Podcasts about ci cd

In this episode, Darko welcomes Mathias Buus Madsen, CEO of Holepunch and creator of Pear Runtime. Mathias shares how peer-to-peer tech and modular architecture let developers build apps without AWS or cloud lock-in.Like this episode? Be sure to leave a ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ review on the podcast player of your choice and share it with your friends.

The enterprise network is under pressure like never before. Hybrid environments, cloud migrations, edge deployments, and the sudden surge in AI workloads have made it increasingly difficult to keep application connectivity secure and reliable. The old model of device-by-device, rule-based network management can't keep up with today's hyperconnected, API-driven world. In this episode of Tech Talks Daily, I sit down with Kyle Wickert, Field Chief Technology Officer at AlgoSec, to discuss the future of network management in the age of platformization. With more than a decade at AlgoSec and years of hands-on experience working with some of the world's largest enterprises, Kyle brings an unfiltered view of the challenges and opportunities that IT leaders are facing right now. We talk about why enterprises are rapidly shifting to platform-based models to simplify network security, but also why that strategy can start to break down when dealing with multi-vendor environments. Kyle explains the fragmentation across cloud, on-prem, and edge infrastructure that keeps CIOs awake at night, and why spreadsheets and manual change processes are still far too common in 2025. He also shares why visibility, intent-based policies, and policy automation are becoming non-negotiable in reducing risk and friction. Kyle doesn't just talk theory. He shares a real-world case study of a European financial institution that automated policy provisioning across firewalls and cloud infrastructure, integrated it with CI/CD pipelines, and reduced its change rejection rate from 25% to 4%. It's a compelling example of how the right approach to network management can deliver measurable improvements in agility, security, and business satisfaction.  

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Every developer has war stories about a project that went sideways—too many abstractions, tests that didn't catch what mattered, or a late-night deploy with no rollback plan. In this episode, Matt and Mike dig into the seven biggest mistakes teams make when building web apps and how to avoid them. From over- and under-engineering, leaving hard problems until the last minute, and wasting time in low-impact areas, to skipping security basics, ignoring observability, and neglecting CI/CD, we cover the traps that derail projects. Along the way, we share practical strategies—like building for 10× growth (not 100×), using tracer-bullet proofs of concept, scoping by impact, and shipping behind feature flags. Whether you're launching your first SaaS or scaling an enterprise app, these lessons will help you build faster, safer, and smarter. Show Notes: https://www.htmlallthethings.com/podcasts/top-mistakes-that-developers-make-when-building-a-web-app-and-how-to-prevent-them Powered by CodeRabbit - AI Code Reviews: https://coderabbit.link/htmlallthethings Use our Scrimba affiliate link (https://scrimba.com/?via=htmlallthethings) for a 20% discount!! Full details in show notes.

Deploying and managing cloud workloads is a complex task that requires developers to handle infrastructure, scaling, CI/CD pipelines, and database hosting. Configuring and maintaining Kubernetes, ensuring smooth deployments, and integrating various services efficiently is a common challenge. Will Stewart is the co-founder and CEO of Northflank, which is a platform focused on streamlining application deployment The post Complex Workload Deployment with Will Stewart appeared first on Software Engineering Daily.

The Building Better Developers with AI podcast continues its season of revisiting past episodes with fresh insights. In this discussion, Rob Broadhead and Michael Meloche revisit the classic topic of breaking through career plateaus and reframe it through the lens of developer career growth. The original episode shared practical strategies for accelerating progress. This version adds AI-driven perspectives, personal stories, and a reminder that developers must be intentional about growth in a rapidly evolving industry. Recognizing Developer Career Growth Roadblocks Career plateaus are rarely obvious. Instead, they surface gradually through symptoms like: Completing tasks on autopilot A lack of new responsibilities or ownership Months without learning a new tool, framework, or design pattern As Rob explains, being “comfortable” often means you're falling behind. In technology, a developer's career growth demands continuous movement forward. If you haven't challenged yourself in six months, your developer career growth may already be stuck. Why Developer Career Growth Plateaus Happen Rob frames the plateau as a “gamer problem”—your XP bar fills, but the level-up screen never appears. Routine work, a lack of internal visibility, or failure to market oneself can all hinder a developer's career growth. Michael emphasizes the importance of self-reflection. Sometimes the issue isn't a lack of opportunity, but a lack of initiative. Are you doing the bare minimum, or seeking challenges that stretch you? He shares how experimenting with signature tablets and webcams—well outside his role—kept him learning and growing. That curiosity didn't move him up in that company, but it paved the way to a higher-paying role elsewhere. Expanding Beyond Code for Developer Career Growth Not all growth is about coding more. Rob points out that developer career growth also comes from: Taking on design and architecture work Mentoring and teaching others Exploring leadership or project ownership Michael reinforces the power of teaching. Sharing knowledge sharpens communication skills, broadens perspective, and strengthens problem-solving abilities. Strategies to Accelerate Developer Career Growth The episode outlines clear steps for reigniting progress: Stretch Projects – Volunteer for cross-team or challenging work. Skill Stacking – Add complementary abilities like UX, DevOps, or CI/CD. Mentorship 2.0 – Learn from mentors, but also mentor others. Visibility Boosts – Blog, present at meetups, or contribute to open source. Side Hustles – Build projects outside work to push yourself into new learning. Side projects are “cheat codes” for developer career growth. Even small shifts—such as switching IDEs or adopting new tools—can help shake off stagnation and sharpen your adaptability. AI's Role in Developer Career Growth Michael warns against ignoring AI. Some developers resist learning it, believing their existing skills will always be in demand. History shows otherwise—just as COBOL programmers saw demand collapse after Y2K, today's developers risk irrelevance by avoiding new technologies. Embracing AI isn't optional anymore. It's the new baseline for sustaining developer career growth. Episode Challenge: Take Charge of Your Developer Career Growth Your challenge this week: Identify one area where your growth has stalled, and take one intentional step forward. Options include: Learning a new framework or tool Volunteering for a stretch assignment Mentoring a junior colleague Starting a side project outside your comfort zone Don't wait for others to create opportunities. Own your developer career growth starting today. Final Thoughts Breaking through plateaus isn't about endless reinvention—it's about steady, intentional growth. Rob and Michael agree: if your current environment doesn't provide chances to grow, then create them—or find a place that will. Developer career growth is not optional. In a fast-moving industry, standing still means falling behind. Stay Connected: Join the Developreneur Community We invite you to join our community and share your coding journey with us. Whether you're a seasoned developer or just starting, there's always room to learn and grow together. Please get in touch with us at info@develpreneur.com with any questions, feedback, or suggestions for future episodes. Together, let's continue exploring the exciting world of software development. Additional Resources Essential Habits for Software Developers: Boosting Productivity and Career Growth Pivoting: How to Embrace Change and Fuel Your Professional Growth Are Technology Certifications Necessary For Career Growth? Be Intentional In Choosing Tasks For Career Growth The Developer Journey Videos – With Bonus Content Building Better Developers With AI Podcast Videos – With Bonus Content

Bret discusses exciting news about Swarm being maintained until 2030.

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Das einzig beständige ist der Wandel und Software ist niemals fertig. Aber warum denken wir dann Daten und KI als Projekte mit fixem Enddatum? Und wie geht es besser? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Romina Medici Global Head of Platform Strategy & Data Governance bei E.ON Digital TechnologyIn der Softwareentwicklung sind DevOps und CI/CD keine allzu neuen Begriffe mehr, denn wir haben verstanden, dass Software kein fertiges Produkt ist sondern auch im laufenden Betrieb Weiterentwicklungen braucht. Und eigentlich sollte es mit Data & AI Produkten doch auch so sein. Wir bauen auf und entwickeln etwas weiter, wenn die Kund*innen es endlich nutzen.So die Theorie, aber allzu oft ist es dann eben doch Wasserfall. Deadline. Dashboard ausgeliefert und weiter zum nächsten Projekt in der übervollen Pipeline.Und das wird zum Problem!Denn gerade bei Datenprojekten ändern sich fast ständig Parameter und auch Anforderungen. Die Welt steht nicht still und genau so sollte es auch unsere Daten nicht. Deshalb täten wir gut daran diese wie ein Softwareprodukt zu behandeln.Sie kontinuierlich weiterzuentwickeln und zu pflegen. Eben im Betriebsalltag bei den Menschen die sie wirklich nutzen.Und diese Datenprodukte kann man sehr breit verstehen. Genau wie die Technologie in der sie abgebildet sind.Vom Hochglanzdashboard zur Rohdatentabelle. Alles kann ein Produkt sein, wenn es deinen Kunden hilft.Ob in einem klassischen Warehouse oder Data Mesh. Mit ETL, ELT oder nur virtuellem Zugriff. Die Technik ist letztlich das Vehikel mit dem du den Mehrwert lieferst.Und jetzt der Clou: Es gibt ein Thema vor dem kann es sich kein Unternehmen leisten davon zu laufen oder es zu ignorieren. Die generativen KI Anwendungen.Das tolle dabei: Diese laufen auf semantisch harmonisierten Daten dreimal so gut wie auf dem Chaos. Wenn da kein Grund ist jetzt endlich mal die Datenschicht in den Griff zu bekommen, weiß ich ja auch nicht.▬▬▬▬▬▬ Profile: ▬▬▬▬Zum LinkedIn-Profil von Romina: https://www.linkedin.com/in/romina-medici/Zum LinkedIn-Profil von Christian: https://www.linkedin.com/in/christian-krug/Christians Wonderlink: https://wonderl.ink/@christiankrugUnf*ck Your Data auf Linkedin: https://www.linkedin.com/company/unfck-your-data▬▬▬▬▬▬ Buchempfehlung: ▬▬▬▬Buchempfehlung von Romina: KI braucht Führung - Jan AhrendAlle Empfehlungen in Melenas Bücherladen: https://gunzenhausen.buchhandlung.de/unfuckyourdata▬▬▬▬▬▬ Hier findest Du Unf*ck Your Data: ▬▬▬▬Zum Podcast auf Spotify: https://open.spotify.com/show/6Ow7ySMbgnir27etMYkpxT?si=dc0fd2b3c6454bfaZum Podcast auf iTunes: https://podcasts.apple.com/de/podcast/unf-ck-your-data/id1673832019Zum Podcast auf Deezer: https://deezer.page.link/FnT5kRSjf2k54iib6Zum Podcast auf Youtube:

Join Automox CISO and SVP of Product Jason Kikta for a recap of Black Hat and DEF CON 2025. In this episode, Jason shares his take on the conversation around AI in cybersecurity shifting from hype to practical tools for defenders. Hear why integrating AI into your CI/CD pipeline, alert triage, and vulnerability management could be a game changer, plus thoughts on choosing the right security events for your personality and goals. Whether you're a conference veteran or a curious first-timer, this episode offers insights, humor, and encouragement to get more involved in the security community.

