GhostDesk , c'est un serveur MCP open source qui file à votre agent IA un bureau Linux complet tournant dans Docker. L'agent voit l'écran, clique, tape, lance des applis, comme un humain. Bref, c'est pas juste un browser à la Playwright, puisque grâce à lui, n'importe quelle interface graphique devient pilotable. Yoann Vanitou son créateur m'a pitché son projet par email, et comme j'ai trouvé ça cool, je vous emmène faire un petit tour du propriétaire.

Le principe c'est un conteneur Docker qui tourne avec un bureau Linux minimal, Firefox, un terminal, un éditeur de texte, une calculatrice, et un serveur MCP en frontal. Votre agent IA préféré se connecte alors sur http://localhost:3000/mcp, demande un screenshot, identifie ce qui est à l'écran, puis envoie des commandes souris et clavier via les douze outils exposés (click, drag, scroll, type, key press, copy/paste, launch app, etc.).

Et vous pouvez même regarder l'agent bosser en direct depuis votre navigateur sur le port 6080, via noVNC. C'est assez satisfaisant de voir l'IA cliquer toute seule dans Firefox, je dois bien le reconnaitre !

Là où Playwright et consorts sont coincés dans le browser, GhostDesk fonctionne ainsi sur n'importe quelle fenêtre. Un workflow automatisé qui mélange plusieurs applis , un ERP legacy, LibreOffice, un IDE, un client mail, peu importe.... Ça évite les bidouilles à base sélecteurs CSS ou code custom puisque l'agent interprète l'écran directement à partir des captures écran qu'il fait.

Et comme le serveur est pensé pour tourner avec des modèles locaux comme Qwen sur une workstation GPU, y'a vraiment aucune donnée qui sort de votre réseau et aucun coût API. Puis surtout, des cas d'usage sensibles (genre avec des données de santé, de la compta, du SI interne..etc) deviennent parfaitement envisageables. Claude et ChatGPT marchent aussi, mais avec les compromis habituels sur la latence et la confidentialité.

Pour tester, une seule commande Docker suffit :

docker run -d --shm-size 2g -p 3000:3000 -p 6080:6080 ghcr.io/yv17labs/ghostdesk:latest

Vous branchez ensuite votre client MCP sur localhost:3000/mcp, vous ouvrez localhost:6080 dans un onglet pour observer, et hop ! Pour la prod, y'a aussi un mode TLS plus bearer token qui chiffre le transport, parce qu'exposer un bureau Linux en clair sur le réseau, c'est pas l'idée du siècle, c'est vrai ^^.

Les applis pré-installées restent sobres, mais rien n'empêche de builder votre propre image avec d'autres logiciels.

Maintenant, le projet est très jeune et son développement repose quasi uniquement sur Yoann, donc je pense qu'il ne sera pas contre un petit coup de main. A voir avec lui.

Après côté licence, c'est une license non-concurrentielle qui interdit l'usage commercial rival pendant une période fixée avant bascule vers une licence ouverte classique.

Bref, GhostDesk c'est une idée sympa et je pense que si vous faites de l'automation d'applis desktop ou que vous voulez brancher un agent local sur un bureau virtuel sans payer d'API, ça mérite le coup d'œil !

Bravo à Yoann !

Y'a des entreprises qui claquent des millions pour bien aligner leurs modèles d'IA afin qu'ils refusent toutes les questions sensibles qui font flipper nos amis puritains d'outre-Atlantique et y'a Heretic , un outil signé Philipp Emanuel Weidmann, qui balaye toute censure sur n'importe quel modèle en moins de 30 minutes avec une simple carte graphique de gamer.

Je vous explique... Vous devez avoir Python et une version récente de PyTorch sur votre machine, puis vous tapez pip install heretic-llm, puis heretic Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507 avec le nom du modèle que vous voulez décensurer.

Et l'outil fait alors sa vie et 20 à 30 minutes plus tard, vous récupérez une version du modèle qui a lâché prise sur l'essentiel de ses refus. Pas de dataset à préparer et surtout pas besoin de comprendre les entrailles d'un transformer, avec ce truc !

Dans un modèle aligné, le réflexe de refuser (le fameux "désolé, je ne peux pas vous aider avec ça") correspond souvent à une direction précise dans ses calculs internes. Les chercheurs appellent ça la "direction de refus". Et l'idée de l'abliteration, c'est de repérer cette direction et de la gommer des poids du modèle. En gros, on coupe le câble qui déclenche le "non", en touchant le moins possible au reste.

D'autres outils d'abliteration existaient déjà , mais leur réglage restait largement manuel et il y a aussi des gens comme mlabonne ou huihui-ai qui publient des modèles décensurés en ajustant les paramètres à la main, modèle par modèle, avec des résultats souvent inégaux. Mais Heretic, lui, automatise complètement le réglage. Pour cela, il s'appuie sur Optuna, un framework d'optimisation qui teste des dizaines de configurations et garde les meilleures tout seul. Et son seul objectif c'est de virer un max de refus tout en abîmant le moins possible le modèle d'origine.

Et de ce que je comprends, ça marche super bien ! Sur Gemma-3-12B, le modèle de Google de base refuse 97 fois sur 100 les prompts sensibles du benchmark maison. Mais après un petit passage dans Heretic, il tombe à 3 refus sur 100, soit le même niveau que les meilleures "nettoyages" manuels.

Et surtout, Heretic affiche une divergence de 0,16 là où les versions faites main grimpent à 0,45 voire 1,04 (C'est une mesure de l'écart de comportement sur les questions normales... plus c'est bas, mieux c'est).

Cela veut donc dire qu'il abîme beaucoup moins le modèle au passage.

Maintenant, tous les modèles n'y passent pas, car un gros calibre demande bien plus de VRAM et cela peut grimper à plusieurs heures. De plus, une étude comparative récente montre que le raisonnement mathématique est ce qui souffre le plus de ce genre d'abliteration, quel que soit l'outil utilisé.

Et surtout, y'a déjà des chercheurs qui bossent sur des défenses pour rendre les modèles résistants à ce genre d'attaque. Donc on verra bien, mais tant que c'est possible autant en profiter car des modèles sans bridage, ça permet notamment à des chercheurs d'étudier leurs propres failles, ou pour des usages du quotidien, de faire passer des demandes banales qui seraient bloquées (genre texte créatif, reverse engineering ou demande de conseils médicaux, ce genre de choses...)

Voilà, si vous bidouillez du LLM en local , allez voir ce projet car ça peut vous "ouvrir" quelques portes ^^.

Je viens de pousser en prod une fonctionnalité sur laquelle je bosse depuis quelques temps et comme je suis content du résultat, c'est le moment de partager ça avec vous.

En haut à gauche du site, juste à côté de l'icône qui change le thème, vous trouverez un petit bouton "abc" qui jusqu'à présent ne servait qu'à appliquer une police spéciale dyslexique à mon contenu. Mais j'ai amélioré un peu tout ça pour que maintenant niveau "Confort de lecture" vous soyez refait !

En cliquant donc sur cette icône, s'ouvre un petit panneau de config avec dedans de quoi configurer votre expérience de lecture aux petits oignons. Police adaptée pour la dyslexie, espacement variable, fond couleur crème, mode audio TTS, lignes colorées pour guider l'œil...etc tout ça sans dépendre d'un service tiers.

Ensuite, vos réglages sont conservés dans le localStorage de votre navigateur pour les retrouver à chaque visite et il y a un petit lien en bas de la fenêtre pour réinitialiser tout ça.

Maintenant, l'histoire derrière cette feature, parce qu'elle est intéressante. À la base j'étais parti pour recoder un équivalent du " Bionic Reading ", vous savez ce truc à la mode qui met en gras le début de chaque mot pour soi-disant accélérer la lecture. J'avais déjà bien avancé quand je suis tombé sur une étude scientifique de 2024 qui démontait complètement le concept. En gros, les chercheurs ont mesuré que cela ne produisait aucun effet positif sur la vitesse de lecture ni sur la compréhension. Que dalle...

