La semaine des agents IA : Hermes vs. OpenClaw, failles de sécurité Linux et outils open-source en vedette
Jeudi 14 mai 2026
Bonjour, cette infolettre hebdomadaire vous guide à travers les vidéos les plus importantes d’une sélection organisée de chaînes YouTube spécialisées en IA et codage. Un résumé compact par vidéo, plus un aperçu quotidien des thèmes dominants. Si cela vous intéresse, cliquez simplement sur le lien sous le résumé.
Cette semaine tourne entièrement autour des agents IA et de leurs applications. Les comparaisons entre Hermes et OpenClaw occupent une place particulière, ayant été testés et évalués en détail dans plusieurs vidéos. Alex Finn a mené des tests exhaustifs au cours desquels les deux agents se sont affrontés dans différents scénarios. Il s’est avéré que Hermes convaincait dans certains domaines comme la facilité d’utilisation et l’auto-amélioration, tandis qu’OpenClaw a été félicité pour sa stabilité et sa cohérence. Les discussions sur les avantages et inconvénients des deux agents ont dominé la semaine et montré la rapidité avec laquelle le paysage des outils IA évolue.
Un autre thème central était la faille de sécurité du noyau Linux découverte par un outil IA. Fireship a rapporté en détail la faille « copy fail », qui existe depuis 2017 et peut être exploitée via un script Python. L’accent a été mis sur le rôle de l’IA dans la découverte de telles failles de sécurité et sur la nécessité de mettre à jour régulièrement les systèmes. L’attaque de la chaîne d’approvisionnement sur les packages open-source de l’écosystème npm a également été abordée, avec des outils comme PNPM et Sentry proposés comme solutions.
La semaine a été marquée par une forte domination des outils et modèles open-source. De la création d’agents IA avec Hermes à l’utilisation d’OpenCode en passant par l’utilisation de modèles gratuits comme Qwen 3.6 et JML4 – la communauté open-source a démontré sa force et sa diversité. Particulièrement remarquable est la vidéo de Leon van Zyl, qui a montré comment planifier et mettre en œuvre des projets logiciels de manière autonome avec l’outil open-source « Honeyfree ». Ces outils offrent non seulement des alternatives gratuites, mais aussi une grande adaptabilité et respect de la vie privée.
Un moment fort particulier a été la vidéo d’Alex Finn dans laquelle il a mis en place un agent Hermes sur un modèle local sur un Nvidia DGX Spark. La démonstration de cas d’usage tels que les rapports quotidiens sur les actions IA et la création d’applications de listes de tâches a montré le potentiel des modèles locaux. La discussion sur l’alliance stratégique entre Anthropic et XAI d’Elon Musk était également un sujet passionnant qui a modifié la dynamique de la compétition en IA. Cette semaine a encore démontré la rapidité de l’évolution technologique et l’importance de rester à jour.
Niklas Steenfatt
Pas de nouvelles vidéos pendant cette période.
Fireship (3 nouvelles vidéos)
- Every operating system concept in one video…
7.5.2026, 17:32:34La vidéo explique en détail comment un système d’exploitation fonctionne du moment où le bouton d’alimentation est enfoncé jusqu’à l’arrêt. Elle commence par le bootloader qui charge le système d’exploitation, puis passe aux anneaux de privilège qui séparent les droits du kernel et des applications. La mémoire virtuelle est décrite comme un système permettant à plusieurs applications de s’exécuter en parallèle sans s’interférer mutuellement. Le kernel met en place le système de fichiers, charge les pilotes de périphériques et active les interruptions, permettant au système de réagir aux entrées utilisateur. Le kernel démarre ensuite le premier processus (PID1), qui est l’ancêtre de tous les autres processus. Les appels système permettent aux applications de communiquer avec le kernel, et l’ordonnanceur gère le temps processeur pour les nombreux processus. Les threads permettent aux applications d’exécuter plusieurs tâches simultanément, et la communication interprocessus (IPC) permet à différents processus de communiquer de manière sécurisée. Enfin, le processus d’arrêt est décrit, où tous les processus sont terminés et le système s’arrête de manière sécurisée.
