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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  Hokage 8e (@Mister__iks) a signalé il y a 22 secondes

  @aliou4real Vraiment pas mal deh (pour le moment en tout cas) Il m'a configuré un CI/CD complet pour le projet. actu il code sur mon PC, effectue les tests, commit, push, merge et déploie le tout en prod...et le tout tourne sur Docker. Je fais juste attention parfois à ce qu'il n'intervienne pas en dehors du périmètre PC -> GitHub -> VPS Mais jusqu'ici, zéro faute.

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  Greg_Ld (@Greg__LD) a signalé il y a 50 secondes

  @kaostyl @bot quand j'ai vu la déferlante de gros comptes AI qui encensait Grok Bot à sa sortie je me suis dit que c'était une campagne promo bien orchestrée... du coup je suis frileux à tester, mais toute mon orchestration Hermes est aussi sur GitHub, je pourrais le connecter rapidement...

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  Papa Diop ⁶₆⁷ 🇸🇳⭐⭐️ (@LordThiouk) a signalé il y a 1 minute

  Vu que Github s’est fait récemment attaqué et ils ont toujours pas réglé le problème je vais tester ça bien bon pour voir…

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  The Next Big Sh*t (@thenext_bigshit) a signalé il y a 2 minutes

  La sécurité des agents IA devient un business de plusieurs milliards. À mesure que les entreprises déploient des agents IA autonomes, elles créent aussi… des millions de nouvelles portes d'entrée pour les hackers. Car chaque agent devient une véritable identité numérique. Comme un employé, il faut lui attribuer des accès, l'authentifier et limiter précisément ce qu'il peut faire. Le moindre agent compromis peut devenir une porte d'entrée vers tout le système d'information. Et le problème est déjà massif. Les identifiants volés (mots de passe, clés d'accès, certificats...) sont aujourd'hui la première cause de fuite de données. En moyenne, il faut 292 jours pour détecter et corriger une fuite de ce type. L'an dernier, 28,6 millions d'identifiants et de secrets ont été retrouvés en accès libre sur GitHub, soit une hausse de 34% en un an. Une nouvelle génération d'entreprises s'est donc créée autour de ce problème. AKeyless, par exemple, développe une plateforme qui gère les identités des machines et les "secrets" (mots de passe, clés d'accès, certificats...). L'entreprise a levé 65M$ en série B. Son principe est simple. Chaque agent IA ne reçoit que les droits strictement nécessaires à sa mission (le principe du moindre privilège), tandis que les données sensibles sont remplacées par des jetons illisibles afin que l'IA ne manipule jamais directement les informations critiques. Et ce marché ne fait probablement que commencer. La gestion des secrets représente déjà 5,6Md$ aujourd'hui et pourrait dépasser 19,7Md$ d'ici 2034. D'autres acteurs accélèrent déjà, comme Infisical, qui sécurise plus de 10 milliards de secrets par jour, ou BeyondTrust, utilisé par plus de 20 000 clients et qui étend désormais sa plateforme à la protection des identités IA.

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  Abdel_mio (@AbdelMio) a signalé il y a 3 minutes

  Je viens de créer mon Github je vais tout mettre là-bas, faut vraiment prouver à partir de maintenant.

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  Quentin L · Système IA personnel (@QuentinLecocq_) a signalé il y a 6 minutes

  J’ai relié mon agent Hermes à Google Search Console sans lui donner accès à mon compte Google. Il peut analyser les pages, requêtes et périodes. Il ne peut rien modifier. Voici comment j’ai préparé cet accès en lecture seule, étape par étape. J’ai commencé par créer un projet Google Cloud dédié depuis le compte qui possède ma propriété Search Console. Un nom explicite, aucun autre service activé. Le but : isoler cette intégration du reste de mon environnement Google. Dans la bibliothèque d’API du projet, j’ai activé « Google Search Console API ». Je n’ai pas créé de clé API publique : les données Search Console sont privées et nécessitent une identité autorisée. J’ai ensuite créé un compte de service nommé « GSC Reader ». Je ne lui ai attribué aucun rôle dans le projet Cloud. Son droit de lecture est accordé directement dans Search Console, pas dans IAM. Dans Search Console : Paramètres → Utilisateurs et autorisations → Ajouter un utilisateur. J’ai ajouté l’adresse du compte de service avec « Accès limité ». Il peut consulter les performances sans administrer la propriété. J’ai créé une clé JSON pour ce compte de service. Je ne l’ai ni envoyée sur Discord, ni placée dans Obsidian, ni ajoutée à GitHub. Une clé de service est un secret. Elle doit pouvoir être supprimée et révoquée. Depuis mon Mac, j’ai transféré la clé directement sur mon VPS avec SCP. Syntaxe générique : scp fichier.json utilisateur@serveur:/dossier-prive/ Le nom du serveur et le dossier dépendent de ton installation. À partir de là, mon agent a pris le relais. Il a limité l’accès au fichier à root avec chmod 600, configuré l’API en lecture seule, puis créé un skill privé pour interroger les totaux, requêtes, pages et URLs. Dernière étape : un test sans effet externe. Il vérifie la clé, l’accès à la propriété et chaque type de lecture. J’ai aussi comparé une période exacte avec l’interface GSC : les résultats correspondent. L’accès reste révocable à tout moment.

