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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/
#130. Sprint 1 is a magical, wonderful, beautiful thing. Find out how my messy, unstructured and un-estimated sprint 1 unfurled on a recent project to build a Power Platform app for a mid-size Microsoft customer in financial services.In-person conferences I didn't attend:Power Platform ConferenceNordic SummitSouth Coast SummitUpcoming online conferences I'm presenting at:2 Nov 2022 at Power Platform 244 Nov 2022 at New Zealand Business Applications SummitLearn how to qualify, pitch, propose and close more agile projects:Winning Agile ProjectsTools we're using in sprint one:Miro for visual collaborationAtlassian Confluence for wiki pagesAtlassian Bitbucket and Sourcetree for source controlAzure DevOps for backlog, boards and pipelinesSlack for chatZoom for meetingsSharePoint for file sharingCopy.ai for AI-assisted creative copywritingSupport the show
It's raining cats and dogs – подкаст в якому інженери MacPaw обговорюють новини, роботу та теми, які нас хвилюють. Такі собі затишні балачки поки за вікном злива ;) Роман Тищенко — https://www.linkedin.com/in/roman-tyshchenko-1b937035/ Сергій Кривоблоцький – https://twitter.com/Krivoblotsky Євгеній Петелєв – https://twitter.com/peteliev 00:00 Вcтуп 00:29 Вітаємося Коментар уважного слухача 00:49 10 десктопів чи 3 монітори? 7:35 Mac не треба, давайте Asus Новина місяця 9:25 Apple Event: Перший нішевий продукт 11:42 Dynamic island 14:28 А навіщо мені новий iPhone? 15:33 Нові Apple Watch і фокус на безпеку 17:22 Широка лінійка девайсів викликає паніку? 18:10 Чи краще нішеві девайси Apple, ніж конкуренти? 20:02 Тенденція все оновлювати 21:11 Як нова iOS? 22:53 Які апки Apple вбив цього разу? 24:43 Оновлення CarPlay 33:56 Adobe купив Figma 40:16 Вікторини — хто кого й за скільки кого купив? 50:50 Як Uber взламали Tool місяця 55:44 Light Phone та його функціонал 1:04:40 Тренд на спрощення 1:08:52 Віджети — використовувати чи ні? 1:13:33 GitHub Desktop, Xcode, Sourcetree 1:17:21 Тули для селф-менеджменту 1:19:41 Як тримати фокус на тасках і не відволікатися? А що там по роботі? 1:23:16 Конференція від JNUC. Пошук додатків за територіальною приналежністю 1:24:27 iOS 16, macOS 13 — баги і удосконалення 1:29:26 Старт стажування у MacPaw 1:31:28 Курси чи стажування? 1:37:08 Як проводити і проходити співбесіду? 1:40:34 Мораль Facebook: https://www.facebook.com/macpawtechtalks Telegram: https://t.me/mtechtalks
In deze aflevering bespreken we het einde van IE 11, nieuwe updates in Safari 16, is neumorphism dood, het zwitsers zakmes genaamd Visual Studio Code, een mega handig plugin voor AI, EPS en PDF bestanden voor Figma en nog veel meer! 1:27- Internet Explorer 11 is End of Life
Git und Sourcetree mit Gitlab oder Github - Kollaboratives Arbeiten als Data Scientist oder Analyst
DITA w modelu "docs as code"? Kto to widział? Czy to się da zrobić i czy to w ogóle ma sens? Po snuciu teorii na ten temat, przyszedł czas na konkretne działania. Rozmawiamy o tym co do tej pory udało nam się zrobić, żeby w naszej organizacji wdrożyć "DITA as code". Mówimy o narzędziach, przykładowym procesie robienia zmian w dokumentacji, napotkanych trudnościach i kolejnych krokach. Jeśli "DITA z gita" jest bliska Waszemu sercu to zapraszamy do odsłuchu. Dźwięki wykorzystane w audycji pochodzą z kolekcji "107 Free Retro Game Sounds" dostępnej na stronie https://dominik-braun.net, udostępnianej na podstawie licencji Creative Commons license CC BY 4.0. Informacje dodatkowe: "#16 DITA z Gita", Tech Writer koduje: https://techwriterkoduje.pl/blog/2020/04/22/dita-z-gita "#8 DITA OT - static site generator dla wtajemniczonych", Tech Writer koduje: https://techwriterkoduje.pl/blog/2019/09/28/dita-ot Standard DITA (Darwin Information Typing Architecture): https://en.wikipedia.org/wiki/Darwin_Information_Typing_Architecture Component Content Management System (CCMS): https://en.m.wikipedia.org/wiki/Component_content_management_system Git: https://git-scm.com/ "Docs as code", Write the Docs: https://www.writethedocs.org/guide/docs-as-code/ Bitbucket: https://bitbucket.org/ Git submodules: https://www.atlassian.com/git/tutorials/git-submodule Bitbucket pull requests: https://www.atlassian.com/git/tutorials/making-a-pull-request Oxygen XML: https://www.oxygenxml.com/#bidx-xml-author "Krytyczna podatność w bibliotece Apache Log4j": https://cert.pl/posts/2021/12/krytyczna-podatnosc-w-bibliotece-apache-log4j/ Sourcetree: https://www.sourcetreeapp.com/ DITA Open Toolkit (DITA OT): https://www.dita-ot.org/ Docker: https://www.docker.com/ Amazon Simple Storage Service (S3): https://aws.amazon.com/s3/ TeamCity: https://www.jetbrains.com/teamcity Schematron: https://www.schematron.com/ "Content Reuse": https://paligo.net/docs/en/content-reuse.html Git hooks: https://git-scm.com/book/en/v2/Customizing-Git-Git-Hooks "Readability – what is it and how do I improve it?", Paweł Kowaluk (soap! 2018): https://www.youtube.com/watch?v=LzrHrIOHhz8
Show Notes:- Join our Slack Workspace! https://join.slack.com/t/firesideswift/shared_invite/zt-nik3miom-qJ_53_yND4OwV2ZG3Xo4RQ- Joe Cab's Handy Dandy Spreadsheet: http://joecab.link/fireside-episodes- StackOverflow: https://stackoverflow.com- Twitter: https://twitter.com- Charles: https://www.charlesproxy.com- Proxyman: https://proxyman.io- Fork: https://git-fork.com- iPad: Mockup (@MockupApp / @hasankassem_) https://getmockup.app- DevCleaner - Konrad Kołakowski @vashpan: https://apps.apple.com/us/app/devcleaner-for-xcode/id1388020431?mt=12- Sourcetree: https://www.sourcetreeapp.com- VSCode: https://code.visualstudio.com- Putty: https://www.putty.orgYou can reach us on Twitter!All of us: @Fireside_Swift- Steve: @SWBerard- Ben: @MrMcSwiftface- Chris: @Heffertron- Jordan: @JordanNoHandleFireside Swift Theme song by Mike “Golden Pipes” DillinghamBlind Love Dub by Jeris (c) copyright 2017 Licensed under a Creative Commons Attribution (3.0) license. http://dig.ccmixter.org/files/VJ_Memes/55416 Ft: Kara Square (mindmapthat)
