Tools on Christian Roy

Le tableau RAID qui perdait un disque à chaque redémarrage

Tue, 07 Jul 2026 00:00:00 +0000

Résumé en français. Le récit complet, beaucoup plus détaillé, est disponible en anglais.

Sur mon NAS quatre baies, un disque de remplacement s’est mal inséré: une brève chute de capacité pendant l’insertion a fait échouer la seule tentative de reconstruction automatique du firmware. Résultat: le tableau RAID 5 restait dégradé ([4/3]), et même après une reconstruction manuelle réussie, chaque redémarrage faisait retomber le disque hors du tableau.

Avec Claude Code, j’ai désassemblé les binaires propriétaires du firmware pour comprendre pourquoi. La vraie cause était une boucle: au moment d’éteindre le NAS, une routine expulsait explicitement tout disque absent d’un registre de volume (corrompant son superblock RAID), donc le démarrage suivant l’excluait légitimement, donc les registres se régénéraient comme “trois disques”, et ainsi de suite indéfiniment. Plusieurs pistes plausibles se sont révélées être des impasses, dont l’édition de champs de configuration que le code ne lit jamais, avant qu’un traçage rigoureux, vérifié instruction par instruction, ne révèle le vrai mécanisme.

opencode avec un Qwen3.6-35B-A3B local a itéré jusqu'à un jouet web de physique des couleurs fonctionnel

Thu, 14 May 2026 00:00:00 +0000

J’ai donné à opencode un cahier des charges d’un paragraphe : « un canvas HTML où des cercles colorés s’attirent selon des teintes similaires et se repoussent quand ils sont opposés », et je l’ai branché sur la quantification d’unsloth de Qwen3.6-35B-A3B (UD-Q8_K_XL, ~3 milliards de paramètres actifs) tournant en local. Une douzaine de tours de pilotage plus tard, à corriger des bugs et ajuster le comportement, j’avais une démo fonctionnelle dans un seul fichier.

Gemini 3.1 Flash Live : IA vocale à faible latence avec sortie audio native

Fri, 27 Mar 2026 00:00:00 +0000

Google a lancé Gemini 3.1 Flash Live via la Live API pour créer des agents vocaux et visuels en temps réel. Le modèle traite des flux continus d’audio, vidéo et texte pour fournir des réponses parlées immédiates avec détection de nuances acoustiques et support de 90+ langues.

Principales améliorations par rapport à Gemini 2.5 Flash Native Audio :

Meilleur filtrage du bruit dans des environnements réels
Respect renforcé des instructions système complexes
Dialogue plus naturel avec latence améliorée
Capacité de réflexion via thinkingLevel (minimal/low/medium/high) au lieu de thinkingBudget

Le modèle produit de l’audio natif (pas de pipeline STT+TTS) avec une fenêtre de contexte de 128k. Il supporte l’appel de fonctions synchrones, Google Search grounding et l’entrée vidéo en plus de l’audio.

GitAgent définit les agents IA comme des dépôts git, exportables vers n'importe quel framework avec une seule commande CLI

Sat, 21 Mar 2026 00:00:00 +0000

GitAgent propose que votre dépôt git est votre agent. Deux fichiers obligatoires - agent.yaml (le manifeste) et SOUL.md (l’identité) - définissent l’agent. Tout le reste - skills, outils, mémoire, artefacts de conformité - est une structure optionnelle ajoutée par-dessus.

La partie intéressante est le modèle de supervision : quand un agent met à jour sa mémoire ou acquiert un nouveau skill, le changement devient un commit git ou une PR. Les réviseurs humains peuvent examiner les diff des changements de personnalité de l’agent comme n’importe quelle revue de code. Si le comportement dérive, git revert le ramène en arrière.

Le serveur MCP Colab de Google permet a n'importe quel agent IA de creer et d'executer des notebooks dans le cloud

Wed, 18 Mar 2026 00:00:00 +0000

Google a publie un serveur MCP open source pour Google Colab. N’importe quel agent compatible MCP - Claude Code, Gemini CLI, ou un agent personnalise - peut maintenant controler un notebook Colab par programmation : creer des cellules, ecrire et executer du code, installer des dependances, reorganiser le contenu.

La configuration tient en un seul bloc :

"mcpServers": {
  "colab-mcp": {
    "command": "uvx",
    "args": ["git+https://github.com/googlecolab/colab-mcp"],
    "timeout": 30000
  }
}

La motivation est concrete : les developpeurs copiaient du code depuis leur terminal vers des cellules Colab pour l’executer ou visualiser des donnees. Ce changement de contexte brise la concentration. Avec ce serveur, l’agent ecrit directement dans un notebook ouvert - vous obtenez un artefact reproductible et executable dans le cloud plutot qu’un simple extrait de code dans votre terminal.

