Les Cast Codeurs : le podcast en français de, par et pour les développeurs.
Prenez connaissance des dernières nouvelles de la sphère Java et du développement en général. Plongez sur un sujet précis avec les épisodes interview.
Supportez les radotages de vos hôtes : Emmanuel Bernard (ex Red Hat, Hibernate, Quarkus), Arnaud Héritier (Doctolib, Jenkins), Guillaume Laforge (Google, Groovy), Antonio Goncalves (Microsoft, auteur), Katia Aresti (Red Hat, Infinispan).
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Dans cet épisode, Emmanuel, Katia et Guillaume discutent de Spring 7, Quarkus, d'Infinispan et Keycloak. On discute aussi de projets sympas comme Javelit, de comment démarre une JVM, du besoin d'argent de NTP. Et puis on discute du changement de carrière d'Emmanuel.
Trois approches d'implémentation disponibles : classes Java pour la performance maximale, JavaScript/TypeScript pour la facilité de développement, ou webhooks pour une flexibilité totale
Configuration via un simple fichier JSON pointant vers les implémentations des composants personnalisés
Les scripts JavaScript sont exécutés via QuickJS dans un environnement sandboxé sécurisé
Un package npm TypeScript fournit l'autocomplétion et la sécurité de type pour le développement
Six composants optionnels configurables : détection automatique de type, validation, vérification de compatibilité, canonicalisation, déréférencement et recherche de références
Cas d'usage typiques : formats propriétaires internes, support RAML, formats legacy comme WADL, schémas spécifiques à un domaine métier
Déploiement simple via Docker en montant les fichiers de configuration et scripts comme volumes
Les performances varient selon l'approche : Java offre les meilleures performances, JavaScript un bon équilibre, webhooks la flexibilité maximale
Le truc interessant c'est que c'est Quarkus based et donc demandait le rebuilt
donc pour eviter cela, ils ont ajouter QuickJS via Chicorey un moteur WebAssembly
C'est le meilleur puisque c'est le dernier :slightly_smiling_face:
Raisonnement Adaptatif et Efficace : GPT-5.1 ajuste dynamiquement son temps de réflexion en fonction de la complexité de la tâche, le rendant nettement plus rapide et plus économique en jetons pour les tâches simples, tout en maintenant des performances de pointe sur les tâches difficiles.
Nouveau Mode « Sans Raisonnement » : Un mode (reasoning_effort='none') a été introduit pour les cas d'utilisation sensibles à la latence, permettant une réponse plus rapide avec une intelligence élevée et une meilleure exécution des outils.
Cache de Prompt Étendu : La mise en cache des invites est étendue jusqu'à 24 heures (contre quelques minutes auparavant), ce qui réduit la latence et le coût pour les interactions de longue durée (chats multi-tours, sessions de codage). Les jetons mis en cache sont 90 % moins chers.
Améliorations en Codage : Le modèle offre une meilleure personnalité de codage, une qualité de code améliorée et de meilleures performances sur les tâches d'agenticité de code, atteignant 76,3 % sur SWE-bench Verified.
L'outil apply_patch pour des modifications de code plus fiables via des diffs structurés.
L'outil shell qui permet au modèle de proposer et d'exécuter des commandes shell sur une machine locale, facilitant les boucles d'inspection et d'exécution.
Disponibilité : GPT-5.1 (ainsi que les modèles gpt-5.1-codex) est disponible pour les développeurs sur toutes les plateformes API payantes, avec les mêmes tarifs et limites de débit que GPT-5.
Composer est un modèle d'agent conçu pour l'ingénierie logicielle qui génère du code quatre fois plus rapidement que les modèles similaires
Le modèle est entraîné sur de vrais défis d'ingénierie logicielle dans de grandes bases de code avec accès à des outils de recherche et d'édition
Il s'agit d'un modèle de type mixture-of-experts optimisé pour des réponses interactives et rapides afin de maintenir le flux de développement
L'entraînement utilise l'apprentissage par renforcement dans divers environnements de développement avec des outils comme la lecture de fichiers, l'édition, les commandes terminal et la recherche sémantique
Cursor Bench est un benchmark d'évaluation basé sur de vraies demandes d'ingénieurs qui mesure la correction et le respect des abstractions du code existant
Le modèle apprend automatiquement des comportements utiles comme effectuer des recherches complexes, corriger les erreurs de linter et écrire des tests unitaires
L'infrastructure d'entraînement utilise PyTorch et Ray avec des kernels MXFP8 pour entraîner sur des milliers de GPUs NVIDIA
Le système exécute des centaines de milliers d'environnements de codage sandboxés concurrents dans le cloud pour l'entraînement
Composer est déjà utilisé quotidiennement par les développeurs de Cursor pour leur propre travail
Le modèle se positionne juste derrière GPT-5 et Sonnet 4.5 en termes de performance sur les benchmarks internes
Téléchargements Parallèles par Défaut : Le paramètre HOMEBREW_DOWNLOAD_CONCURRENCY=auto est activé par défaut, permettant des téléchargements concurrents pour tous les utilisateurs, avec un rapport de progression.
Support Linux ARM64/AArch64 en Tier 1 : Le support pour Linux ARM64/AArch64 a été promu au niveau "Tier 1" (support officiel de premier plan).
Feuille de Route pour les Dépréciations macOS :
Septembre 2026 (ou plus tard) : Homebrew ne fonctionnera plus sur macOS Catalina (10.15) et versions antérieures. macOS Intel (x86_64) passera en "Tier 3" (fin du support CI et des binaires précompilés/bottles).