Arnaud et Guillaume explore l'évolution de l'écosystème Java avec Java 25, Spring Boot et Quarkus, ainsi que les dernières tendances en intelligence artificielle avec les nouveaux modèles comme Grok 4 et Claude Code. Les animateurs font également le point sur l'infrastructure cloud, les défis MCP et CLI, tout en discutant de l'impact de l'IA sur la productivité des développeurs et la gestion de la dette technique. Enregistré le 8 août 2025 Téléchargement de l'épisode LesCastCodeurs-Episode–329.mp3 ou en vidéo sur YouTube. News Langages Java 25: JEP 515 : Profilage de méthode en avance (Ahead-of-Time) https://openjdk.org/jeps/515 Le JEP 515 a pour but d'améliorer le temps de démarrage et de chauffe des applications Java. L'idée est de collecter les profils d'exécution des méthodes lors d'une exécution antérieure, puis de les rendre immédiatement disponibles au démarrage de la machine virtuelle. Cela permet au compilateur JIT de générer du code natif dès le début, sans avoir à attendre que l'application soit en cours d'exécution. Ce changement ne nécessite aucune modification du code des applications, des bibliothèques ou des frameworks. L'intégration se fait via les commandes de création de cache AOT existantes. Voir aussi https://openjdk.org/jeps/483 et https://openjdk.org/jeps/514 Java 25: JEP 518 : Échantillonnage coopératif JFR https://openjdk.org/jeps/518 Le JEP 518 a pour objectif d'améliorer la stabilité et l'évolutivité de la fonction JDK Flight Recorder (JFR) pour le profilage d'exécution. Le mécanisme d'échantillonnage des piles d'appels de threads Java est retravaillé pour s'exécuter uniquement à des safepoints, ce qui réduit les risques d'instabilité. Le nouveau modèle permet un parcours de pile plus sûr, notamment avec le garbage collector ZGC, et un échantillonnage plus efficace qui prend en charge le parcours de pile concurrent. Le JEP ajoute un nouvel événement, SafepointLatency, qui enregistre le temps nécessaire à un thread pour atteindre un safepoint. L'approche rend le processus d'échantillonnage plus léger et plus rapide, car le travail de création de traces de pile est délégué au thread cible lui-même. Librairies Spring Boot 4 M1 https://spring.io/blog/2025/07/24/spring-boot–4–0–0-M1-available-now Spring Boot 4.0.0-M1 met à jour de nombreuses dépendances internes et externes pour améliorer la stabilité et la compatibilité. Les types annotés avec @ConfigurationProperties peuvent maintenant référencer des types situés dans des modules externes grâce à @ConfigurationPropertiesSource. Le support de l'information sur la validité des certificats SSL a été simplifié, supprimant l'état WILL_EXPIRE_SOON au profit de VALID. L'auto-configuration des métriques Micrometer supporte désormais l'annotation @MeterTag sur les méthodes annotées @Counted et @Timed, avec évaluation via SpEL. Le support de @ServiceConnection pour MongoDB inclut désormais l'intégration avec MongoDBAtlasLocalContainer de Testcontainers. Certaines fonctionnalités et API ont été dépréciées, avec des recommandations pour migrer les points de terminaison personnalisés vers les versions Spring Boot 2. Les versions milestones et release candidates sont maintenant publiées sur Maven Central, en plus du repository Spring traditionnel. Un guide de migration a été publié pour faciliter la transition depuis Spring Boot 3.5 vers la version 4.0.0-M1. Passage de Spring Boot à Quarkus : retour d'expérience https://blog.stackademic.com/we-switched-from-spring-boot-to-quarkus-heres-the-ugly-truth-c8a91c2b8c53 Une équipe a migré une application Java de Spring Boot vers Quarkus pour gagner en performances et réduire la consommation mémoire. L'objectif était aussi d'optimiser l'application pour le cloud natif. La migration a été plus complexe que prévu, notamment à cause de l'incompatibilité avec certaines bibliothèques et d'un écosystème Quarkus moins mature. Il a fallu revoir du code et abandonner certaines fonctionnalités spécifiques à Spring Boot. Les gains en performances et en mémoire sont réels, mais la migration demande un vrai effort d'adaptation. La communauté Quarkus progresse, mais le support reste limité comparé à Spring Boot. Conclusion : Quarkus est intéressant pour les nouveaux projets ou ceux prêts à être réécrits, mais la migration d'un projet existant est un vrai défi. LangChain4j 1.2.0 : Nouvelles fonctionnalités et améliorations https://github.com/langchain4j/langchain4j/releases/tag/1.2.0 Modules stables : Les modules langchain4j-anthropic, langchain4j-azure-open-ai, langchain4j-bedrock, langchain4j-google-ai-gemini, langchain4j-mistral-ai et langchain4j-ollama sont désormais en version stable 1.2.0. Modules expérimentaux : La plupart des autres modules de LangChain4j sont en version 1.2.0-beta8 et restent expérimentaux/instables. BOM mis à jour : Le langchain4j-bom a été mis à jour en version 1.2.0, incluant les dernières versions de tous les modules. Principales améliorations : Support du raisonnement/pensée dans les modèles. Appels d'outils partiels en streaming. Option MCP pour exposer automatiquement les ressources en tant qu'outils. OpenAI : possibilité de définir des paramètres de requête personnalisés et d'accéder aux réponses HTTP brutes et aux événements SSE. Améliorations de la gestion des erreurs et de la documentation. Filtering Metadata Infinispan ! (cc Katia( Et 1.3.0 est déjà disponible https://github.com/langchain4j/langchain4j/releases/tag/1.3.0 2 nouveaux modules expérimentaux, langchain4j-agentic et langchain4j-agentic-a2a qui introduisent un ensemble d'abstractions et d'utilitaires pour construire des applications agentiques Infrastructure Cette fois c'est vraiment l'année de Linux sur le desktop ! https://www.lesnumeriques.com/informatique/c-est-enfin-arrive-linux-depasse-un-seuil-historique-que-microsoft-pensait-intouchable-n239977.html Linux a franchi la barre des 5% aux USA Cette progression s'explique en grande partie par l'essor des systèmes basés sur Linux dans les environnements professionnels, les serveurs, et certains usages grand public. Microsoft, longtemps dominant avec Windows, voyait ce seuil comme difficilement atteignable à court terme. Le succès de Linux est également alimenté par la popularité croissante des distributions open source, plus légères, personnalisables et adaptées à des usages variés. Le cloud, l'IoT, et les infrastructures de serveurs utilisent massivement Linux, ce qui contribue à cette augmentation globale. Ce basculement symbolique marque un changement d'équilibre dans l'écosystème des systèmes d'exploitation. Toutefois, Windows conserve encore une forte présence dans certains segments, notamment chez les particuliers et dans les entreprises classiques. Cette évolution témoigne du dynamisme et de la maturité croissante des solutions Linux, devenues des alternatives crédibles et robustes face aux offres propriétaires. Cloud Cloudflare 1.1.1.1 s'en va pendant une heure d'internet https://blog.cloudflare.com/cloudflare–1–1–1–1-incident-on-july–14–2025/ Le 14 juillet 2025, le service DNS public Cloudflare 1.1.1.1 a subi une panne majeure de 62 minutes, rendant le service indisponible pour la majorité des utilisateurs mondiaux. Cette panne a aussi causé une dégradation intermittente du service Gateway DNS. L'incident est survenu suite à une mise à jour de la topologie des services Cloudflare qui a activé une erreur de configuration introduite en juin 2025. Cette erreur faisait que les préfixes destinés au service 1.1.1.1 ont été accidentellement inclus dans un nouveau service de localisation des données (Data Localization Suite), ce qui a perturbé le routage anycast. Le résultat a été une incapacité pour les utilisateurs à résoudre les noms de domaine via 1.1.1.1, rendant la plupart des services Internet inaccessibles pour eux. Ce n'était pas le résultat d'une attaque ou d'un problème BGP, mais une erreur interne de configuration. Cloudflare a rapidement identifié la cause, corrigé la configuration et mis en place des mesures pour prévenir ce type d'incident à l'avenir. Le service est revenu à la normale après environ une heure d'indisponibilité. L'incident souligne la complexité et la sensibilité des infrastructures anycast et la nécessité d'une gestion rigoureuse des configurations réseau. Web L'évolution des bonnes pratiques de Node.js https://kashw1n.com/blog/nodejs–2025/ Évolution de Node.js en 2025 : Le développement se tourne vers les standards du web, avec moins de dépendances externes et une meilleure expérience pour les développeurs. ES Modules (ESM) par défaut : Remplacement de CommonJS pour un meilleur outillage et une standardisation avec le web. Utilisation du préfixe node: pour les modules natifs afin d'éviter les conflits. API web intégrées : fetch, AbortController, et AbortSignal sont maintenant natifs, réduisant le besoin de librairies comme axios. Runner de test intégré : Plus besoin de Jest ou Mocha pour la plupart des cas. Inclut un mode “watch” et des rapports de couverture. Patterns asynchrones avancés : Utilisation plus poussée de async/await avec Promise.all() pour le parallélisme et les AsyncIterators pour les flux d'événements. Worker Threads pour le parallélisme : Pour les tâches lourdes en CPU, évitant de bloquer l'event loop principal. Expérience de développement améliorée : Intégration du mode --watch (remplace nodemon) et du support --env-file (remplace dotenv). Sécurité et performance : Modèle de permission expérimental pour restreindre l'accès et des hooks de performance natifs pour le monitoring. Distribution simplifiée : Création d'exécutables uniques pour faciliter le déploiement d'applications ou d'outils en ligne de commande. Sortie de Apache EChart 6 après 12 ans ! https://echarts.apache.org/handbook/en/basics/release-note/v6-feature/ Apache ECharts 6.0 : Sortie officielle après 12 ans d'évolution. 12 mises à niveau majeures pour la visualisation de données. Trois dimensions clés d'amélioration : Présentation visuelle plus professionnelle : Nouveau thème par défaut (design moderne). Changement dynamique de thème. Prise en charge du mode sombre. Extension des limites de l'expression des données : Nouveaux types de graphiques : Diagramme de cordes (Chord Chart), Nuage de points en essaim (Beeswarm Chart). Nouvelles fonctionnalités : Jittering pour nuages de points denses, Axes coupés (Broken Axis). Graphiques boursiers améliorés Liberté de composition : Nouveau système de coordonnées matriciel. Séries personnalisées améliorées (réutilisation du code, publication npm). Nouveaux graphiques personnalisés inclus (violon, contour, etc.). Optimisation de l'agencement des étiquettes d'axe. Data et Intelligence Artificielle Grok 4 s'est pris pour un nazi à cause des tools https://techcrunch.com/2025/07/15/xai-says-it-has-fixed-grok–4s-problematic-responses/ À son lancement, Grok 4 a généré des réponses offensantes, notamment en se surnommant « MechaHitler » et en adoptant des propos antisémites. Ce comportement provenait d'une recherche automatique sur le web qui a mal interprété un mème viral comme une vérité. Grok alignait aussi ses réponses controversées sur les opinions d'Elon Musk et de xAI, ce qui a amplifié les biais. xAI a identifié que ces dérapages étaient dus à une mise à jour interne intégrant des instructions encourageant un humour offensant et un alignement avec Musk. Pour corriger cela, xAI a supprimé le code fautif, remanié les prompts système, et imposé des directives demandant à Grok d'effectuer une analyse indépendante, en utilisant des sources diverses. Grok doit désormais éviter tout biais, ne plus adopter un humour politiquement incorrect, et analyser objectivement les sujets sensibles. xAI a présenté ses excuses, précisant que ces dérapages étaient dus à un problème de prompt et non au modèle lui-même. Cet incident met en lumière les défis persistants d'alignement et de sécurité des modèles d'IA face aux injections indirectes issues du contenu en ligne. La correction n'est pas qu'un simple patch technique, mais un exemple des enjeux éthiques et de responsabilité majeurs dans le déploiement d'IA à grande échelle. Guillaume a sorti toute une série d'article sur les patterns agentiques avec le framework ADK pour Java https://glaforge.dev/posts/2025/07/29/mastering-agentic-workflows-with-adk-the-recap/ Un premier article explique comment découper les tâches en sous-agents IA : https://glaforge.dev/posts/2025/07/23/mastering-agentic-workflows-with-adk-sub-agents/ Un deuxième article détaille comment organiser les agents de manière séquentielle : https://glaforge.dev/posts/2025/07/24/mastering-agentic-workflows-with-adk-sequential-agent/ Un troisième article explique comment paralleliser des tâches indépendantes : https://glaforge.dev/posts/2025/07/25/mastering-agentic-workflows-with-adk-parallel-agent/ Et enfin, comment faire des boucles d'amélioration : https://glaforge.dev/posts/2025/07/28/mastering-agentic-workflows-with-adk-loop-agents/ Tout ça évidemment en Java :slightly_smiling_face: 6 semaines de code avec Claude https://blog.puzzmo.com/posts/2025/07/30/six-weeks-of-claude-code/ Orta partage son retour après 6 semaines d'utilisation quotidienne de Claude Code, qui a profondément changé sa manière de coder. Il ne « code » plus vraiment ligne par ligne, mais décrit ce qu'il veut, laisse Claude proposer une solution, puis corrige ou ajuste. Cela permet de se concentrer sur le résultat plutôt que sur l'implémentation, comme passer de la peinture au polaroid. Claude s'avère particulièrement utile pour les tâches de maintenance : migrations, refactors, nettoyage de code. Il reste toujours en contrôle, révise chaque diff généré, et guide l'IA via des prompts bien cadrés. Il note qu'il faut quelques semaines pour prendre le bon pli : apprendre à découper les tâches et formuler clairement les attentes. Les tâches simples deviennent quasi instantanées, mais les tâches complexes nécessitent encore de l'expérience et du discernement. Claude Code est vu comme un très bon copilote, mais ne remplace pas le rôle du développeur qui comprend l'ensemble du système. Le gain principal est une vitesse de feedback plus rapide et une boucle d'itération beaucoup plus courte. Ce type d'outil pourrait bien redéfinir la manière dont on pense et structure le développement logiciel à moyen terme. Claude Code et les serveurs MCP : ou comment transformer ton terminal en assistant surpuissant https://touilleur-express.fr/2025/07/27/claude-code-et-les-serveurs-mcp-ou-comment-transformer-ton-terminal-en-assistant-surpuissant/ Nicolas continue ses études sur Claude Code et explique comment utiliser les serveurs MCP pour rendre Claude bien plus efficace. Le MCP Context7 montre comment fournir à l'IA la doc technique à jour (par exemple, Next.js 15) pour éviter les hallucinations ou les erreurs. Le MCP Task Master, autre serveur MCP, transforme un cahier des charges (PRD) en tâches atomiques, estimées, et organisées sous forme de plan de travail. Le MCP Playwright permet de manipuler des navigateurs et d'executer des tests E2E Le MCP Digital Ocean permet de déployer facilement l'application en production Tout n'est pas si ideal, les quotas sont atteints en quelques heures sur une petite application et il y a des cas où il reste bien plus efficace de le faire soit-même (pour un codeur expérimenté) Nicolas complète cet article avec l'écriture d'un MVP en 20 heures: https://touilleur-express.fr/2025/07/30/comment-jai-code-un-mvp-en-une-vingtaine-dheures-avec-claude-code/ Le développement augmenté, un avis politiquement correct, mais bon… https://touilleur-express.fr/2025/07/31/le-developpement-augmente-un-avis-politiquement-correct-mais-bon/ Nicolas partage un avis nuancé (et un peu provoquant) sur le développement augmenté, où l'IA comme Claude Code assiste le développeur sans le remplacer. Il rejette l'idée que cela serait « trop magique » ou « trop facile » : c'est une évolution logique de notre métier, pas un raccourci pour les paresseux. Pour lui, un bon dev reste celui qui structure bien sa pensée, sait poser un problème, découper, valider — même si l'IA aide à coder plus vite. Il raconte avoir codé une app OAuth, testée, stylisée et déployée en quelques heures, sans jamais quitter le terminal grâce à Claude. Ce genre d'outillage change le rapport au temps : on passe de « je vais y réfléchir » à « je tente tout de suite une version qui marche à peu près ». Il assume aimer cette approche rapide et imparfaite : mieux vaut une version brute livrée vite qu'un projet bloqué par le perfectionnisme. L'IA est selon lui un super stagiaire : jamais fatigué, parfois à côté de la plaque, mais diablement productif quand bien briefé. Il conclut que le « dev augmenté » ne remplace pas les bons développeurs… mais les développeurs moyens doivent s'y mettre, sous peine d'être dépassés. ChatGPT lance le mode d'étude : un apprentissage interactif pas à pas https://openai.com/index/chatgpt-study-mode/ OpenAI propose un mode d'étude dans ChatGPT qui guide les utilisateurs pas à pas plutôt que de donner directement la réponse. Ce mode vise à encourager la réflexion active et l'apprentissage en profondeur. Il utilise des instructions personnalisées pour poser des questions et fournir des explications adaptées au niveau de l'utilisateur. Le mode d'étude favorise la gestion de la charge cognitive et stimule la métacognition. Il propose des réponses structurées pour faciliter la compréhension progressive des sujets. Disponible dès maintenant pour les utilisateurs connectés, ce mode sera intégré dans ChatGPT Edu. L'objectif est de transformer ChatGPT en un véritable tuteur numérique, aidant les étudiants à mieux assimiler les connaissances. A priori Gemini viendrait de sortir un fonctionnalité similaire Lancement de GPT-OSS par OpenAI https://openai.com/index/introducing-gpt-oss/ https://openai.com/index/gpt-oss-model-card/ OpenAI a lancé GPT-OSS, sa première famille de modèles open-weight depuis GPT–2. Deux modèles sont disponibles : gpt-oss–120b et gpt-oss–20b, qui sont des modèles mixtes d'experts conçus pour le raisonnement et les tâches d'agent. Les modèles sont distribués sous licence Apache 2.0, permettant leur utilisation et leur personnalisation gratuites, y compris pour des applications commerciales. Le modèle gpt-oss–120b est capable de performances proches du modèle OpenAI o4-mini, tandis que le gpt-oss–20b est comparable au o3-mini. OpenAI a également open-sourcé un outil de rendu appelé Harmony en Python et Rust pour en faciliter l'adoption. Les modèles sont optimisés pour fonctionner localement et sont pris en charge par des plateformes comme Hugging Face et Ollama. OpenAI a mené des recherches sur la sécurité pour s'assurer que les modèles ne pouvaient pas être affinés pour des utilisations malveillantes dans les domaines biologique, chimique ou cybernétique. Anthropic lance Opus 4.1 https://www.anthropic.com/news/claude-opus–4–1 Anthropic a publié Claude Opus 4.1, une mise à jour de son modèle de langage. Cette nouvelle version met l'accent sur l'amélioration des performances en codage, en raisonnement et sur les tâches de recherche et d'analyse de données. Le modèle a obtenu un score de 74,5 % sur le benchmark SWE-bench Verified, ce qui représente une amélioration par rapport à la version précédente. Il excelle notamment dans la refactorisation de code multifichier et est capable d'effectuer des recherches approfondies. Claude Opus 4.1 est disponible pour les utilisateurs payants de Claude, ainsi que via l'API, Amazon Bedrock et Vertex AI de Google Cloud, avec des tarifs identiques à ceux d'Opus 4. Il est présenté comme un remplacement direct de Claude Opus 4, avec des performances et une précision supérieures pour les tâches de programmation réelles. OpenAI Summer Update. GPT–5 is out https://openai.com/index/introducing-gpt–5/ Détails https://openai.com/index/gpt–5-new-era-of-work/ https://openai.com/index/introducing-gpt–5-for-developers/ https://openai.com/index/gpt–5-safe-completions/ https://openai.com/index/gpt–5-system-card/ Amélioration majeure des capacités cognitives - GPT‑5 montre un niveau de raisonnement, d'abstraction et de compréhension nettement supérieur aux modèles précédents. Deux variantes principales - gpt-5-main : rapide, efficace pour les tâches générales. gpt-5-thinking : plus lent mais spécialisé dans les tâches complexes, nécessitant réflexion profonde. Routeur intelligent intégré - Le système sélectionne automatiquement la version la plus adaptée à la tâche (rapide ou réfléchie), sans intervention de l'utilisateur. Fenêtre de contexte encore étendue - GPT‑5 peut traiter des volumes de texte plus longs (jusqu'à 1 million de tokens dans certaines versions), utile pour des documents ou projets entiers. Réduction significative des hallucinations - GPT‑5 donne des réponses plus fiables, avec moins d'erreurs inventées ou de fausses affirmations. Comportement plus neutre et moins sycophant - Il a été entraîné pour mieux résister à l'alignement excessif avec les opinions de l'utilisateur. Capacité accrue à suivre des instructions complexes - GPT‑5 comprend mieux les consignes longues, implicites ou nuancées. Approche “Safe completions” - Remplacement des “refus d'exécution” par des réponses utiles mais sûres — le modèle essaie de répondre avec prudence plutôt que bloquer. Prêt pour un usage professionnel à grande échelle - Optimisé pour le travail en entreprise : rédaction, programmation, synthèse, automatisation, gestion de tâches, etc. Améliorations spécifiques pour le codage - GPT‑5 est plus performant pour l'écriture de code, la compréhension de contextes logiciels complexes, et l'usage d'outils de développement. Expérience utilisateur plus rapide et fluide- Le système réagit plus vite grâce à une orchestration optimisée entre les différents sous-modèles. Capacités agentiques renforcées - GPT‑5 peut être utilisé comme base pour des agents autonomes capables d'accomplir des objectifs avec peu d'interventions humaines. Multimodalité maîtrisée (texte, image, audio) - GPT‑5 intègre de façon plus fluide la compréhension de formats multiples, dans un seul modèle. Fonctionnalités pensées pour les développeurs - Documentation plus claire, API unifiée, modèles plus transparents et personnalisables. Personnalisation contextuelle accrue - Le système s'adapte mieux au style, ton ou préférences de l'utilisateur, sans instructions répétées. Utilisation énergétique et matérielle optimisée - Grâce au routeur interne, les ressources sont utilisées plus efficacement selon la complexité des tâches. Intégration sécurisée dans les produits ChatGPT - Déjà déployé dans ChatGPT avec des bénéfices immédiats pour les utilisateurs Pro et entreprises. Modèle unifié pour tous les usages - Un seul système capable de passer de la conversation légère à des analyses scientifiques ou du code complexe. Priorité à la sécurité et à l'alignement - GPT‑5 a été conçu dès le départ pour minimiser les abus, biais ou comportements indésirables. Pas encore une AGI - OpenAI insiste : malgré ses capacités impressionnantes, GPT‑5 n'est pas une intelligence artificielle générale. Non, non, les juniors ne sont pas obsolètes malgré l'IA ! (dixit GitHub) https://github.blog/ai-and-ml/generative-ai/junior-developers-arent-obsolete-heres-how-to-thrive-in-the-age-of-ai/ L'IA transforme le développement logiciel, mais les développeurs juniors ne sont pas obsolètes. Les nouveaux apprenants sont bien positionnés, car déjà familiers avec les outils IA. L'objectif est de développer des compétences pour travailler avec l'IA, pas d'être remplacé. La créativité et la curiosité sont des qualités humaines clés. Cinq façons de se démarquer : Utiliser l'IA (ex: GitHub Copilot) pour apprendre plus vite, pas seulement coder plus vite (ex: mode tuteur, désactiver l'autocomplétion temporairement). Construire des projets publics démontrant ses compétences (y compris en IA). Maîtriser les workflows GitHub essentiels (GitHub Actions, contribution open source, pull requests). Affûter son expertise en révisant du code (poser des questions, chercher des patterns, prendre des notes). Déboguer plus intelligemment et rapidement avec l'IA (ex: Copilot Chat pour explications, corrections, tests). Ecrire son premier agent IA avec A2A avec WildFly par Emmanuel Hugonnet https://www.wildfly.org/news/2025/08/07/Building-your-First-A2A-Agent/ Protocole Agent2Agent (A2A) : Standard ouvert pour l'interopérabilité universelle des agents IA. Permet communication et collaboration efficaces entre agents de différents fournisseurs/frameworks. Crée des écosystèmes multi-agents unifiés, automatisant les workflows complexes. Objet de l'article : Guide pour construire un premier agent A2A (agent météo) dans WildFly. Utilise A2A Java SDK pour Jakarta Servers, WildFly AI Feature Pack, un LLM (Gemini) et un outil Python (MCP). Agent conforme A2A v0.2.5. Prérequis : JDK 17+, Apache Maven 3.8+, IDE Java, Google AI Studio API Key, Python 3.10+, uv. Étapes de construction de l'agent météo : Création du service LLM : Interface Java (WeatherAgent) utilisant LangChain4J pour interagir avec un LLM et un outil Python MCP (fonctions get_alerts, get_forecast). Définition de l'agent A2A (via CDI) : ▪︎ Agent Card : Fournit les métadonnées de l'agent (nom, description, URL, capacités, compétences comme “weather_search”). Agent Executor : Gère les requêtes A2A entrantes, extrait le message utilisateur, appelle le service LLM et formate la réponse. Exposition de l'agent : Enregistrement d'une application JAX-RS pour les endpoints. Déploiement et test : Configuration de l'outil A2A-inspector de Google (via un conteneur Podman). Construction du projet Maven, configuration des variables d'environnement (ex: GEMINI_API_KEY). Lancement du serveur WildFly. Conclusion : Transformation minimale d'une application IA en agent A2A. Permet la collaboration et le partage d'informations entre agents IA, indépendamment de leur infrastructure sous-jacente. Outillage IntelliJ IDEa bouge vers une distribution unifiée https://blog.jetbrains.com/idea/2025/07/intellij-idea-unified-distribution-plan/ À partir de la version 2025.3, IntelliJ IDEA Community Edition ne sera plus distribuée séparément. Une seule version unifiée d'IntelliJ IDEA regroupera les fonctionnalités des éditions Community et Ultimate. Les fonctionnalités avancées de l'édition Ultimate seront accessibles via abonnement. Les utilisateurs sans abonnement auront accès à une version gratuite enrichie par rapport à l'édition Community actuelle. Cette unification vise à simplifier l'expérience utilisateur et réduire les différences entre les éditions. Les utilisateurs Community seront automatiquement migrés vers cette nouvelle version unifiée. Il sera possible d'activer les fonctionnalités Ultimate temporairement d'un simple clic. En cas d'expiration d'abonnement Ultimate, l'utilisateur pourra continuer à utiliser la version installée avec un jeu limité de fonctionnalités gratuites, sans interruption. Ce changement reflète l'engagement de JetBrains envers l'open source et l'adaptation aux besoins de la communauté. Prise en charge des Ancres YAML dans GitHub Actions https://github.com/actions/runner/issues/1182#issuecomment–3150797791 Afin d'éviter de dupliquer du contenu dans un workflow les Ancres permettent d'insérer des morceaux réutilisables de YAML Fonctionnalité attendue depuis des années et disponible chez GitLab depuis bien longtemps. Elle a été déployée le 4 aout. Attention à ne pas en abuser car la lisibilité de tels documents n'est pas si facile Gemini CLI rajoute les custom commands comme Claude https://cloud.google.com/blog/topics/developers-practitioners/gemini-cli-custom-slash-commands Mais elles sont au format TOML, on ne peut donc pas les partager avec Claude :disappointed: Automatiser ses workflows IA avec les hooks de Claude Code https://blog.gitbutler.com/automate-your-ai-workflows-with-claude-code-hooks/ Claude Code propose des hooks qui permettent d'exécuter des scripts à différents moments d'une session, par exemple au début, lors de l'utilisation d'outils, ou à la fin. Ces hooks facilitent l'automatisation de tâches comme la gestion de branches Git, l'envoi de notifications, ou