OpenShell de NVIDIA applique les garde-fous des agents IA en dehors du processus agent, pour qu'un agent compromis ne puisse pas les contourner

Tue, 17 Mar 2026 00:00:00 +0000

Le probleme avec les garde-fous qui vivent a l’interieur de l’agent : un agent compromis peut les contourner. Claude Code et Cursor embarquent des prompts de securite internes, mais ces protections sont dans le meme processus qu’elles sont censees surveiller. Une injection de prompt ou un skill tiers malveillant a acces au meme environnement d’execution.

NVIDIA OpenShell deplace le point d’application en dehors. Il encapsule n’importe quel agent dans un conteneur isole avec des politiques YAML que l’agent ne peut ni lire ni modifier. L’acces reseau est refuse par defaut et rechargeable a chaud ; les contraintes sur le systeme de fichiers et les processus sont verouillees a la creation. L’agent ne peut pas escalader ses privileges parce que le noyau ne le permet pas - pas parce qu’on lui a dit de ne pas le faire.

Unsloth Studio est une interface no-code open source pour entraîner et exécuter des LLMs localement

Tue, 17 Mar 2026 00:00:00 +0000

Unsloth Studio regroupe l’inférence locale, le fine-tuning et l’export de modèles dans une seule interface web sans code. Une commande curl suffit pour l’installer; on peut ensuite exécuter des modèles GGUF ou safetensor sur Mac, Windows ou Linux sans écrire une seule ligne de code.

Le volet entraînement est le principal attrait: fine-tuning 2x plus rapide avec 70% moins de VRAM sur 500+ familles de modèles (texte, vision, TTS, embeddings). LoRA, FP8 et le fine-tuning complet fonctionnent sur le matériel NVIDIA, avec support multi-GPU déjà intégré.

OpenViking: Une base de contexte utilisant un paradigme de système de fichiers pour les agents IA

Sun, 15 Mar 2026 00:00:00 +0000

OpenViking abandonne le stockage vectoriel RAG traditionnel et utilise plutôt un paradigme de système de fichiers. Il organise le contexte de l’agent (mémoires, ressources, compétences) sous les URI viking:// avec une structure à trois niveaux :

L0 (Abstract): Résumé en une phrase pour une récupération rapide
L1 (Overview): Informations essentielles et scénarios d’utilisation
L2 (Details): Données originales complètes, chargées à la demande

Cela permet une récupération récursive par répertoires qui verrouille d’abord les répertoires à haut score, puis affine l’exploration du contenu. La trajectoire de récupération est entièrement observable, permettant aux utilisateurs de voir exactement comment le contexte est accédé.

Passer les reponses d'agents Mastra dans jq pour coloriser le raisonnement et les appels d'outils dans le terminal

Mon, 02 Mar 2026 00:00:00 +0000

L’API HTTP d’agents de Mastra retourne une structure JSON avec des steps, chacune contenant des elements content types comme reasoning, tool-call, tool-result et text. La sortie brute est dense. Commencez par l’explorer:

# Appeler l'API et voir la structure brute
http localhost:4111/api/agents/weather-agent/generate \
  messages[0]="what's the weather in montreal?" | jq .

# Obtenir uniquement la reponse finale
http localhost:4111/api/agents/weather-agent/generate \
  messages[0]="what's the weather in montreal?" | jq -r '.text'

# Explorer ce qui se trouve dans les steps
http localhost:4111/api/agents/weather-agent/generate \
  messages[0]="what's the weather in montreal?" | jq '.steps[].content[] | .type'
# "reasoning"
# "tool-call"
# "tool-result"
# "text"
# "reasoning"
# "text"

# Voir quels champs chaque type possede
http localhost:4111/api/agents/weather-agent/generate \
  messages[0]="what's the weather in montreal?" | jq '.steps[].content[] | select(.type == "tool-call")'

Une fois la structure comprise, passez dans jq -r avec des sequences d’echappement ANSI en ligne pour coloriser chaque element:

Les skills OpenClaw disparaissent silencieusement sans descriptions YAML entre guillemets et sans metadonnees openclaw

Fri, 20 Feb 2026 00:00:00 +0000

Si un skill OpenClaw personnalise n’apparait pas dans openclaw skills list et que l’agent ne peut pas le voir non plus, le frontmatter de SKILL.md est probablement en cause. OpenClaw echoue silencieusement, donc le retour de debogage est minimal.