Septembre 2027 (ou plus tard) : Homebrew ne fonctionnera plus sur macOS Big Sur (11) sur Apple Silicon ni du tout sur Intel (x86_64).
Sécurité et Casks :
Dépréciation des Casks sans signature de code.
Désactivation des Casks échouant aux vérifications Gatekeeper en septembre 2026.
Les options --no-quarantine et --quarantine sont dépréciés pour ne plus faciliter le contournement des fonctionnalités de sécurité de macOS.
Nouvelles Fonctionnalités & Améliorations :
Support officiel pour macOS 26 (Tahoe).
brew bundle supporte désormais l'installation de packages Go via un Brewfile.
Ajout de la commande brew info --sizes pour afficher la taille des formulae et casks.
La commande brew search --alpine permet de chercher des packages Alpine Linux.
Java reste pertinent à l'ère de l'IA, pas besoin d'apprendre une pile technique entièrement nouvelle.
Capacité d'adaptation de Java ("anticorps") aux innovations (Big Data, cloud, IA), le rendant idéal pour les contextes d'entreprise.
L'écosystème JVM offre des avantages sur Python pour la logique métier et les applications sophistiquées, notamment en termes de sécurité et d'évolutivité.
Embabel (par Rod Johnson, créateur de Spring) : un framework d'agents fortement typé pour JVM, visant le déterminisme des projets avant la génération de code par LLM.
LangChain4J : facilite l'accès aux capacités d'IA pour les développeurs Java, s'aligne sur les modèles d'entreprise établis et permet aux LLM d'appeler des méthodes Java.
Koog (Jetbrains) : framework d'agents basé sur Kotlin, typé et spécifique aux développeurs JVM/Kotlin.
Akka : a pivoté pour se concentrer sur les flux de travail d'agents IA, abordant la complexité, la confiance et les coûts des agents dans les systèmes distribués.
Le Model Context Protocol (MCP) est jugé insuffisant, manquant d'explicabilité, de découvrabilité, de capacité à mélanger les modèles, de garde-fous, de gestion de flux, de composabilité et d'intégration sécurisée.
Les développeurs Java sont bien placés pour construire des applications compatibles IA et intégrer des agents.
Des acteurs majeurs comme IBM, Red Hat et Oracle continuent d'investir massivement dans Java et son intégration avec l'IA.
La JVM effectue une initialisation complexe avant d'exécuter le code : validation des arguments, détection des ressources système et sélection du garbage collector approprié
Le chargement de classes suit une stratégie lazy où chaque classe charge d'abord ses dépendances dans l'ordre de déclaration, créant une chaîne d'environ 450 classes même pour un simple Hello World
La liaison de classes comprend trois sous-processus : vérification de la structure, préparation avec initialisation des champs statiques à leurs valeurs par défaut, et résolution des références symboliques du Constant Pool
Le CDS améliore les performances au démarrage en fournissant des classes pré-vérifiées, réduisant le travail de la JVM
L'initialisation de classe exécute les initialiseurs statiques via la méthode spéciale clinit générée automatiquement par javac
Le Project Leyden introduit la compilation AOT dans JDK 24 pour réduire le temps de démarrage en effectuant le chargement et la liaison de classes en avance de phase
Dans cet épisode, Arnaud et Guillaume discutent des dernières évolutions dans le monde de la programmation, notamment les nouveautés de Java 25, JUnit 6, et Jackson 3. Ils abordent également les récents développements en IA, les problèmes rencontrés dans le cloud, et l'état actuel de React et du web. Dans cette conversation, les intervenants abordent divers sujets liés à la technologie, notamment les spécifications de Wasteme, l'utilisation des UUID dans les bases de données, l'approche RAG en intelligence artificielle, les outils MCP, et la création d'images avec Nano Banana. Ils discutent également des complexités du format YAML, des récents dramas dans la communauté Ruby, de l'importance d'une bonne documentation, des politiques de retour au bureau, et des avancées de Cloud Code. Enfin, ils évoquent l'initiative de cafés IA pour démystifier l'intelligence artificielle.
Groovy 5: Évolution des versions précédentes, nouvelles fonctionnalités et simplification du code.
Compatibilité JDK étendue: Full support JDK 11-25, fonctionnalités JDK 17-25 disponibles sur les JDK plus anciens.
Extension majeure des méthodes: Plus de 350 méthodes améliorées, opérations sur tableaux jusqu'à 10x plus rapides, itérateurs paresseux.
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LCC 322 - Maaaaveeeeen 4 !
Sunday, February 9, 2025 • Duration 01:17:13
Arnaud et Emmanuel discutent des nouvelles de ce mois. On y parle intégrité de JVM, fetch size de JDBC, MCP, de prompt engineering, de DeepSeek bien sûr mais aussi de Maven 4 et des proxy de répository Maven. Et d'autres choses encore, bonne lecture.
JavaScript Temporal est un nouvel objet conçu pour remplacer l'objet Date, qui présente des défauts.
Il résout des problèmes tels que le manque de prise en charge des fuseaux horaires et la mutabilité.
Temporal introduit des concepts tels que les instants, les heures civiles et les durées.
Il fournit des classes pour gérer diverses représentations de date/heure, y compris celles qui tiennent compte du fuseau horaire et celles qui n'en tiennent pas compte.