As we've become nerdier while learning from Bart, we had started to add hidden configuration files to our Macs and PCs. On the Mac, these configuration files hidden by default by putting a dot in front of them, and hence they are called dot files. Maybe you've stored your ssh keys, or in our Git series you created a user-level gitconfig file, or perhaps you've installed VS Code or Sourcetree which also add hidden configuration files. In this installment of Programming By Stealth, Bart explains the problem to be solved of how we manage these configuration files if we use multiple computers or migrate to a new computer or do a nuke and pave. He lays the groundwork for why he loves the dot file manager called Chezmoi from chezmoi.io. The installment is a bit of a tease because after learning why we want to have a dot file management tool and why Bart favors Chezmoi for the job, he only lets us install it and run two commands before he says, "And next time we'll start to use Chezmoi."
As we've become nerdier while learning from Bart, we had started to add hidden configuration files to our Macs and PCs. On the Mac, these configuration files hidden by default by putting a dot in front of them, and hence they are called dot files. Maybe you've stored your ssh keys, or in our Git series you created a user-level gitconfig file, or perhaps you've installed VS Code or Sourcetree which also add hidden configuration files. In this installment of Programming By Stealth, Bart explains the problem to be solved of how we manage these configuration files if we use multiple computers or migrate to a new computer or do a nuke and pave. He lays the groundwork for why he loves the dot file manager called Chezmoi from chezmoi.io. The installment is a bit of a tease because after learning why we want to have a dot file management tool and why Bart favors Chezmoi for the job, he only lets us install it and run two commands before he says, "And next time we'll start to use Chezmoi."
Watch the live stream: Watch on YouTube About the show Sponsored by us: Check out the courses over at Talk Python And Brian's book too! Special guest: Jay Miller Michael #1: Autosync all branches of a fork Use GitHub actions to keep your fork in sync Step 1: make changes in a separate branch (a branch other than main) to keep the working tree clean and avoiding conflicts with upstream Step 2: Add a new workflow under the “actions” section. We are going to follow the Fork-Sync-With-Upstream-action from the Actions Marketplace. Copy the YAML in the article being careful to use the right repo/branch names Step 3: click on Start Commit and Commit new file and that's it! See your running workflow in the actions tab Brain #2: Measuring memory usage in Python: it's tricky! Itamar Turner-Trauring Nice, easy to follow discussion of memory Cool example to allocate 3 GB arr = np.ones((1024, 1024, 1024, 3), dtype=np.uint8) that's a 4 dimensional array of bytes, 1k x 1k x 1k x 3 “Resident Memory” measured with psutil.Process().memory_info().rss rss = “Resident Set Size”, or “non-swapped physical memory” returns bytes, so / (1024 * 1024) gives MB Shows a little more than 3 GB Doing nothing to process, but opening a few tabs in a browser and re-running rss shows a reduction due to some memory being saved to disk. Fil profiler can show peak allocated memory. Memory Resident Memory : RAM usage Allocated Memory : what we asked for, not really measurable Peak Allocated Memory : kinda the same, but not, and it's measurable Tradeoffs between measuring the two Jay #3: Python f-strings can do more than you thought. f'{val=}', f'{val!r}', f'{dt:%Y-%m-%d}' Caution! Just because you can doesn't mean you should but sometimes you will be looking for a way to do something Michael #4: 10 Tips and Tools You Can Adopt in 15 minutes or Less To Level Up Your Dev Productivity Upgrade your shell (ohmyzsh or ohmyposh) + Windows Terminal with PS 7 Secure.py (or NWebSec for ASP.NET or …) Use a UI for git (SourceTree, GitHub Desktop, PyCharm, VS Code, etc) Sync your github forks Use a good logging framework: Logbook, Loguru, even Sentry SSL/TLS with Let's Encrypt 80/20 testing with sitemaps PageSpeed insights (e.g for Python Bytes) Use an OS package manager: Homebrew, Chocolaty, or Linux's built in) Manage your dependencies with dependabot or even pip-compile requirements.in --upgrade Full conference video Brian #5: How to Start a Production-Ready Django Project Vitor Freitas Some great points for really any project, not just Django projects Make sure different environments work with the project, in this priority: local, so clone and run is easy and new people can onboard fast test, also local, so devs actually test with no issues production, can be more complicated since only experienced people will need it, or it will get run by your CI/CD chain production is also used in staging Configure git and venv from the beginning. Cool requirements files example with a requirements directory containing base.txt test.txt : base.txt + test stuff local.txt : test.txt + dev stuff production.txt : base.txt + any production only stuff Settings setup, also with switched implementation for local, test, prod Shared editor configuration, interesting addition Shared linting and styling tools, isort, black, flake8, … There are some Django specifics also, like app structure. Jay #6: Bunch macOS application that allows you to create starting and finishing workflows How Jay sets up and tears down the newsletter video Extras Jay Monodraw - Make diagrams or outlines using ascii art Joke