La vidéo aborde les systèmes d’exploitation et leurs composants de manière générale, sans mentionner d’outils ou de fournisseurs spécifiques, et convient plutôt aux spectateurs de niveau intermédiaire ou avancé.
- 732 bytes of Python just borked every Linux machine on earth…
4.5.2026, 18:40:40La vidéo traite d’une faille de sécurité critique dans le kernel Linux, désignée sous le nom « copy fail » (CVE-2023-31431), qui existe depuis 2017 et a été découverte par un outil d’IA. La faille permet à un utilisateur local d’obtenir un accès root en écrivant quatre octets dans le page cache d’un fichier en lecture seule. Toutes les distributions Linux mises à jour après 2017 sont affectées. La faille a été exploitée via un script Python utilisant le protocole ONC RPC et l’interface AF_NETLINK. Bien que la faille ne soit pas exploitable à distance, il est vivement recommandé de mettre à jour les systèmes. La vidéo mentionne également le rôle de l’IA dans la découverte de failles de sécurité et fait la promotion de Code Rabbit, un outil d’IA pour améliorer la qualité du code.
La vidéo aborde explicitement les outils d’IA tels que l’outil agent d’IA utilisé par Theori et Code Rabbit, et s’adresse aux utilisateurs de niveau intermédiaire à avancé.
- A single PR just hijacked the NPM registry…
14.5.2026, 17:39:11La vidéo rapporte une attaque grave de chaîne d’approvisionnement sur les packages open source de l’écosystème npm, où plus de 100 packages avec un taux de téléchargement total de plus de 50 millions par semaine ont été compromis. L’attaque a exploité une faille dans le processus de publication du projet Tanstack en créant une pull request dans un fork du référentiel, ce qui a déclenché le workflow CI/CD. En utilisant l’option `pull_request_target`, l’attaquant a pu injecter du code malveillant dans le cache partagé du serveur CI, qui a été déclenché ultérieurement par une fusion légitime. Le malware a utilisé des tokens npm volés pour publier d’autres packages compromis et s’est propagé sur d’autres systèmes, notamment en infectant les outils de développement comme GitHub et VS Code. Le malware contenait même un « kill switch » qui supprimait les répertoires racine des machines infectées en cas de détection.
Pour se protéger contre de telles attaques, la vidéo recommande l’utilisation de pnpm à partir de la version 1 ou supérieure, qui offre des fonctionnalités telles que « Minimum Release Age », « Block Exotic Subdependencies » et « Approved Builds » pour bloquer les packages malveillants. De plus, Sentry est présenté comme un outil de débogage en production fonctionnant avec une agence alimentée par l’IA pour enquêter et résoudre automatiquement les problèmes.
La vidéo aborde des outils spécifiques tels que pnpm, npm, GitHub Actions et Sentry et s’adresse aux utilisateurs de niveau intermédiaire à avancé.
Alex Finn (8 nouvelles vidéos)
- LIVE: The greatest Claude Code workflow ever
13.5.2026, 20:12:33La vidéo présente un workflow détaillé et avancé pour Claude Code, intégrant divers outils tels que Slack, Linear, GitHub et Claude Code. Le présentateur explique comment ces outils fonctionnent ensemble pour augmenter la productivité, suivre les modifications et organiser le développement. Le workflow comprend la création de tâches et de projets dans Linear, leur liaison avec GitHub pour la gestion des branches et l’utilisation de Claude Code pour automatiser et gérer ces processus. Le présentateur souligne les avantages de ce workflow, notamment une vitesse accrue, une meilleure prévention des erreurs et une traçabilité améliorée.
De plus, le présentateur partage des expériences personnelles et des défis, comme la gestion des moments difficiles et l’importance de la persévérance. Il expose également ses réflexions sur l’utilisation d’outils IA comme Claude Code et Codex, ainsi que leurs différences et cas d’usage.
La vidéo s’adresse aux utilisateurs avancés ayant déjà de l’expérience avec Claude Code et des outils similaires et souhaitant optimiser leurs workflows. Des outils spécifiques comme Claude, OpenAI et Linear sont abordés.