Du coup, pivot complet... J'ai tout repris pour bâtir un système basé sur ce qui marche vraiment, avec un principe simple : Chaque option du panneau affiche un badge "Sci ✓" si elle est soutenue par la recherche, ou "Pref" si c'est une préférence subjective documentée. Comme ça vous savez sur quoi vous cliquez et on évite le marketing déguisé en science.

Côté polices donc, vous avez 4 choix. La police par défaut du site, Lexend qui est une "variable font" développée par la Dr. Bonnie Shaver-Troup avec des résultats publiés montrant une amélioration significative de la fluidité de lecture, Atkinson Hyperlegible créée par le Braille Institute spécifiquement pour les personnes malvoyantes, et enfin OpenDyslexic que j'avais déjà. Pour cette dernière, je l'ai mise avec un badge "Pref" parce que la communauté dyslexique l'apprécie mais les études sont moins solides scientifiquement.

Les sliders d'espacement permettent également de jouer sur trois axes : espace entre les lettres, hauteur de ligne, largeur de la colonne de texte. Tout est calibré pour être utile sans casser le rendu. Vous pouvez aussi activer un fond crème qui utilise la couleur Solarized base3 (c'est #FDF6E3, reconnue dans la communauté des dev pour son confort de lecture sur une longue durée), et le texte non-justifié qui évite les "rivières" blanches entre mots qui posent problème notamment aux dyslexiques.

Pour le guide visuel, je vous ai mis 2 options. "Lignes colorées" qui applique un gradient cosinus caractère par caractère sur chaque ligne, avec une palette noir-bleu-noir-rouge qui alterne et permet à l'œil de suivre naturellement la progression du texte.

Et ce que j'ai appelé Saccade que j'ai gardé en option, marqué d'un badge orange "Pref ⚠" parce que la science dit que ça sert pas à grand chose, mais que si vous aimez visuellement, bah au moins c'est dispo !

Et puis il y a le mode audio (TTS) qui dépend de la qualité des voix installées sur votre système. Y'a pas d'IA là dedans, donc ça peut donner une lecture robotique sur certains OS. Une fois activé, ça apparaît en haut des articles avec une estimation de durée. Ça utilise la Web Speech API native de votre navigateur, donc zéro service externe une fois encore et ça respecte la voix système que vous avez configurée.

À ma connaissance, je suis le seul à proposer ce niveau de personnalisation pour l'accessibilité. N'oubliez pas qu'au delà de la démarche, l'accessibilité numérique est devenu une obligation légale en Europe avec l' European Accessibility Act qui s'applique depuis juin 2025 (Qui en a entendu parlé ? Pas grand monde je pense).

En tout cas, si je peux me permettre ce luxe de bosser sur des trucs qui ne rapportent pas un kopeck mais qui rendent le site plus agréable et plus accessible, c'est uniquement grâce à mes Patreons .

Alors un énorme merci à eux.

Tagger des milliers de photos à la main, c'est le genre de corvée qu'on remet tous à plus tard depuis des années. Mais c'était sans compter sur photo-folder-tagger de Laurent Voillot qui règle ça grâce à 6 modes IA spécialisés, le tout en local, sans envoyer une seule image dans le cloud.

Vous faites pointer l'outil sur un dossier, vous choisissez le mode IA correspondant à vos photos, et hop, des fichiers XMP annexes sont générés à côté de chaque cliché. Ces fichiers contiennent les tags et sont directement lisibles par Lightroom Classic, Capture One, Bridge, Darktable et DigiKam, ce qui évite d'avoir à ré-importer ou à modifier les originaux !

Les 6 modes couvrent des usages bien distincts. Le mode Balade utilise CLIP SigLIP2 pour la classification générale (~50 ms par photo). Le mode Animaux combine BioCLIP v1 + CLIP (~40 ms). Pour les oiseaux et les insectes, c'est BioCLIP 2, entraîné sur 214 millions d'images de biodiversité (TreeOfLife-200M), à ~55 ms par image. Le mode Vacances sort la grosse artillerie avec Ollama et qwen2.5vl pour générer des descriptions en langage naturel (~1.8 s par photo).

Et le mode qui mérite une mention spéciale c'est Astro capable d'identifier automatiquement les objets célestes : Galaxies, nébuleuses, amas d'étoiles... les tags XMP pointent alors vers les références Messier, NGC ou IC correspondantes. C'est assez dingue comme feature.

En tout cas, c'est plus précis d'avoir tous ces petits modèles spécialisés plutôt que d'avoir un seul modèle qui fait tout. BioCLIP 2 sur la faune donne par exemple des résultats qu'un modèle généraliste n'atteindra pas.

L'installation se fait après récupération des sources via pip install -r requirements.txt. Tout est configurable dans config.yaml, les modèles IA utilisés, la langue des tags, les seuils de confiance...etc puis ça se lance avec python photo_folder_tagger.py. Au passage, n'oubliez pas que si vos photos sont un peu floues avant de lancer le tagger, SuperImage peut les upscaler en amont.

Bref, si vous avez des disques entiers de photos nature, astro ou de rando qui traînent sans tags depuis des années, c'est l'outil qu'il vous faut.

Merci à Laurent Voillot.

Justin Poehnelt, Senior Developer Relations Engineer chez Google, vient de balancer sur Github un outil en ligne de commande (CLI), codé en Rust qui permet de faire un truc trop pratique, à savoir piloter entièrement Workspace depuis le terminal. Ce logiciel nommé GWS est donc capable de gérer Gmail, Drive, Calendar, Sheets et sept autres services Google d'un coup. Et en plus, comme il a été conçu pour les agents IA, donc c'est pas juste pour vous et votre terminal !

Une fois installé via npm, cargo, brew ou un binaire pré-compilé, vous tapez gws auth login pour vous authentifier via OAuth et vous pouvez ensuite attaquer onze services depuis votre shell : Drive, Gmail, Calendar, Sheets, Docs, Chat, Admin, Apps Script, Tasks, Workspace Events et Model Armor.

Niveau archi, au lieu de hard-coder chaque commande dans le binaire, gws interroge tout simplement le Discovery Service de Google au démarrage et reconstruit son arbre de commandes à la volée. Du coup quand Google ajoute un endpoint à l'API Sheets, le CLI le voit apparaître tout seul. C'est trop bien parce que ça évite de devoir attendre une release pour utiliser un éventuel nouveau service de Google. Et pour un agent IA qui re-fetch le schéma à chaque run, c'est plutôt une bonne idée.

Donc en plus de démarrer en moins d'une seconde, GWS crache des sorties en JSON structurées, y'a un mode --dry-run qui montre la requête sans l'envoyer, et de l'auto-pagination via --page-all. Et côté commandes utilitaires, vous avez aussi les + qui sont des helpers cousus main tels que gws gmail +send, gws drive +upload, gws calendar +agenda, gws sheets +append, gws gmail +triage et un gws gmail +standup-report qui résume vos mails de la semaine en quelques lignes.

Le repo embarque aussi 40+ skills d'agent prêts à l'emploi du type "résume mes mails non lus" ou "génère mon rapport", une extension Gemini CLI qui s'installe avec gemini extensions install https://github.com/googleworkspace/cli, et le helper +sanitize-response qui fait passer la sortie par Model Armor (le filtre anti-prompt-injection de Google Cloud) pour éviter les réponses bizarres.

En gros, c'est un outil pensé pour faire piloter votre Workspace par Claude, Gemini ou n'importe quel agent. Comme ça vous allez pouvoir écrire un workflow qui lit vos mails non lus, en fait un résumé, le poste dans un Chat et classe tout ça proprement dans Drive... sans avoir à toucher à la souris ni avoir à utiliser votre cerveau léthargique. Elle est pas belle la vie ?

Sauf que. Le projet porte le disclaimer "This is not an officially supported Google product", et un employé Google a confirmé sur le thread Hacker News (presque 1000 points, quand même) que c'est un projet DevRel. Comprendre : pas de SLA, pas de roadmap garantie, pas d'équipe SRE qui veille au grain. Vous savez comment ça finit chez Google avec ce genre de statut !

Bref si vous êtes chaud pour tester, le binaire est dispo ici . Maintenant reste à voir si Google lui donnera un statut officiel ou si GWS s'éteindra discrètement comme tant d'autres projets internes oubliés...