l'intégration avec d'autres outils. Un exemple simple est l'envoi d'une notification sur le bureau à la fin d'une session. Les hooks se configurent via trois fichiers JSON distincts selon le scope : utilisateur, projet ou local. Sur macOS, l'envoi de notifications nécessite une permission spécifique via l'application “Script Editor”. Il est important d'avoir une version à jour de Claude Code pour utiliser ces hooks. GitButler permet desormais de s'intégrer à Claude Code via ces hooks: https://blog.gitbutler.com/parallel-claude-code/ Le client Git de Jetbrains bientot en standalone https://lp.jetbrains.com/closed-preview-for-jetbrains-git-client/ Demandé par certains utilisateurs depuis longtemps Ca serait un client graphique du même style qu'un GitButler, SourceTree, etc Apache Maven 4 …. arrive …. l'utilitaire mvnupva vous aider à upgrader https://maven.apache.org/tools/mvnup.html Fixe les incompatibilités connues Nettoie les redondances et valeurs par defaut (versions par ex) non utiles pour Maven 4 Reformattage selon les conventions maven … Une GitHub Action pour Gemini CLI https://blog.google/technology/developers/introducing-gemini-cli-github-actions/ Google a lancé Gemini CLI GitHub Actions, un agent d'IA qui fonctionne comme un “coéquipier de code” pour les dépôts GitHub. L'outil est gratuit et est conçu pour automatiser des tâches de routine telles que le triage des problèmes (issues), l'examen des demandes de tirage (pull requests) et d'autres tâches de développement. Il agit à la fois comme un agent autonome et un collaborateur que les développeurs peuvent solliciter à la demande, notamment en le mentionnant dans une issue ou une pull request. L'outil est basé sur la CLI Gemini, un agent d'IA open-source qui amène le modèle Gemini directement dans le terminal. Il utilise l'infrastructure GitHub Actions, ce qui permet d'isoler les processus dans des conteneurs séparés pour des raisons de sécurité. Trois flux de travail (workflows) open-source sont disponibles au lancement : le triage intelligent des issues, l'examen des pull requests et la collaboration à la demande. Pas besoin de MCP, le code est tout ce dont vous avez besoin https://lucumr.pocoo.org/2025/7/3/tools/ Armin souligne qu'il n'est pas fan du protocole MCP (Model Context Protocol) dans sa forme actuelle : il manque de composabilité et exige trop de contexte. Il remarque que pour une même tâche (ex. GitHub), utiliser le CLI est souvent plus rapide et plus efficace en termes de contexte que passer par un serveur MCP. Selon lui, le code reste la solution la plus simple et fiable, surtout pour automatiser des tâches répétitives. Il préfère créer des scripts clairs plutôt que se reposer sur l'inférence LLM : cela facilite la vérification, la maintenance et évite les erreurs subtiles. Pour les tâches récurrentes, si on les automatise, mieux vaut le faire avec du code reusable, plutôt que de laisser l'IA deviner à chaque fois. Il illustre cela en convertissant son blog entier de reStructuredText à Markdown : plutôt qu'un usage direct d'IA, il a demandé à Claude de générer un script complet, avec parsing AST, comparaison des fichiers, validation et itération. Ce workflow LLM→code→LLM (analyse et validation) lui a donné confiance dans le résultat final, tout en conservant un contrôle humain sur le processus. Il juge que MCP ne permet pas ce type de pipeline automatisé fiable, car il introduit trop d'inférence et trop de variations par appel. Pour lui, coder reste le meilleur moyen de garder le contrôle, la reproductibilité et la clarté dans les workflows automatisés. MCP vs CLI … https://www.async-let.com/blog/my-take-on-the-mcp-verses-cli-debate/ Cameron raconte son expérience de création du serveur XcodeBuildMCP, qui lui a permis de mieux comprendre le débat entre servir l'IA via MCP ou laisser l'IA utiliser directement les CLI du système. Selon lui, les CLIs restent préférables pour les développeurs experts recherchant contrôle, transparence, performance et simplicité. Mais les serveurs MCP excellent sur les workflows complexes, les contextes persistants, les contraintes de sécurité, et facilitent l'accès pour les utilisateurs moins expérimentés. Il reconnaît la critique selon laquelle MCP consomme trop de contexte (« context bloat ») et que les appels CLI peuvent être plus rapides et compréhensibles. Toutefois, il souligne que beaucoup de problèmes proviennent de la qualité des implémentations clients, pas du protocole MCP en lui‑même. Pour lui, un bon serveur MCP peut proposer des outils soigneusement définis qui simplifient la vie de l'IA (par exemple, renvoyer des données structurées plutôt que du texte brut à parser). Il apprécie la capacité des MCP à offrir des opérations état‑durables (sessions, mémoire, logs capturés), ce que les CLI ne gèrent pas naturellement. Certains scénarios ne peuvent pas fonctionner via CLI (pas de shell accessible) alors que MCP, en tant que protocole indépendant, reste utilisable par n'importe quel client. Son verdict : pas de solution universelle — chaque contexte mérite d'être évalué, et on ne devrait pas imposer MCP ou CLI à tout prix. Jules, l'agent de code asynchrone gratuit de Google, est sorti de beta et est disponible pour tout le monde https://blog.google/technology/google-labs/jules-now-available/ Jules, agent de codage asynchrone, est maintenant publiquement disponible. Propulsé par Gemini 2.5 Pro. Phase bêta : 140 000+ améliorations de code et retours de milliers de développeurs. Améliorations : interface utilisateur, corrections de bugs, réutilisation des configurations, intégration GitHub Issues, support multimodal. Gemini 2.5 Pro améliore les plans de codage et la qualité du code. Nouveaux paliers structurés : Introductif, Google AI Pro (limites 5x supérieures), Google AI Ultra (limites 20x supérieures). Déploiement immédiat pour les abonnés Google AI Pro et Ultra, incluant les étudiants éligibles (un an gratuit de AI Pro). Architecture Valoriser la réduction de la dette technique : un vrai défi https://www.lemondeinformatique.fr/actualites/lire-valoriser-la-reduction-de-la-dette-technique-mission-impossible–97483.html La dette technique est un concept mal compris et difficile à valoriser financièrement auprès des directions générales. Les DSI ont du mal à mesurer précisément cette dette, à allouer des budgets spécifiques, et à prouver un retour sur investissement clair. Cette difficulté limite la priorisation des projets de réduction de dette technique face à d'autres initiatives jugées plus urgentes ou stratégiques. Certaines entreprises intègrent progressivement la gestion de la dette technique dans leurs processus de développement. Des approches comme le Software Crafting visent à améliorer la qualité du code pour limiter l'accumulation de cette dette. L'absence d'outils adaptés pour mesurer les progrès rend la démarche encore plus complexe. En résumé, réduire la dette technique reste une mission délicate qui nécessite innovation, méthode et sensibilisation en interne. Il ne faut pas se Mocker … https://martinelli.ch/why-i-dont-use-mocking-frameworks-and-why-you-might-not-need-them-either/ https://blog.tremblay.pro/2025/08/not-using-mocking-frmk.html L'auteur préfère utiliser des fakes ou stubs faits à la main plutôt que des frameworks de mocking comme Mockito ou EasyMock. Les frameworks de mocking isolent le code, mais entraînent souvent : Un fort couplage entre les tests et les détails d'implémentation. Des tests qui valident le mock plutôt que le comportement réel. Deux principes fondamentaux guident son approche : Favoriser un design fonctionnel, avec logique métier pure (fonctions sans effets de bord). Contrôler les données de test : par exemple en utilisant des bases réelles (via Testcontainers) plutôt que de simuler. Dans sa pratique, les seuls cas où un mock externe est utilisé concernent les services HTTP externes, et encore il préfère en simuler seulement le transport plutôt que le comportement métier. Résultat : les tests deviennent plus simples, plus rapides à écrire, plus fiables, et moins fragiles aux évolutions du code. L'article conclut que si tu conçois correctement ton code, tu pourrais très bien ne pas avoir besoin de frameworks de mocking du tout. Le blog en réponse d'Henri Tremblay nuance un peu ces retours Méthodologies C'est quoi être un bon PM ? (Product Manager) Article de Chris Perry, un PM chez Google : https://thechrisperry.substack.com/p/being-a-good-pm-at-google Le rôle de PM est difficile : Un travail exigeant, où il faut être le plus impliqué de l'équipe pour assurer le succès. 1. Livrer (shipper) est tout ce qui compte : La priorité absolue. Mieux vaut livrer et itérer rapidement que de chercher la perfection en théorie. Un produit livré permet d'apprendre de la réalité. 2. Donner l'envie du grand large : La meilleure façon de faire avancer un projet est d'inspirer l'équipe avec une vision forte et désirable. Montrer le “pourquoi”. 3. Utiliser son produit tous les jours : Non négociable pour réussir. Permet de développer une intuition et de repérer les vrais problèmes que la recherche utilisateur ne montre pas toujours. 4. Être un bon ami : Créer des relations authentiques et aider les autres est un facteur clé de succès à long terme. La confiance est la base d'une exécution rapide. 5. Donner plus qu'on ne reçoit : Toujours chercher à aider et à collaborer. La stratégie optimale sur la durée est la coopération. Ne pas être possessif avec ses idées. 6. Utiliser le bon levier : Pour obtenir une décision, il faut identifier la bonne personne qui a le pouvoir de dire “oui”, et ne pas se laisser bloquer par des avis non décisionnaires. 7. N'aller que là où on apporte de la valeur : Combler les manques, faire le travail ingrat que personne ne veut faire. Savoir aussi s'écarter (réunions, projets) quand on n'est pas utile. 8. Le succès a plusieurs parents, l'échec est orphelin : Si le produit réussit, c'est un succès d'équipe. S'il échoue, c'est la faute du PM. Il faut assumer la responsabilité finale. Conclusion : Le PM est un chef d'orchestre. Il ne peut pas jouer de tous les instruments, mais son rôle est d'orchestrer avec humilité le travail de tous pour créer quelque chose d'harmonieux. Tester des applications Spring Boot prêtes pour la production : points clés https://www.wimdeblauwe.com/blog/2025/07/30/how-i-test-production-ready-spring-boot-applications/ L'auteur (Wim Deblauwe) détaille comment il structure ses tests dans une application Spring Boot destinée à la production. Le projet inclut automatiquement la dépendance spring-boot-starter-test, qui regroupe JUnit 5, AssertJ, Mockito, Awaitility, JsonAssert, XmlUnit et les outils de testing Spring. Tests unitaires : ciblent les fonctions pures (record, utilitaire), testés simplement avec JUnit et AssertJ sans démarrage du contexte Spring. Tests de cas d'usage (use case) : orchestrent la logique métier, généralement via des use cases qui utilisent un ou plusieurs dépôts de données. Tests JPA/repository : vérifient les interactions avec la base via des tests realisant des opérations CRUD (avec un contexte Spring pour la couche persistance). Tests de contrôleur : permettent de tester les endpoints web (ex. @WebMvcTest), souvent avec MockBean pour simuler les dépendances. Tests d'intégration complets : ils démarrent tout le contexte Spring (@SpringBootTest) pour tester l'application dans son ensemble. L'auteur évoque également des tests d'architecture, mais sans entrer dans le détail dans cet article. Résultat : une pyramide de tests allant des plus rapides (unitaires) aux plus complets (intégration), garantissant fiabilité, vitesse et couverture sans surcharge inutile. Sécurité Bitwarden offre un serveur MCP pour que les agents puissent accéder aux mots de passe https://nerds.xyz/2025/07/bitwarden-mcp-server-secure-ai/ Bitwarden introduit un serveur MCP (Model Context Protocol) destiné à intégrer de manière sécurisée les agents IA dans les workflows de gestion de mots de passe. Ce serveur fonctionne en architecture locale (local-first) : toutes les interactions et les données sensibles restent sur la machine de l'utilisateur, garantissant l'application du principe de chiffrement zero‑knowledge. L'intégration se fait via l'interface CLI de Bitwarden, permettant aux agents IA de générer, récupérer, modifier et verrouiller les identifiants via des commandes sécurisées. Le serveur peut être auto‑hébergé pour un contrôle maximal des données. Le protocole MCP est un standard ouvert qui permet de connecter de façon uniforme des agents IA à des sources de données et outils tiers, simplifiant les intégrations entre LLM et applications. Une démo avec Claude (agent IA d'Anthropic) montre que l'IA peut interagir avec le coffre Bitwarden : vérifier l'état, déverrouiller le vault, générer ou modifier des identifiants, le tout sans intervention humaine directe. Bitwarden affiche une approche priorisant la sécurité, mais reconnaît les risques liés à l'utilisation d'IA autonome. L'usage d'un LLM local privé est fortement recommandé pour limiter les vulnérabilités. Si tu veux, je peux aussi te résumer les enjeux principaux (interopérabilité, sécurité, cas d'usage) ou un extrait spécifique ! NVIDIA a une faille de securite critique https://www.wiz.io/blog/nvidia-ai-vulnerability-cve–2025–23266-nvidiascape Il s'agit d'une faille d'évasion de conteneur dans le NVIDIA Container Toolkit. La gravité est jugée critique avec un score CVSS de 9.0. Cette vulnérabilité permet à un conteneur malveillant d'obtenir un accès root complet sur l'hôte. L'origine du problème vient d'une mauvaise configuration des hooks OCI dans le toolkit. L'exploitation peut se faire très facilement, par exemple avec un Dockerfile de seulement trois lignes. Le risque principal concerne la compromission de l'isolation entre différents clients sur des infrastructures cloud GPU partagées. Les versions affectées incluent toutes les versions du NVIDIA Container Toolkit jusqu'à la 1.17.7 et du NVIDIA GPU Operator jusqu'à la version 25.3.1. Pour atténuer le risque, il est recommandé de mettre à jour vers les dernières versions corrigées. En attendant, il est possible de désactiver certains hooks problématiques dans la configuration pour limiter l'exposition. Cette faille met en lumière l'importance de renforcer la sécurité des environnements GPU partagés et la gestion des conteneurs AI. Fuite de données de l'application Tea : points essentiels https://knowyourmeme.com/memes/events/the-tea-app-data-leak Tea est une application lancée en 2023 qui permet aux femmes de laisser des avis anonymes sur des hommes rencontrés. En juillet 2025, une importante fuite a exposé environ 72 000 images sensibles (selfies, pièces d'identité) et plus d'1,1 million de messages privés. La fuite a été révélée après qu'un utilisateur ait partagé un lien pour télécharger la base de données compromise. Les données touchées concernaient majoritairement des utilisateurs inscrits avant février 2024, date à laquelle l'application a migré vers une infrastructure plus sécurisée. En réponse, Tea prévoit de proposer des services de protection d'identité aux utilisateurs impactés. Faille dans le paquet npm is : attaque en chaîne d'approvisionnement https://socket.dev/blog/npm-is-package-hijacked-in-expanding-supply-chain-attack Une campagne de phishing ciblant les mainteneurs npm a compromis plusieurs comptes, incluant celui du paquet is. Des versions compromises du paquet is (notamment les versions 3.3.1 et 5.0.0) contenaient un chargeur de malware JavaScript destiné aux systèmes Windows. Ce malware a offert aux attaquants un accès à distance via WebSocket, permettant potentiellement l'exécution de code arbitraire. L'attaque fait suite à d'autres compromissions de paquets populaires comme eslint-config-prettier, eslint-plugin-prettier, synckit, @pkgr/core, napi-postinstall, et got-fetch. Tous ces paquets ont été publiés sans aucun commit ou PR sur leurs dépôts GitHub respectifs, signalant un accès non autorisé aux tokens mainteneurs. Le domaine usurpé [npnjs.com](http://npnjs.com) a été utilisé pour collecter les jetons d'accès via des emails de phishing trompeurs. L'épisode met en lumière la fragilité des chaînes d'approvisionnement logicielle dans l'écosystème npm et la nécessité d'adopter des pratiques renforcées de sécurité autour des dépendances. Revues de sécurité automatisées avec Claude Code https://www.anthropic.com/news/automate-security-reviews-with-claude-code Anthropic a lancé des fonctionnalités de sécurité automatisées pour Claude Code, un assistant de codage d'IA en ligne de commande. Ces fonctionnalités ont été introduites en réponse au besoin croissant de maintenir la sécurité du code alors que les outils d'IA accélèrent considérablement le développement de logiciels. Commande /security-review : les développeurs peuvent exécuter cette commande dans leur terminal pour demander à Claude d'identifier les vulnérabilités de sécurité, notamment les risques d'injection SQL, les vulnérabilités de script intersite (XSS), les failles d'authentification et d'autorisation, ainsi que la gestion non sécurisée des données. Claude peut également suggérer et implémenter des correctifs. Intégration GitHub Actions : une nouvelle action GitHub permet à Claude Code d'analyser automatiquement chaque nouvelle demande d'extraction (pull request). L'outil examine les modifications de code pour y trouver des vulnérabilités, applique des règles personnalisables pour filtrer les faux positifs et commente directement la demande d'extraction avec les problèmes détectés et les correctifs recommandés. Ces fonctionnalités sont conçues pour créer un processus d'examen de sécurité cohérent et s'intégrer aux pipelines CI/CD existants, ce qui permet de s'assurer qu'aucun code n'atteint la production sans un examen de sécurité de base. Loi, société et organisation Google embauche les personnes clés de Windsurf https://www.blog-nouvelles-technologies.fr/333959/openai-windsurf-google-deepmind-codage-agentique/ windsurf devait être racheté par OpenAI Google ne fait pas d'offre de rachat mais débauche quelques personnes clés de Windsurf Windsurf reste donc indépendante mais sans certains cerveaux y compris son PDG. Les nouveaux dirigeants sont les ex leaders des force de vente Donc plus une boîte tech Pourquoi le deal a 3 milliard est tombé à l'eau ? On ne sait pas mais la divergence et l‘indépendance technologique est possiblement en cause. Les transfuge vont bosser chez Deepmind dans le code argentique Opinion Article: https://www.linkedin.com/pulse/dear-people-who-think-ai-low-skilled-code-monkeys-future-jan-moser-svade/ Jan Moser critique ceux qui pensent que l'IA et les développeurs peu qualifiés peuvent remplacer les ingénieurs logiciels compétents. Il cite l'exemple de l'application Tea, une plateforme de sécurité pour femmes, qui a exposé 72 000 images d'utilisateurs en raison d'une mauvaise configuration de Firebase et d'un manque de pratiques de développement sécurisées. Il souligne que l'absence de contrôles automatisés et de bonnes pratiques de sécurité a permis cette fuite de données. Moser avertit que des outils comme l'IA ne peuvent pas compenser l'absence de compétences en génie logiciel, notamment en matière de sécurité, de gestion des erreurs et de qualité du code. Il appelle à une reconnaissance de la valeur des ingénieurs logiciels qualifiés et à une approche plus rigoureuse dans le développement logiciel. YouTube déploie une technologie d'estimation d'âge pour identifier les adolescents aux États-Unis https://techcrunch.com/2025/07/29/youtube-rolls-out-age-estimatation-tech-to-identify-u-s-teens-and-apply-additional-protections/ Sujet très à la mode, surtout au UK mais pas que… YouTube commence à déployer une technologie d'estimation d'âge basée sur l'IA pour identifier les utilisateurs adolescents aux États-Unis, indépendamment de l'âge déclaré lors de l'inscription. Cette technologie analyse divers signaux comportementaux, tels que l'historique de visionnage, les catégories de vidéos consultées et l'âge du compte. Lorsqu'un utilisateur est identifié comme adolescent, YouTube applique des protections supplémentaires, notamment : Désactivation des publicités personnalisées. Activation des outils de bien-être numérique, tels que les rappels de temps d'écran et de coucher. Limitation de la visualisation répétée de contenus sensibles, comme ceux liés à l'image corporelle. Si un utilisateur est incorrectement identifié comme mineur, il peut vérifier son âge via une pièce d'identité gouvernementale, une carte de crédit ou un selfie. Ce déploiement initial concerne un petit groupe d'utilisateurs aux États-Unis et sera étendu progressivement. Cette initiative s'inscrit dans les efforts de YouTube pour renforcer la sécurité des jeunes utilisateurs en ligne. Mistral AI : contribution à un standard environnemental pour l'IA https://mistral.ai/news/our-contribution-to-a-global-environmental-standard-for-ai Mistral AI a réalisé la première analyse de cycle de vie complète d'un modèle d'IA, en collaboration avec plusieurs partenaires. L'étude quantifie l'impact environnemental du modèle Mistral Large 2 sur les émissions de gaz à effet de serre, la consommation d'eau, et l'épuisement des ressources. La phase d'entraînement a généré 20,4 kilotonnes de CO₂ équivalent, consommé 281 000 m³ d'eau, et utilisé 660 kg SB-eq (mineral consumption). Pour une réponse de 400 tokens, l'impact marginal est faible mais non négligeable : 1,14 gramme de CO₂, 45 mL d'eau, et 0,16 mg d'équivalent antimoine. Mistral propose trois indicateurs pour évaluer cet impact : l'impact absolu de l'entraînement, l'impact marginal de l'inférence, et le ratio inference/impact total sur le cycle de vie. L'entreprise souligne l'importance de choisir le modèle en fonction du cas d'usage pour limiter l'empreinte environnementale. Mistral appelle à plus de transparence et à l'adoption de standards internationaux pour permettre une comparaison claire entre modèles. L'IA promettait plus d'efficacité… elle nous fait surtout travailler plus https://afterburnout.co/p/ai-promised-to-make-us-more-efficient Les outils d'IA devaient automatiser les tâches pénibles et libérer du temps pour les activités stratégiques et créatives. En réalité, le temps gagné est souvent aussitôt réinvesti dans d'autres tâches, créant une surcharge. Les utilisateurs croient être plus productifs avec l'IA, mais les données contredisent cette impression : une étude montre que les développeurs utilisant l'IA prennent 19 % de temps en plus pour accomplir leurs tâches. Le rapport DORA 2024 observe une baisse de performance globale des équipes lorsque l'usage de l'IA augmente : –1,5 % de throughput et –7,2 % de stabilité de livraison pour +25 % d'adoption de l'IA. L'IA ne réduit pas la charge mentale, elle la déplace : rédaction de prompts, vérification de résultats douteux, ajustements constants… Cela épuise et limite le temps de concentration réelle. Cette surcharge cognitive entraîne une forme de dette mentale : on ne gagne pas vraiment du temps, on le paie autrement. Le vrai problème vient de notre culture de la productivité, qui pousse à toujours vouloir optimiser, quitte à alimenter l'épuisement professionnel. Trois pistes concrètes : Repenser la productivité non en temps gagné, mais en énergie préservée. Être sélectif dans l'usage des outils IA, en fonction de son ressenti et non du battage médiatique. Accepter la courbe en J : l'IA peut être utile, mais nécessite des ajustements profonds pour produire des gains réels. Le vrai hack de productivité ? Parfois, ralentir pour rester lucide et durable. Conférences MCP Submit Europe https://mcpdevsummit.ai/ Retour de JavaOne en 2026 https://inside.java/2025/08/04/javaone-returns–2026/ JavaOne, la conférence dédiée à la communauté Java, fait son grand retour dans la Bay Area du 17 au 19 mars 2026. Après le succès de l'édition 2025, ce retour s'inscrit dans la continuité de la mission initiale de la conférence : rassembler la communauté pour apprendre, collaborer et innover. La liste des conférences provenant de Developers Conferences Agenda/List par Aurélie Vache et contributeurs : 25–27 août 2025 : SHAKA Biarritz - Biarritz (France) 5 septembre 2025 : JUG Summer Camp 2025 - La Rochelle (France) 12 septembre 2025 : Agile Pays Basque 2025 - Bidart (France) 15 septembre 2025 : Agile Tour Montpellier - Montpellier (France) 18–19 septembre 2025 : API Platform Conference - Lille (France) & Online 22–24 septembre 2025 : Kernel Recipes - Paris (France) 22–27 septembre 2025 : La Mélée Numérique - Toulouse (France) 23 septembre 2025 : OWASP AppSec France 2025 - Paris (France) 23–24 septembre 2025 : AI Engineer Paris - Paris (France) 25 septembre 2025 : Agile Game Toulouse - Toulouse (France) 25–26 septembre 2025 : Paris Web 2025 - Paris (France) 30 septembre 2025–1 octobre 2025 : PyData Paris 2025 - Paris (France) 2 octobre 2025 : Nantes Craft - Nantes (France) 2–3 octobre 2025 : Volcamp - Clermont-Ferrand (France) 3 octobre 2025 : DevFest Perros-Guirec 2025 - Perros-Guirec (France) 6–7 octobre 2025 : Swift Connection 2025 - Paris (France) 6–10 octobre 2025 : Devoxx Belgium - Antwerp (Belgium) 7 octobre 2025 : BSides Mulhouse - Mulhouse (France) 7–8 octobre 2025 : Agile en Seine - Issy-les-Moulineaux (France) 8–10 octobre 2025 : SIG 2025 - Paris (France) & Online 9 octobre 2025 : DevCon #25 : informatique quantique - Paris (France) 9–10 octobre 2025 : Forum PHP 2025 - Marne-la-Vallée (France) 9–10 octobre 2025 : EuroRust 2025 - Paris (France) 16 octobre 2025 : PlatformCon25 Live Day Paris - Paris (France) 16 octobre 2025 : Power 365 - 2025 - Lille (France) 16–17 octobre 2025 : DevFest Nantes - Nantes (France) 17 octobre 2025 : Sylius Con 2025 - Lyon (France) 17 octobre 2025 : ScalaIO 2025 - Paris (France) 17–19 octobre 2025 : OpenInfra Summit Europe - Paris (France) 20 octobre 2025 : Codeurs en Seine - Rouen (France) 23 octobre 2025 : Cloud Nord - Lille (France) 30–31 octobre 2025 : Agile Tour Bordeaux 2025 - Bordeaux (France) 30–31 octobre 2025 : Agile Tour Nantais 2025 - Nantes (France) 30 octobre 2025–2 novembre 2025 : PyConFR 2025 - Lyon (France) 4–7 novembre 2025 : NewCrafts 2025 - Paris (France) 5–6 novembre 2025 : Tech Show Paris - Paris (France) 6 novembre 2025 : dotAI 2025 - Paris (France) 6 novembre 2025 : Agile Tour Aix-Marseille 2025 - Gardanne (France) 7 novembre 2025 : BDX I/O - Bordeaux (France) 12–14 novembre 2025 : Devoxx Morocco - Marrakech (Morocco) 13 novembre 2025 : DevFest Toulouse - Toulouse (France) 15–16 novembre 2025 : Capitole du Libre - Toulouse (France) 19 novembre 2025 : SREday Paris 2025 Q4 - Paris (France) 19–21 novembre 2025 : Agile Grenoble - Grenoble (France) 20 novembre 2025 : OVHcloud Summit - Paris (France) 21 novembre 2025 : DevFest Paris 2025 - Paris (France) 27 novembre 2025 : DevFest Strasbourg 2025 - Strasbourg (France) 28 novembre 2025 : DevFest Lyon - Lyon (France) 1–2 décembre 2025 : Tech Rocks Summit 2025 - Paris (France) 4–5 décembre 2025 : Agile Tour Rennes - Rennes (France) 5 décembre 2025 : DevFest Dijon 2025 - Dijon (France) 9–11 décembre 2025 : APIdays Paris - Paris (France) 9–11 décembre 2025 : Green IO Paris - Paris (France) 10–11 décembre 2025 : Devops REX - Paris (France) 10–11 décembre 2025 : Open Source Experience - Paris (France) 11 décembre 2025 : Normandie.ai 2025 - Rouen (France) 28–31 janvier 2026 : SnowCamp 2026 - Grenoble (France) 2–6 février 2026 : Web Days Convention - Aix-en-Provence (France) 3 février 2026 : Cloud Native Days France 2026 - Paris (France) 12–13 février 2026 : Touraine Tech #26 - Tours (France) 22–24 avril 2026 : Devoxx France 2026 - Paris (France) 23–25 avril 2026 : Devoxx Greece - Athens (Greece) 17 juin 2026 : Devoxx Poland - Krakow (Poland) Nous contacter Pour réagir à cet épisode, venez discuter sur le groupe Google https://groups.google.com/group/lescastcodeurs Contactez-nous via X/twitter https://twitter.com/lescastcodeurs ou Bluesky https://bsky.app/profile/lescastcodeurs.com Faire un crowdcast ou une crowdquestion Soutenez Les Cast Codeurs sur Patreon https://www.patreon.com/LesCastCodeurs Tous les épisodes et toutes les infos sur https://lescastcodeurs.com/