- Hermes Agent powered by local models on the DGX Spark is basically magic
13.5.2026, 13:30:07La vidéo montre comment configurer un agent Hermes sur un modèle local sur un Nvidia DGX Spark pour créer un collaborateur IA disponible 24/7. Le processus comprend la configuration du DGX Spark en mode headless, l’installation d’un modèle local (Qwen 3.6 27B) et l’intégration du modèle dans l’agent Hermes. Le créateur démontre trois cas d’usage : un rapport quotidien sur les actions d’IA pour les débutants, la réutilisation du contenu vidéo YouTube pour les utilisateurs avancés et le vibe-coding d’une application de liste de tâches pour les utilisateurs experts. L’accent est mis sur les avantages des modèles locaux, comme la gratuité (hormis la consommation électrique), la confidentialité, la personnalisabilité et la valeur éducative.
Commentaire final : la vidéo aborde explicitement Nvidia DGX Spark, Hermes Agent, Qwen 3.6 27B et Tail Scale et s’adresse aux utilisateurs intermédiaires à avancés.
- LIVE: Talking AI news (no Hermes use cases ignore the thumbnail)
11.5.2026, 20:11:47La vidéo est une session de diffusion en direct portant principalement sur la discussion de Hermes Agent et ses cas d’usage. Le présentateur, Alex Finn, débute par une introduction à Hermes Agent et souligne l’importance des cas d’usage pour l’utilisation de la technologie. Il mentionne que Hermes a lancé un nouveau site Web avec des centaines de cas d’usage qu’il et les spectateurs parcourront et testeront.
Une grande partie de la vidéo est cependant occupée par diverses digressions et discussions, notamment :
1. **Investissements** : Alex discute des opportunités d’investissement actuelles dans l’industrie de l’IA, en particulier dans des entreprises comme Nvidia, Micron, TSMC et Tesla. Il souligne l’importance des développements actuels de l’IA et la nécessité d’investir dans les bonnes entreprises.
2. **Histoires et anecdotes personnelles** : Alex partage des histoires et anecdotes personnelles, souvent humoristiques et divertissantes, mais pas directement liées au sujet principal de la vidéo.
3. **Interaction avec le chat** : Une grande partie de la vidéo consiste à interagir avec le chat en direct, Alex répondant aux questions, faisant des commentaires et s’engageant avec les spectateurs.
4. **Cas d’usage pour Hermes Agent** : Vers la fin de la vidéo, Alex commence à discuter de certains des cas d’usage du nouveau site Web Hermes. Il mentionne des cas d’usage comme la création de rapports de recherche, la gestion des tâches et l’automatisation des processus.
5. **Annonces et mises à jour** : Alex fournit des mises à jour sur ses propres projets et annonces, comme le lancement d’une deuxième chaîne YouTube et la participation à un concert de Baby Keem.
**Commentaire final** : la vidéo aborde explicitement les modèles et outils d’IA open-source comme Hermes Agent et OpenClaw. Elle s’adresse plutôt aux utilisateurs intermédiaires à avancés ayant déjà une certaine compréhension de l’IA et de ses applications.
- Hermes Agent is blowing me away…
9.5.2026, 20:54:26La vidéo compare les agents IA Hermes et OpenClaw et recommande Hermes pour sa fiabilité, son amélioration continue et sa convivialité. L’auteur décrit les avantages de Hermes, notamment les mises à jour régulières et thématiques, la capacité d’auto-amélioration par l’utilisation et un accent fort sur l’expérimentation et les modèles locaux. L’installation de Hermes est décrite comme simple, avec des options pour différents modèles et services de communication, Telegram et Opus étant recommandés. L’auteur présente trois cas d’usage : un pour les débutants découvrant quotidiennement de nouveaux outils IA, un pour les utilisateurs avancés effectuant des vérifications proactives quotidiennes, et un pour les experts créant des vidéos générées par IA. À la fin, l’auteur souligne l’importance du brain-dumping et du reverse-prompting pour utiliser l’agent IA de manière personnelle et efficace.
La vidéo aborde explicitement les outils IA Hermes Agent et OpenClaw et s’adresse plutôt aux utilisateurs intermédiaires et avancés.
