AI Coding

OpenHands est une plateforme open-source et agnostique des modèles pour les agents de développement logiciel pilotés par l’IA. Il permet à un agent de se comporter davantage comme un partenaire de codage que comme un simple outil de complétion automatique.

L’intelligence artificielle redéfinit la manière dont le logiciel est écrit, relu, déployé et maintenu. Des assistants de codage par IA à l’automatisation GitOps et aux workflows DevOps, les développeurs s’appuient désormais sur des outils propulsés par l’IA tout au long du cycle de vie du logiciel.

OpenCode est un agent de codage IA open source que vous pouvez exécuter dans le terminal (TUI + CLI) avec des interfaces bureau et IDE optionnelles. Voici le Guide de démarrage rapide OpenCode : installation, vérification, connexion à un modèle/fournisseur, et exécution de flux de travail réels (CLI + API).

Temporal est un moteur de flux de travail (workflow) open source de qualité entreprise qui permet aux développeurs de créer des applications de workflow durables, évolutives et tolérantes aux pannes en utilisant des langages de programmation courants comme Go.

L’écosystème Python ce mois-ci est dominé par Claude Skills et les outils d’agents IA. Cette analyse examine les dépôts Python les plus tendances sur GitHub.

L’écosystème Rust explose avec des projets innovants, en particulier dans les outils de codage en IA et les applications terminales. Ce panorama analyse les dépôts Rust les plus tendance sur GitHub ce mois-ci.

L’écosystème Go continue de prospérer avec des projets innovants couvrant l’outillage IA, les applications auto-hébergées et l’infrastructure développeur. Ce panorama analyse les dépôts Go les plus tendance sur GitHub ce mois-ci.

Le NVIDIA DGX Spark (GB10 Grace Blackwell) est désormais disponible en Australie chez les principaux détaillants d’ordinateurs avec un stock local. Si vous suivez les prix et la disponibilité mondiaux du DGX Spark, vous serez intéressé de savoir que les prix en Australie varient de 6 249 $ à 7 999 $ AUD selon la configuration de stockage et le détaillant.

L’optimisation des jetons est la compétence critique qui sépare les applications LLM rentables des expériences qui drainent le budget.

Le protocole de contexte du modèle (MCP) révolutionne la manière dont les assistants IA interagissent avec des sources de données externes et des outils. Dans ce guide, nous explorerons comment construire des serveurs MCP en Python, avec des exemples axés sur les capacités de recherche web et de scraping.

NVIDIA DGX Spark est bien réel, en vente à partir du 15/10/2025, et destiné aux développeurs CUDA ayant besoin de travailler sur des LLM locaux avec un NVIDIA AI stack intégré. Le PPU aux États-Unis est de 3 999 $ ; le prix de détail en Royaume-Uni/Allemagne/Japon est plus élevé en raison de la TVA et des coûts de distribution. Les prix publics en AUD/KRW ne sont pas encore largement affichés.

Ce guide fournit un aperçu complet des SDK Go pour Ollama et compare leurs fonctionnalités.

Voici une comparaison entre Qwen3:30b et GPT-OSS:20b se concentrant sur le suivi des instructions et les paramètres de performance, les spécifications et la vitesse.

Dans cet article, nous allons explorer deux façons de connecter votre application Python à Ollama : 1. Via HTTP REST API ; 2. Via la bibliothèque Python officielle d’Ollama.

Les modèles GPT-OSS d’Ollama présentent régulièrement des problèmes pour gérer les sorties structurées, surtout lorsqu’ils sont utilisés avec des cadres comme LangChain, OpenAI SDK, vllm et d’autres.

Voici une comparaison détaillée côte à côte du support de la sortie structurée (obtention de JSON fiable) chez les principaux fournisseurs de LLM, ainsi que des exemples Python minimaux.