Si vous avez committé du code depuis VS Code depuis mi-avril, allez tout de suite vérifier vos messages de commit car vous avez peut-être un nouveau co-auteur que vous n'avez jamais embauché.

En effet, Microsoft a discrètement basculé le réglage par défaut de l'éditeur pour ajouter Co-authored-by: Copilot <[email protected]> à des commits que VS Code considérait à tort comme contenant des contributions IA, même quand vous n'avez pas utilisé Copilot, et même quand vous avez explicitement désactivé toutes les fonctions IA.

Quelle lose, hein ? La Product Manager Courtney Webster a poussé cette fameuse pull request #310226 des enfers le 15 avril dernier sans aucune description, et le dev dmitrivMS l'a mergée tranquillou le lendemain.

Et le résultat de tout ce bordel, vous pouvez le lire dans la PR #310226 qui a explosé sur GitHub : 372 pouces baissés contre 2 levés, 30 réactions "confused", et des dizaines de commentaires furieux.

L' issue de suivi #314311 , ouverte ensuite par dmitrivMS pour faire son point public, a elle aussi reçu un torrent de réactions virulentes. Tu m'étonnes, ils font vraiment n'importe quoi...

Maintenant si vous êtes dans ce cas, vous pouvez neutraliser ça immédiatement, ajoutez dans votre settings.json :

"git.addAICoAuthor": "off"

Hello les amis, voici ma petite trouvaille du jour, idéale pour ceux qui jouent en ce moment avec des adresses IP : ip66.dev . C'est une base de géolocalisation IP et entièrement libre, livrée au format MMDB (le même que celui de MaxMind) qui permet de remplacer direct un fichier GeoLite2 dans vos libs existantes (Python, Go, Node.js), sans toucher au code.

L'équipe de Cloud 66 maintient cette liste à jour sous licence CC BY 4.0 et tout est utilisable simplement en récupérant le fichier mmdb.

Pour le télécharger :

curl -LO https://downloads.ip66.dev/db/ip66.mmdb

go install github.com/maxmind/mmdbinspect/cmd/mmdbinspect@latest
mmdbinspect -db ip66.mmdb 8.8.8.8

Flash à sa grande époque c'était quand même tout un truc, mais est-ce que vous vous souvenez de Shockwave ? Le grand frère de Flash (techniquement c'était une autre techno bâtie sur Director mais bref...), qui était capable de faire tourner des trucs bien plus complexes que les vieux .swf ?

Et ben l'équipe derrière DirPlayer s'est tapé tout le reverse-engineering du moteur Director from scratch pour le ressusciter grâce à Rust et le rendre à nouveau fonctionnel dans nos navigateurs modernes !

Faut savoir qu'Adobe a débranché Shockwave Player en avril 2019 et Flash un peu plus tard, et avec eux c'est un pan entier du web rétro qui s'est retrouvé inaccessible du jour au lendemain. Du genre tous ces jeux qui tournaient sur Shockwave.com ou les vieux portails de mini-jeux des années 2000, paf, d'un coup plus moyen d'y rejouer.

Alors heureusement, pour Flash, y'a déjà Ruffle qui fait tourner les bons vieux .swf. Hé bien ici c'est le même principe avec DirPlayer pour les .dcr Shockwave.

L'outil se décline sous 3 formes. D'abord une extension Chrome qui détecte automatiquement les balises Shockwave qui traînent encore sur les vieux sites web, ce qui peut être sympa pour redécouvrir des sites des années 2000.

Y'a aussi une version standalone construite avec Electron qui embarque carrément un debugger Lingo (le langage de scripting de Director, super pratique si vous voulez bidouiller du contenu existant). Et enfin un polyfill JS auto-contenu qui réécrit les et directement sur votre site web.

Perso, pour vous faire une idée, je vous invite surtout à jeter un oeil à la démo web pour tester rapidement parce qu'il n'y a rien à installer. Mais dès que vous voudrez analyser ou debugger un vieux jeu en profondeur, faudra plutôt opter pour la version standalone.

Notez que DirPlayer utilise Ruffle en submodule Git donc les 2 projets sont liés et bonus côté sécurité, le tout tourne en WebAssembly avec le sandboxing du navigateur, donc y'aura plus toutes ces failles qu'on pouvait retrouver à l'époque sur l'ancien plugin Shockwave Player.

Pour les sites qui hébergent encore des applis ou des jeux Shockwave (genre archive.org, avec des musées interactifs ou des jeux des années 2000), c'est une nouvelle corde à leur arc. Et si vous avez de vieux .dcr planqués sur un disque dur, la démo web devrait pouvoir les avaler aussi (faudra tester quoi...).

Bref, grâce à Ruffle pour Flash et DirPlayer pour Shockwave, le web des années 90-2000 n'est pas encore tout à fait mort ! Un peu comme moi finalement ^^

Ouais, je sais, on est le 1er mai, et je suis pas censé bosser mais que voulez-vous on ne se refait pas ^^. Et si j'ai ouvert l'ordi ce matin, c'est pour vous parler de KULA !

KULA est un binaire tout simple qui permet de monitorer très facilement votre serveur Linux en temps réel, sans aucune dépendance. c0m4r , le dev derrière le projet, l'a codé en Go avec une obsession claire : Que ça marche partout sans rien installer à côté !

C'est vrai que les outils de monitoring temps réel sur Linux ont tendance à grossir avec le temps. Netdata est passé par exemple d'un script léger à une plateforme SaaS.

KULA veut faire exactement l'inverse ! Parce que si vous avez un VPS à 5 balles, un Raspberry Pi ou trois homelabs qui ronronnent dans le placard, c'est pas la peine de sortir un bazooka quand il y a ce petit binaire qui fait tout aussi bien.

Vous le posez sur la machine, vous lancez ./kula, et c'est plié ! Il y a même un installeur guidé en une commande (nia nia nia lisez le contenu du .sh avant de le lancer, nia nia nia, je me répète, je sais):

bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/c0m4r/kula/refs/heads/main/addons/install.sh)"

Côté technique, le projet va chercher ses infos directement dans /proc et /sys toutes les secondes. Comme ça y'a pas besoin d'un programme "agent" séparé à installer, ni besoin de vous lancer dans du scraping HTTP. C'est juste KULA qui tourne en daemon et qui lit ce qui se passe au niveau du kernel.

Les données passent ensuite dans un moteur de stockage maison : un ring-buffer avec trois niveaux (1 seconde brut, 1 minute agrégé, 5 minutes agrégé), chacun ayant une taille max fixe (250 Mo, 150 Mo, 50 Mo par défaut). Et quand la limite est atteinte, les nouvelles données écrasent les vieilles. Comme ça l'usage disque est maîtrisé, et y'a pas besoin de faire de ménage.

Niveau métriques, c'est plutôt complet je trouve... CPU, GPU (VRAM, charge, conso), mémoire, swap, load average, processus par état, températures CPU/GPU/disque, batteries, entropie système, sync horloge. Le réseau remonte les débits par interface, les paquets par seconde, les erreurs, les drops, les retransmissions TCP, les connexions établies...etc.

Et côté disque c'est par composant : IOPS, lectures/écritures par seconde, octets/s, plus l'usage des systèmes de fichiers. Et bien sûr tout ce qui est containers Docker, podman, et même ces cgroups bruts dont vous êtes si fiers ^^, pour ceux qui font tourner des trucs sans Docker.

Et le truc auquel je ne m'attendais pas mais que j'aurais pu anticiper parce que c'est à la modeuuuuh, c'est l'assistant IA via Ollama. Vous configurez une instance Ollama locale, et le dashboard vous laisse causer à un modèle de votre choix qui peut analyser les courbes en cours, exporter du CSV par graphique, et même faire appel à une fonction get_metrics pour interroger les données en mode agent.

Tout ça en local bien sûr. C'est plutôt sympa pour debugger par exemple un pic de CPU récurrent à 3h du matin sans devoir vous taper des heures de graphes !

Le déploiement Docker c'est comme ça :

docker run -d --name kula --pid host --network host
 -v /proc:/proc:ro -v kula_data:/app/data c0m4r/kula:latest

Notez le paramètre --pid host et /proc:/proc:ro : car KULA a besoin de voir l'hôte et pas le container.

