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Korben, roi d’internet, logo bébé avec des lunettes en mode thug life

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Vous cherchez un moyen astucieux et discret de dissimuler des messages dans vos écrits ? Ca tombe bien, Unch vous permet de cacher du texte dans un autre texte en utilisant des caractères Unicode invisibles. C’est comme une encre sympathique numérique !

Concrètement, Unch utilise les caractères de sélection de variante (Variation Selector) de l’Unicode, allant de \nE0100 à \nE01EF, pour masquer votre message secret. Votre texte en clair sert de couverture et le tour est joué ! Seuls ceux qui connaissent la combine pourront révéler le véritable contenu.

Mais comment ça marche ?

  • 1. Votre message est d’abord encodé en Base64
  • 2. Puis pour chaque caractère du résultat, on ajoute un sélecteur de variante
  • 3. Ce texte ésotérique est ensuite inséré dans votre message anodin

Et hop, vous obtenez un texte d’apparence banale mais qui recèle un secret bien gardé ! Vos destinataires n’y verront que du feu.

Pour utiliser Unch, rien de plus simple. Vous pouvez :

  • Télécharger un binaire précompilé depuis la page des releases GitHub
  • Compiler vous-même le code source en Go (version 1.22.0 ou supérieure requise)
  • Utiliser l’image Docker officielle

Ensuite, il suffit de lancer la commande unch en lui passant votre message et le texte de couverture. Par exemple :

unch "Mon message secret" "Coucou, quoi de neuf ?"

Vous pouvez aussi utiliser des options pour décoder un message caché avec -d ou --decode ou encore générer un faux texte aléatoire avec -l ou --lorem et même supprimer le saut de ligne final avec -n

Quelques exemples d’utilisation :

unch "Rendez-vous à 22h" "On se fait un ciné ce soir ?"
unch -l "Je suis un agent secret"
unch -d "On se fait un ciné ce soir ?"

Comme ça, avec Unch, vous pourrez échanger des infos avec vos amis ou vos collègues pour vous amuser (mais pas critiques non plus, c’est pas chiffré, je le rappelle.)

A découvrir ici.

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Salut les gens !

Aujourd’hui, je vais vous causer d’une extension Chrome qui va vous simplifier la vie : AutoFillr.

C’est un outil qui remplit automatiquement les formulaires web pour vous. Ça a l’air tout bête dit comme ça, mais attendez de voir ce que ça donne en vrai.

Vous connaissez la galère des formulaires en ligne ? Nom, prénom, adresse, téléphone, email… À chaque fois, c’est la même rengaine. On perd un temps fou à rentrer toutes ces infos, surtout quand on doit le faire sur mobile. Avec ses gros doigts, c’est la fête du slip pour viser les bons champs. Et je ne vous parle même pas du calvaire si on doit créer un compte. Mot de passe, confirmez le mot de passe, code postal… Argh !

Alors je sais y’a déjà des navigateurs ou des gestionnaires de mots de passe qui font ça, mais c’est imparfait… Parfois certains champs ne sont pas correctement remplis. C’est là qu’AutoFillr entre en scène. Cette petite extension va littéralement remplir les cases à votre place comme ça, grâce à son IA capable d’analyser le plus tordu des formulaires. Comme ça plus besoin de vous triturer les méninges pour retrouver votre numéro de téléphone ou votre adresse (Oui, j’ai 5 ans) ou de quand même compléter des trucs qui ont été mal complétés.

Vous pouvez télécharger Autofillr ici et une fois installé, dès que vous tomberez sur un formulaire en ligne, il entrera en action en détectant les différents champs et vous proposera de les préremplir pour vous. Vous n’avez plus qu’à vérifier que tout est correct et à valider.

Rassurez vous également, vous gardez le contrôle total sur vos données personnelles puiqu’il ne conserve rien en ligne, et que tout est stocké localement dans Chrome. Et si un jour vous décidez de faire table rase, vous pouvez facilement réinitialiser l’extension. Vos infos seront supprimées, comme par magie.

A découvrir ici.

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Vous en avez assez d’attendre des heures pour installer vos dépendances Python ? Et la nuit, dans vos draps humides, vous rêvez d’un outil qui rendrait ce processus ultra-rapide et indolore ?

Ne cherchez plus, uv est là pour vous !

Écrit en Rust par les mêmes qui ont fait Ruff, uv est un installateur Python et un résolveur de dépendances d’une rapidité époustouflante. Conçu comme une alternative à pip et pip-tools, il offre des performances jusqu’à 100 fois supérieures et il est aussi facile à utiliser que pip. Vous pouvez l’installer en un clin d’œil avec curl, pip, pipx ou même Homebrew. Une fois en place, créez votre environnement virtuel avec uv venv, activez-le, et vous voilà prêt à installer des packages en un temps record grâce à des commandes intuitives comme

uv pip install flask

uv gère également la génération de fichiers de dépendances verrouillés, pour garantir la reproductibilité de votre environnement sur n’importe quelle plateforme.

Avec

uv pip compile

vous pouvez générer un fichier requirements.txt à partir de diverses sources : requirements.in, pyproject.toml, setup.py ou même l’entrée standard. Et pour synchroniser votre environnement avec ce fichier, rien de plus simple :

uv pip sync requirements.txt

Mais ce n’est pas tout. uv regorge de fonctionnalités avancées pour répondre à tous vos besoins. Vous pouvez définir des overrides de versions de dépendances, choisir entre différentes stratégies de résolution, gérer les dépendances Git avec une authentification simplifiée, et même installer dans des environnements Python arbitraires grâce à l’option --python.

