AI Coding

J’ai testé comment OpenCode fonctionne avec plusieurs LLM hébergés localement sur Ollama et llama.cpp, et j’ai ajouté pour comparaison quelques modèles gratuits provenant d’OpenCode Zen.

OpenHands est un agent de codage open source qui modifie des fichiers et exécute des commandes dans un bac à sable. Cette introduction rapide CLI a été vérifiée le 26/10/2026 par rapport au package 1.16.0.

L’intelligence artificielle est en train de redéfinir la manière dont le logiciel est écrit, revu, déployé et maintenu. Des assistants de codage IA à l’automatisation GitOps en passant par les flux de travail DevOps, les développeurs s’appuient désormais sur des outils propulsés par l’IA à travers l’ensemble du cycle de vie logicielle.

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 de ce mois-ci est dominé par les Claude Skills et les outils d’agents IA. Ce panorama analyse les principaux dépôts Python les plus populaires sur GitHub.

La page Rust tendance de ce mois ressemble à une carte de l’infrastructure des agents : navigateurs, environnements d’exécution isolés (sandboxes), moteurs de recherche et couches de mémoire conçus pour les agents IA, aux côtés de frameworks éprouvés pour le développement de logiciels de bureau et de jeux vidéo. Cette analyse passe en revue les principaux dépôts Rust tendances sur GitHub de ce mois-ci.

L’écosystème Go continue de prospérer, et la liste des tendances de ce mois-ci est dominée par l’infrastructure des agents IA. Cet article d’analyse présente les principaux dépôts Go en tendance sur GitHub du mois.

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.