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Neste episódio, mergulhamos no Dia 2 de IaC com o especialista Renan Lira para descobrir como transformar um ambiente greenfield em uma infraestrutura padronizada e testada em produção. Abordamos desde os primeiros passos de configuração até as nuances de modularização e governança de código.Falamos sobre Smart Abstraction e mostramos como criar módulos que atendem a múltiplos ambientes sem inflar a complexidade. Depois, comparamos duas abordagens do mercado — Pulumi e Terraform — discutindo trade‑offs, convenções de nomenclatura e práticas de documentação.Também exploramos a integração de IaC em pipelines CI/CD, estratégias de teste e validação contínua, além de discutir as melhores práticas de segurança e compliance para proteger sua infraestrutura. Tudo isso com uma boa dose de humor e insights práticos para aplicar hoje mesmo.Links Importantes:- Renan Lira - https://www.linkedin.com/in/therenanlira/- Artigo de IaC - https://medium.com/bluems-tech/infrastructure-as-code-lifecycle-management-adc7e18a669c- João Brito - https://www.linkedin.com/in/juniorjbn- Assista ao FilmeTEArapia - https://youtu.be/M4QFmW_HZh0?si=HIXBDWZJ8yPbpflMO Kubicast é uma produção da Getup, empresa especialista em Kubernetes e projetos open source para Kubernetes. Os episódios do podcast estão nas principais plataformas de áudio digital e no YouTube.com/@getupcloud.

