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Bun a utilisé 64 agents IA pour réécrire l'intégralité de sa base de code de Zig à Rust en seulement 11 jours, corrigeant des centaines de bugs. Mais le créateur de Zig qualifie cela de 'total shit show', affirmant que les véritables raisons n'ont rien à voir avec la technologie.
Le nouveau modèle de pointe d'OpenAI ne se contente pas d'écrire du code, il construit des applications entières par lui-même. Une nouvelle vidéo montre GPT-5.6 créant de manière autonome un clone fonctionnel de Minecraft et une réplique d'Excel riche en fonctionnalités simplement en observant l'écran.
Tout le monde se précipite vers des agents de codage IA entièrement autonomes, mais c'est une erreur critique. Découvrez les cinq niveaux d'autonomie de l'IA et pourquoi le véritable 'sweet spot' pour les développeurs n'est pas ce que vous imaginez.
Le dernier manuel AI de Google révèle une vérité crue : le modèle que vous utilisez ne représente que 10 % de votre succès. Les 90 % restants sont le 'harnais' que vous construisez, et c'est l'avenir du logiciel.
Un agent IA a reçu une seule instruction de six mots et a fonctionné pendant 12 jours d'affilée pour cloner Microsoft Excel. Le résultat est une réplique entièrement fonctionnelle, prouvant que les agents autonomes peuvent désormais gérer des tâches incroyablement complexes et de longue durée.
Les boucles d'IA sont le plus grand levier pour les développeurs, permettant aux agents IA de travailler de manière autonome vers un objectif défini sans intervention humaine. Ce nouveau flux de travail promet d'accélérer radicalement le développement logiciel, de l'optimisation des performances à la garantie que la documentation est toujours à jour.
Les meilleurs ingénieurs en IA chez Anthropic abandonnent les prompts manuels au profit de « boucles » autonomes qui fonctionnent pendant des heures. Mais ce nouveau paradigme s'accompagne de coûts cachés et de pièges de fiabilité qui peuvent faire dérailler n'importe quel projet.
OpenAI vient d'acquérir Ona, transformant son assistant Codex d'un simple suggéreur de code en un véritable agent autonome. Cette décision stratégique vise le marché des entreprises et constitue un défi direct pour des concurrents comme Anthropic, déplaçant la guerre du codage AI de l'intelligence des modèles vers l'exécution réelle.
Un développeur a dépensé 1,3 million de dollars en AI tokens en un mois, non pas pour écrire du code, mais pour construire une usine logicielle autonome. C'est l'avenir du développement, et seules quelques centaines de personnes savent comment faire.
Les entreprises perdent de l'argent avec des outils d'IA qui produisent du code bogué et coûteux. Une startup est si confiante dans son ingénieur IA autonome qu'elle vous paiera s'il ne fournit pas de résultats.
Tout le monde pense que la fenêtre de contexte géante de Claude résout les problèmes de grandes bases de code, mais ce n'est pas le cas. Le guide officiel d'Anthropic révèle trois erreurs critiques que les développeurs commettent et comment les corriger pour des gains de performance massifs.
Découvrez la date étrangement spécifique qui provoque une erreur d'exécution dans Ruby, et ce n'est pas un bug. C'est une leçon d'histoire vieille de 440 ans intégrée directement dans le code source du langage.
Les agents IA inondent votre base de code de fonctions complexes et non testées, créant une dette technique massive. Une métrique oubliée de 2007 est la clé pour désamorcer ces mines terrestres cachées.
Arrêtez d'utiliser une seule IA pour tout. Un nouveau benchmark révèle une stratégie de « diviser pour mieux régner » qui pourrait révolutionner votre flux de travail de codage.
Un développeur a utilisé Claude pour coder 50 fonctionnalités à une vitesse fulgurante, pour les voir toutes échouer lorsqu'elles étaient utilisées ensemble. Découvrez les trois erreurs critiques que l'IA commet et comment les éviter avant que votre projet n'implose.
Bun, le runtime JavaScript qui a mis Zig sur la carte, expérimente maintenant une réécriture complète en Rust. Découvrez pourquoi son créateur abandonne le langage qu'il a défendu et ce que cela signifie pour l'avenir de la programmation système.
Un instructeur de code de premier plan vient de déclarer que le clean code n'est plus la compétence la plus vitale pour les développeurs. Il enseigne désormais la seule chose que, selon lui, l'IA n'automatisera jamais : le product engineering.
Fatigué du code d'IA imprévisible ? Découvrez le flux de travail en trois phases qui transforme n'importe quel LLM en un partenaire d'ingénierie fiable et prêt pour la production.
Un nouveau système d'IA construit et déploie désormais de manière autonome ses propres applications logicielles, en direct. Cette « Dark Factory » marque le plus grand changement dans le développement logiciel depuis le compilateur.
GitHub vient de briser la seule règle qu'il n'était jamais censé enfreindre, en annulant silencieusement le code des développeurs et en brisant la confiance. Cet incident unique révèle une crise de fiabilité plus profonde qui pourrait changer la façon dont nous construisons tous les logiciels.
Une IA construit et déploie désormais son propre logiciel sans qu'aucun codeur humain ne touche le clavier. Découvrez le concept de 'Dark Factory' et comment de nouveaux modèles comme Kimi K2.6 en font une réalité.