This week in our miniseries on learning the version control system Git, Bart dips our proverbial toe into branching. Branches allow us, as developers, to work on bugs or feature enhancements in a separate place from our stable code, and only merge the code back in when the bugs are squashed or the features are stable. We don't get much practice in this instalment, but rather Bart talks to us about the idea of having a strategy for when to branch and how to name your branches in order to prevent chaos. He gives us some simple and yet difficult to adhere to strategies and then takes us through more rigorous strategies that will actually be easier to follow. He emphasizes that he's not telling us which strategy to follow, but rather to have a strategy. We do a few small examples from the command line, but we get to open our Git GUI clients, like GitKraken and Sourcetree and see how the commands we're typing are graphically represented in the clients. It's a good illustration of what Bart has been promising us – that the GUI clients are doing exactly what the command line is doing. You can find Bart's tutorial shownotes at https://pbs.bartificer.net/pbs107. And if you'd like to support Bart on Patreon, go to patreon.com/ltpod.
This week in our miniseries on learning the version control system Git, Bart dips our proverbial toe into branching. Branches allow us, as developers, to work on bugs or feature enhancements in a separate place from our stable code, and only merge the code back in when the bugs are squashed or the features are stable. We don't get much practice in this instalment, but rather Bart talks to us about the idea of having a strategy for when to branch and how to name your branches in order to prevent chaos. He gives us some simple and yet difficult to adhere to strategies and then takes us through more rigorous strategies that will actually be easier to follow. He emphasizes that he's not telling us which strategy to follow, but rather to have a strategy. We do a few small examples from the command line, but we get to open our Git GUI clients, like GitKraken and Sourcetree and see how the commands we're typing are graphically represented in the clients. It's a good illustration of what Bart has been promising us – that the GUI clients are doing exactly what the command line is doing. You can find Bart's tutorial shownotes at https://pbs.bartificer.net/pbs107. And if you'd like to support Bart on Patreon, go to patreon.com/ltpod.
Dedicamos este episodio a hablar sobre los repositorios Git en la nube, espacios que nos permiten mantener una versión de nuestro código, trabajar de manera colaborativa, ejecutar tests y también realizar despliegues y otras mágicas funcionalidades. Empezamos el episodio tratando sobre en qué consiste un repositorio de código y cómo Git se ha convertido en el estándar a la hora de pensar en control de versiones. Centramos la conversación sobre los dos proveedores más importantes: GitHub y GitLab. El primero está considerado como la red social del código y tras su adquisición por parte de Microsoft está incorporando multitud de funcionalidades en su capa gratuita. Por su parte, GitLab es una soberbia plataforma de código abierto, dirigida a ser la solución integral para DevOps y una aplicación de Integración y Desarrollo Continuo para proyectos de software. Entre las cuestiones que tratamos en el episodio, tenemos: - Sistema de control de versiones Git y su uso local. - Diferencias esenciales entre GitHub y GitLab. - Clientes GUI: Github Desktop, Gitkraken, SourceTree, Git GUI, Tower, Lazygit, Sublime merge - Integración con IDE’s: Atom, Brackets, Jetbrains (integración con GitHub, Git), VSCode. ¡Contribuye a este podcast!. A través de la plataforma Buy me a coffee puedes realizar una mínima aportación desde 3€ que ayude a sostener a este podcast. Tú eliges el importe y si deseas un pago único o recurrente. ¡Muchas gracias! Sitio web de Javier Archeni: https://javierarcheni.com Sitio web de Andros Fenollosa https://programadorwebvalencia.com Sitio web de David Vaquero https://cursosdedesarrollo.com
Dedicamos este episodio a hablar sobre los repositorios Git en la nube, espacios que nos permiten mantener una versión de nuestro código, trabajar de manera colaborativa, ejecutar tests y también realizar despliegues y otras mágicas funcionalidades. Empezamos el episodio tratando sobre en qué consiste un repositorio de código y cómo Git se ha convertido en el estándar a la hora de pensar en control de versiones. Centramos la conversación sobre los dos proveedores más importantes: GitHub y GitLab. El primero está considerado como la red social del código y tras su adquisición por parte de Microsoft está incorporando multitud de funcionalidades en su capa gratuita. Por su parte, GitLab es una soberbia plataforma de código abierto, dirigida a ser la solución integral para DevOps y una aplicación de Integración y Desarrollo Continuo para proyectos de software. Entre las cuestiones que tratamos en el episodio, tenemos: - Sistema de control de versiones Git y su uso local. - Diferencias esenciales entre GitHub y GitLab. - Clientes GUI: Github Desktop, Gitkraken, SourceTree, Git GUI, Tower, Lazygit, Sublime merge - Integración con IDE’s: Atom, Brackets, Jetbrains (integración con GitHub, Git), VSCode. ¡Contribuye a este podcast!. A través de la plataforma Buy me a coffee puedes realizar una mínima aportación desde 3€ que ayude a sostener a este podcast. Tú eliges el importe y si deseas un pago único o recurrente. ¡Muchas gracias! Sitio web de Javier Archeni: https://javierarcheni.com Sitio web de Andros Fenollosa https://programadorwebvalencia.com Sitio web de David Vaquero https://cursosdedesarrollo.com