Bret and Nirmal are joined by Michael Irwin to discuss Docker's comprehensive AI toolkit, covering everything from local model deployment to cloud-based container orchestration across multiple interconnected tools and services.

Kohsuke Kawaguchi is a prominent software engineer, best known as the creator of Jenkins, an open-source automation server that is widely used for continuous integration and continuous delivery (CI/CD). He is currently the Co-Head of AI at leading DevOps provider, CloudBees and the former Co-CEO of Launchable, an AI platform that speeds up testing to help teams expedite their continuous integration (CI) and delivery pipelines, which was acquired by CloudBees in 2024.Kawaguchi developed Jenkins as a side project when working at Sun Microsystems in 2011. Since then, it has become an essential tool for developers and DevOps professionals around the world helping teams automate parts of software development, testing, and deployment.In addition to his work on Jenkins, Kawaguchi has contributed to the broader open-source community and has worked with various technologies related to software development, automation, and cloud computing. He is also known for his contributions to the world of Java and DevOps.You can find Kohsuke on the following sites:WebsiteXLinkedInGitHubHere are some links provided by Kohsuke:CloudBeesPLEASE SUBSCRIBE TO THE PODCASTSpotifyApple PodcastsYouTube MusicAmazon MusicRSS FeedYou can check out more episodes of Coffee and Open Source on https://www.coffeeandopensource.comCoffee and Open Source is hosted by Isaac Levin

How does someone with a non-traditional background end up leading Developer Relations for a tech giant like Slack? In this episode, host Jack McCurdy dives deep into the incredible story of Kurt Kemple.Kurt pulls back the curtain on his journey and shares the hard-won lessons that shaped his philosophy on community, collaboration, and creating meaningful tech. He reveals the critical importance of developer enablement and challenges a "build it and they will come" mentality.Get ready for a powerful conversation about the human side of DevOps. You'll hear Kurt's take on the future of community, the one framework that clarifies every project, and why building relationships is the ultimate key to shared success.About DevOps Diaries: Salesforce DevOps Advocate Jack McCurdy chats to members of the Salesforce community about their experience in the Salesforce ecosystem. Expect to hear and learn from inspirational stories of personal growth and business success, whilst discovering all the trials, tribulations, and joy that comes with delivering Salesforce for companies of all shapes and sizes. New episodes bi-weekly on YouTube as well as on your preferred podcast platform.Podcast produced and sponsored by Gearset. Learn more about Gearset: https://grst.co/4iCnas2Subscribe to Gearset's YouTube channel: https://grst.co/4cTAAxmLinkedIn: https://www.linkedin.com/company/gearsetX/Twitter: https://x.com/GearsetHQFacebook: https://www.facebook.com/gearsethqAbout Gearset: Gearset is the leading Salesforce DevOps platform, with powerful solutions for metadata and CPQ deployments, CI/CD, automated testing, sandbox seeding and backups. It helps Salesforce teams apply DevOps best practices to their development and release process, so they can rapidly and securely deliver higher-quality projects. Get full access to all of Gearset's features for free with a 30-day trial: https://grst.co/4iKysKWChapters:00:00 Introduction to Kurt Kemple and Slack02:56 Kurt's Journey into Tech and Developer Relations05:34 The Importance of Tech Enablement08:42 Building a Career in Tech11:35 The Role of Community in Tech14:16 Job to Be Done Framework and Its Impact17:25 The Future of Community and Connection19:57 Reflections on Personal Communities and Growth24:53 The Power of Community in Professional Growth26:40 Aligning Business with User Needs28:23 Building Internal Communities30:08 Overcoming Resistance in Internal Teams31:41 The Importance of User Feedback33:51 Empathy in Community Building35:40 The Flywheel Effect in Developer Relations37:36 Collaborative Language and Shared Ownership39:44 The Role of Developer Relations41:54 Education and Enablement through Community43:13 Leveraging Slack for Effective Collaboration47:02 The Future of Slack and Developer Experience

This interview was recorded for the GOTO Book Club.http://gotopia.tech/bookclubRead the full transcription of the interview hereAnne Currie - Co-Author of "The Cloud Native Attitude" & "Building Green Software"Sarah Wells - Independent Consultant & Author & Author of "Enabling Microservice Success"RESOURCESAnnehttps://bsky.app/profile/annecurrie.bsky.socialhttps://www.strategically.greenSarahhttps://bsky.app/profile/sarahjwells.bsky.socialhttps://www.sarahwells.devhttps://linkedin.com/in/sarahjwells1DESCRIPTIONSarah Wells and Anne Currie dive into “The Cloud Native Attitude” and uncover why it's more than just using cloud infrastructure. It's about breaking bottlenecks, embracing rapid change, and aligning the entire organization.Anne reflects on how Kubernetes has risen since the book's first edition, but the core principles remain. They discuss why CI/CD is key, how cloud native supports sustainability, and why true transformation demands more than just a lift-and-shift. The conversation wraps up with practical advice on identifying real bottlenecks and securing buy-in for a successful cloud native journey.RECOMMENDED BOOKSAnne Currie & Jamie Dobson • The Cloud Native AttitudeAnne Currie, Sarah Hsu, & Sara Bergman • Building Green SoftwareSarah Wells • Enabling Microservice SuccessBill Gates • How to Avoid a Climate DisasterLiz Rice • Container SecurityBurns, Beda & Hightower • Kubernetes: Up & RunningMatthew Skelton & Manuel Pais • Team TopologiesBlueskyTwitterInstagramLinkedInFacebookCHANNEL MEMBERSHIP BONUSJoin this channel to get early access to videos & other perks:https://www.youtube.com/channel/UCs_tLP3AiwYKwdUHpltJPuA/joinLooking for a unique learning experience?Attend the next GOTO conference near you! Get your ticket: gotopia.techSUBSCRIBE TO OUR YOUTUBE CHANNEL - new videos posted daily!

Topics covered in this episode: rumdl - A Markdown Linter written in Rust * Coverage 7.10.0: patch* * aioboto3* * You might not need a Python class* Extras Joke Watch on YouTube About the show Connect with the hosts Michael: @mkennedy@fosstodon.org / @mkennedy.codes (bsky) Brian: @brianokken@fosstodon.org / @brianokken.bsky.social Show: @pythonbytes@fosstodon.org / @pythonbytes.fm (bsky) Join us on YouTube at pythonbytes.fm/live to be part of the audience. Usually Monday at 10am PT. Older video versions available there too. Finally, if you want an artisanal, hand-crafted digest of every week of the show notes in email form? Add your name and email to our friends of the show list, we'll never share it. Michael #1: rumdl - A Markdown Linter written in Rust via Owen Lamont Supports toml file config settings Install via uv tool install rumdl. ⚡️ Built for speed with Rust - significantly faster than alternatives

Rob Zuber sits down with Tara Hernandez, VP of Developer Productivity at MongoDB and former Netscape engineer who helped create early continuous integration systems, to explore strategic frameworks for build vs. buy decisions in modern software delivery.Hernandez shares insights from scaling MongoDB's proprietary CI system—processing 10 engineer years of compute daily—and reveals how organizations can evaluate when custom infrastructure drives competitive advantage versus when strategic partnerships accelerate growth. Her perspective on navigating the evolving landscape of CI/CD tooling offers actionable guidance for engineering leaders balancing innovation with operational efficiency.Have someone in mind you'd like to hear on the show? Reach out to us on X at @CircleCI!