Côté performances, le secret d’uv réside dans son utilisation intelligente du cache. Les dépendances déjà téléchargées sont stockées de manière optimisée, et uv se base sur des informations comme les en-têtes de cache HTTP ou les hachages Git pour déterminer si une dépendance doit être retéléchargée. Vous pouvez contrôler finement le comportement du cache avec des options comme --refresh ou --no-cache.

Autre avantage indéniable d’uv : sa gestion avancée de l’authentification. Que ce soit pour les dépôts Git privés ou les registres de packages, uv vous permet de vous authentifier de multiples façons : SSH, HTTPS avec nom d’utilisateur et mot de passe ou token, fichier netrc, et même le keyring de votre système !

C’est également un outil multi-plateforme qui fonctionne de manière optimale sur macOS, Linux et Windows, avec un support de premier ordre pour les architectures x86_64. Et si vous utilisez une plateforme plus exotique, il y a de grandes chances qu’uv soit également disponible grâce à une compatibilité étendue.

C’est vraiment à tester si vous faites du python.

A découvrir ici : https://github.com/astral-sh/uv

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LLocalSearch est un moteur de recherche qui fonctionne entièrement en local sur votre machine, qui utilise des agents IA pour effectuer des recherches directement sur votre ordinateur.

Le concept est simple mais diablement efficace. Lorsque vous lui posez une question, le système va enchaîner plusieurs modèles de langage pour trouver la réponse la plus pertinente. Tout le processus est transparent, vous pouvez suivre en temps réel la progression des agents et voir comment ils arrivent à la réponse finale, tout ça sans qu’aucune donnée ne soit envoyée sur des serveurs distants.

Mais il ne se contente pas d’être un simple moteur de recherche en local. Il propose également des fonctionnalités avancées comme la possibilité de poser des questions de suivi pour affiner votre requête initiale. Vous pouvez ainsi avoir un véritable dialogue avec le système pour obtenir exactement l’information dont vous avez besoin.

Un autre atout de LLocalSearch est sa capacité à fonctionner sur du matériel abordable. Pas besoin d’une machine de guerre avec des dizaines de gigaoctets de RAM et une carte graphique dernier cri. Le système est optimisé pour tourner sur des configurations modestes, comme le montre la vidéo de démo qui utilise un modèle de seulement 7 milliards de paramètres.

Côté interface, LLocalSearch mise sur la simplicité et l’efficacité. Que vous utilisiez le système sur ordinateur ou sur mobile, vous bénéficiez d’une interface épurée avec un champ de recherche central et un affichage clair des résultats, le tout avec un joli design soigné qui propose un mode clair et un mode sombre pour s’adapter à vos préférences.

De plus, il est très simple à déployer grâce à Docker. Quelques lignes de commande suffisent pour lancer le système et commencer à l’utiliser.

git clone https://github.com/nilsherzig/LLocalSearch.git
cd ./LLocalSearch
# 🔴 vérifier les variables d'environnement dans le fichier compose (et le fichier `env-example`) et les changer si nécessaire
docker-compose up

Bien sûr, comme tout projet en phase de démarrage, LLocalSearch n’est pas exempt de bugs et de limitations. Toutes les fonctionnalités prévues ne sont pas encore implémentées et il faudra sans doute un peu de temps avant d’arriver à un système aussi complet et robuste que les moteurs de recherche en ligne que nous connaissons. Mais le potentiel est là et il ne fait aucun doute que ça va rapidement progresser grâce à une communauté open source motivée et passionnée.

En attendant, n’hésitez pas à tester cet outil et à vous faire votre propre idée.

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Ce serait cool si on pouvait avoir accès directement aux informations les plus pertinentes pour nous, sans être submergé par le bruit constant des trucs sans intérêt. Et bien c’est exactement ce que propose Auto-News, un agrégateur d’actu personnel qui exploite la puissance de l’intelligence artificielle pour vous aider à vous informer de manière plus efficace.

Notre temps étant précieux, il est crucial de bien l’utiliser et malheureusement, tout ces moments qu’on passe à chercher, filtrer et organiser le contenu provenant de différentes sources, c’est un peu du gâchis.

Cet outil est donc capable d’agrèger les flux de diverses sources telles que Twitter, RSS, YouTube, des articles web, Reddit et même vos notes personnelles et grâce à l’utilisation de modèles de langage comme ChatGPT, il est capable de résumer et de filtrer le contenu, éliminant ainsi plus de 80% du bruit.

Comme ça, vous pouvez rester concentré sur la lecture des actus qui vous intéressent vraiment, en fonction de vos centres d’intérêt, tout en restant aligné sur vos objectifs. N’oubliez pas quand même de mettre Korben.info dans vos sources :))

Mais Auto-News va encore plus loin puisqu’il est capable de générer des listes de tâches à partir de vos notes. Il peut également les organiser en les résumant avec les informations clés et y’a même une fonctionnalité expérimentale appelée « Deepdive » qui grâce à un agent de recherche web et à l’outil Autogen de Microsoft, vous permet d’explorer en profondeur des sujets qui vous passionnent.

Côté technique, Auto-News prend en charge plusieurs backends d’IA, dont OpenAI ChatGPT et Google Gemini. L’interface utilisateur est basée sur Notion, ce qui signifie que vous pouvez y accéder de n’importe où, que ce soit via un navigateur web ou une application mobile. Son déploiement est plutôt flexible, avec une prise en charge de Docker Compose et de Kubernetes donc ça peut s’intégrer facilement dans votre flux de travail.

A découvrir ici.