In this episode of the iPhreaks Show the panel introduces themselves and discusses their favorite tools and what their builds look like. They share their journeys in iOS development and their experiences in large teams compared to smaller teams. They consider how iOS has changed since they first started iOS development. The panel discusses what CI/CD’s they are using. They discuss, Xcode, VScode and the Dash app. They move on to testing, explaining that they generally use what apple provides unless they need something that digs a little deeper. They discuss Fastlane as a deployment tool. Tools they use for crash reports include Sentry, Xcode, and Crashlytics. For debugging the panel discusses Reveal, Sourcetree, SwiftLint, Charles proxy, and Pony debugger. Charles wonders what they prefer for their backend. Alex Bush explains that it depends on the size of the company. Larger companies prefer custom-built backends. They consider Ruby on Rails, Realm, and Runscope for smaller companies. Panelists Alex Bush Charles Max Wood Christina Moulton Sponsors Sentry– use the code “devchat” for two months free on Sentry’s small plan CacheFly Links https://revealapp.com/ https://kapeli.com/dash https://www.sourcetreeapp.com/ https://www.sharemouse.com/ https://www.charlesproxy.com/ https://www.facebook.com/iphreaks/ https://twitter.com/iphreaks Picks Christina Moulton: Finding slow code with Instruments Charles Max Wood: Disney+ Frozen 2
In this episode of the iPhreaks Show the panel introduces themselves and discusses their favorite tools and what their builds look like. They share their journeys in iOS development and their experiences in large teams compared to smaller teams. They consider how iOS has changed since they first started iOS development. The panel discusses what CI/CD’s they are using. They discuss, Xcode, VScode and the Dash app. They move on to testing, explaining that they generally use what apple provides unless they need something that digs a little deeper. They discuss Fastlane as a deployment tool. Tools they use for crash reports include Sentry, Xcode, and Crashlytics. For debugging the panel discusses Reveal, Sourcetree, SwiftLint, Charles proxy, and Pony debugger. Charles wonders what they prefer for their backend. Alex Bush explains that it depends on the size of the company. Larger companies prefer custom-built backends. They consider Ruby on Rails, Realm, and Runscope for smaller companies. Panelists Alex Bush Charles Max Wood Christina Moulton Sponsors Sentry– use the code “devchat” for two months free on Sentry’s small plan CacheFly Links https://revealapp.com/ https://kapeli.com/dash https://www.sourcetreeapp.com/ https://www.sharemouse.com/ https://www.charlesproxy.com/ https://www.facebook.com/iphreaks/ https://twitter.com/iphreaks Picks Christina Moulton: Finding slow code with Instruments Charles Max Wood: Disney+ Frozen 2
Source control is something everyone should be practicing. Maybe you know the term but not the reasons why it is important. I am going to give you three reasons why you should be using it along with some tool suggestions to get you started. Sourcetree for Mac and Windows Tower - For Mac and Windows Git Bitbucket Github Follow on Twitter: @CompileSwift --- Send in a voice message: https://anchor.fm/compileswift/message Support this podcast: https://anchor.fm/compileswift/support
In this week's episode of the DevEd podcast, the panelists talk on comments in programming. To give a context of the chosen topic, Joe mentions that he sends out regular newsletters to Thinkser.io subscribers related to a variety of concepts, and has recently been sending out some on code smells, in one of which he talks about commenting. He gives an idea of what code smells are, and shares his opinion on using comments. His point of view is that a comment can be looked at as a failure or an inability to express the code functionality or even the technology involved, or is needed to make the code completely readable to other programmers. Comments can become out of date or get replaced. The other panelists join in the discussion on whether comments are good or bad, and they state that for beginners they can be very useful while not so much for experienced programmers. Too many comments can cause a mess, so they ideally should be used for large complex functions. They are mostly used to specify if refactoring is needed at a later stage, they should explain the "why" instead of "how", and in general the code should ideally be self-sufficient. They talk about when do they actually like to use comments. If a certain piece of code is doing something unusual or non-obvious or might break the consistency with the rest of the code, then it is imperative to explain why it is written that way. It can also be a good idea to document things for new or junior developers in the team in order to explain what is going on or what should not be done, and also to pair program with them in case things are not clear. Commit messages could be a replacement for comments as well. Comments are also useful when static values and constants such as URLs or UIDs are used in the code, and for explaining specific error mechanisms. They share great practical advice for programmers who are in the earlier stages of their software development career and have generally been taught to use comments by their professors or mentors. The tips they give include taking time to look through the codebase, checking how and where comments are being used by other developers, refactoring the code to write more readable functions wherever things are unclear, using good naming conventions, trying to write self-documenting code, asking a lot of questions to whoever has written the code including asking the reasons why it is written a certain way, and not being afraid to add comments of your own. They then discuss some replies to the newsletter sent by Joe about code smells related to the importance of comments in the messy reality of engineering, pros and cons of their usefulness, tradeoff between maintaining self-documented vs heavily documented code. They end the show with picks. The DevEd podcast is produced by Thinkster.io and published by DevChat.TV. Panel Joe Eames Jesse Sanders Luis Hernandez Preston Lamb Mike Dane Sponsors Thinkster.io The Freelancers' Show React Round Up CacheFly Picks Luis Hernandez: Sourcetree Mike Dane: Google Fi Preston Lamb: Office Ladies podcast Jesse Sanders: Tesla cars Joe Eames: Gaslands Question #1: What are code smells? A pattern that indicates that there may be a problem in the code with a possibility of improvement. Question #2: When should comments be used? Comments could be useful for beginners, not so much for experienced folk. Too many comments can cause a mess, so they ideally should be used only for large complex functions. They can be used to specify if refactoring is needed at a later stage, and for explaining the "why" instead of "how". Question #3: What are some good reasons to use comments? 