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➡ Prevent Risk At The Source with Cortex Cloud: https://www.paloaltonetworks.com/cortex/cloud/application-security In this sponsored conversation, I speak with Sarit Tager, VP of Product Management at Palo Alto Networks, about how Prisma Cloud and their new ASPM solution are transforming cloud and application security by unifying data and deeply integrating business context into AppSec workflows. We talk about: Unifying AppSec, Cloud, and SOC into One Data Lake How Palo Alto merged their products into a single system that consolidates runtime, code, identity, cloud, and SOC data, allowing for true context-aware risk prioritization and faster response times across the board. From Detection to Dynamic Prevention Why the future of application security isn’t just about discovering vulnerabilities, but enforcing smart, context-based guardrails during development, CI/CD, and build processes to prevent issues before they reach production. AI-Powered Insight and the Future of Secure DevOpsHow their system uses AI to analyze the full security posture, enrich findings, simulate attack paths, and recommend precise mitigations. The platform even helps guide security and engineering teams through better workflows, boosting velocity, and not blocking it. Subscribe to the newsletter at:https://danielmiessler.com/subscribe Join the UL community at:https://danielmiessler.com/upgrade Follow on X:https://x.com/danielmiessler Follow on LinkedIn:https://www.linkedin.com/in/danielmiessler Chapters: 00:00 – Sarit’s Background and the Goal of Unifying Security Context01:50 – Building a Single Data Lake for Cloud, SOC, and AppSec04:28 – From Noise to Clarity: Fixing the Prioritization Problem in AppSec06:47 – Using Business Context to Drive Risk-Based Decisions10:18 – True App Ownership, Developer Velocity, and Aligning with Business Impact13:12 – Continuous Discovery and Bringing External Signals Into One View15:25 – Why App Grouping and Context-Rich Policies Increase Velocity17:58 – How Attackers Are Already Building Their Own Unified Context (UEC)20:45 – Prisma’s Control Points: IDE, PR, CI/CD, Image, Admission Control21:56 – Bringing In Data From External Scanners and Enriching Coverage24:23 – Ecosystem Signals, Query Language, and Intelligent Workflow Automation25:05 – Closing Thoughts: Security and Developers Working TogetherBecome a Member: https://danielmiessler.com/upgradeSee omnystudio.com/listener for privacy information.

Bret is joined by Andrew Tunall, the President and Chief Product Officer at Embrace, to discuss his prediction that we'll all start shipping non-QA'd code (buggier code in production) and QA will need to be replaced with better observability.

In today's episode of Technical Tips, Semaphore engineer Veljko Maksimovic shares how we're using ephemeral environments to test open-source projects across multiple clouds. From spinning up short-lived environments with Infrastructure as Code to running cross-cloud acceptance tests — hear how we're improving test coverage, speeding up feedback loops, and reducing cloud waste.Like this episode? Be sure to leave a ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ review on the podcast player of your choice and share it with your friends.

Every enterprise is legit rushing to build AI agents.But there's no instructions. So, what do you do? How do you make sure it works? How do you track reliability and traceability? We dive in and find out.Newsletter: Sign up for our free daily newsletterMore on this Episode: Episode PageJoin the discussion: Have a question? Join the convo here.Upcoming Episodes: Check out the upcoming Everyday AI Livestream lineupWebsite: YourEverydayAI.comEmail The Show: info@youreverydayai.comConnect with Jordan on LinkedInTopics Covered in This Episode:Google Gemini's Veo 3 Video Creation ToolTrust & Reliability in AI AgentsBuilding Reliable AI Agents GuideAgentic AI for Mission-Critical TasksMicro Agentic System Architecture DiscussionNondeterministic Software Challenges for EnterprisesGalileo's Agent Leaderboard OverviewMulti-Agent Systems: Future ProtocolsTimestamps:00:00 "Building Reliable Agentic AI"05:23 The Future of Autonomous AI Agents08:43 Chatbots vs. Agents: Key Differences10:48 "Galileo Drives Enterprise AI Adoption"13:24 Utilizing AI in Regulated Industries18:10 Test-Driven Development for Reliable Agents22:07 Evolving AI Models and Tools24:05 "Multi-Agent Systems Revolution"27:40 Ensuring Reliability in Single AgentsKeywords:Google Gemini, Agentic AI, reliable AI agents, mission-critical tasks, large language models, AI reliability platform, AI implementation, microservices, micro agents, ChuckGPT, AI observability, enterprise applications, nondeterministic software, multi-agentic systems, AI trust, AI authentication, AI communication, AI production, test-driven development, agent EVALS, Hugging Face space, tool calls, expert protocol, MCP protocol, Google A2A protocol, multi-agent systems, agent reliability, real-time prevention, CICD aspect, mission-critical agents, nondeterministic world, reliable software, Galileo, agent leaderboard, AI planning, AI execution, observability feedback, API calls, tool selection quality.Send Everyday AI and Jordan a text message. (We can't reply back unless you leave contact info) Ready for ROI on GenAI? Go to youreverydayai.com/partner

How much has DevOps really changed since the AI boom? Are you truly observing your Salesforce org, or just reacting to fires? When do you pay down technical debt versus pushing for the next big feature?If you're asking these questions, you're not alone. Host Jack McCurdy is joined by DevOps expert Andy Barrick to tackle the tough challenges facing teams today. This practical conversation covers the evolution of the field since 2022, providing actionable advice on implementing proactive observability, managing risk, and making incremental changes that deliver massive impact.Learn more:Read the observability whitepaper: https://grst.co/4lFfxmmHow Salesforce teams execute observability for Salesforce: https://grst.co/3GXddrUSee Flow and Apex Error Monitoring in action: https://grst.co/3IF5EqqAbout DevOps Diaries: Salesforce DevOps Advocate Jack McCurdy chats to members of the Salesforce community about their experience in the Salesforce ecosystem. Expect to hear and learn from inspirational stories of personal growth and business success, whilst discovering all the trials, tribulations, and joy that comes with delivering Salesforce for companies of all shapes and sizes. New episodes bi-weekly on YouTube as well as on your preferred podcast platform.Podcast produced and sponsored by Gearset. Learn more about Gearset: https://grst.co/4iCnas2Subscribe to Gearset's YouTube channel: https://grst.co/4cTAAxmLinkedIn: https://www.linkedin.com/company/gearsetX/Twitter: https://x.com/GearsetHQFacebook: https://www.facebook.com/gearsethqAbout Gearset: Gearset is the leading Salesforce DevOps platform, with powerful solutions for metadata and CPQ deployments, CI/CD, automated testing, sandbox seeding and backups. It helps Salesforce teams apply DevOps best practices to their development and release process, so they can rapidly and securely deliver higher-quality projects. Get full access to all of Gearset's features for free with a 30-day trial: https://grst.co/4iKysKWChapters:00:00 The Evolution of DevOps Since 202202:35 The Role of AI in Automation05:21 Testing Fundamentals in DevOps08:29 Understanding Observability in Salesforce11:05 Reactive vs Proactive Observability14:03 The Importance of Proactive Monitoring16:29 Implementing Observability in DevOps19:41 Starting Your Observability Journey22:14 Balancing Refactoring and New Initiatives24:56 Risk Management and Observability27:48 Final Thoughts on Observability

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Luke Marsden, CEO and Founder, HelixML talks about Private GenAI. What is it? Why do you need it? We also discuss integration into CI/CD pipelines, the layers of a Private GenAI Stack, and why most organizations are opting for RAG over fine-tuning LLMs.SHOW: 943SHOW TRANSCRIPT: The Cloudcast #943 TranscriptSHOW VIDEO: https://youtube.com/@TheCloudcastNET NEW TO CLOUD? CHECK OUT OUR OTHER PODCAST:  "CLOUDCAST BASICS" SPONSORS:[DoIT] Visit doit.com (that's d-o-i-t.com) to unlock intent-aware FinOps at scale with DoiT Cloud Intelligence.[FCTR] Try FCTR.io (that's F-C-T-R dot io) free for 60 days. Modern security demands modern solutions. Check out Fctr's Tako AI, the first AI agent for Okta, on their website[VASION] Vasion Print eliminates the need for print servers by enabling secure, cloud-based printing from any device, anywhere. Get a custom demo to see the difference for yourself.SHOW NOTES:HelixML websiteHelixML GitHubHelix 1.0 Announcement BlogTopic 1 - Welcome to the show Luke. Give everyone a brief intro.Topic 2 - Let's start with Priavte GenAI. What is it? Why should organizations out there consider it? Why not just use OpenAI GPT's and fine tune them?Topic 2a Follow up - Regulatory Compliance - take the opposing forces in the EU for instance to using SaaS based services based in the United States.Topic 3 - Let's break down the layers in a typical Private AI stack. I'm seen various ways to represent this such as infrastructure layer, MLOps layer, models, data layer (typically RAG), etc. How do you break up the stack into individual componentsTopic 4 - My mind immediately jumps to similarities in the DevOps space. Abstraction layers and components like Docker and containers comes to mind, integration into CI/CD pipelines, etc. I feel like MLOps is it's own thing with specific tools and workflows. Does this all come together and if so how?Topic 5 - Also, what does this mean for versioning and lifecycle management of the models and the data?Topic 6 - We are seeing more and more data pipelines with backed by multiple models, sometimes in multiple locations. How do handle this from both a scheduling and interface standpoint? Is everything hidden behind APIs for instance?Topic 7 - If anyone is interested, what's the best way to get started?FEEDBACK?Email: show at the cloudcast dot netBluesky: @cloudcastpod.bsky.socialTwitter/X: @cloudcastpodInstagram: @cloudcastpodTikTok: @cloudcastpod

#308: In this episode, hosts Darin and Viktor are joined by guest Ricardo Castro to delve into the complexities and misconceptions surrounding Continuous Integration (CI) and Continuous Deployment (CD). The discussion begins with Ricardo's insights from a previous talk on the overestimation of automated systems in CI/CD and transitions into a broader conversation about the true essence of CI/CD practices. Key points include the critical distinctions between CI and CD, the importance of small batch deployments, the role of automation in scaling these processes, and the vital connection between CI/CD and business needs. The episode also touches on the contributions to open source projects and the need for balancing automation with risk management, ultimately questioning whether CI/CD can ever be truly solved.   Ricardo's contact information: LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/mccricardo/ X: https://x.com/mccricardo   YouTube channel: https://youtube.com/devopsparadox   Review the podcast on Apple Podcasts: https://www.devopsparadox.com/review-podcast/   Slack: https://www.devopsparadox.com/slack/   Connect with us at: https://www.devopsparadox.com/contact/

I am in conversation with Tom Elliott, founder of Ocuroot and former Engineering Productivity lead at Yext, Introduction:Tom Elliott shares his career journey, starting from his early interest in computers to his current role in Dev tooling .Career Insights:Tom discusses the challenges of entering the industry during the financial crash and his transition from contract work to a full-time role at VMware .He highlights his experience at VMware, working on early-stage projects like building login pages and authentication systems .Shift to New York:Tom talks about his move to New York and his work at a small VPN startup, focusing on user-facing applications .Experience at Yext:Tom shares his journey at Yext, starting as a mobile developer and gradually moving to backend development and Dev tooling .He emphasizes the importance of being close to the users and getting immediate feedback on the tools he built .Challenges and Solutions:Tom discusses the challenges of working in large organizations, such as resolving merge conflicts and managing long-lived branches .He explains the benefits of trunk-based development and feature flags for managing multiple features and environments .Observability and Deployment:Tom highlights the importance of observability and the use of tools like open telemetry for distributed tracing .He shares insights on managing different deployment environments and ensuring consistency across regions .Quality and CI/CD Pipelines:Tom talks about the emphasis on quality and the importance of CI/CD pipelines in ensuring reliable software releases .He shares his experience of setting up CI/CD pipelines to avoid issues like broken installers .Conclusion:Tom reflects on the importance of flexibility and prototyping in software development .He shares his thoughts on the future of AI in coding and the role of human operators in leveraging AI tools .Bio:During nearly 20 years in the tech industry, Tom has worked for companies large and small on both sides of the pond and all layers of the tech stack from user-facing mobile and desktop applications to the backest of backends: DevOps. He is currently building Ocuroot, his own take on a CI/CD solution, based on his experiences scaling large numbers of environments for B2B SaaS products.Links: * LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/telliott1984/ * BlueSky: https://bsky.app/profile/telliott.me* Blog: https://thefridaydeploy.substack.com/* Ocuroot: https://www.ocuroot.com

Speed isn't just about developer productivity—it's about market dominance. Rob sits down with Brian Guthrie, Director of Engineering at Justworks and former ThoughtWorks consultant, to explore why lead time from conception to production should be your organization's north star metric.Brian challenges conventional CI/CD wisdom, arguing that asynchronous pull request processes create hidden context transfer costs that cripple time-to-market. His "Move Faster Manifesto" reveals how continuous integration was originally designed for speed, the real cost of feature branching versus trunk-based development, and why reducing integration problems translates directly to competitive advantage.Have someone you'd like to hear on the show? Let us know on X at @CircleCI!

In this episode of Elixir Wizards, Dan Ivovich and Charles Suggs sit down with Norbert “NobbZ” Melzer to discuss how Nix enables reproducible builds, consistent development environments, and reliable deployments for Elixir projects. Norbert shares his journey from Ruby to Elixir, contrasts Nix with NixOS, and walks us through flakes, nix-shell workflows, sandboxed builds, and rollback capabilities. Along the way, we cover real-world tips for managing Hex authentication, integrating Nix into CI/CD, wrapping Mix releases in Docker, and avoiding common pitfalls, such as flake performance traps. Whether you're spinning up your first dev shell or rolling out a production release on NixOS, you'll come away with a clear, gradual adoption path and pointers to the community mentors and resources that can help you succeed. Key topics discussed in this episode: Reproducible, sandboxed builds vs. traditional package managers Nix flakes for locked dependency graphs and version pinning nix-shell: creating consistent development environments across teams Rollback and immutable deployment strategies with Nix/NixOS Integrating Nix with the Elixir toolchain: Hex, Mix, and CI/CD pipelines Flakes vs. standard shells: when and how to transition Handling private Hex repositories and authentication in Nix Cross-platform support (macOS/Darwin, Linux variants) Channels, overlays, and overrides for customizing builds Dockerizing Elixir releases using Nix-based images Home Manager for personal environment configuration Security patching workflows in a Nix-managed infrastructure Common pitfalls: flake performance, sandbox workarounds, and symlink behavior Community resources and the importance of human mentorship Links mentioned: https://jobrad-loop.com/ https://nixos.org/ https://nix.dev/ https://nix.dev/manual/nix/2.18/command-ref/nix-shell https://github.com/nix-darwin/nix-darwin https://asdf-vm.com/ https://go.dev/ https://docs.redhat.com/en/documentation/redhatenterpriselinux/8/html/packaginganddistributingsoftware/introduction-to-rpm_packaging-and-distributing-software Nix Flake templates for Elixir https://github.com/jurraca/elixir-templates https://www.docker.com/ https://www.sudo.ws/ https://ubuntu.com/ https://archlinux.org/ Nobbz's blog https://blog.nobbz.dev/blog/ https://ayats.org/blog/nix-workflow @nobbz.dev on BlueSky @NobbZ1981 on Twitter https://www.linkedin.com/in/norbert-melzer/ https://youtu.be/HbtbdLolHeM?si=6M7fulTQZmuWGGCM (talk on CodeBEAM)

Cloud Posse holds LIVE "Office Hours" every Wednesday to answer questions on all things related to AWS, DevOps, Terraform, Kubernetes, CI/CD. Register at https://cloudposse.com/office-hoursSupport the show

Recebemos o Daniel Romeiro — mais conhecido como Infoslack — para mergulhar de cabeça no universo em ebulição de Inteligência Artificial, DevOps e Machine Learning. Neste episódio, exploramos como filtrar o ruído do hype com uma abordagem de filtro reverso e discutimos os bastidores do deploy de modelos de Machine Learning em produção.Trocamos experiências sobre observabilidade avançada em pipelines de IA e compartilhamos insights sobre como acumular habilidades DevOps ao longo da carreira, sem jamais perder o pé no chão. Entre uma piada e outra, analisamos também o impacto dos testes A/B em tempo real e a complexidade de gerenciar artefatos de IA em escala.Por fim, refletimos sobre as perspectivas futuras: qual será o próximo grande passo para SREs que querem continuar relevantes em um cenário dominado por IA generativa? Nós conversamos sobre como arquiteturas mal planejadas podem se tornar gargalos de latência e apresentamos estratégias para garantir alta disponibilidade mesmo quando as APIs externas decidem ficar fora do ar.Links Importantes:- Daniel Romeiro - https://www.linkedin.com/in/infoslack/- João Brito - https://www.linkedin.com/in/juniorjbn- Assista ao FilmeTEArapia - https://youtu.be/M4QFmW_HZh0?si=HIXBDWZJ8yPbpflMParticipe de nosso programa de acesso antecipado e tenha um ambiente mais seguro em instantes!https://getup.io/zerocveO Kubicast é uma produção da Getup, empresa especialista em Kubernetes e projetos open source para Kubernetes. Os episódios do podcast estão nas principais plataformas de áudio digital e no YouTube.com/@getupcloud.