Temporal simplifie l'utilisation de différents calendriers (par exemple, chinois, hébreu).
Il comprend des méthodes pour les comparaisons, les conversions et le formatage des dates et des heures.
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LCC 232 - Versions version Sloubi
Monday, May 18, 2020 • Duration 01:16:29
Dans cet épisode, Audrey et Emmanuel se retrouvent en tête à tête pour discuter du nouveau drama à venir dans l'écosystème Java (Leyden), de l'actualité des librairies, des annonces de GitHub, de bonnes pratiques en matière d'outils et d'architecture et bien évidemment de la prochaine appli tendance : Stop Covid.
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LCC 231 - Interview sur Vim avec Romain Lafourcade
Monday, May 4, 2020 • Duration 01:45:55
Romain Lafourcade échange avec Guillaume et Emmanuel sur Vim: comment il y est venu, ce qu'il a d'unique, comment l'appréhender, et bien d'autres choses encore.
GitHub de Romain Je m'appelle Romain Lafourcade. Je suis Graphiste de formation et j'ai chopé le virus du développement en montant mon premier site en 1999. Je suis Développeur pour de vrai depuis 2007. J'ai beaucoup fait de JS, bien sûr, ainsi que du Flash et du Silverlight. Ça fait quelques années que je me concentre sur React et Vue.js.
Aujourd'hui je suis chez Publicis Sapient France, une "agence digitale" de premier plan où je m'amusais déjà très bien jusqu'à l'arrivée des ex-Xebians. Et maintenant c'est encore mieux. Je participe actuellement à la préparation d'une conférence "front" pointue pour la fin de l'année : FrontSide.
Mes intérêts personnels gravitent autour de la programmation fonctionnelle : Haskell, Elixir.
Vim est un éditeur de texte orienté programmation, puissant et non-conformiste.
Que peut on dire de la différence entre un IDE et un éditeur ?
Dans son expression la plus simple, un éditeur de texte est un outil permettant l'édition de fichiers de texte brut. Certains sont "standalone", comme Vim, Nano ou Gedit, se concentrant pour la majeure partie sur des questions liées à l'édition de texte et déléguant les autres tâches liée au développement logiciel à d'autres outils "standalone". C'est la vision UNIX traditionnelle :
L'histoire de Vim Disponibilité de Vim sur les distros de base Vim vs emacs: la guerre ancestrale Les variantes de Vim Vim au quotidien Pas de curseur????? Les modes (normal, insert, visual, etc.) Le concept de verbe / opérateur + movement + destination La notion de range :10,24t$ :?func?,/^}/g/const/m?func? D'autres concepts de base (window, tab, buffer, split, etc.) Tu l'utilises pour quels genre d'édition Les colorschemes Les binding Vim dans les IDEs Le terminal Vim écosystème La gestion des plugins La navigation entre fichiers La vérification orthographique Des tips Indentation Paramètres custom par fichier via modeline [//]: # ( Vim: set spell spelllang=en: ) Vim et git Les macros qq 02wciwfoo q :23,45normal! @q :23,45normal! 02wciwfoo Copier dans le buffer de l'OS (ctrl+c ctrl+v) Remplacer via des expressions régulières :%s/java/kotlin/g Mode vi dans le shell set editing-mode vi Vimdiff Aller plus loin Livres Histoire de vim Ressources Meetups Communauté En vrac Nous contacter
LCC 230 - Du confinement à la déconfiture
Thursday, April 16, 2020 • Duration 01:39:36
Encore un épisode très long, mais cette fois il a une bonne excuse : on a censuré aucune blague ! Cet épisode nous a fait beaucoup de bien à enregistrer c'est pourquoi nous avons tout gardé, même ce qui serait normalement passé en off, en espérant qu'il vous fera autant de bien à l'écouter ! Et ce n'est pas pour autant qu'Audrey, Emmanuel et Guillaume ne disent que des bêtises : on parle bien évidemment de tout ce qui fait l'actu tech (Java, Kotlin, Micronaut, Quarkus, Vert.x, Docker et autres) mais aussi de surveillance en cette période très particulière.
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LCC 229 - Interview sur la sobriété numérique avec Richard Hanna
Wednesday, April 1, 2020 • Duration 01:38:22
Dans cet épisode Arnaud et Audrey interviewent Richard, contributeur du Shift Project, un think thank qui œuvre en faveur d'une économie libérée de la contrainte carbone et qui a publié plusieurs rapports en faveur d'une sobriété numérique.
En cette période de confinement et de Coronavirus, les cast codeurs partagent et échangent leurs points de vue et conseil pour faire du télétravail. En espérant que cela vous aide un petit peu.
LCC 227 - Télétravailler une corona dans une main et un gamin dans l'autre
Tuesday, March 17, 2020 • Duration 01:27:18
Cet épisode parle du coronavirus, des conférences annulées, de la popularité des langages, de GraphQL, de Ghostcat et pleins d'autres choses encore. L'intro date un peu: les infos sur le coronavirus étant encore plus fréquentes que les nouveaux framework JavaScript.
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LCC 226 - Interview sur l'Open Source à la MAIF avec Mathieu Ancelin et François Desmier
Monday, March 9, 2020 • Duration 01:08:46
Dans cet épisode, Mathieu Ancelin et François Desmier sont venus nous parler des produits open source de la MAIF. On parle management d'API, reverse proxy, A/B Testing, feature flipping mais aussi plus généralement de comment on passe d'assureur à éditeur de produits open source.