Bah ouais, c'est logique, sinon il va monitorer juste son propre container, ce qui n'a aucun intérêt, hein...

Notez que si vous êtes sur un VPS LXC mutualisé bas de gamme, certains hébergeurs restreignent l'accès à /proc du host... et là, malheureusement, KULA ne pourra remonter que ce qu'il voit ce qui est souvent pas grand-chose... sniiif.

Pour les puristes, y'a aussi des paquets .deb, .rpm, AUR pour Arch, et du multi-arch (amd64, ARM, RISC-V). Ça couvre à peu près tout ce qui se croise sur un homelab !

Et côté auth, c'est désactivé par défaut (le port par défaut est le 27960, pas le 80), mais quand vous l'activerez vous tomberez sur de l'Argon2id avec des jetons de session hashés en base.

Par contre, même si y'a quelques alertes internes (clock sync, low entropy, overload), vous n'aurez pas de notifications natives (pas de mail, ni Slack, ni webhook...etc). Et pas de support multi-node non plus puisque KULA monitore une machine à la fois.

Donc si vous avez 30 serveurs, faudra vous farcir 30 instances et 30 dashboards séparés. Pas glop ! Et bien sûr, c'est Linux only parce que tout repose sur /proc et /sys.

C'est encore un projet un peu jeune, donc à voir comment ça vieillit mais pour votre petit VPS perso d'amour ou une machine dans un setup d'auto-hébergement , c'est top pour esquiver à la fois htop qui est trop minimaliste et Grafana qui est trop usine à gaz.

Si vous voulez voir la démo, y'en a une ici : demo.kula.ovh !

Source

Vous bossez sur un Dockerfile et vous avez besoin de la dernière version de nginx. Vous ouvrez GitHub, vous cliquez sur Releases, vous copiez-collez. Et 3 minutes plus tard, rebelote pour curl. Puis pour PHP. Sans parler du fait que dans votre script d'auto-update, vous avez hardcodé une "v3.2.1" qui dort là depuis 2023 parce que personne n'a pris le temps de mettre à jour le fichier.

Lastversion , c'est le petit CLI Python signé Danila Vershinin qui remplace cette corvée par une seule ligne. Vous tapez lastversion apache/incubator-pagespeed-ngx et vous récupérez le numéro de la dernière version.

Le truc marche sur GitHub, GitLab, BitBucket, PyPI, Wikipédia, les flux RSS, les plugins WordPress, Helm charts, Gitea, SourceForge... et même sur des sites qui publient leurs versions comme ils veulent, genre nginx.org.

La beauté du bazar, c'est qu'il comprend les humains, parce que, c'est vrai, les mainteneurs font un peu n'importe quoi avec leurs tags. Ils étiquettent release-1.2.3 au lieu de 1.2.3, ils marquent des release candidates en stable sans le faire exprès, ils changent de format entre v20150121 et v2.0.1 sans prévenir. lastversion détecte toutes ces incohérences et vous renvoie la véritable dernière stable, celle que vous vouliez dès le départ. C'est pénible à gérer à la main quand vous avez vingt dépendances à suivre. Maintenant c'est réglé tout seul avec ce petit bidule.

Et les sources exotiques, c'est tout un délire. lastversion windows vous crache le build Windows en cours, lastversion ios pour iOS, lastversion rocky vous renverra 8.4 et lastversion https://en.wikipedia.org/wiki/Rocky_Linux aussi, parce que le bidule va carrément parser la page Wikipédia pour vous.

Alors certains d'entre vous me diront que ce n'est pas utile au quotidien. Peut-être jusqu'au jour où vous devez scripter une vérif de version d'OS sans dépendre d'un outil système. Par contre, si vous enchaînez cinquante requêtes par heure sur un token GitHub anonyme, faudra pas s'étonner de manger un rate limit dans la tronche.

Côté one-liners qui tuent, y'a déjà de quoi faire.

wget $(lastversion --assets mautic/mautic) télécharge direct la dernière archive.

lastversion --pre Aircoookie/WLED --format assets --filter ESP32.bin -d ESP32.bin récupère le dernier firmware ESP32 WLED.

Pour Nginx, lastversion https://nginx.org --major stable renvoie 1.16.1 pendant que --major mainline renvoie 1.17.9.

Vous voyez l'idée, c'est du pipe-friendly pur jus.

Et le mode install, c'est un autre délire. Vous tapez lastversion install mailspring et hop, il récupère l'AppImage ou le RPM du dépôt, il l'installe, et c'est fini. Attention quand même, sur les dépôts un peu bordéliques il va parfois se vautrer sur le packaging et juste vous balancer le tarball brut. Bon, c'est pas la mort, vous dézippez à la main et vous passez à la suite...

Combiné avec cron, @daily /usr/bin/lastversion install mailspring -y et votre bureau sera toujours à jour sans passer par un store. Pour tous les outils qui ne sont ni dans apt, ni dans un snap, ni dans un flatpak, c'est l'alternative la plus propre à avoir sous la main.

L'install se fait via pip install lastversion sur à peu près tout, ou yum install lastversion après avoir ajouté le repo GetPageSpeed si vous êtes sur CentOS, RHEL, Rocky, Alma, Fedora ou Amazon Linux.

Le projet est publié sous licence BSD-2, codé en Python, et il y a aussi une API utilisable directement (from lastversion import latest) si vous préférez appeler ça dans vos scripts plutôt que de piper dans un subprocess.

Bref, un chouette outil à ranger entre vos redirections bash et votre gestionnaire SSH , catégorie petits trucs qui font gagner 10 minutes par semaine.

Un Linux qui tourne dans un Windows 95, vous ne rêvez pas puisqu'un développeur solo du nom de Hailey Somerville, a sorti WSL9x, un "Windows 9x Subsystem for Linux" qui pousse encore plus loin la logique de Microsoft avec WSL.

Le truc marche avec une simple commande wsl tapée dans le terminal MS-DOS, ce qui ouvre un pseudo-terminal Linux au beau milieu de votre Windows 9x. Pour les couleurs ANSI, il faudra charger un driver comme nnansi.com (c'est pas un nom de domain hein...) avant mais une fois en place, vous avez un shell Linux qui tourne en coopératif à côté du système Microsoft. Pas besoin de redémarrer ni de vous lancer dans la mise en place d'un dual boot.

Sous le capot, c'est une bidouille assez rigolote. En fait, Hailey a patché le noyau Linux 6.19 dans sa variante user-mode, cross-compilé en i386 avec musl, puis intégré via Open Watcom v2 pour la partie Windows. Le code se compose à 63% de C et à 35% d'assembleur, ce qui donne une idée du niveau de bas-niveau qu'il faut pour faire tourner un kernel Linux en parallèle d'un Windows 95 ou 98.

Ensuite, tout ce qui est pagination, protection mémoire et ordonnancement préemptif tirent parti des capacités des deux OS en même temps. Linux gère ses processus invités, Windows arbitre en bas niveau, et les deux cohabitent sans se marcher sur les pieds. Ça permet comme ça de lancer vos outils Linux préférés sans jamais quitter votre session OuinOuin.

Pour reproduire ça chez vous, il vous faudra un cross-compilateur i386-linux-musl (musl-cross-make fait très bien le job), Open Watcom v2, et une image disque Windows 9x pré-installée. Vous configurez les variables WATCOM et LINUX via .envrc.example, puis vous buildez le kernel avec make defconfig ARCH=um SUBARCH=i386 KBUILD_DEFCONFIG=win9x suivi d'un make vmlinux.

Un dernier petit make à la racine du projet pour génèrer le hdd.img final, et en suite c'est tout prêt à booter dans un 86Box , PCem ou carrément une vraie bécane sous Windows 95.

Maintenant, ce projet est qualifié de "very messy" par son auteur car c'est encore un travail en cours, et pas du tout un WSL officiel prêt pour un usage stable. Le dépôt est sous GPL-3 donc forkable, mais la doc se résume au README, donc c'est encore un peu léger.