Deux choses doivent etre correctes. Premierement, tout name ou description contenant un deux-points doit etre entoure de guillemets doubles, sinon YAML interprete le deux-points comme un separateur cle-valeur et l’analyse echoue. Deuxiemement, le frontmatter doit inclure un bloc de metadonnees openclaw declarant l’icone emoji et les binaires ou variables d’environnement requis. Sans cela, OpenClaw n’enregistrera pas le skill du tout.

Un site peut servir une vraie interface terminal ANSI quand on le curle plutôt que du HTML

Wed, 18 Feb 2026 00:00:00 +0000

Faire curl ysap.sh ne retourne pas du HTML. Ça retourne une interface terminal complètement rendue: en-tête en pixel art, panneaux avec bordures, disposition en deux colonnes, liens en couleur. Exactement ce qu’on attendrait d’une app TUI, livré via HTTP ordinaire.

L’astuce: inspecter l’en-tête User-Agent. Quand il commence par curl/, répondre avec des codes d’échappement ANSI et des caractères de dessin. Quand c’est un navigateur, répondre avec du HTML. Même URL, deux expériences complètement différentes.

HTTPie a besoin de --ignore-stdin dans les environnements non-TTY comme Claude Code

Tue, 17 Feb 2026 00:00:00 +0000

HTTPie détecte s’il tourne dans un TTY. Quand il n’y en a pas, comme lorsque Claude Code l’appelle comme subprocess, HTTPie suppose que stdin pourrait avoir des données à venir et interprète la requête comme un POST, même si tu voulais faire un GET.

La correction, c’est --ignore-stdin :

http --ignore-stdin GET localhost:3000/things

Le piège : une fois que tu dis à Claude Code de toujours utiliser --ignore-stdin, il va aussi l’utiliser quand tu pipes des données, ce qui brise complètement ce cas d’utilisation :

HTTPie interprète les clés numériques comme des index de tableau, brise les mises à jour de champs personnalisés Asana

Mon, 16 Feb 2026 00:00:00 +0000

Les GID de champs personnalisés Asana sont de longues chaînes numériques. Quand tu les passes comme clés imbriquées avec la syntaxe bracket d’HTTPie, HTTPie voit une clé numérique et suppose que tu construis un tableau, puis essaie d’allouer de la mémoire jusqu’à cet index. Avec un GID à 16 chiffres, c’est suffisant pour faire planter le processus en OOM.

Ça brise :

https --session pat PUT https://app.asana.com/api/1.0/tasks/1208765432100001 \
  data[custom_fields][1205432109876543]="1205432109876544"

HTTPie lit 1205432109876543 comme un index de tableau et tente de construire un tableau sparse de cette taille. Il n’arrive même jamais à faire la requête.

glow enlève les couleurs quand appelé depuis un subprocess: forcer avec des variables d'environnement

Fri, 30 Jan 2026 00:00:00 +0000

glow détecte s’il écrit vers un vrai terminal. Quand il est appelé depuis un script ou un subprocess (comme subprocess.run en Python), il ne voit pas de TTY et enlève tous les codes de couleur ANSI, tu te retrouves avec du texte plain.

La correction se fait avec deux variables d’environnement :

CLICOLOR_FORCE=1 COLORTERM=truecolor glow --style dark file.md

CLICOLOR_FORCE=1 indique aux outils CLI qui gèrent les couleurs d’en émettre peu importe la détection de TTY. COLORTERM=truecolor dit à glow d’utiliser les couleurs 24 bits au lieu de se rabattre sur le mode 8 couleurs.

Zvec est une base de donnees vectorielle embarquee qui vise a etre le SQLite de la recherche vectorielle

Wed, 21 Jan 2026 00:00:00 +0000

Zvec est une base de donnees vectorielle embarquee open source d’Alibaba, construite sur leur moteur Proxima. Le positionnement est simple: une recherche vectorielle qui s’execute en cours de processus, sans serveur, avec la meme facilite d’installation que SQLite.

Le vide qu’il comble est reel. Faiss donne des index mais pas de CRUD ni de recuperation apres crash. DuckDB-VSS a des fonctionnalites vectorielles limitees. Milvus necessite son propre processus et un saut reseau. Zvec vise a etre l’option qui fonctionne simplement quand on construit un pipeline RAG local, un outil en ligne de commande, ou n’importe quoi en local ou on a besoin de recherche semantique sans infrastructure.