1. If a certain piece of code is doing something unusual/non-obvious/might break the consistency with the rest of the code. 2. For new or junior developers on the team in order to explain what is going on or what should not be done. 3. When using static values and constants. Question #4: Tips for new developers regarding comments? 1. Taking time to look through the codebase. 2. Checking how and where comments are being used by other developers. 3. Refactoring the code to write more readable functions wherever things are unclear, using good naming conventions. 4. Trying to write self-documenting code, asking a lot of questions to whoever has written the code including the reasons why it is written a certain way. 5. Not being afraid to add comments of your own.
In this week's episode of the DevEd podcast, the panelists talk on comments in programming. To give a context of the chosen topic, Joe mentions that he sends out regular newsletters to Thinkser.io subscribers related to a variety of concepts, and has recently been sending out some on code smells, in one of which he talks about commenting. He gives an idea of what code smells are, and shares his opinion on using comments. His point of view is that a comment can be looked at as a failure or an inability to express the code functionality or even the technology involved, or is needed to make the code completely readable to other programmers. Comments can become out of date or get replaced. The other panelists join in the discussion on whether comments are good or bad, and they state that for beginners they can be very useful while not so much for experienced programmers. Too many comments can cause a mess, so they ideally should be used for large complex functions. They are mostly used to specify if refactoring is needed at a later stage, they should explain the "why" instead of "how", and in general the code should ideally be self-sufficient. They talk about when do they actually like to use comments. If a certain piece of code is doing something unusual or non-obvious or might break the consistency with the rest of the code, then it is imperative to explain why it is written that way. It can also be a good idea to document things for new or junior developers in the team in order to explain what is going on or what should not be done, and also to pair program with them in case things are not clear. Commit messages could be a replacement for comments as well. Comments are also useful when static values and constants such as URLs or UIDs are used in the code, and for explaining specific error mechanisms. They share great practical advice for programmers who are in the earlier stages of their software development career and have generally been taught to use comments by their professors or mentors. The tips they give include taking time to look through the codebase, checking how and where comments are being used by other developers, refactoring the code to write more readable functions wherever things are unclear, using good naming conventions, trying to write self-documenting code, asking a lot of questions to whoever has written the code including asking the reasons why it is written a certain way, and not being afraid to add comments of your own. They then discuss some replies to the newsletter sent by Joe about code smells related to the importance of comments in the messy reality of engineering, pros and cons of their usefulness, tradeoff between maintaining self-documented vs heavily documented code. They end the show with picks. The DevEd podcast is produced by Thinkster.io and published by DevChat.TV. Panel Joe Eames Jesse Sanders Luis Hernandez Preston Lamb Mike Dane Sponsors Thinkster.io The Freelancers' Show React Round Up CacheFly Picks Luis Hernandez: Sourcetree Mike Dane: Google Fi Preston Lamb: Office Ladies podcast Jesse Sanders: Tesla cars Joe Eames: Gaslands Question #1: What are code smells? A pattern that indicates that there may be a problem in the code with a possibility of improvement. Question #2: When should comments be used? Comments could be useful for beginners, not so much for experienced folk. Too many comments can cause a mess, so they ideally should be used only for large complex functions. They can be used to specify if refactoring is needed at a later stage, and for explaining the "why" instead of "how". Question #3: What are some good reasons to use comments? 1. If a certain piece of code is doing something unusual/non-obvious/might break the consistency with the rest of the code. 2. For new or junior developers on the team in order to explain what is going on or what should not be done. 3. When using static values and constants. Question #4: Tips for new developers regarding comments? 1. Taking time to look through the codebase. 2. Checking how and where comments are being used by other developers. 3. Refactoring the code to write more readable functions wherever things are unclear, using good naming conventions. 4. Trying to write self-documenting code, asking a lot of questions to whoever has written the code including the reasons why it is written a certain way. 5. Not being afraid to add comments of your own.