François Desmier Cyber-guru, crypto-saïyan, team ambiancer 2.4 alpha, bytes master et surtout architecte solution à la MAIF, engagé sur #OSSbyMAIF Mathieu Ancelin Développeur fullstack chez SERLI, je fais du web, des streams, de la data, du cloud majoritairement sur la JVM et j'ai un petit faible pour Scala et la programmation fonctionnelle. Je suis également lead développeur de quelques projets open-source comme Otoroshi, Daikoku, etc. et l'un des organisateurs des Human Talks Poitiers.
Améliorations des transformations AST: Nouveau @OperatorRename, génération automatique de @NamedParam pour @MapConstructor et copyWith.
REPL (groovysh) modernisé: Basé sur JLine 3, support multi-plateforme, coloration syntaxique, historique et complétion.
Meilleure interopérabilité Java: Pattern Matching pour instanceof, support JEP-512 (fichiers source compacts et méthodes main d'instance).
Standards web modernes: Support Jakarta EE (par défaut) et Javax EE (héritage) pour la création de contenu web.
Vérification de type améliorée: Contrôle des chaînes de format plus robuste que Java.
Additions au langage: Génération d'itérateurs infinis, variables d'index dans les boucles, opérateur d'implication logique ==>.
Améliorations diverses: Import automatique de java.time.**, var avec multi-assignation, groupes de capture nommés pour regex (=~), méthodes utilitaires de graphiques à barres ASCII.
Changements impactants: Plusieurs modifications peuvent nécessiter une adaptation du code existant (visibilité, gestion des imports, comportement de certaines méthodes).
**Exigences JDK*: Construction avec JDK17+, exécution avec JDK11+.
ADK pour Java 0.2.0 : Nouvelle version du kit de développement d'agents de Google.
Intégration LangChain4j : Ouvre ADK à des modèles de langage tiers.
Plus de choix de LLM : En plus de Gemini et Claude, accès aux modèles d'OpenAI, Anthropic, Mistral, etc.
Modèles locaux supportés : Utilisation possible de modèles via Ollama ou Docker Model Runner.
Améliorations des outils : Création d'outils à partir d'instances d'objets, meilleur support asynchrone et contrôle des boucles d'exécution.
Logique et mémoire avancées : Ajout de callbacks en chaîne et de nouvelles options pour la gestion de la mémoire et le RAG (Retrieval-Augmented Generation).
Build simplifié : Introduction d'un POM parent et du Maven Wrapper pour un processus de construction cohérent.
Panne majeure d'AWS (région US-EAST-1) : problème DNS affectant DynamoDB, service fondamental, causant des défaillances en cascade de nombreux services internet.
Réponse lente : 75 minutes pour identifier la cause profonde; la page de statut affichait initialement "tout va bien".
Cause sous-jacente principale : "fuite des cerveaux" (départ d'ingénieurs AWS seniors).
Perte de connaissances institutionnelles : des décennies d'expertise critique sur les systèmes AWS et les modes de défaillance historiques parties avec ces départs.
Prédictions confirmées : un ancien d'AWS avait anticipé une augmentation des pannes majeures en 2024.
Preuves de la perte de talents :
Plus de 27 000 licenciements chez Amazon (2022-2025).
Taux élevé de "départs regrettés" (69-81%).
Mécontentement lié à la politique de "Return to Office" et au manque de reconnaissance de l'expertise.
Conséquences : les nouvelles équipes, plus réduites, manquent de l'expérience nécessaire pour prévenir les pannes ou réduire les temps de récupération.
Perspective : Le marché pourrait pardonner cette fois, mais le problème persistera, rendant les futurs incidents plus probables.
React domine par défaut, non par mérite technique, étouffant ainsi l'innovation front-end.
Choix par réflexe ("tout le monde connaît React"), freinant l'évaluation d'alternatives potentiellement supérieures.
Fondations techniques de React (V-DOM, complexité des Hooks, Server Components) vues comme des contraintes actuelles.
Des frameworks innovants (Svelte pour la compilation, Solid pour la réactivité fine, Qwik pour la "resumability") offrent des modèles plus performants mais sont sous-adoptés.
La monoculture de React génère une dette technique (runtime, réconciliation) et centre les compétences sur le framework plutôt que sur les fondamentaux web.
L'API React est complexe, augmentant la charge cognitive et les risques de bugs, contrairement aux alternatives plus simples.
L'effet de réseau crée une "prison": offres d'emploi spécifiques, inertie institutionnelle, leaders choisissant l'option "sûre".
Nécessité de choisir les frameworks selon les contraintes du projet et le mérite technique, non par inertie.
Les arguments courants (maturité de l'écosystème, recrutement, bibliothèques, stabilité) sont remis en question; une dépendance excessive peut devenir un fardeau.
La monoculture ralentit l'évolution du web et détourne les talents, nuisant à la diversité essentielle pour un écosystème sain et innovant.
Promouvoir la diversité des frameworks pour un écosystème plus résilient et innovant.
Cause des problèmes de performance dans les bases de données relationnelles (ex: PostgreSQL, MySQL, SQL Server) utilisant des index B-Tree.
Inserts aléatoires réduisent l'efficacité du cache, entraînent des divisions de pages et la fragmentation.
UUIDv7 : nouveau standard conçu pour résoudre ces problèmes.
Intègre un horodatage (48 bits) en préfixe de l'identifiant, le rendant ordonné temporellement et "k-sortable".