Par contre, si vous aimez les hacks rétro de l'extrême, WSL9x mérite un petit coup d'œil. Ça me rappelle ce sous-système Linux pour MS-DOS qu'un autre dev avait sorti il y a quelques années, qui était le même délire mais pour DOS pur. À côté, le WSL2 officiel de Microsoft fait hyper sérieux.

Donc si vous avez un vieux Pentium qui traîne dans un placard, c'est l'occasion parfaite de le dépoussiérer pour faire la chose la plus absurde du mois.

La chaîne YouTube Asianometry vient de publier une vidéo qui retrace l'histoire du VLIW, une architecture de processeur née dans les années 80 et longtemps considérée comme un échec. Sauf que cette technologie, enterrée avec l'Itanium d'Intel, refait surface dans les puces dédiées à l'intelligence artificielle. Et elle est peut-être déjà dans votre smartphone.

Le principe, et c'est un peu technique

Si vous ne connaissez pas Asianometry, c'est une chaîne qui décortique l'histoire des semi-conducteurs avec un vrai talent de vulgarisation, et cette vidéo sur le VLIW (pour Very Long Instruction Word) ne fait pas exception.

L'idée est assez simple sur le papier. Un processeur classique exécute ses instructions une par une, ou les réordonne à la volée avec du matériel dédié (c'est ce que font les puces modernes avec l'exécution "out-of-order").

Si vous avez déjà installé Nextcloud sur un serveur, vous savez que c'est pas une partie de plaisir ! La stack PHP + MySQL, les mises à jour qui cassent tout, les performances qui s'effondrent dès que vous dépassez 50 utilisateurs... Relouuu.

Mais c'est là qu' OpenCloud débarque avec une approche radicalement différente puisque tout est écrit en Go, y'a zéro base de données, et l'installation se fait en deux commandes sur n'importe quel serveur à 5 balles par mois.

OpenCloud, en fait, c'est un fork d'ownCloud Infinite Scale (OCIS). Les développeurs du projet original chez Heinlein Group ont quitté ownCloud, forké le code, et relancé le tout sous licence Apache 2.0. Du coup, c'est pas un projet qui part de zéro mais une réécriture déjà très mature qui tourne en prod.

Là où Nextcloud utilise une base MySQL ou PostgreSQL pour stocker les métadonnées, OpenCloud balance donc tout dans le système de fichiers. Pas de SGBD ce qui veut dire pas de migration de base à gérer ni de tables corrompues après un crash. Tout atterrit dans le dossier $HOME/.opencloud/ et c'est réglé. Donc si vous savez faire un rsync, vous savez aussi faire une sauvegarde complète de votre instance. Oui la vie est belle !

Côté fonctionnalités, on retrouve donc le partage de fichiers, la collaboration en temps réel avec une suite bureautique intégrée, le chiffrement, le versioning (pratique contre les ransomwares), l'authentification via OpenID Connect... bref tout le classique d'un cloud privé correct.

Maintenant, le problème je trouve, c'est que l'écosystème d'apps est pas forcément au niveau de Nextcloud. Le CalDAV/CardDAV passe par Radicale en conteneur séparé (pas intégré au core), y'a pas d'app Notes ni de client mail intégré. Donc si vous avez besoin de tout ça, Nextcloud reste le bon choix. Mais bon, pour du stockage et de la collaboration pure, c'est clairement plus léger (genre 200 Mo de RAM au lieu de 2 Go pour Nextcloud) et surtout plus rapide.

D'ailleurs, l'architecture microservices en Go fait que ça scale nettement mieux.

Maintenant, pour installer ça, le plus simple c'est Docker Compose. Le repo opencloud-compose vous propose même des configs prêtes à l'emploi. À vrai dire, si vous êtes du genre à auto-héberger vos services , c'est un candidat sérieux pour remplacer votre Nextcloud donc si vous avez surtout besoin de fichiers et de collaboration, ça vaut le test. D'ailleurs, comme OpenCloud utilise OIDC pour l'auth, Pocket ID s'intègre pile poil avec pour du SSO sans mot de passe. Je dis ça, je dis rien ^^.

Bref, si Nextcloud vous gonfle avec sa lourdeur PHP et ses 47 tables MySQL, OpenCloud mérite un bon petit coup d'oeil !

Merci à fredix pour le lien !

Bon, j'ai la crève et y'a du bricolage qui m'attend, du coup aujourd'hui y'aura pas des centaines d'article. Mais faut quand même que je vous parle de Hister , le nouveau projet d'Adam Tauber (le créateur de Searx ) qui indexe localement tout ce que vous visitez sur le web pour le retrouver en texte intégral.

Vous installez l'extension Chrome ou Firefox, vous lancez le binaire Go sur votre machine (ça tourne sous Linux, macOS et Windows), et hop, chaque page que vous visitez est indexée en full-text. Du coup, quand vous cherchez ce tuto que vous aviez lu y'a 3 semaines mais dont vous avez zappé l'URL, vous ouvrez l'interface web locale de Hister, vous tapez un mot qui était dans le contenu de la page et ça ressort ! Si vous aviez testé Deeper History à l'époque, c'est le même concept mais en beaucoup plus costaud.

L'interface de Hister - sobre mais efficace

Sous le capot, Hister utilise blevesearch, un moteur d'indexation en Go qui gère le fuzzy matching et les requêtes booléennes. En gros, vous tapez "configuration nginx reverse proxy" et ça vous ressort cette page de doc que vous aviez consultée y'a un mois, même si vous ne vous souvenez que de 2 mots. Efficace donc. Et l'outil capture les pages telles qu'elles étaient au moment de votre visite donc si un site modifie son contenu ou si un article disparaît, vous aurez toujours la version d'origine. Y'a même un mode aperçu hors-ligne pour consulter ces snapshots sans connexion !

Côté vie privée (forcément, quand ça vient du mec qui a pondu Searx déjà en 2013... le temps file les amis ^^), tout reste sur votre machine. Et pour les domaines sensibles comme votre banque ou votre mutuelle, une blacklist permet même d'exclure certains sites de l'indexation. Enfin pour ceux qui ont déjà des années de navigation derrière eux, la commande hister import aspirera votre historique Chrome ou Firefox existant, comme ça pas besoin de repartir de zéro.

Pour installer ça, téléchargez le binaire depuis les releases GitHub , puis lancez le serveur et installez l'extension ( Firefox ou Chrome) qui va bien. Y'a aussi un Docker Compose pour ceux qui préfèrent tout conteneuriser. Prévoyez aussi quelques Go sur le disque pour la base d'index car ça se rempli vite...

Tauber dit avoir réduit sa dépendance à Google de moitié en un mois et demi juste avec ça. Et je trouve ça logique parce que quand vous avez déjà visité la bonne page une fois, ça ne sert plus à rien de redemander à Google de vous la remonter entre 3 pubs et une réponse IA à côté de la plaque. Autant récupérer ce que vous aviez déjà !

Voilà, je suis sûr que ça va vous plaire... Et si vous voulez tester avant d'installer quoi que ce soit, une démo tourne en ligne.

Allez, je retourne bricoler...

Cloudflare qui sort un successeur open source à WordPress le 1er avril, je vous avoue que ça sentait le poisson d'avril à plein nez. Sauf que non !! EmDash est bien réel, son code est sur GitHub sous licence MIT, et ça s'installe en une commande toute simple !

L'idée de base pour Cloudflare, c'est de dire que WordPress a plus de 20 ans et bien qu'il alimente 40% du web, son architecture de plugins est un emmental (Le gruyère n'a pas de trou les amis ^^). En effet, 96% des failles de sécurité viennent des extensions et pas du noyau PHP ni des thèmes et en 2025, on a quand même explosé le record de failles dans l'écosystème WP.

Du coup Cloudflare, grand prince (Matthew ^^ Ok, je sors...) a tout repris de zéro en TypeScript et avec l'aide de nombreux agents IA. Et de ce que j'ai compris, le gros morceau de ce projet, visiblement, c'est l'isolation des plugins.