En este episodio hablamos de las herramientas que conocemos y usamos en nuestro día a día, tanto dentro como fuera de Python. Algunas de las que comentamos: DB clients: DBeaver, TeamSQL, SQL Workbench/J, IntelliJ DataGrip Visualizadores de documentación: Zeal, Dash. Extensiones de Chrome. VCS: Magit, Kraken, Sourcetree, Hub. Diff view de PyCharm. Docker: minikube, k3s, kind (kubernetes in docker) Shell search tools: fzf (extensión de autocompletado “difuso” para la shell, extensible para escribir propios completadores), ag (silver searcher), rip grep. Shell tools: zsh, fish, ohmyzsh Gestores de gists y notas: Lepton, Cacher, deft mode in emacs, nvalt. bear (editor de pago para notas en móvil), orgmode, babel-org, orgzly, orgmode. Gestores de tickets: JIRA, Trello. Opciones: Alternativeto.com
В этом выпуске ведущие рассказали о себе: — О том, как они пришли в программирование, какой тернистый путь прошли, чтобы прийти к тому, что у них есть сейчас; — О том, влияет или нет наличие диплома на работу — Что для нас продуктовая разработка и как на это оказывает влияние архитектура; — Как у кого строится рабочий день, в каком режиме кто работает, чтобы достичь дзена, работает или нет техника Помодоро; — Какие инструменты им помогают достигать поставленных целей: Xcode или AppCode? Android Studio или Android Studio :trollface:? Vim или Emacs? Любимый git клиент? Упомянутые в этом выпуске программы: - GitUp, http://gitup.co - Fork, https://git-fork.com - SourceTree, https://www.sourcetreeapp.com - Dash, https://kapeli.com/dash - MindNode, https://mindnode.com/mindnode/mac - Snitch, https://www.obdev.at/products/littlesnitch/index.html - MicroSnitch, https://www.obdev.at/products/microsnitch/index.html
Show Notes:* Git Documentation: https://git-scm.com/docs/git* SourceTree: https://www.sourcetreeapp.com* Git Tower: https://www.git-tower.com/mac/ * GitHub: https://github.com* Bitbucket: https://bitbucket.org* Malazan Book of the Fallen: https://www.amazon.com/Complete-Malazan-Book-Fallen-ebook/dp/B00HL0MA3WBlind Love Dub by Jeris (c) copyright 2017 Licensed under a Creative Commons Attribution (3.0) license. http://dig.ccmixter.org/files/VJ_Memes/55416 Ft: Kara Square (mindmapthat)
Přihodilo se nám léto, tak jsme tentokrát sedli ve dvou a popovídali o tom, jak využíváme nástroje pro správu zdrojového kódu, proč to vlastně děláme, jaké máme nejradši a podobně. Mimo jiné se také dozvíte, jak přispívat k vývojářské dokumentaci Microsoftu. Odkazy: - Git a Visual Studio: https://www.visualstudio.com/en-us/docs/git/gitquickstart - interaktivní Git tutoriál: https://try.github.io - Vojtův GitHub: github.com/madrvojt - Martinův GitHub: github.com/msimecek - výukové materiály na Xamarin: https://github.com/madrvojt/school-materials - SourceTree - https://www.sourcetreeapp.com/ - Hugo: http://gohugo.io/ Twittery atd.: - https://twitter.com/deeedx (Martin) - https://twitter.com/madrvojt (Vojta) Pokud nechcete, aby vám unikla nová epizoda, odebírejte RSS nebo nás sledujte na Twitteru: https://twitter.com/dotnetcezet Hudba pochází od Little Glass Men: https://freemusicarchive.org/music/Little_Glass_Men/
This week's roundtable episode features a (mostly) silent co-host: Ikaros the official Glitch HQ office doge! While not distracted by adorableness, Martha gives a primer on Git and version control best practices, Stephen leads a discussion on art direction, and Mark tries to understand PC gamers. Feedback Form GLITCHCON Celebrates A Weekend Of Gaming - Troy Strand , Tech {dot} MN Version Control 0:03:58 Martha Megarry Category Production Tools Git Martha's Git workshop presentation slides - Martha Megarry A Short History of Git - git SourceTree GItKraken “Merging Unity scenes, prefabs and assets with git” - David Douglas Git for Unity Developers - Alistair Doulin GitHub Bitbucket Heroku "Pushing to multiple git repos" - Alex Armstrong Code School: Learn Git - Paolo Perrotta , Code School Art Direction 0:33:38 Stephen McGregor Category Art In our episode " Bananas from here to eternity" the third topic in the roundtable is on Developer Art "Bananas, from here to eternity." "The Design Bible Behind New York City’s Subway Republished as a Limited-Editio… - Kristin Hohenadel , Slate SPY Fox Series Mini-Games Behind Borderlands' 11th-hour style change - Tor Thorsen Civ V Art Director Explains Art Deco Look - Adam Biessener , Game Informer Animation Bootcamp: Cuphead Process and Philosophy - Jake Clark , GDC Vault Console vs PC Development 0:54:44 Mark LaCroix Category Hardware Book Review: The Art of Game Design - Daniel Cook Valve making big changes to Steam's trading card economy - Derek Strickland , Tweak Town Sony Developer Program Xbox LIVE Creator's program ID@XBOX Becoming a Nintendo Switch indie dev will be tough early on - Kris Graft