- LIVE: Anthropic and Elon just teamed up to take down OpenAI
6.5.2026, 20:12:34La vidéo traite de l’alliance stratégique entre Anthropic et XAI d’Elon Musk (X.AI), caractérisée par un accord majeur de puissance de calcul. Anthropic accède au cluster Colossus-1 de SpaceX, ce qui améliorera considérablement sa capacité à développer et entraîner des modèles d’IA. Ce partenariat marque un tournant dans la concurrence avec OpenAI, qui a assumé une position dominante ces derniers mois avec Codex. Anthropic a connu des limitations décroissantes et des modèles moins performants pendant cette période, ce que la nouvelle alliance devrait maintenant compenser. Elon Musk, précédemment critique envers Anthropic, fournit désormais d’énormes ressources informatiques, ce qui change la dynamique de la concurrence en IA. La vidéo discute également des stratégies à long terme d’Elon Musk, qui se concentre peut-être sur des objectifs plus importants comme les véhicules autonomes, l’aérospatiale et la robotique, plutôt que de rester dans la concurrence des chatbots IA. L’alliance pourrait conduire à une nouvelle ère d’innovation et d’amélioration des outils IA, dont les consommateurs bénéficieront. La vidéo souligne l’importance d’utiliser les deux principaux outils IA, Claude Code et Codex, pour bénéficier des forces respectives de chacun.
**Outils/Modèles/Fournisseurs IA :** Anthropic, OpenAI, Elon Musk (X.AI), Claude, Codex, Grock, Gemini, Open-Source
**Audience cible :** Intermédiaire - Hermes Agent might have just killed OpenClaw
5.5.2026, 21:11:59La vidéo présente Hermes Agent comme une alternative plus fiable à OpenClaw et traite de sept nouvelles fonctionnalités qui améliorent la productivité et la convivialité. Celles-ci incluent :
1. **Tableau Kanban** : permet le multitâche via le traitement parallèle de plusieurs fils de tâches. Un agent gestionnaire remplit les tâches avec des détails et les déplace à travers différents statuts (Triage, À faire, Prêt, En cours, Bloqué, Terminé).
2. **Slashgo** : une fonction de mission de haut niveau qui donne à l’agent des tâches à long terme qui peuvent être traitées sur une période prolongée. La qualité de la requête est cruciale pour de bons résultats.
3. **Profils (Multi-Agents)** : permet la création de plusieurs agents avec leurs propres mémoires et capacités pour optimiser les performances et éviter la surcharge.
4. **Catalogue de modèles** : simplifie le changement et l’attribution de modèles à des tâches spécifiques, améliorant le contrôle des coûts et l’efficacité.
5. **Compression** : en ajustant le seuil de compression à 0,5, une compression moins drastique est effectuée, améliorant la capacité de mémoire.
6. **Fonction Curator** : élagage automatique des compétences rarement utilisées tous les sept jours pour réduire l’encrassement et maintenir les performances.
La vidéo critique OpenClaw pour ses mises à jour fréquentes causant de l’instabilité et des problèmes de performance, et souligne les mises à jour ciblées et fiables de Hermes. Il est recommandé d’utiliser les nouvelles fonctionnalités de Hermes pour augmenter la productivité.
**Commentaire final** : la vidéo aborde explicitement Hermes Agent et OpenClaw et s’adresse plutôt aux utilisateurs intermédiaires à avancés.
- LIVE: Is Hermes better than OpenClaw? FINALE!!!
4.5.2026, 21:53:53La vidéo YouTube montre une diffusion en direct où le présentateur teste divers agents IA (OpenClaw et Hermes) dans une compétition appelée « Agent Olympics ». Le flux dure inhabituellement longtemps (3,5 heures) et est divisé en plusieurs sections allant des tests techniques aux discussions personnelles en passant par des décisions spontanées.
**Résumé du contenu :**
1. **Agent Olympics :**
– Le présentateur teste quatre combinaisons d’agents IA (OpenClaw et Hermes avec différents modèles backend comme ChatGPT et Opus) dans cinq tâches différentes.