Car sur WordPress, une extension a accès à toute la base de données et au système de fichiers (d'où l'importance de bien les choisir ). Alors que sur EmDash, chaque plugin tourne dans son propre isolat avec un modèle de capacités déclaratives. En gros, le plugin annonce dans un fichier manifeste JSON ce dont il a besoin, genre read:content ou email:send, et il ne peut rien faire d'autre. S'il veut accéder au réseau, il doit même préciser le hostname exact. Comme ça fini les extensions qui aspirent vos données en douce. Par contre, ça veut aussi dire que vos plugins WordPress actuels ne marcheront pas tels quels...

Côté stack, c'est comme je disais du TypeScript de bout en bout avec Astro 6.0 en frontend (pour les thèmes) et Node.js derrière. L'auth passe également par des passkeys par défaut (enfin, plus de mots de passe !) et y'a même un système de paiement natif via le standard ouvert x402 pour monétiser du contenu.

Et le truc qui va vous rassurer si vous êtes allergique au cloud : c'est auto-hébergeable. En fait, le CMS peut tourner sur Cloudflare Workers, mais aussi sur n'importe quel serveur Node.js avec SQLite. Les abstractions sont portables, avec Kysely pour le SQL et l'API S3 pour le stockage. Du coup vous pouvez brancher PostgreSQL, Turso, AWS S3, ou tout bêtement des fichiers en local. Le bonheur !

Le truc cool pour les bidouilleurs, c'est que chaque instance expose un serveur MCP (Model Context Protocol) et une CLI pour piloter le CMS par script. Y'a aussi des Agent Skills pour que les agents IA puissent créer du contenu, gérer les médias et modifier le schéma sans toucher au dashboard. C'est clairement pensé pour l'ère des agents IA.

Et pour ceux qui veulent migrer depuis leur WordPress, c'est prévu pour vous faciliter la tâche puisqu'il y a le support d'export WXR classique ou via un plugin dédié qui crée un endpoint sécurisé protégé par mot de passe. Que ce soient les médias, les custom post types...etc tout est transférable en quelques minutes. Par contre, attention les shortcodes et les blocs Gutenberg custom ne passeront pas tels quel, faudra faire des ajustements.

Car oui c'est une v0.1.0 preview, donc on peut le dire, une bonne grosse beta qui bave mais je trouve ça super cool car le drama WP Engine vs WordPress a montré que l'écosystème était fragile, et c'est bien de réintroduire un peu de diversité. Par contre, remplacer un CMS qui fait tourner 40% du web, c'est hyper ambitieux et ça se fera pas en un trimestre. Car la vraie force de WordPress, c'est sa communauté, ses milliers de plugins et de thèmes, et ça pour le moment, y'a pas grand chose sur EmDash.

M'enfin, si vous voulez tester c'est npm create emdash@latest et c'est parti mon kiki. Ah et y'a aussi un playground sur emdashcms.com pour vous faire une idée sans rien installer. Pour ma part, je testerai ça dès que j'aurais 5 min, mais pour le moment, je ne me vois pas quitter WordPress car EmDash n'a pas (encore) ce petit truc en plus qui me ferait changer... On verra d'ici quelques temps.

Source

Vous faites tourner des LLMs en local comme le gros fifou de Hipster IA que vous êtes et, Ô drame, la VRAM de votre ordinateur explose dès que le contexte dépasse 8000 pauvres malheureux tokens ?

Le problème c'est le KV cache les amis ! Le KV cache c'est ce truc qui stocke les clés et valeurs d'attention et qui grossit linéairement avec la longueur du prompt. C'est pour gérer ce problème que Google a annoncé sous la forme d'un whitepaper uniquement un algo qui compresse tout ça de 3,8 à 6,4 fois... et youpi pour nous, y'a un dev qui l'a déjà implémenté dans un fork de llama.cpp .

Concrètement ça donne :

llama-server -m model.gguf -ctk turbo3 -ctv turbo3 -fa on

Et vous venez de diviser la mémoire du cache par 4,6. Et voilà comment un énoooorme Command-R+ de 104 milliards de paramètres arrive à tourner à 128K tokens de contexte sur un MacBook M5 Max, avec un pic mémoire max de 74 Go.

Pour bien comprendre pourquoi c'est costaud, faut revenir au problème de base. En fait quand un LLM génère du texte, il stocke pour chaque token passé 2 vecteurs (la clé K et la valeur V) dans un cache. Plus le contexte est long, plus ce cache grossit. Et ça s'accumule vite... Par exemple, sur un Llama 70B avec 128K tokens de contexte, le KV cache en fp16 bouffe à lui seul plus de 40 Go de RAM. Du coup votre modèle Llama 3.1 ou Qwen3 rentre évidemment en mémoire, mais le cache, lui, fait tout déborder comme vous quand vous vous incrustez dans la mini piscine Intex des gosses.

Google a publié son papier TurboQuant fin mars et leur idée c'est de compresser ces vecteurs K et V en 3-4 bits au lieu de 16, sans ré-entraîner le modèle. En fait l'algorithme fait ça en deux étapes...

D'abord PolarQuant : on applique une rotation Walsh-Hadamard aux vecteurs pour "gaussianiser" leur distribution, genre transformer des données qui partent dans tous les sens en une forme bien ronde et prévisible.

Puis on convertit les coordonnées cartésiennes en coordonnées polaires, rayon + angle. Le rayon capture alors l'essentiel de l'information, et l'angle se compresse très bien parce que sa distribution est connue à l'avance.

Ensuite, deuxième étape, QJL (Quantized Johnson-Lindenstrauss) : Il s'agit d'un correcteur d'erreur à 1 bit qui élimine le biais résiduel, le tout sans overhead mémoire pour les constantes de quantification, contrairement aux méthodes classiques comme q4_0 ou q5_1 qui perdent 1-2 bits rien qu'en stockant leurs propres paramètres.

Et c'est là qu'intervient notre développeur de génie, TheTom, qui a pris ce document académique de Google et l'a transformé en code C avec des kernels Metal pour Apple Silicon et CUDA pour NVIDIA. Et c'est pas juste un portage bête et méchant puisqu'il a vraiment poussé les expériences bien au-delà du document original avec une couverture de tests de 100% et des benchmarks sur des modèles de 1.5 à 104 milliards de paramètres.

Et ses découvertes les plus intéressantes c'est justement ce qui n'est PAS dans le paper. Première trouvaille : la compression des valeurs V est gratuite. Compresser V à 2 bits sur Qwen, Llama, Mistral ou Command-R+ n'a aucun impact mesurable sur la qualité d'attention, tant que les clés K restent en q8_0.

Et cela a été confirmé sur Metal M5 Max 128 Go, CUDA RTX 4090 et RTX 3090 par plusieurs testeurs indépendants. C'est franchement contre-intuitif, mais cela veut dire que toute la dégradation de qualité vient de la compression des clés K, et pas de leurs valeurs. Du coup une config asymétrique (K en q8_0, V en turbo3) arrive à récupèrer des modèles où la compression symétrique échoue.

Deuxième trouvaille : les couches limites sont hypersensibles. Protéger les 2 premières et 2 dernières couches en q8_0 pendant qu'on compresse le reste en turbo2 permet de récupérer jusqu'à 91% de la perte de qualité. Et plus le modèle est gros, mieux ça marche. C'est seulement 15 lignes de code, et là encore, y'a aucun impact sur la vitesse.

Troisième trouvaille : Sparse V, un décodage du cache qui saute les positions V à faible poids d'attention permet de gagner environ 23% de vitesse de décodage à 32K tokens de contexte. Et zéro dégradation de la qualité.

Côté chiffres bruts, y'a 3 modes : turbo4 compresse 3.8x et le modèle répond quasi pareil qu'avant. turbo3 compresse 4.6x avec une perte de qualité à peine détectable. turbo2 pousse à 6.4x mais là faut l'utiliser malin (uniquement sur les valeurs V, pas les clés K).

Et dire que pour l'instant Google n'a toujours pas publié de code officiel (mais c'est prévu pour le second trimestre 2026)... Donc pour le moment, cette implémentation communautaire est le seul moyen de tester TurboQuant dans un fork llama.cpp. Ça tourne sur Apple Silicon M1 à M5, NVIDIA RTX 3080 Ti à 5090 et AMD 6800 XT / 9070 XT et visiblement, pas mal de monde a testé sur du matériel varié et les résultats sont au rendez-vous.