David Power is a multi-purpose creative pro based in Brooklyn, NY. Since moving to New York, he's worked in music recording & production, written several business books, penned screenplays, and helped write and perform in comedy films. His latest project is a podcast documentary of how a feature film is made. Our conversation covers creative practices and routines, as well as the often-nebulous world of film & video, including how to collaborate on a script and using crowdfunding to launch projects at scale. Catch up with David on his website, DavidPower.com, or through his show, SureFirePodcast.com Get The Episode Download The Busy Creator Podcast, episode 96 (MP3, 44:01, 21.3 MB) Download The Busy Creator Podcast, episode 96 (OGG, 44:01, 24.9 MB) Subscribe to Get New Episodes Subscribe to The Busy Creator Podcast on iTunes, on Google Play Music, on Android, on iHeart Sponsor Freedcamp, the finest free online project management software Bandwidth for The Busy Creator Podcast is provided by Freedcamp, Group Efforts Made Effortless. Freedcamp is best free online project management software available. By using the built-in functions and additional tools like time tracking, invoices, milestones, file storage, and more, teams can customise the software for the task at hand! The Busy Creator Podcast itself is managed and operated on Freedcamp. Get started for free on Freedcamp.com Show Notes & Links David's office is a multi-purpose room (writing, video editing, audio recording, podcast production) Acoustic paneling GIK Acoustics Reverb Anechoic Chamber David started making films based on his own whims and desires The Lonely Island Saturday Night Life D*ck in a Box David is currently podcasting the production of a feature film Michael Goldburg & Dave Chan, filmmakers Iron Mule Comedy Film Festival, NYC Seed & Spark, film-based crowdfunding platform Transcontinental Railroad Contractions (in dialogue) David's podcast episode on crowdfunding Crowdfunding article on The Busy Creator blog Kickstarter and pitch videos which now are their own project and format Cathryn Lavery on The Busy Creator Podcast, episode 65 American Sign Language (ASL) Does Google Docs have an offline version? Centered, Courier text for screenplays. Why? David has assembled a 3-monitor desk setup over the years Island of Misfit Toys Crysis Ivy Bridge, Intel's best chip from Spring 2012 David worked in a corporate environment for many years; no longer uses an alarm clock Prescott watches one event on broadcast TV each year: The Oscars Presidential debates in 2016 were streamed on Twitter DavidPower.com Sure-Fire Podcast David Power on Facebook David Power on LinkedIn Tools Trello Slack Google Docs FinalDraft BitBucket (on the web) SourceTree (on the desktop) Dropbox Paper Dell PC Tower from 2009 VEGAS Pro by Sony Magix Cakewalk by Sonar Hackintosh Mac Pro Techniques Soften the corners of a room to dampen reverb/echo Develop characters first, give them a voice and backstory, and then place them into a three-act structure. (Or not). Collect all notes and ideas; save them for later and vetting each one before writing Build a project management software workflow that actually reflects the way you work Don't store files in Slack; that's not the place for permanent items Use Plain Text formatting as a universal standard Build a Hackintosh if you can't afford a Mac Pro (which you probably can't) Habits Cross-promote, tag, and share your social links with your collaboration partners Exercise first thing in the morning Meditate, eat, drink coffee before starting work Use a floating lunch hour Wake up without an alarm Don't actively seek out news (minus industry happenings) Try Audible.com Free for 30-Days Visit BusyCreatorBook.com for your free trial Get Finish the Script!: A College Screenwriting Course in Book Form by Scott King as a free audiobook
Check out iOS Remote Conf!!! 01:27 - Hardware 06:51 - Cloud Storage Dropbox iCloud 09:00 - Tools Xcode BBEdit TextMate Dash Emacs AppCode ReSharper Sublime Text Git Tower SourceTree 13:14 - Continuous Integration Jenkins CircleCI 18:11 - TestFlight 19:57 - Desk Setups Lifehacker Ikea Desk Herman Miller Spotify 26:06 - Coding Music Bach Cello Suites Gustav Mahler - Symphony No. 1 - Bernstein · Vienna Philharmonic Orchestra Nashville (Bill Frisell Album) The Masters of Classical Music - Vivaldi White Noise 30:28 - Miscellaneous Gear PlugBug Picks Open Radar (Andrew) Filing radars with Apple (Andrew) Twin Peaks (Jaim) Torrentz (Chuck) Come see the iPhreaks at Microsoft Build Conference! (Chuck)