Améliore la performance dans les bases B-Tree en favorisant les inserts séquentiels, la localité du cache et réduisant la fragmentation.
Problème de UUIDv7 pour certaines bases de données distribuées et scalables horizontalement comme Spanner :
La nature séquentielle d'UUIDv7 (via l'horodatage) crée des "hotspots d'écriture" (points chauds) dans Spanner.
Spanner distribue les données en "splits" (partitions) basées sur les plages de clés. Les clés séquentielles concentrent les écritures sur un seul "split".
Ceci empêche Spanner de distribuer la charge et de scaler les écritures, créant un goulot d'étranglement ("anti-pattern").
Quand ce n'est PAS un problème pour Spanner :
Si le taux d'écriture total est inférieur à environ 3 500 écritures/seconde pour un seul "split".
Le hotspot est "bénin" à cette échelle et n'entraîne pas de dégradation de performance.
Solutions pour Spanner :
Principe clé : S'assurer que la première partie de la clé primaire est NON séquentielle pour distribuer les écritures. UUIDv7 peut être utilisé, mais pas comme préfixe.
Nouvelle conception ("greenfield") :
▪︎ Utiliser une clé primaire non-séquentielle (ex: UUIDv4 simple).
Pour les requêtes basées sur le temps, créer un index secondaire sur la colonne d'horodatage, mais le SHARDER (ex: shardId) pour éviter les hotspots sur l'index lui-même.
Migration (garder UUIDv7) :
▪︎ Ajouter un préfixe de sharding : Introduire une colonne `shard` calculée (ex: `MOD(ABS(FARM_FINGERPRINT(order_id_v7)), N)`) et l'utiliser comme PREMIER élément d'une clé primaire composite (`PRIMARY KEY (shard, order_id_v7)`).
Réordonner les colonnes (si clé primaire composite existante) : Si la clé primaire est déjà composite (ex: (order_id_v7, tenant_id)), réordonner en (tenant_id, order_id_v7). Cela aide si tenant_id a une cardinalité élevée et distribue bien. (Un tenant_id très actif pourrait toujours nécessiter un préfixe de sharding supplémentaire).
Claude Code : outil de développement "AI-first" créé par Boris Cherny, Sid Bidasaria et Cat Wu.
Performance impressionnante : 500M$ de revenus annuels, utilisation multipliée par 10 en 3 mois.
Adoption interne massive : Plus de 80% des ingénieurs d'Anthropic l'utilisent quotidiennement, y compris les data scientists.
Augmentation de productivité : 67% d'augmentation des Pull Requests (PR) par ingénieur malgré le doublement de l'équipe.
Origine : Commande CLI simple évoluant vers un outil accédant au système de fichiers, exploitant le "product overhang" du modèle Claude.
Raison du lancement public : Apprendre sur la sécurité et les capacités des modèles d'IA.
Pile technologique "on distribution" : TypeScript, React (avec Ink), Yoga, Bun. Choisie car le modèle Claude est déjà très performant avec ces technologies.
"Claude Code écrit 90% de son propre code" : Le modèle prend en charge la majeure partie du développement.
Architecture légère : Simple "shell" autour du modèle Claude, minimisant la logique métier et le code (suppression constante de code superflu).
Exécution locale : Privilégiée pour sa simplicité, sans virtualisation.
Sécurité : Système de permissions granulaire demandant confirmation avant chaque action potentiellement dangereuse (ex: suppression de fichiers).
Développement rapide :
Jusqu'à 100 releases internes/jour, 1 release externe/jour.
5 Pull Requests/ingénieur/jour.
Prototypage ultra-rapide (ex: 20+ prototypes d'une fonctionnalité en quelques heures) grâce aux agents IA.
Innovation UI/UX : Redéfinit l'expérience du terminal grâce à l'interaction LLM, avec des fonctionnalités comme les sous-agents, les styles de sortie configurables, et un mode "Learning".
On demande directement à l'IA de répondre à une question sans lui fournir d'exemple préalable. C'est comme si on posait une question à une personne sans lui donner de contexte.
Few-Shot Prompting:
On donne à l'IA un ou plusieurs exemples de la tâche qu'on souhaite qu'elle accomplisse. C'est comme montrer à quelqu'un comment faire quelque chose avant de lui demander de le faire.
System Prompting:
On définit le contexte général et le but de la tâche pour l'IA. C'est comme donner à l'IA des instructions générales sur ce qu'elle doit faire.
Role Prompting:
On attribue un rôle spécifique à l'IA (enseignant, journaliste, etc.). C'est comme demander à quelqu'un de jouer un rôle spécifique.
Contextual Prompting:
On fournit des informations supplémentaires ou un contexte pour la tâche. C'est comme donner à quelqu'un toutes les informations nécessaires pour répondre à une question.
Step-Back Prompting:
On pose d'abord une question générale, puis on utilise la réponse pour poser une question plus spécifique. C'est comme poser une question ouverte avant de poser une question plus fermée.
Chain-of-Thought Prompting:
On demande à l'IA de montrer étape par étape comment elle arrive à sa conclusion. C'est comme demander à quelqu'un d'expliquer son raisonnement.
Self-Consistency Prompting:
On pose plusieurs fois la même question à l'IA et on compare les réponses pour trouver la plus cohérente. C'est comme vérifier une réponse en la posant sous différentes formes.