Donc voilà, si vous faites de l' inférence LLM locale et que la mémoire vous limite, c'est le moment de tester ça !

Le code source de Claude Code a fuité hier, et au-delà du buzz, y'a, je trouve, quelques leçons concrètes à tirer de tout ça.

Alors rassurez-vous, je vais pas vous balancer du code TypeScript à copier-coller (on n'est pas des cochons), ni des leçons de morale sur ce qu'on peut ou pas pousser sur un dépôt Git, mais plutôt vous lister des patterns d'architecture / bonnes pratiques que vous pouvez implémenter dès maintenant dans votre fichier settings.json via le système de hooks de Claude Code .

Je reste vague techniquement, volontairement pour 2 raisons. D'abord parce qu'il y a eu fuite de code, donc je peux pas poster du code propriétaire ici. Et ensuite parce que chaque projet / boite à outil qu'on se crée dans Claude Code ou ailleurs est différente, donc ce sera à vous (ou à Claude en fait) d'adapter chacune de ces bonnes pratiques.

Concrètement, tout passe par le fichier .claude/settings.json de votre projet (ou ~/.claude/settings.json pour du global). Dedans, vous déclarez des hooks, c'est-à-dire des scripts .cjs ou .sh qui se déclenchent automatiquement à des moments précis : avant qu'un outil s'exécute (PreToolUse), quand vous tapez un message (UserPromptSubmit), après un commit (PostToolUse), etc.

Le script reçoit du JSON en stdin, fait son boulot, et renvoie un code de sortie : 0 pour laisser passer, 2 pour bloquer. Pas besoin de l'API Claude, pas besoin de tokens, ça tourne en local sur votre machine. Hé bien tout ce que vous allez lire ci-dessous, ce sera à vous de l'implémenter dans des scripts de ce type.

Et le plus simple pour ça, c'est de donner les parties de mon article qui vous intéressent à votre propre Claude Code pour qu'il aille lui-même faire les scripts cjs / sh et les bons appels de hooks dans le settings.json. Pourquoi se prendre la tête ?

Et encore une fois, j'insiste, il s'agit de concepts d'ingénierie logicielle, et pas de code propriétaire appartenant à Anthropic.

La première bonne pratique c'est le circuit breaker ou disjoncteur en français...

En gros, quand vos scripts JavaScript appellent des APIs genre l'endpoint chat/completions d'OpenAI ou generateContent de Gemini, ça peut parfois ne pas répondre, parce que la vie quoi... ^^

Et malheureusement, quand cela arrive, votre code continue de marteler l'endpoint en boucle, ce qui fait que vous cramez des tokens pour rien. Le fix est pourtant très simple : Après 3 échecs consécutifs, on coupe, et on passe au fallback. Netflix avait popularisé ça avec leur librairie Hystrix y'a 10 ans, et c'est ce type de protection qu'on retrouve aujourd'hui dans Claude Code. Concrètement, c'est un module Node.js de 40 lignes avec un compteur et un état ouvert/fermé et comme ça, fini les retry storms !

Deuxième pattern : le scanner de secrets en pre-commit.

Un git commit qui embarque une clé API dans un .env, ça arrive trop souvent (demandez à Anthropic et leur fichier .map de 60 Mo ^^). Le hook PreToolUse permet heureusement d'intercepter chaque git commit AVANT exécution. Votre script parcourt alors les fichiers stagés via git diff --cached, cherche les patterns sk-ant-api, ghp_, AKIA, -----BEGIN RSA PRIVATE KEY----- et renvoie un exit 2 pour bloquer.

Perso, j'ai dans ma boîte à outils IA, 18 regex dans un fichier .claude/hooks/secret-scanner.cjs qui couvrent Anthropic, OpenAI, AWS, GitHub, Slack, Stripe et les JWT. Par contre, attention aux faux positifs car un fichier contenant "sk-ant-api" dans un commentaire, ça bloquera tout. Ça m'est déjà arrivé et heureusement, l'IA est assez maligne pour comprendre d'où vient le blocage et éventuellement passer outre si ce n'est pas justifié.

Et troisième truc sympa : la détection de frustration.

En effet, un hook UserPromptSubmit se déclenche quand vous tapez un message de rageux. Ainsi, si votre prompt contient "putain", "ça marche pas" ou "wtf", le hook injecte via stdout un contexte qui dit à Claude d'aller droit au but. Comme ça, y'a plus de blabla et on part direct sur une solution concrète.

Et c'est pareil pour "continue" ou "finis" qui injecte "reprendre sans résumer" automatiquement. Franchement, c'est 30 lignes de JavaScript rikiki à mettre dans .claude/hooks/frustration-detector.cjs et ça change carrément la vie quand vous êtes en mode debug à 2h du mat avec un café dans la main gauche et un œil qui se ferme tout seul en tremblant !

Quatrième bonne pratique : les tags @[MODEL] dans vos skills.

Car vous le savez, certaines règles que vous avez mises en place existent uniquement à cause d'un biais du modèle actuel. Genre, Opus 4.6 qui colle ces putains de tirets cadratins (Unicode U+2014) partout. Du coup, ça oblige les gens à mettre dans leurs skills une règle du genre "0 em-dash". Sauf que le jour où Sonnet 5 ne les utilisera plus, cette règle ce sera du bruit inutile.

Alors en taguant @[OPUS-4.6] dans un commentaire HTML, vous pourrez ensuite faire facilement un grep -r "@\[OPUS" quand vous changez de modèle. C'est du tracking de dette technique pour le prompt engineering, quoi... et perso, je n'y avais pas pensé avant.

Cinquième pattern : les seuils numériques.

Votre "Fais des fonctions courtes" dans un CLAUDE.md, ça ne veut rien dire pour un agent et malheureusement, la plupart des gens écrivent encore "sois concis" ou "toi faire code propre" sans aucun chiffre alors qu'un "Max 50 lignes par fonction, couverture tests ≥ 80%, 0 warning ESLint" c'est vachement plus efficace car vérifiable par un script.

Enfin, dernier pattern : la consolidation mémoire.

Anthropic a mis en place un système nommé autoDream qui tourne pendant l'inactivité de Claude Code pour nettoyer la mémoire. Il vire les doublons, résout les contradictions, vérifie que les fichiers existent encore. Et même s'il ne le réclame pas parce qu'ils n'ont pas de bouche pour vous parler, vos CLAUDE.md de 200 lignes et vos JSON de 70 Ko ont besoin du même traitement ! Donc il faut que vous ajoutiez une phase genre "dream" en bash ou Node.js à la fin de vos workflows, comme ça, plutôt que de tout garder, le script scan le répertoire ~/.claude/, trie les entrées par date, et fusionne les doublons. C'est comme la consolidation pendant l'inactivité, mais en 5 secondes sur un Apple M4.

D'ailleurs, la communauté n'a pas perdu de temps. Un développeur a catalogué les 88 feature flags planqués dans le code, dont 54 qui compilent proprement (les autres dépendent de modules internes d'Anthropic). Et un autre a reconstitué 8 diagrammes d'architecture complets du pipeline : cycle de vie d'une requête, système de permissions, orchestration multi-agents... C'est la meilleure doc technique qui existe sur le fonctionnement interne de Claude Code, et elle ne vient pas d'Anthropic ^^

Architecture globale de Claude Code reconstituée par la communauté

Voilà et toutes ces pratiques, ça repose sur les 25 événements du système de hooks (PreToolUse, PostToolUse, UserPromptSubmit, Stop...) avec 3 types de handlers : command pour les scripts shell, prompt pour une évaluation LLM, et agent pour une vérification multi-étapes.

Après, si l'un de vos scripts plante comme une merde, le hook laissera passer des choses, donc pensez bien à tester chaque retour de script avec un echo '{}' | ./mon-hook.sh && echo $? avant de déployer.

Et voilà ! Je vous invite à lire mon article sur la fuite pour plus d'infos.

Et si je vous disais qu'on pouvait faire tourner Firefox dans un terminal ? Et pas un navigateur en mode texte, hein. Non, le véritable Firefox, avec ses onglets, les images, la totale... Hé oui c'est possible et que ça fonctionne via SSH, donc depuis un serveur distant. Bienvenue dans le futur (ou le passé, j'sais plus trop) !