In this episode of Semaphore Uncut, we chat with Sara Vieira—developer, speaker, and hardware hacker—about her unconventional path into tech, the communities that shaped her, and why she's diving into Game Boys and 3D printing while everyone else is chasing AI.Like this episode? Be sure to leave a ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ review on the podcast player of your choice and share it with your friends.

In this special live episode recorded amidst the rain-soaked streets of Malmö duringPSConfEU 2025, host Andrew Pla brings us a vibrant, multi-guest edition of the PowerShell Podcast. From impromptu bar chats to in-depth discussions on PowerShell modules, CI/CD pipelines, career growth, and community culture, this episode captures the heart of the PowerShell community in full force. Hear from speakers, first-time attendees, longtime community contributors, and PowerShell legends as they share their stories, projects, career journeys, favorite sessions, and the human side of tech.   Guests: Harm Veenstra (PowerShellIsFun, MVP and Legend) Constantin Hager (PS Framework user & Inn-Salzach PowerShell Group organizer) Thomas Hadin (Swedish consultant, Discord regular) James Ruskin (Chocolatey engineer, bigtime PowerSheller, kind and smart) Emanuel Palm (Microsoft MVP and PSConfEU speaker) Suresh "SK" Krishnan (IAM pro & PowerShell podcast superfan) Topics Covered: Favorite PSConfEU 2025 sessions and key takeaways GitHub Actions & GitHub Apps deep dive Lightning talks & community demo formats User group organizing and mentoring new speakers Tools: PS Framework, Spectre.Console, AI Shell, ModuleBuilder PowerShell remoting, PSDefaultParameterValues, and CI pipelines Career development insights, perspective shifts, and personal growth Building friendships and networks in the PowerShell community Highlights: “There's no magic” – a recurring theme reminding listeners to understand what they're running. Reflections on how empathy and perspective can transform your IT career. A shoutout to the PowerShell Discord community and lesser-known contributors like weq and Chris Dent. Real stories of overcoming stage fright, pushing past visa issues, and finding belonging through tech. Links: https://discord.gg/pdq https://psconf.eu https://andrewpla.tech/links Watch PowerShell Wednesday: https://www.youtube.com/playlist?list=PL1mL90yFExsix-L0havb8SbZXoYRPol0B PSConfEU 2025 sessions: https://www.youtube.com/watch?v=9CJWhWdbTGU&list=PLDCEho7foSoo6tc8iNDSrxp27dG_gtm6g The PowerShell Podcast Hub: https://pdq.com/the-powershell-podcast  The PowerShell Podcast on YouTube: https://youtu.be/RoVlp5XmXBc

In this episode of Book Overflow, Carter and Nathan discuss parts 3 and 4 of The DevOps Handbook! Join them as they discuss CICD, on-call rotations, telemetry, and more!-- Books Mentioned in this Episode --Note: As an Amazon Associate, we earn from qualifying purchases.----------------------------------------------------------The DevOps Handbookhttps://amzn.to/44tGqlX (paid link)----------------00:00 Intro02:01 About the Book and Authors03:43 Initial Thoughts on The DevOps Handbook Parts 3 & 407:38 Deployment Pipelines16:55 When to Implement DevOps Practices24:40 Low-Risk Releases and Feature Flags35:06 Telemetry and Observability46:04 Open Telemetry and Tool Recommendations51:57 On-Call Rotations1:01:00 Launch Readiness Reviews1:07:01 Final Thoughts----------------Spotify: https://open.spotify.com/show/5kj6DLCEWR5nHShlSYJI5LApple Podcasts: https://podcasts.apple.com/us/podcast/book-overflow/id1745257325X: https://x.com/bookoverflowpodCarter on X: https://x.com/cartermorganNathan's Functionally Imperative: www.functionallyimperative.com----------------Book Overflow is a podcast for software engineers, by software engineers dedicated to improving our craft by reading the best technical books in the world. Join Carter Morgan and Nathan Toups as they read and discuss a new technical book each week!The full book schedule and links to every major podcast player can be found at https://www.bookoverflow.io

Think you know the path to success in the Salesforce ecosystem? Think again. In this candid conversation, Jack McCurdy and Data Importer's Amy Oplinger-Singh pull back the curtain on the untold truths of a career in tech.From battling imposter syndrome to mastering the art of data management, Amy provides a masterclass in navigating the complexities of the industry. Learn why your network is your most valuable asset and how to find a role that truly aligns with your personal and professional goals.This isn't just another tech talk. It's a guide to building a resilient and authentic career.Key Insights:- The power of authenticity in a competitive industry.- How to turn networking from a chore into a superpower.- Leadership strategies to foster a burnout-proof team culture.About DevOps Diaries: Salesforce DevOps Advocate Jack McCurdy chats to members of the Salesforce community about their experience in the Salesforce ecosystem. Expect to hear and learn from inspirational stories of personal growth and business success, whilst discovering all the trials, tribulations, and joy that comes with delivering Salesforce for companies of all shapes and sizes. New episodes bi-weekly on YouTube as well as on your preferred podcast platform.Podcast produced and sponsored by Gearset. Learn more about Gearset: https://grst.co/4iCnas2Subscribe to Gearset's YouTube channel: https://grst.co/4cTAAxmLinkedIn: https://www.linkedin.com/company/gearsetX/Twitter: https://x.com/GearsetHQFacebook: https://www.facebook.com/gearsethqAbout Gearset: Gearset is the leading Salesforce DevOps platform, with powerful solutions for metadata and CPQ deployments, CI/CD, automated testing, sandbox seeding and backups. It helps Salesforce teams apply DevOps best practices to their development and release process, so they can rapidly and securely deliver higher-quality projects. Get full access to all of Gearset's features for free with a 30-day trial: https://grst.co/4iKysKWChapters:00:00 Introduction to Amy02:48 Amy's Salesforce Journey and Early Experiences05:36 Navigating Imposter Syndrome08:11 The Importance of Networking10:51 Understanding and Managing Imposter Syndrome13:30 The Pressure of Visibility and Burnout16:06 Finding Alignment in Career Choices18:58 Transitioning to Data Importer21:38 Reflections on Career Growth and Future Goals23:56 Building a Supportive Work Environment30:56 Navigating Data Management Challenges36:08 Leadership and Team Well-being40:47 The Importance of End Users in Projects

Welcome to a special FirstMark Deep Dive edition of the MAD Podcast. In this episode, Matt Turck and David Waltcher unpack the explosive impact of generative AI on engineering — hands-down the biggest shift the field has seen in decades. You'll get a front-row seat to the real numbers and stories behind the AI code revolution, including how companies like Cursor hit a $500M valuation in record time, and why GitHub Copilot now serves 15 million developers.Matt and David break down the six trends that shaped the last 20 years of developer tools, and reveal why coding is the #1 use case for generative AI (hint: it's all about public data, structure, and ROI). You'll hear how AI is making engineering teams 30-50% faster, but also why this speed is breaking traditional DevOps, overwhelming QA, and turning top engineers into full-time code reviewers.We get specific: 82% of engineers are already using AI to write code, but this surge is creating new security vulnerabilities, reliability issues, and a total rethink of team roles. You'll learn why code review and prompt engineering are now the most valuable skills, and why computer science grads are suddenly facing some of the highest unemployment rates.We also draw wild historical parallels—from the Gutenberg Press to the Ford assembly line—to show how every productivity boom creates new problems and entire industries to solve them. Plus: what CTOs need to know about hiring, governance, and architecture in the AI era, and why being “AI native” can make a startup more credible than a 10-year-old giant.Matt Turck (Managing Director)LinkedIn - https://www.linkedin.com/in/turck/X/Twitter - https://twitter.com/mattturckDavid WaltcherLinkedIn - https://www.linkedin.com/in/davidwaltcherX/Twitter - https://x.com/davidwaltcherFIRSTMARKWebsite - https://firstmark.comX/Twitter - https://twitter.com/FirstMarkCap(00:00) Intro & episode setup (01:50) The 6 waves that led to GenAI engineering (04:30) Why coding is such fertile ground for Generative AI (08:25) Break-out dev-tool winners: Cursor, Copilot, Replit, V0 (11:25) Early stats: Teams Are Shipping Code Faster with AI (13:32) Copilots vs Autonomous Agents: The Current Reality (14:14) Lessons from History: Every Tech Boom Creates New Problems (21:53) FirstMark Survey: The Headaches AI Is Creating for Developers (22:53) What's Now Breaking: Security, CI/CD flakes, QA Overload (29:16) The New CTO Playbook to Adapt to the AI Revolution (33:23) What Happens to Engineering Orgs if Everyone is a Coder? (40:19) Founder opportunities & the dev-tool halo effect (44:24) The Built-in Credibility of AI-Native Startups (46:16) The Irony of Dev Tools As Biggest Winners in the AI Gold Rush (47:43) What's Next for AI and Engineering?

In episode 17 of Open Source Ready, Brian and John speak with Docker founder Solomon Hykes about his latest project, Dagger, and its mission to fix the pain points of modern CI/CD. Solomon explains why DevOps is due for a systems-level rethink and how AI agents are changing the way software gets built and shipped.

In this episode of the DevOps Toolchain podcast, host Joe Colantonio sits down with Thomas Hurley, Product Lead at SmartBear for ReadyAPI and SoapUI, to unpack everything you need to know about modern API testing in secure, regulated, and high-stakes environments. Check out SmartBear's ReadyAPI Now: https://testguild.me/readyapi We explore why some organizations still choose on-prem API testing despite the cloud boom, and the critical role of data security, compliance, and control. Thomas delves into how teams can utilize service virtualization to overcome dependencies, accelerate shift-left testing, and simulate complex microservices architectures — without compromising security or quality. You'll also learn how to turn functional tests into performance and security tests effortlessly, integrate API tests into your CI/CD pipelines, and even handle synthetic data generation to stay compliant. Additionally, we explore the often-overlooked cultural shift required to integrate quality thinking into the early stages of the software development lifecycle. Whether you're battling regulatory hurdles, trying to improve test coverage, or looking to scale your automation securely, this episode offers practical advice you can apply right away. Key topics covered: On-prem vs cloud API testing: security, control, and compliance considerations Using service virtualization to reduce bottlenecks and enable shift-left testing Creating realistic testing environments without exposing sensitive data Integrating functional, performance, and security testing into CI/CD pipelines Handling synthetic data and database integrations for better test reliability The role of AI and machine learning in modern API testing Breaking down silos: fostering a culture of quality across teams

The Daytona founders - Ivan Burazin and Vedran Jukic - discuss their pivot to an AI agent cloud. We dig into the new infrastructure requirements of developing agents that need their own sandboxes to operate in.A year ago, we had them on to talk about Daytona giving us remote development environments for humans, and they have now pivoted the company to focusing on providing cloud hosting environments for AI agents to operate.I suspect this is something we're all gonna eventually need to tackle as we work to automate more of our software engineering. So we spend time breaking down the concepts and the real world needs of humans developing agents, and then the needs of AI that require places to run their own tools in code.Check out the video podcast version here https://youtu.be/l8LBqDUwtV8Creators & Guests Cristi Cotovan - Editor Bret Fisher - Host Beth Fisher - Producer Ivan Burazin - Guest Vedran Jukic - Guest You can also support my content by subscribing to my YouTube channel and my weekly newsletter at bret.news!Grab the best coupons for my Docker and Kubernetes courses.Join my cloud native DevOps community on Discord.Grab some merch at Bret's Loot BoxHomepage bretfisher.com (00:00) - Intro (06:08) - Daytona's Sandbox Technology (12:57) - Practical Applications and Use Cases (14:29) - Security and Isolation in AI Agents (17:59) - Start Up Times for Sandboxing and Kubernetes (22:51) - Daytona vs Lambda (31:06) - Rogue Models and Isolation (34:54) - Humanless Operations and the Future of DevOps (47:17) - SDK vs MCP (50:15) - Human in the Loop (51:13) - Daytona: Open Source vs Product Offering

Join Dan Vega for the latest updates from the Spring Ecosystem. In this special episode, Dan is joined by Spring expert and author Craig Walls for an exciting AI show and tell segment, where they demonstrate and discuss their favorite AI tools currently transforming their development workflows.Following the show and tell, Craig shares insights from his upcoming Manning book "Spring AI in Action," exploring how developers can build intelligent Java applications using Spring's powerful AI abstractions. The episode wraps up with a preview of their collaborative workshop "Practical AI Integration with Java: A Hands-On Workshop" at dev2next 2025, where they'll teach hands-on AI implementation techniques for Java developers.Whether you're looking to discover new AI tools to boost your productivity or interested in integrating AI capabilities into your Spring applications, this episode offers practical insights and real-world examples from two experts actively working in the AI space.You can participate in our live stream to ask questions or catch the replay on your preferred podcast platform.Show NotesMain Topics Discussed1. Craig's Upcoming Book - "Spring AI in Action"Currently available in early access through Manning PublicationsExpected print release: Fall 2025Covers Spring AI development from basics to advanced topicsIncludes chapter on "Evaluating Generated Responses" - testing AI applications2. Dan's New Course Launch"AI for Java Developers" - Introduction to Spring AINearly 6 hours of contentCovers 12-18 months of Spring AI learningJust launched last week3. AI Development Tool Categories DiscussionStandalone Chatbots: ChatGPT, Google Gemini, Anthropic ClaudeInline IDE Assistants: GitHub Copilot, JetBrains AI, Amazon CodeWhispererAgentic AI IDE Environments: Cursor, Windsurf, JuniTerminal-based Agentic CLI Tools: Claude Code, OpenAI Codex, Gemini CLI4. Live DemonstrationsDan: Demonstrated Claude Code CLI tool for project planning and development workflowsCraig: Showcased Embable framework for building goal-oriented AI agents5. Testing AI ApplicationsDeterministic vs non-deterministic testing approachesUsing evaluators for response validationFact-checking and relevance evaluation techniques6. Future of Spring AIAgent framework capabilitiesAgentic workflows vs autonomous planningIntegration with tools like EmbableLinks and ResourcesBooks and CoursesSpring AI in Action (Early Access) - Craig WallsAI for Java Developers Course - Dan Vega (link to be added to show notes)Tools MentionedIDE Assistants:GitHub CopilotJetBrains AI AssistantAmazon CodeWhispererAgentic IDE Environments:CursorWindsurfJetBrains JunieCLI Tools:Claude CodeGemini CLIOpenAI CodexFrameworks and LibrariesSpring AIEmbable - Rod Johnson's agent frameworkSpring BootSpring ShellContact InformationCraig Walls: Habuma.com - Links to all social mediaDan Vega:Spring Developer Advocate at BroadcomLearn more at https://www.danvega.devUpcoming Eventsdev2Next Workshop: 8-hour Spring AI workshop with Dan Vega and Craig Walls (Colorado Springs)Key Takeaways"You are the pilot, not the passenger" - Stay in control when using AI development toolsStart with simpler tools like Copilot before moving to full agentic environmentsProper testing strategies are crucial for AI applicationsCode reviews and CI/CD pipelines are more important than ever with AI-generated codeThe AI development tool landscape is rapidly evolving with new categories emergingThis episode was recorded live on Monday, June 30, 2025. Watch the replay on the Spring Developer YouTube channel or listen wherever you get your podcasts.