– Les tâches comprennent la création d’infographies, de vidéos musicales animées et d’autres tâches complexes.
– Les résultats sont évalués en direct, OpenClaw avec Opus émergent comme gagnant à la fin.2. **Discussions techniques :**
– Il y a des discussions détaillées sur la stabilité et la fiabilité des différents agents IA, en particulier Hermes, qui est critiqué pour les erreurs de « compaction » (perte d’états de travail).
– OpenClaw est félicité pour sa cohérence et sa convivialité.3. **Sujets personnels :**
– Le présentateur parle de ses problèmes de sommeil et expérimente diverses solutions comme les kiwis et le magnésium.
– Il y a des discussions sur les méthodes de travail, y compris l’utilisation de tapis roulants et de bureaux debout, le présentateur exprimant ses préférences et ses aversions.4. **Interaction communautaire :**
– Les spectateurs sont activement impliqués dans le chat, posant des questions et donnant des commentaires.
– Le présentateur décide spontanément de créer une deuxième chaîne YouTube appelée « Alex Finn Labs », ce qui conduit à une interaction amusante avec un spectateur qui avait déjà réservé le nom de chaîne souhaité.5. **Annonces et plans futurs :**
– Le présentateur annonce son intention de publier davantage de vidéos sur Hermes et les configurations multi-agents à l’avenir.
– Il est discuté si les diffusions en direct doivent avoir lieu à des heures ultérieures pour atteindre un public plus large.**Commentaire final :**
La vidéo aborde explicitement les outils IA OpenClaw, Hermes, ChatGPT et Opus. Elle s’adresse plutôt aux utilisateurs intermédiaires et avancés, car elle traite de détails techniques et d’applications avancées des agents IA. - LIVE: OpenClaw vs Hermes Agent: The ultimate showdown
1.5.2026, 20:48:54La vidéo YouTube montre une diffusion en direct où divers agents IA sont testés dans une comparaison directe. Les principaux participants sont OpenClaw et Hermes, fonctionnant chacun avec les modèles ChatGPT et Opus. Le flux est divisé en plusieurs tests qui évaluent les capacités des agents dans différents domaines de tâches.
1. **Test 1 : Tableau de bord boursier en temps réel**
– **OpenClaw avec ChatGPT** : achèvement le plus rapide, mais avec une interface utilisateur (UI) peu attrayante. La fonctionnalité a été évaluée comme solide.
– **Hermes avec ChatGPT** : plus lent et a planté l’ordinateur, ce qui a entraîné une mauvaise évaluation.
– **OpenClaw avec Opus** : plus lent que la version ChatGPT, mais avec une interface utilisateur légèrement meilleure et des fonctionnalités supplémentaires comme l’intégration TradingView.
– **Hermes avec Opus** : meilleure interface utilisateur et fonctionnalité, mais plus lent qu’OpenClaw avec ChatGPT.2. **Test 2 : Développement de jeux**
– **OpenClaw avec ChatGPT** : rapide, mais jeu injouable.
– **OpenClaw avec Opus** : jouable, mais pas particulièrement divertissant.
– **Hermes avec ChatGPT** : injouable et graphiquement mauvais.
– **Hermes avec Opus** : meilleure graphique et jouabilité, évalué comme réellement divertissant.3. **Test 3 : Reconstruction de site Web (Apple.com)**
– **Hermes avec Opus** : premier achèvement, mais précision inférieure à la moyenne.
– **OpenClaw avec Opus** : mieux qu’Hermes avec Opus, mais non parfait.
– **OpenClaw avec ChatGPT** : le plus exact, presque parfait.
– **Hermes avec ChatGPT** : reproduction parfaite via captures d’écran, mais éthiquement douteuse.Le flux se termine avec Hermes avec Opus en tête, suivi d’OpenClaw avec Opus et OpenClaw avec ChatGPT. Hermes avec ChatGPT est loin derrière. Les tests restants seront poursuivis lors de la prochaine diffusion en direct.
**Commentaire final** : la vidéo aborde explicitement les modèles IA Claude (Opus), OpenAI (ChatGPT) et des outils spécifiques comme OpenClaw et Hermes. Elle s’adresse plutôt aux utilisateurs intermédiaires et avancés intéressés par les performances et la comparaison des agents IA.