Check out iOS Remote Conf!!! 01:27 - Hardware 06:51 - Cloud Storage Dropbox iCloud 09:00 - Tools Xcode BBEdit TextMate Dash Emacs AppCode ReSharper Sublime Text Git Tower SourceTree 13:14 - Continuous Integration Jenkins CircleCI 18:11 - TestFlight 19:57 - Desk Setups Lifehacker Ikea Desk Herman Miller Spotify 26:06 - Coding Music Bach Cello Suites Gustav Mahler - Symphony No. 1 - Bernstein · Vienna Philharmonic Orchestra Nashville (Bill Frisell Album) The Masters of Classical Music - Vivaldi White Noise 30:28 - Miscellaneous Gear PlugBug Picks Open Radar (Andrew) Filing radars with Apple (Andrew) Twin Peaks (Jaim) Torrentz (Chuck) Come see the iPhreaks at Microsoft Build Conference! (Chuck)
Assign It To Me Podcast #47 Image from Mashable Intro Naked Pictures online - Nude Celebrity Photos - Digg.com Articles Email will last forever - Front The Technology that Ruined Baseball - The Atlantic Topic Hipster Scarf Guy - Mashable Apple’s Keynote - Iphone 6, IOS 8, Apple Pay, Smartwatch State of the App State of the Stack Picks of the show: Steven: Sourcetree & Google Pagespeed Insights Vince: Slack
PodLuolan syvyyksissä pyyhitään pölyjä podcast-laitteista ja sukelletaan versionhallinnan maailmaan. Tutustutaan hieman Gitin, SVN:n ja Mercurialin käyttöä helpottaviin työkaluihin. Lyhyet esittelyt saavat Git Tower, SourceTree, Versions, CornerStone, TortoiseSVN sekä TortoiseGit. Versionhallinnan lisäksi tutustutaan eroavaisuuksien tarkasteluun erikoistuneisiin työkaluihin. Näitä ovat mm. DiffMerge ja Kaleidoscope. Ulkopuolista versionhallintapaikkaa tarjoavat esimerkiksi GitHub, Bitbucket ja Beanstalk. Sekä maksullisena että maksuttomana. Mikäli omaa kokemusta näistä tai muista vastaavista palveluista löytyy niin laittakaa palautetta. Palautekanavina ovat alla oleva foorumi, Twitteristä @FrontendFriday, Facebookista Frontend Friday sekä sähköpostitse ouluweb@gmail.com
In this episode we talk to Johannes Schindelin from the msysgit project, a tool used for building Git for Windows. If you cannot see the audio controls, your browser does not support the audio element. Use the link below to download the mp3 manually. Link to mp3Johannes is a mathematician with a degree in genetics. In his day job, he supports biologists with image processing and analysis. He is involved in a number of Open Source projects and he co-maintains Git for Windows with Sebastian Schuberth, Pat Thoyts and Erik Faye-Lund. He is from Germany, but currently lives in the Mid-West of the US.Note: We briefly discussed libgit2 being licensed as BSD. This is not the case anymore: It has switched to GPLv2 with a linking exception,Links:Johannes on Google+, GitHubJohannes' first OSS project: LibVNCServer/LibVNCClient(Fancy redesigned) MsysGit homepage Git for Windows wikiMailing list/forumThe “garden shears”Explanation what the “garden shears” are all aboutThe git-svn ref issue The newly redesigned msysgit homepage sourcesInteractive rebase with Eclipse EGitInteractive rebase with SourceTree (this was released right after we recorded)Installing Git for Windows from within Visual Studio (video)Listen to the episode on YouTube
This episode we're talking to Karoline Klever and Arve Systad from the Norwegian company Epinova, working with a .Net based CMS called EPiServer. They're well on their way migrating to Git and I wanted to hear how it's working out for them. If you cannot see the audio controls, your browser does not support the audio element. Use the link below to download the mp3 manually. Link to mp3Links:Arve on Twitter, GitHub, homepageKaroline on Twitter, GitHub, blogTools used at Epinova: SourceTree (Git GUI tool)Atlassian Stash (repository manager)Resources used for migrating to git: The ProGit chapter on Migrating to GitThomas' screencast on repairing git-svn repos using graftsResources for learning Git:Pro Git bookgit-scm.com videosTry GitGit for beginners: The definitive practical guide (from SO)One Git cheat sheetAnother Git cheat sheetOther things we talked aboutGitMinutes #05: Git in Visual Studio and TFSThomas’ Git setup on Windows Nuget, Chocolatey, posh-gitHave Git use credentials from encrypted netrc file Arve’s open source QA “checklist” toolWhat I totally forgot to mention was that there are a couple of alternative command line tools for Windows that can wrap Powershell, or any other shell inside:Console2 (sleeping project, but still works great) ConEmu Scott Hanselman's verdict of the two choices above Listen to the episode on YouTube
Bienvenue dans le soixante-huitième épisode de CacaoCast! Dans cet épisode, Philippe Casgrain et Philippe Guitard discutent des sujets suivants: Çingleton 2011 - Nos impressions SourceTree - Gratuit pour un temps limité SVProgressHUD - Affichez la progression de manière pro HGPageScrollView - Affichez des pages miniatures comme dans Safari Quicklook - Pour voir le contenu des vos fichiers d'approvisionnement InfColorPicker - Pour choisir des couleurs sous iOS programmers-killswitch - Quand vous en avez marre d'Xcode et Instruments Ecoutez cet épisode
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