Mike & Tommy are joined one last time by Mathias as they talk technical process and strategy.Get in touch:Send in your questions or topics you want us to discuss by tweeting to @PowerBITips with the hashtag #empMailbag or submit on the PowerBI.tips Podcast Page.Visit PowerBI.tips: https://powerbi.tips/Watch the episodes live every Tuesday and Thursday morning at 730am CST on YouTube: https://www.youtube.com/powerbitipsSubscribe on Spotify: https://open.spotify.com/show/230fp78XmHHRXTiYICRLVvSubscribe on Apple: https://podcasts.apple.com/us/podcast/explicit-measures-podcast/id1568944083‎Check Out Community Jam: https://jam.powerbi.tipsFollow Mike: https://www.linkedin.com/in/michaelcarlo/Follow Seth: https://www.linkedin.com/in/seth-bauer/Follow Tommy: https://www.linkedin.com/in/tommypuglia/

Updating developer tools is essential for developers who want to stay efficient, secure, and competitive. In this episode of Building Better Developers with AI, Rob Broadhead and Michael Meloche explore how maintaining modern toolsets helps individuals and teams deliver better software, faster. With support from AI-generated analysis and real-world experience, they outline the risks of falling behind—and how to move forward. Listen to the full episode of Building Better Developers with AI for practical insights and ideas you can start applying today. Efficiency and Profitability When Updating Developer Tools AI captured the core message well: using outdated tools slows down delivery, creates unnecessary friction, and ultimately reduces profitability. For side hustlers and teams alike, this loss of efficiency can make or break a project. Rob pointed out that many developers begin their careers using only basic tools. Without proper exposure to modern IDEs like IntelliJ, Visual Studio Code, or Eclipse, they miss out on powerful features such as debugging tools, plugin support, container integration, and real-time collaboration. Warning Signs You Should Be Updating Developer Tools How do you know it's time to update your development tools? Rob and Michael discussed key red flags: Frequent crashes or poor performance Lack of support for modern languages or frameworks Weak integration with tools like GitHub Actions or Docker Outdated or unsupported plugins Inconsistent tooling across team members Neglecting to update developer tools can lead to slow onboarding, poor collaboration, and increased bugs—especially in fast-paced or regulated environments. Tool Standardization vs. Flexibility When Updating Tools There's a balance between letting developers choose their tools and ensuring consistency across a team. While personal comfort can boost productivity, it may also cause challenges when teams debug or collaborate. Rob and Michael recommend hosting internal hackathons to explore new toolchains or standardize workflows. These events give teams a structured way to evaluate tools and share findings. The Security Risk of Not Updating Developer Tools Michael highlighted that outdated tooling doesn't just slow developers down—it creates serious security and compliance risks. Being just one or two versions behind can open vulnerabilities that violate standards like HIPPA, OWASP or SOX. Regular updates to SDKs, plugins, and IDEs are essential for staying compliant, especially in sensitive industries like finance or healthcare. How to Evaluate New Tools Before Updating Developer Toolchains Rob offered a practical framework for evaluating new tools: Does it solve a real pain point? Start with a side project or proof of concept. Check for strong community support and documentation. Balance between stable and innovative. Michael added a note of caution: avoid adopting tools with little community activity or long-term support. If a GitHub project has only a couple of contributors and poor maintenance, it's a red flag. Developer Tools to Review and Update Regularly To keep your development environment current, Rob suggested reviewing these tool categories often: IDEs and code editors Version control tools CI/CD systems and build automation Testing and QA frameworks Package managers and dependency systems Containerization and environment management platforms Using AI to convert simple apps into different frameworks can also help evaluate new tools—just make sure not to share proprietary code. Final Thoughts Modern development demands modern tooling. From cleaner code to faster deployment and stronger team collaboration, the benefits of updating developer tools are clear. Whether you're an independent developer or part of a larger organization, regularly reviewing and upgrading your toolset is a habit worth forming. Stay Connected: Join the Developreneur Community We invite you to join our community and share your coding journey with us. Whether you're a seasoned developer or just starting, there's always room to learn and grow together. Contact us at info@develpreneur.com with your questions, feedback, or suggestions for future episodes. Together, let's continue exploring the exciting world of software development. Additional Resources Navigating Communication Tools in Modern Workplaces Building a Portable Development Environment That is OS-agnostic Modern Tools For Monetizing Content Updating Developer Tools: Keeping Your Tools Sharp and Efficient Building Better Developers With AI Podcast Videos – With Bonus Content

What happens when you give every employee access to the paid version of ChatGPT? At Knownwell, it wasn't just a tech decision—it was a culture shift. Knownwell CMO Courtney Baker, CEO David DeWolf, and Chief Product & Technology Officer Mohan Rao explore the real-world implications of a strategic move: providing company-wide access to ChatGPT. They share what sparked the decision and how a structured rollout strategy transformed productivity, communication, and innovation across the team. They also dive into what smart deployment looks like, from setting enterprise controls to embedding AI within your company's OKRs. Pete Buer kicks off the episode with an eye-opening look at Apple's latest research into large language model reasoning and why businesses must approach AI tools with both optimism and caution. He unpacks the importance of human-AI collaboration and encourages leaders to ditch the “magic wand” mindset. Also in this episode: Part two of Pete's interview with Ardy Tripathy, AI lead at OpsCanvas. Ardy reveals how AI can help eliminate “zombie resources” in cloud infrastructure, streamline CI/CD pipelines, and enhance visibility across systems. He also offers practical tips for CEOs on how to lead AI experimentation without losing control. This episode is a must-listen for leaders navigating the AI learning curve, and for teams wondering what enterprise-wide access really unlocks. Watch this episode on YouTube: https://youtu.be/NneA_LgHEYc  Curious what your company's data looks like on Knownwell? Schedule a demo at www.knownwell.com.   

In this season of the Analytics Engineering podcast, Tristan is digging deep into the world of developer tools and databases. There are few more widely used developer tools than Docker. From its launch back in 2013, Docker has completely changed how developers ship applications.  In this episode, Tristan talks to Solomon Hykes, the founder and creator of Docker. They trace Docker's rise from startup obscurity to becoming foundational infrastructure in modern software development. Solomon explains the technical underpinnings of containerization, the pivotal shift from platform-as-a-service to open-source engine, and why Docker's developer experience was so revolutionary.  The conversation also dives into his next venture Dagger, and how it aims to solve the messy, overlooked workflows of software delivery. Bonus: Solomon shares how AI agents are reshaping how CI/CD gets done and why the next revolution in DevOps might already be here. For full show notes and to read 6+ years of back issues of the podcast's companion newsletter, head to https://roundup.getdbt.com. The Analytics Engineering Podcast is sponsored by dbt Labs.

In this episode of Building Better Developers, hosts Rob Broadhead and Michael Meloche explore how to improve team collaboration in software development through the lens of AI-driven insights. Whether you're a solo developer, part of a tight-knit team, or scaling across departments, collaboration remains the backbone of efficiency and success. What Does Collaboration Mean in Development? AI kicked off the discussion with a powerful insight: define “efficiency” in context. But more importantly, it highlighted that collaboration fuels efficiency, not just working faster, but working better. Effective collaboration avoids: Redundant work Misunderstood requirements Tech debt and burnout Rob emphasized that a productive team isn't rushing through tasks but solving the correct problems—together—on the first try. Collaboration Strategies for Solo Developers Even solo developers need structured collaboration between their tools, their future selves, and their automation stack. Top collaboration tips for independent devs: Use opinionated frameworks like Next.js or Rails to minimize decision fatigue. Automate repetitive tasks early to save time in the long run. Commit code regularly with meaningful messages. Document workflows using Notion, Obsidian, or Jira—even if you're the only one using them. Containerize development environments for repeatability and rapid setup. “Solo doesn't mean siloed. Collaborate with your tools, your past decisions, and future goals.” Enhancing Collaboration in Small Development Teams For teams of 2–10 developers, Rob and Michael discussed how tight feedback loops and structured communication are essential to avoid chaos. Recommended practices for small team collaboration: Short, focused daily standups Shared development environments Lightweight Agile or Kanban boards Early investment in CI/CD pipelines Use of pair programming or mob programming for knowledge sharing Michael emphasized Agile's power in synchronizing team efforts, avoiding duplicated work, and solving problems more efficiently as a unit. “Agile helps teams collaborate—not just communicate. It keeps everyone moving in the same direction.” Solving Common Bottlenecks Together AI highlighted four universal collaboration pain points and solutions: Slow Code Reviews - Use SLAs and rotate reviewers Unclear Requirements - Kick off with 15-minute clarification huddles Testing Paralysis - Focus on integration tests and avoid overtesting Context Switching - Block dedicated focus hours Michael zeroed in on testing paralysis, especially in early-stage projects, where developers are too busy scaffolding to write tests. Without collaboration on testing plans, critical issues may be overlooked until it is too late. Rob addressed context switching, warning against excessive meetings that fragment developer flow. Leads should shield devs from distraction by delivering distilled, actionable feedback. Final Thoughts on Collaborative Development As teams grow, minor issues scale fast, and so do inefficiencies. Tools, meetings, workflows, and expectations must all scale intentionally. Rob reminded leaders to summarize and distill information before passing it to their teams and to make clever use of tools like AI, recordings, and summaries to keep everyone aligned without wasting time. “If you're building better developers, you're also building better collaborators.” Take Action: Build Collaboration Into Your Workflow Reassess your standups and review cycles Empower solo devs with documentation and CI/CD Streamline onboarding with containers Test early, test together Protect team focus time Stay Connected: Join the Developreneur Community We invite you to join our community and share your coding journey with us. Whether you're a seasoned developer or just starting, there's always room to learn and grow together. Contact us at info@develpreneur.com with your questions, feedback, or suggestions for future episodes. Together, let's continue exploring the exciting world of software development. Additional Resources Embrace Feedback for Better Teams Using Offshore Teams and Resources – Interview With Tanika De Souza Moving To Mobile Teams and Building Them – Sebastian Schieke Building Better Developers With AI Podcast Videos – With Bonus Content

This is episode 296 recorded on June 6th, 2025, where John & Jason talk the Microsoft Fabric May 2025 Feature Summary including a REST API updates for Fabric, updates to User Data Functions, Copilot in Power BI support for Fabric data agents, CosmosDB in Fabric, DataFlows Gen 2 CI/CD support is now GA,  updates to Data Pipelines & Mirroring, and much more. For show notes please visit www.bifocal.show

Every enterprise is legit rushing to build AI agents.But there's no instructions. So, what do you do? How do you make sure it works? How do you track reliability and traceability? We dive in and find out.Newsletter: Sign up for our free daily newsletterMore on this Episode: Episode PageJoin the discussion: Have a question? Join the convo here.Upcoming Episodes: Check out the upcoming Everyday AI Livestream lineupWebsite: YourEverydayAI.comEmail The Show: info@youreverydayai.comConnect with Jordan on LinkedInTopics Covered in This Episode:Google Gemini's Veo 3 Video Creation ToolTrust & Reliability in AI AgentsBuilding Reliable AI Agents GuideAgentic AI for Mission-Critical TasksMicro Agentic System Architecture DiscussionNondeterministic Software Challenges for EnterprisesGalileo's Agent Leaderboard OverviewMulti-Agent Systems: Future ProtocolsTimestamps:00:00 "Building Reliable Agentic AI"05:23 The Future of Autonomous AI Agents08:43 Chatbots vs. Agents: Key Differences10:48 "Galileo Drives Enterprise AI Adoption"13:24 Utilizing AI in Regulated Industries18:10 Test-Driven Development for Reliable Agents22:07 Evolving AI Models and Tools24:05 "Multi-Agent Systems Revolution"27:40 Ensuring Reliability in Single AgentsKeywords:Google Gemini, Agentic AI, reliable AI agents, mission-critical tasks, large language models, AI reliability platform, AI implementation, microservices, micro agents, ChuckGPT, AI observability, enterprise applications, nondeterministic software, multi-agentic systems, AI trust, AI authentication, AI communication, AI production, test-driven development, agent EVALS, Hugging Face space, tool calls, expert protocol, MCP protocol, Google A2A protocol, multi-agent systems, agent reliability, real-time prevention, CICD aspect, mission-critical agents, nondeterministic world, reliable software, Galileo, agent leaderboard, AI planning, AI execution, observability feedback, API calls, tool selection quality.Send Everyday AI and Jordan a text message. (We can't reply back unless you leave contact info) Try Google Veo 3 today! Sign up at gemini.google to get started. Try Google Veo 3 today! Sign up at gemini.google to get started.

In this episode, Dan and I (Steve) dove deep into what turned out to be a surprisingly complex, yet incredibly insightful topic: gradually migrating a massive legacy JavaScript project over to TypeScript. We're talking about nearly 1,000 JS files, 70,000+ lines of code, and years of developer history—all transitioning carefully to a typed, modern future.Dan walked us through how he started by setting up the project for success before converting even one file—getting CI/CD ready, setting up tsconfig.json, sorting out test dependencies, dealing with mock leaks, and even grappling with quirks between VS Code and WebStorm debugging.We talked tools (like TS-ESLint, concurrently, and ts-node), why strict typing actually uncovered real bugs (and made the code better!), and why it's crucial not to touch any .js files until your TypeScript setup is rock solid.Key Takeaways:Gradual migration is 100% possible—and often better—than ripping the bandaid off.TypeScript can and will catch bugs hiding in your JavaScript. Be prepared!Use VS Code extensions or TS-Node to support your devs' tooling preferences.Don't underestimate the setup phase—it's the foundation of long-term success.Start small: Dan's team converted just one file at first to test the whole pipeline.If you're sitting on a legacy JS project and dreaming of TypeScript, this episode is your blueprint—and your warning sign.Become a supporter of this podcast: https://www.spreaker.com/podcast/javascript-jabber--6102064/support.