Leon van Zyl (9 nouvelles vidéos)
- Claude Code Agent View: Parallel Agents Are Here
14.5.2026, 10:51:58La vidéo rapporte une attaque complexe de la chaîne d’approvisionnement contre des packages open-source dans l’écosystème npm, affectant plus de 100 packages avec plus de 50 millions de téléchargements hebdomadaires. L’attaque a exploité une vulnérabilité dans le processus de release de Tanstack, permettant à un attaquant de créer une pull request dans un fork du référentiel, ce qui a déclenché le workflow CI/CD. En utilisant l’option « pull request target », l’attaquant a pu injecter des fichiers malveillants dans le cache partagé du serveur CI, qui ont ensuite volé un token npm-publish valide et publié des versions de packages compromises. Le malware s’est propagé en cherchant d’autres tokens npm-publish et en infectant des packages supplémentaires, notamment ceux de Mistral AI, UiPath et Open Search. Le malware s’est profondément intégré dans les environnements de développement et a même utilisé un « Dead Man Switch » qui supprimait le dossier racine du système infecté en cas de détection.
Pour se défendre contre de telles attaques, la vidéo recommande d’utiliser PNPM1 ou supérieur, qui offre des fonctionnalités telles que « minimum release age », « block exotic subdependencies » et « approved builds » pour prévenir l’installation de packages malveillants. De plus, Sentry est présenté comme un outil de débogage en production, fonctionnant avec une agence alimentée par l’IA appelée Seir pour enquêter automatiquement et résoudre les problèmes.
La vidéo aborde des outils spécifiques comme PNPM, Sentry et Seir Agent et s’adresse aux utilisateurs intermédiaires à avancés.
- Codex CLI Tutorial: Build an AI Image Studio from Scratch
11.5.2026, 11:17:21Cette vidéo montre étape par étape la construction d’un studio d’images IA pour créer des miniatures YouTube, des affiches, des bannières et d’autres contenus graphiques. Le processus commence par la configuration d’un projet Next.js à l’aide de l’outil Codec CLI, basé sur GPT-5.5 et un haut niveau de raisonnement. Une base de données est configurée avec Docker et Postgres, et les tables nécessaires pour l’authentification des utilisateurs sont migrées.
L’accent est mis sur la création d’une interface conviviale permettant aux utilisateurs de télécharger des images de référence, d’écrire des prompts et de générer des images. Le développeur utilise les capacités de l’outil Codec pour concevoir et tester l’interface utilisateur, en veillant au respect d’un système de conception prédéfini. Après la conception de l’interface, la fonctionnalité réelle est implémentée à l’aide de la clé API OpenAI pour le modèle GPT-4-Image. Le développeur montre comment télécharger des images de référence et des actifs, ainsi que comment générer des miniatures combinant ces éléments.
À la fin, l’interface utilisateur est ajustée pour garantir que la génération d’images se fait uniquement via le tableau de bord et non via la page d’accueil. La page d’accueil est révisée avec une image générée et un texte marketing. La vidéo souligne l’efficacité et les économies de temps en utilisant Codec et OpenAI, bien qu’elle mentionne les limitations de tokens du plan ChatGPT Plus.
La vidéo aborde explicitement OpenAI (GPT-5.5, modèle GPT-4-Image) et Codec. Elle s’adresse plutôt aux utilisateurs intermédiaires et avancés, car elle couvre des concepts avancés tels que Docker, Postgres, Next.js et l’intégration d’API.
- Create Custom OpenCode Agents #Shorts #OpenCode #AICoding
10.5.2026, 07:00:16La vidéo montre comment créer des agents personnalisés dans OpenCode. Par défaut, il existe deux agents : « build » et « plan ». Pour créer votre propre agent, vous exécutez la commande `open code agent create` dans le terminal. Ensuite, vous entrez une description de l’agent, par exemple que l’agent nommé John ne répond qu’avec des emojis. Après la création, vous pouvez utiliser la barre d’espace pour définir les fonctions ou outils auxquels l’agent peut accéder. Vous choisissez également le mode de l’agent : soit pour les rôles primaires et subordonnés, soit uniquement comme agent subordonné. La vidéo démontre la création d’un agent subordonné nommé John et montre comment l’agent principal délègue une tâche à John. Vous pouvez suivre le travail de l’agent subordonné et voir son raisonnement et ses résultats. En conclusion, il est souligné qu’il ne s’agit que d’une démonstration et que dans la pratique, on pourrait utiliser des system prompts plus spécifiques et des accès à outils pour les agents subordonnés.
