture formelle est en cours. Townsend a passé un an à poser la question. Jin a passé une nuit à organiser la manière d'y répondre. Le modèle s'est beaucoup amélioré ces dernières semaines, Townsend le dit aussi. Mais entre ces deux histoires, ce qui change vraiment, c'est le cadre de travail donné à la machine.

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  JoYz (@joyzjyc) a signalé il y a 28 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)