Term.everything c'est un compositeur Wayland construit from scratch en Go qui, au lieu de balancer l'image sur votre écran, la convertit en caractères ANSI et l'affiche dans le terminal. Du coup, n'importe quelle app GUI Linux peut tourner là-dedans. Firefox, un gestionnaire de fichiers, un lecteur vidéo... et même Doom (parce que si ça peut pas faire tourner Doom, ça compte pas). Le binaire fait une poignée de Mo, c'est sous licence AGPL-3.0, et y'a zéro dépendance externe.

L'outil propose 2 modes d'affichage. Le mode basique qui convertit les pixels en blocs Unicode, et dont la qualité dépend du nombre de lignes et colonnes de votre terminal. Plus vous zoomez out (Ctrl+- sur Alacritty), plus c'est net... mais plus ça rame. Donc si votre terminal supporte le protocole image, genre Kitty ou iTerm2, l'autre mode, c'est du rendu pleine résolution et là non seulement c'est pas dégeu mais en plus ça marche bien !

Le truc vraiment dingue, c'est surtout le SSH parce que si vous avez un serveur Linux distant, vous vous connectez dessus en SSH, vous lancez term-everything firefox et hop, Firefox s'affiche dans votre terminal local. Pas de X11 forwarding relou à mettre en place ni de VNC / RDP zarbi.

Pour les admins sys qui gèrent des serveurs headless, c'est quand même sympa ! D'ailleurs si vous aimez les outils SSH bien pensés , celui-ci aussi va vous plaire.

Par contre, on est encore en bêta et certaines apps vont planter ou refuser de se lancer. C'est normal, c'est un compositeur Wayland complet écrit par un seul gars (chapeau l'artiste !). Ce n'est donc pas le genre de truc qu'on met en prod, mais pour du dépannage sur un serveur Debian distant ou juste pour la beauté du geste, ça envoie du pâté.

Le créateur de term.everything est d'ailleurs le même qui avait codé Fontemon , un jeu vidéo caché dans une police de caractères. On est donc clairement dans la catégorie "parce qu'on peut le faire et que c'est marrant".

Bref, si vous voulez épater vos collègues en lançant KDE dans un terminal par-dessus SSH, ou juste jouer à Doom dans tmux, c'est par là que ça se passe.

Amusez-vous bien et merci à Lorenper pour l'info !

60 Mo de source maps (ces fichiers qui permettent de remonter du code minifié à l'original) ont été oubliés dans un paquet npm. Et voilà comment Anthropic a involontairement balancé en public le code source complet de Claude Code, son outil à 2.5 milliards de dollars de revenus annuels.

Alors qu'est-ce qui s'est passé exactement ?

Hé bien hier, la version 2.1.88 du package @anthropic-ai/claude-code sur le registre npm embarquait un fichier .map de 59.8 Mo. Un truc normalement réservé au debug interne, sauf que ce fichier .map contenait les pointeurs vers les 1 900 fichiers TypeScript originaux, en clair. Chaofan Shou, un développeur chez Solayer Labs, a alors repéré la boulette et l'a partagée sur X. Le temps qu'Anthropic réagisse, le code était déjà mirroré partout sur GitHub, avec 41 500+ forks en quelques heures. Autant dire que le dentifrice ne rentrera pas dans le tube !

Pour ma part, j'avais un petit dépôt à moi assez ancien avec quelques trucs relatifs à Claude Code, qui n'avait rien à voir avec tout ça, qui s'est même retrouvé striké... Ils ratissent large avec leur DMCA donc.

Et là, c'est la fête pour les curieux comme moi parce que les entrailles de l'outil révèlent pas mal de surprises. Côté architecture, on découvre environ 40 outils internes avec gestion de permissions, un moteur de requêtes de 46 000 lignes de TypeScript, un système multi-agents capable de spawner des essaims de sous-tâches en parallèle, et un pont de communication entre le terminal et votre éditeur VS Code ou JetBrains. Le tout tourne sur Bun (pas Node.js ^^) avec Ink pour l'interface terminal. Par contre, pas de tests unitaires visibles dans le dump.

Côté mémoire, c'est plutôt bien pensé puisqu'au lieu de tout stocker bêtement dans la fenêtre de contexte du modèle, l'outil utilise un fichier texte MEMORY.md ultra-léger (genre 150 caractères par entrée) qui sert d'index de pointeurs. Les vraies données, elles, sont distribuées dans des fichiers thématiques chargés à la demande, et les transcripts bruts ne sont jamais relus entièrement, mais juste fouillés à la recherche d'identifiants précis. L'agent traite en fait sa propre mémoire comme un "hint" ce qui le force à vérifier toujours le vrai code avant d'agir. En gros, il a une mémoire sceptique, et pour moi c'est clairement le truc le plus intéressant du dump.

Y'a aussi un truc qui s'appelle KAIROS (mentionné 150 fois dans le code) qui est un genre de mode daemon autonome. En fait, pendant que vous allez chercher votre café, l'agent tourne en arrière-plan et fait ce qu'ils appellent autoDream : il consolide sa mémoire dans des fichiers JSON, vire les contradictions et transforme les observations vagues en données structurées. Comme ça, quand vous revenez devant votre écran, le contexte est nettoyé.

Et puis le code balance aussi la roadmap interne d'Anthropic (bon courage au service comm ^^). On y trouve les noms de code des modèles... Capybara pour un variant de Claude 4.6, Fennec pour Opus 4.6, et un mystérieux Numbat qui n'est pas encore sorti. D'ailleurs, les commentaires internes révèlent que Capybara v8 a un taux de fausses affirmations qui tourne autour de 30%, ce qui est une grosse régression par rapport aux 17% de la v4. Y'a même un "Undercover Mode" qui permet à l'agent de contribuer à des repos publics sans révéler d'infos internes (c'est sympa pour les projets open source).

Anthropic a confirmé la fuite : "C'était un problème de packaging lié à une erreur humaine, pas une faille de sécurité. Aucune donnée client n'a été exposée." Mouais, attention quand même, parce que le code est déjà partout et n'en repartira pas. Et même si aucun secret client n'a fuité, exposer l'architecture complète d'un agent IA à 2.5 milliards de revenus, c'est pas rien non plus.

Bon, et maintenant qu'est-ce qu'on peut en faire ? Bah pas mal de choses en fait.

Par exemple, le système de mémoire auto-correcteur est un pattern directement réutilisable pour vos propres agents IA. L'architecture "index léger + fichiers à la demande" résout élégamment le problème de la pollution de contexte qui fait halluciner les LLM sur les longues sessions. Les +40 outils internes permettent aussi de comprendre comment structurer un système de permissions granulaires dans un agent autonome . Et le concept KAIROS/autoDream, la consolidation mémoire pendant l'idle, c'est une idée qu'aucun outil open source n'implémente encore. Autant dire que les alternatives open source à Claude Code ou Codex vont monter en gamme dans les jours qui viennent. Et le code est déjà nettoyé, réécris en Rust et mis sur GitHub si vous voulez fouiller. Bon, pas sûr que le pattern autoDream soit simple à reimplémenter, mais le système de mémoire oui.

Je trouve ça assez marrant que le code proprio d'une boite qui a aspiré tout l'open source du monde voire plus, sans autorisation, pour le revendre sous la forme de temps machine / tokens, devienne lui aussi en quelque sorte "open source" sans qu'on leur demande leur avis ^^. La vie est bien faite.

Maintenant, pour les développeurs qui publient sur npm, la leçon est limpide : Vérifiez votre .npmignore et votre champ files dans package.json. Ou plutôt, lancez la commande npm pack --dry-run dans votre terminal avant chaque publish. Ça prend 2 secondes et ça vous montre exactement ce qui sera inclus dans le paquet. Ça aurait évité 60 Mo de secrets industriels qui partent en public.

Bref, un .npmignore bien configuré, ça coûte 0 euro. Alors qu'une fuite de propriété intellectuelle évaluée à 2.5 milliards... un peu plus !

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