La vidéo aborde OpenCode et convient aux utilisateurs intermédiaires.
- OpenCode’s Best Hidden Feature #Shorts #OpenCode #AICoding
9.5.2026, 07:00:19La vidéo explique comment configurer différents modèles pour différents modes dans le code open-source. L’utilisateur peut, par exemple, utiliser un modèle puissant comme GPT-5 pour le mode de planification et un modèle rapide et économique comme Big Pickle pour le mode de mise en œuvre (Bold Mode). Alternativement, vous pouvez utiliser GPT-5.5 pour la planification, mais réduire l’effort en sélectionnant la commande « /variants » avec l’option « low effort ». De cette façon, la planification est créée par un modèle intelligent, tandis que la mise en œuvre est confiée à un modèle moins puissant mais plus rapide.
La vidéo aborde les modèles open-source et s’adresse plutôt aux utilisateurs intermédiaires.
- I Turned Hermes Agent Into a Coding Agent
8.5.2026, 11:02:33La vidéo montre comment utiliser l’agent Hermes comme agent de codage pour créer et déployer une application web en ligne. Le processus comprend la configuration de l’agent Hermes sur un VPS, l’intégration avec Telegram pour la communication, l’installation de l’outil Vercel CLI pour le déploiement et la configuration des compétences nécessaires pour l’agent. Le créateur teste si l’agent est capable de créer une page de portfolio personnel en récupérant les informations de la chaîne YouTube du créateur et en créant un design frontend attrayant. L’agent crée avec succès l’application, la déploie sur Vercel et fournit une URL publique qui ouvre l’application dans un navigateur. Il est également montré que l’agent est capable d’apporter des modifications à l’application et de la déployer automatiquement.
Le créateur conclut que Hermes est approprié comme agent de codage pour les tâches simples et les tableaux de bord rapides, mais pas pour les projets logiciels complexes. La vidéo aborde explicitement l’agent Hermes, OpenAI Codex, GPT 5.5, Vercel et Telegram. Elle s’adresse plutôt aux utilisateurs intermédiaires et avancés.
- This free OpenCode trick saves thousands #opencode #aitools #hacks
7.5.2026, 13:38:39La vidéo explique comment utiliser des modèles d’IA gratuits dans OpenCode pour la création de code. Pour cela, vous devez d’abord exécuter la commande « connect » et rechercher le fournisseur « OpenCode Zen ». Vous générez ensuite une clé API via une URL fournie, qui est gratuite. Après avoir saisi la clé API, vous recevez une liste des modèles supportés, notamment Big Pickle, HY3, Miniax M2.5 et Neurotron 3 Super de Nvidia. Ces modèles sont puissants et entièrement gratuits.
La vidéo aborde OpenCode et OpenCode Zen et s’adresse aux utilisateurs intermédiaires.
- I Built a Coding Agent That Runs Locally for Free
6.5.2026, 12:25:00La vidéo présente l’outil open-source « Honeyfree », qui permet de planifier et de mettre en œuvre autonomement des projets logiciels. L’utilisateur décrit à l’outil ce qu’il souhaite construire, et il planifie les fonctionnalités, les ajoute à un tableau Kanban et les implémente automatiquement. L’outil supporte différents modèles comme Alum Studio et Ollama et peut également diviser les tâches complexes en fonctionnalités plus petites. L’utilisateur démontre la création d’une simple application To-Do et montre comment ajouter et implémenter de nouvelles fonctionnalités. La vidéo souligne que c’est maintenant possible avec des modèles gratuits, ce qui n’était pas le cas il y a quelques mois. Il explique également comment télécharger des modèles comme Qwen 3.6 ou JML4 et les utiliser dans Alum Studio ou Llama Studio. L’utilisateur recommande d’augmenter la longueur de la fenêtre de contexte des modèles à au moins 64 000 tokens pour une meilleure performance. La vidéo montre également comment installer et configurer Local Forge pour créer et gérer des projets. Il est souligné que bien que les modèles gratuits soient bons pour écrire du code, ils nécessitent des instructions plus détaillées pour de meilleurs résultats. L’utilisateur recommande d’utiliser un modèle payant comme Claude pour planifier les fonctionnalités, tandis que les modèles gratuits sont utilisés pour l’implémentation réelle. La vidéo se termine par une invitation à s’inscrire à un cours de master class enseignant la construction d’applications avec des agents de codage.