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  Nathan M (@MLFnathan) a signalé il y a 8 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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  Le Dev Markdown (@le_chaton_fat) a signalé il y a 10 minutes

  @leploutos @cursor_ai Okay mais quelle entreprise va migrer de GitHub à Cursor origine ? Moi je dis pas non! Surtout s'il vire la possibilité de contraindre "Doit être revue par 12 personnes avant d'être merge" C'est là le vrai problème. Quand tu build un truc en 2h, mais que ton équipe met 1 journée pour faire une review... Ça n'a aucun sens.

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  Zezinho Ecom 🐉 (@Ecom_Zezinho_) a signalé il y a 10 minutes

  Si un jour tu renverses de l'eau sur ton pc ou qu'il crame = tu perds TOUTE ta data Ça arrive vraiment. Et c'est pour ça que je stocke tout sur GitHub plutôt qu'en local sur mon PC. Ton PC tombe en panne ou tu renverses un truc dessus, si t'as pas sauvegardé ton disque dur c'est terminé, des mois de data envolés en 2 secondes...

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  Jp (@jipe_ia) a signalé il y a 15 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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  Lionel Maes (@MaesLionel) a signalé il y a 15 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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  Roso (@RosoAI) a signalé il y a 15 minutes

  @fontanaen11 @github J’ai jamais eu ce problème

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  42loops (@42loops) a signalé il y a 19 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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  Gaeul fan account (@HaoyiFR) a signalé il y a 20 minutes

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

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  Jp (@jipe_ia) a signalé il y a 21 minutes

  La pull request, on en a fait le rite de passage du code sérieux. Un humain relit le diff, approuve, merge. Depuis 2010 qu'on bosse comme ça. Les agents IA sont en train de casser l'hypothèse de départ, et on n'a pas encore de réponse. Le principe de la PR tient sur une idée simple : quelqu'un lit avant que ça parte. C'est ce qui te donne le droit de valider, puis de merger. Le patron de Depot vient de poser le problème dans un article. Depot vend de l'infra de build et d'intégration continue, plus des sandbox pour faire tourner des agents. Sa lecture de ce que changent les meilleurs modèles : plus de code, plus de branches, plus de travail en parallèle, et d'autant plus de pression sur une organisation pensée pour des humains. Son point : notre façon de collaborer, largement bâtie autour de GitHub, entre en conflit avec la manière dont on fabrique du logiciel aujourd'hui. Sa formule, c'est que les gagnants de la prochaine décennie ne construiront pas une meilleure pull request. Il n'avance aucun chiffre, donc je le prends comme une thèse, pas comme une démonstration. Mais l'endroit où ça coince me parle. Le rituel peut très bien rester intact pendant que la garantie derrière s'en va. Et je crois que le vrai sujet est là. Il tient en une question. À quoi ressemble la confiance dans du code quand plus personne ne lit tout ? Parce que cette confiance va bien devoir se loger quelque part : → dans les tests qui prouvent que ça tourne → dans des périmètres si petits qu'un agent ne peut pas trop casser → dans des garanties au niveau du système, pas de la ligne de code Alors non, je ne dis pas que la PR est morte. Lui non plus ne le dit pas. Sur un fix de 3 lignes, relire à la main a encore tout son sens. Et je n'ai pas de réponse propre, franchement. Mais j'ai 14 ans de dev derrière moi, et la PR, c'était presque sacré. La voir vaciller comme ça, ça me fait me demander une chose. Le prochain métier de dev, ce sera moins écrire et relire du code. Et beaucoup plus décider à quoi on accorde sa confiance.