Tree-of-Thoughts Prompting:
On permet à l'IA d'explorer plusieurs chemins de raisonnement en même temps. C'est comme considérer toutes les options possibles avant de prendre une décision.
ReAct Prompting:
On permet à l'IA d'interagir avec des outils externes pour résoudre des problèmes complexes. C'est comme donner à quelqu'un les outils nécessaires pour résoudre un problème.
le direct prompt qui est un appel direct au LLM: limitations de connaissance et de controle de l'experience
eval: evaluer la sortie d'un LLM avec plusieurs techniques mais fondamentalement une fonction qui prend la demande, la reponse et donc un score numerique
evaluation via un LLM (le meme ou un autre), ou evaluation humaine
tourner les evaluations a partir de la chaine de build amis aussi en live vu que les LLMs puvent evoluer.
Decrit les embedding notament d'image amis aussi de texte avec la notion de contexte
Création d'un générateur automatisé de nouvelles de science-fiction à l'aide de Gemini et Imagen en Java, LangChain4j, sur Google Cloud.
Le système génère chaque nuit des histoires, complétées par des illustrations créées par le modèle Imagen 3, et les publie sur un site Web.
Une étape d'auto-réflexion utilise Gemini pour sélectionner la meilleure image pour chaque chapitre.
L'agent utilise un workflow explicite, drivé par le code Java, où les étapes sont prédéfinies dans le code, plutôt que de s'appuyer sur une planification basée sur LLM.
Le code est disponible sur GitHub et l'application est déployée sur Google Cloud.
L'article oppose les agents de workflow explicites aux agents autonomes, en soulignant les compromis de chaque approche. Car parfois, les Agent IA autonomes qui gèrent leur propre planning hallucinent un peu trop et n'établissent pas un plan correctement, ou ne le suive pas comme il faut, voire hallucine des "function call".
Le projet utilise Cloud Build, le Cloud Run jobs, Cloud Scheduler, Firestore comme base de données, et Firebase pour le déploiement et l'automatisation du frontend.
Dans le deuxième article, L'approche est différente, Guillaume utilise un outil de Workflow, plutôt que de diriger le planning avec du code Java.
L'approche impérative utilise du code Java explicite pour orchestrer le workflow, offrant ainsi un contrôle et une parallélisation précis.
L'approche déclarative utilise un fichier YAML pour définir le workflow, en spécifiant les étapes, les entrées, les sorties et l'ordre d'exécution.
Le workflow comprend les étapes permettant de générer une histoire avec Gemini 2, de créer une invite d'image, de générer des images avec Imagen 3 et d'enregistrer le résultat dans Cloud Firestore (base de donnée NoSQL).
Les principaux avantages de l'approche impérative sont un contrôle précis, une parallélisation explicite et des outils de programmation familiers.
Les principaux avantages de l'approche déclarative sont des définitions de workflow peut-être plus faciles à comprendre (même si c'est un YAML, berk !) la visualisation, l'évolutivité et une maintenance simplifiée (on peut juste changer le YAML dans la console, comme au bon vieux temps du PHP en prod).
Les inconvénients de l'approche impérative incluent le besoin de connaissances en programmation, les défis potentiels en matière de maintenance et la gestion des conteneurs.
Les inconvénients de l'approche déclarative incluent une création YAML pénible, un contrôle de parallélisation limité, l'absence d'émulateur local et un débogage moins intuitif.
Le choix entre les approches dépend des exigences du projet, la déclarative étant adaptée aux workflows plus simples.
L'article conclut que la planification déclarative peut aider les agents IA à rester concentrés et prévisibles.
Quelque soit le langage, la techno, il est hautement conseillé de mettre en place des gestionnaires de repositories en tant que proxy pour mieux contrôler les dépendances qui contribuent à la création de vos produits
Michael Stepankin de l'équipe GitHub Security Lab a cherché a savoir si ces derniers ne sont pas aussi sources de vulnérabilité en étudiant quelques CVEs sur des produits comme JFrog Artifactory, Sonatype Nexus, et Reposilite
Certaines failles viennent de la UI des produits qui permettent d'afficher les artifacts (ex: mettez un JS dans un fichier POM) et même de naviguer dedans (ex: voir le contenu d'un jar / zip et on exploite l'API pour lire, voir modifier des fichiers du serveur en dehors des archives)
Les artifacts peuvent aussi être compromis en jouant sur les paramètres propriétaires des URLs ou en jouant sur le nomage avec les encodings.
Bref, rien n'est simple ni niveau. Tout système rajoute de la compléxité et il est important de les tenir à mettre à jour. Il faut surveiller activement sa chaine de distribution via différents moyens et ne pas tout miser sur le repository manager.
Julien de Provin: J'aime beaucoup le mode "continuous testing" de Quarkus, et je me demandais s'il existait une alternative en dehors de Quarkus, ou à défaut, des ressources sur son fonctionnement ? J'aimerais beaucoup avoir un outil agnostique utilisable sur les projets non-Quarkus sur lesquels j'intervient, quitte à y metttre un peu d'huile de coude (ou de phalange pour le coup).
si on downgrade sur le gratuit, on perd quoi https://help.github.com/en/github/getting-started-with-github/faq-about-changes-to-githubs-plans#if-i-downgrade-from-github-team-or-a-legacy-plan-to-github-free-what-features-will-i-lose
"Écrivez des programmes qui effectuent une seule chose et qui le font bien."
D'autres sont "intégrés" avec d'autres outils pour offrir une expérience plus "clé en main", les IDEs.