La vidéo aborde les modèles open-source comme Qwen 3.6 et JML4 ainsi que les outils comme Alum Studio, Llama Studio et Local Forge. Elle s’adresse plutôt aux utilisateurs intermédiaires et avancés qui ont déjà de l’expérience dans l’utilisation de modèles d’IA et le développement de logiciels.
- OpenCode Tutorial for Beginners: Setup, Agents, Skills & MCP
5.5.2026, 12:33:17La vidéo est un tutoriel montrant comment créer une application Next.js avec Open Code, un outil d’IA open-source. Le processus commence par l’installation et la configuration d’Open Code, y compris la connexion avec différents modèles et fournisseurs d’IA, gratuits et payants. Le tutoriel montre comment ajouter des capacités d’agent comme la conception frontale et les compétences Next.js pour améliorer la qualité du code généré. Il est également démontré comment utiliser des fichiers de mémoire et des systèmes de conception pour augmenter la cohérence et l’efficacité de l’agent. Le tutoriel continue avec la création d’une application permettant aux utilisateurs d’entrer une idée brute de leur application et de recevoir un plan de projet détaillé. L’agent utilise des subagents pour exécuter les tâches en parallèle et protéger le contexte principal. À la fin, l’application est testée et améliorée, l’agent révisant complètement l’UI et effectuant des tests automatisés. La vidéo convient aux utilisateurs intermédiaires et avancés intéressés par les outils de codage basés sur l’IA.
Outils/Modèles/Fournisseurs d’IA : Open Code (Open-Source), OpenAI, Anthropic, Gemini, OpenRouter, BigPikko, HY3, Minimax, Nvidia, Vercel, Cintra AI.
- I Built a Full App Using Only Cursor AI
4.5.2026, 11:01:35Dans cette vidéo, un résumeur YouTube alimenté par l’IA est développé à l’aide de l’outil Cursor. Le processus commence par la création d’une interface utilisateur qui accepte une URL YouTube et fournit un résumé de la vidéo. Les exigences incluent un court résumé (TLDR), cinq à huit points clés, une section « Watch these moments » avec des horodatages et des descriptions, ainsi que le lien original de la vidéo.
Le créateur utilise Cursor et choisit le modèle Composer 2 pour échafauder le projet. Il installe Next.js et la bibliothèque Shad cn pour l’interface utilisateur. À l’aide des agents de Cursor, une interface utilisateur de base est créée qui répond aux exigences. Ensuite, la fonctionnalité est ajoutée pour récupérer la transcription d’une vidéo YouTube à l’aide de l’API YouTube Transcript.
Pour le résumé basé sur l’IA, le SDK d’IA de Cursor est utilisé pour renvoyer des données structurées. Le créateur choisit le modèle « anthropic/claud-2 » d’OpenRouter et intègre la clé API dans un fichier .env. L’agent génère alors le résumé, le TLDR, les points clés et les moments recommandés à partir de la transcription.
La vidéo aborde explicitement les outils Cursor, Composer 2, Next.js, Shad cn, YouTube Transcript API, AI SDK et OpenRouter. Elle s’adresse plutôt aux utilisateurs intermédiaires et avancés.
Généré automatiquement à partir des dernières vidéos YouTube de la sélection de chaînes organisées. Pour vos commentaires, suggestions ou pour vous désabonner : répondez simplement à cet e-mail.