Vim est né au début des années 90 sur Amiga, pour la même raison que tous les autres clones de vi : l'impossibilité légale d'utiliser vi sur tel ou tel système. De tous les clones, c'est celui qui s'est le plus démarqué de l'original et c'est le seul qui est encore développé activement en 2020.
Les archéologues en herbe trouveront quelques liens sur le sujet en bas de page.
Un des arguments les plus souvent mis en avant pour convaincre les mécréants de l'utilité d'apprendre Vim est "Vim est partout".
Mais l'ubiquité légendaire de Vim est un mythe. Ce qui est disponible dans tous les dérivés d'UNIX, c'est la commande vi. Le programme qui assure le boulot peut être Vim comme il peut être Elvis, Nvi, Busybox vi ou même le vi original. Et même quand c'est Vim, c'est souvent un build limité. Du coup, connaître Vim n'est peut-être pas aussi utile que connaître vi.
Et c'est sans compter sur le fait que le système d'exploitation le plus largement utilisé, n'a pas de commande vi ou vim du tout.
et aussi débile que toutes les guerres ancestrales.
Neovim est un fork récent promettant une modernisation des processus de développement et du code.
On a bien un curseur, mais les dispositifs de pointage sont rarement activés par défaut. Même si c'est tout à fait possible d'utiliser la souris ou le trackpad (:help 'mouse'), on est clairement dans un monde centré autour du clavier.
L'édition modale, un concept initié par vi, ne fait pas l'unanimité. L'idée, c'est qu'on est toujours dans un mode réservé à une certaine catégorie d'activités. Un des effets positifs, et aussi un des repoussoirs de ce mécanisme est que ça permet d'avoir un vocabulaire plus varié et expressif que dans un éditeur classique. Le déplacement du curseur, par exemple, se fait traditionnellement avec une combinaison de 4 touches de directions et 1 modificateurs, donc 8 déplacements possibles : 1 caractère vers la droite ou la gauche, 1 mot vers la droite ou la gauche, 1 ligne vers le haut ou le bas, 1 paragraphe vers le haut ou le bas. C'est très pauvre, même en ajoutant Home, End, Page Up et Page Down. Dans vim, on a tout ça, bien sûr, plus "début du mot", "fin du mot", "prochaine/précédente occurrence de ", "prochaine/précédente occurrence de ", "ligne numéro X", "n lignes vers le haut ou le bas", "haut/bas/milieu de la fenêtre", "marqueur X", etc. Rien jjque ça c'est dingue. Et comme on est dans un éditeur modal, tous ces mouvement peuvent être utilisés avec des opérateurs et là c'est la folie.
Les modes les plus couramment utilisés sont :
le mode normal, le mode par défaut quand on fait $ vim foo.txt, qui est utilisé pour naviguer, chercher, copier, coller, etc.
le mode d'insertion, qui permet… d'insérer du texte dans le document,
les modes visuels, qui permettent de sélectionner une portion de texte,
le mode ligne de commande, qui permet d'utiliser les commandes héritées d'Ex : :write, :s, :g, etc.
C'est pour moi LA killer feature de Vim, surtout visible dans les modes normal et visuels. En gros, le modèle d'interaction est basé sur la notion de langage. Il y a :
des "opérateurs", des verbes conjugués à l'impératif comme "efface", "copie", "remplace",
des compléments d'objet directs comme "la ligne 78", "ce texte entre parenthèses", "d'ici à la fin du paragraphe",
des compléments d'objet indirects comme "en dessous de la ligne 27" ou "au début du buffer",
et des compléments circonstanciels comme "10 fois".
Avec tout ça, on donne des commandes à la machine selon une syntaxe proche de celle d'un langage parlé et elle obéit : "colle le texte contenu dans le presse papier 50 fois", "copie (d'ici) jusqu'à la prochaine parenthèse ouvrante", etc. Dans un éditeur de texte classique, la première se dit "ctrl+v ctrl+v … ctrl+v", ce qui n'a presque rien à voir avec la tâche telle qu'imaginée : "colle truc 50 fois" est devenu "colle colle … colle", ce qui est très peu expressif. Notre pensée abstraite de haut niveau doit être transformée en une série d'action concrètes de bas niveau qui n'ont que très peu de sens et souvent rien à voir avec la pensée haut niveau. Dans Vim, la première commande se dit "50p", ce qui est très proche de la tâche telle qu'imaginée.
La syntaxe est peut-être un peu sèche et les éléments sont peut-être ordonnés différemment qu'en français, mais ça reste tout à fait abordable et très proche de ce qu'on a dans la tête. L'étape suivante est exactement la même que lorsqu'on apprend une langue étrangère : penser dans la langue.
Apprendre Vim, c'est apprendre une grammaire simple et un vocabulaire expressif qui s'enrichit au fur et à mesure où on avance.
Vim hérite plein de trucs de vi, qui hérite lui-même plein de trucs de ex. Dans vim, toutes les commandes qui commencent par un "deux points" sont des "commandes Ex", qui agissent sur des lignes car ex était un éditeur de ligne. Comme dans ex, ces commandes prennent des adresses (une seule ligne) et des ranges (de telle ligne à telle autre). Une ligne peut être indiquée par son numéro, par un offset, par une recherche, par un marqueur, etc. C'est un outil extrêmement puissant.
Par exemple, la commande suivante copie les lignes 10 à 24 en fin de document :
Celle-ci rassemble toutes les lignes contenant const dans la fonction courante vers le haut du corps de la fonction :
C'est d'une élégance insoutenable.
On a toujours au moins un "buffer", une "fenêtre" et une "tab page". Un buffer peut être affiché dans une ou plusieurs "fenêtres", une "tab page" est un rassemblement de "fenêtres". Contrairement à la plupart des éditeurs de texte il ne peut pas y avoir de relation 1-à–1 entre un buffer et une fenêtre ou entre un buffer et une tab page. C'est un piège dans lequel tous les nouveaux tombent.
J'utilise Vim de deux façons différentes : de longues sessions de programmation et des éditions rapides (config, git commit, etc.), pratiquement tout le temps dans un terminal.
La dernière fois que j'ai checké il y en avait littéralement des milliers, du simple qui marche partout, utilisé par quelques barbus ronchons, à l'usine à gaz buggée à mort, utilisée par la dernière génération de boutonneux. J'en ai réalisé quelques uns, même, comme Apprentice, ainsi qu'un modèle simple à utiliser. Maintenant qu'on peut utiliser toutes les valeurs hexadécimales, même dans le terminal, c'est la fête.
Pour trouver des colorschemes, je recommande VimColors.
Peut-être utile pour accompagner l'apprentissage de Vim mais passé un certain niveau c'est l'uncanny valley. C'est un des problèmes causés par des années de Vim, d'ailleurs : ça rend exigeant.
Le nerf de la guerre d'un Vim qui fonctionne tmux?
Si on a beaucoup de plugins ça peut devenir compliqué sans plugin manager. Le plus populaire est vim-plug.
YouCompleteMe, beaucoup plus que de l'autocompletion.
Vim et les plugins VSCode (via LSP)
Les spécifications de pas mal de fonctionnalités de Visual Studio Code sont actuellement publiées, ce qui permet à d'autres outils de développement de bénéficier de l'étendue de son ecosystème. Il y a LSP, par exemple, qui permet d'implémenter des serveurs pour n'importe quel langage et des clients pour n'importe quel éditeur. Les clients à suivre pour Vim son lsc et CoC. Peut-être aurons-nous une intégration native un jour ? Il y a aussi DAP qui est utilisé par Vimspector pour fournir une interface de débogage avancée.
Un faux problème, souvent résolu en mode "brute force" par manque de volonté d'apprendre à se servir des fonctionnalités de base. Du coup on a des dizaines de plugins fantaisistes et des générations de vimmers superficiels. C'est triste. En vrai, :edit, :find et :buffer sont rapides et versatiles. Il suffit de prendre le temps d'apprendre à s'en servir.
Il existe un nombre hallucinant de plugins pour naviguer les fichiers alors que c'est si simple et rapide avec les outils natifs.
La fonctionnalité est incluse de base. Il faut néanmoins l'activer avec :help 'spell' et, si on veut de l'aide pour autre chose que de l'anglais, installer des dictionnaires. Ça sonne plus compliqué que ça ne l'est vraiment.
gg=G pour réparer l'indentation d'un buffer en entier
:help 'equalprg' pour indiquer à Vim quel programme externe utiliser
Voir :help modeline pour des exemples. Je ne suis pas hyper fan en général que je trouve ça un peu sale de mélanger data et metada mais ça peut être bien en bas d'un fichier Markdown dont on sait qu'il va être édité dans Vim :
En pratique, je suggère plutôt editorconfig pour les réglages d'indentation et compagnie.
Fugitive, mentionné plus haut, est très populaire. Pour ma part, je préfère garder mon éditeur de texte pour éditer du texte et utiliser d'autres outils spécialisés pour d'autres tâches spécialisées. J'aime beaucoup tig, que j'utilise au jour le jour depuis des années, et j'ai découvert git-jump récemment, qui a fait une entrée fracassante dans mon workflow.
Sinon, pour les commandes basiques, un simple :!git fait largement le taf.
Une macro est une séquence de commande. On peut enregistrer une macro dans le registre q :
et la rejouer sur plusieurs lignes, par exemple :
Mais avec un peu de pratique on peut complètement zapper la phase « enregistrement » :
Les macros sont un outil d'automatisation extraordinaire qui épate facilement le spectateur. Voir :help complex-repeat.
Pour ça, l'idéal est d'avoir un Vim compilé avec la fonctionnalité "clipboard". Si c'est pas possible on peut bricoler des trucs avec xclip/pbcopy/etc. ou utiliser les fonctionnalités de copier/coller du terminal.
Le clipboard système est représenté par le registre + dans vim. Donc copier dans le clipboard: "+y, et ensuite coller, "+p. Note que " est la sélection de registre.
La substitution, basée sur les expressions régulières ou pas, est une pratique courante dans Vim. Par exemple, pour remplacer toutes les occurrences de java par kotlin dans le buffer courant :
Readline, la bibliothèque utilisée par bash pour gérer l'invite de commande, utilise des raccourcis inspirés par Emacs par défaut. On peut changer ça en ajoutant la ligne suivante dans ~/.inputrc:
Personnellement, je préfère garder les raccourcis par défaut et éditer mes commandes directement dans Vim, avec Ctrl-x Ctrl-e. Si vous ave mis le mode vi, alors pour éditer la commande dans vim, tapez ESC v.
On peut utiliser Vim pour afficher des diffs côte à côte et même pour gérer les merge conflicts dans Git.
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