Frank Denis , c'est le monsieur qui fait tourner un bon morceau d'Internet sans que personne le sache : libsodium, dnscrypt-proxy, Pure-FTPd, c'est lui. Et dernièrement, il s'est attaqué aux agents de codage IA avec Swival , un outil pensé pour les petits modèles qui tournent en local sur votre machine.

Le truc de Frank c'est d'écrire du logiciel réputé incassable depuis 25 ans. Si vous chiffrez vos requêtes DNS, y'a des chances que ça passe par son dnscrypt-proxy , et si vous utilisez du chiffrement dans à peu près n'importe quelle app moderne, libsodium n'est jamais bien loin. Du coup, quand ce profil-là sort un agent de codage en Python, licence MIT, gratuit, je pense que ça vaut le coup de s'y arrêter 2 minutes.

Il a codé cela parce que les outils d'agentique existants l'ont sérieusement gonflé. C'est beau, c'est neuf, c'est lavé avec Mir Laine mais.... ça plante !! Et l'autre reproche qu'il leur fait c'est concernant la confidentialité. En effet, utiliser un agent, c'est forcément voir partir on ne sait où nos données personnelles... nos clés API, nos URLs internes, nos noms de projets... tout ça est allègrement bouffé par le fournisseur de modèle qui derrière s'en sert pour tout un tas de choses pas cool. C'est notamment pour cela que Swival embarque une option --encrypt-secrets qui détecte les credentials dans les messages et les chiffre avant qu'ils quittent votre machine. Une denrée rare chez les agents de codage, et ça c'est du pur Frank Denis !

Y'a aussi la gestion du contexte, qui est le gros morceau. Les agents classiques sont conçus pour des modèles frontière avec des fenêtres géantes. Sauf que votre LLM local, lui, doit souvent se débrouiller avec 32K de contexte, et là tout déborde très vite. Swival, lui, prend le truc à l'envers. Chaque sortie d'outil est plafonnée direct à la source : 50 Ko max par fichier lu, 100 résultats de grep, 100 entrées par listing. Et une fois que l'agent a fini de fouiller votre code, un système de snapshots vire ses 12 000 tokens de lectures pour les remplacer par un résumé de 200 tokens.

Et c'est pas fini. Rajoutez là-dessus une compaction automatique en 7 niveaux progressifs (du simple ménage au grand débarras), plus des notes de travail qui survivent à tout ça. Résultat, un agent qui tient des sessions à rallonge sans partir en vrille. La doc montre d'ailleurs Swival en train d'avaler une refactorisation multi-fichiers avec Qwen3-Coder-Next dans 32K sous LM Studio sans broncher...

Et pour brancher tout ça, vous avez le choix. 11 backends quand même ! LM Studio par défaut (zéro config, il repère tout seul votre modèle chargé), llama.cpp pareil, HuggingFace, OpenRouter, Google Gemini et Vertex AI. Envie de lourd ? ChatGPT Plus ou AWS Bedrock. Et pour les curieux, les Apple Foundation Models en expérimental, un provider générique compatible OpenAI (ollama, vLLM, mlx_lm.server...) et même une commande externe de votre choix.

Pour trouver un modèle qui tienne dans votre RAM, Hugging Face sait filtrer selon votre matos et une fois que vous avez fait votre choix, l'installation tient en une ligne (via uv, Python 3.13 minimum) :

uv tool install swival

Ensuite, il suffit de taper, par exemple : "Refactore la gestion d'erreurs de src/api.py" et l'agent se met au travail pour peu que vous ayez déjà un LMStudio ou un llama.cpp qui tourne avec un modèle chargé...

Ah j'oubliais, si vous êtes sous Mac vous pouvez même l'installer avec Homebrew :

brew install swival/tap/swival

Ensuite, au niveau des commandes, il y a aussi, par exemple, une commande /audit qui vous permet de faire de la chasse aux failles de sécurité dans votre code. Tout cela avec des agents isolés chacun dans des worktrees séparés et qui sont obligés de reproduire chaque bug avant de l'inscrire dans le rapport.

Et côté sécurité, vous avez deux sandboxes au choix. Soit Agent FS d'un côté (l'agent bosse sur une copie de vos fichiers, votre projet reste intact) ou nono (non, pas le petit robot) de l'autre (avec barrières au niveau du noyau, blocage réseau compris). Sans oublier la mémoire persistante entre vos sessions, le support MCP et un mode serveur pour interconnecter vos agents entre eux.

Voilà donc de quoi venir jouer dans la cour de ZCode côté z.ai et compagnie...

Voilà, je me suis dit que ça allait vous intéresser, donc si vous voulez zieuter le code, direction GitHub , sinon, toute la doc se trouve sur le site officiel .

Merci Friendly_0day pour le lien !

Et c'est reparti pour un tour ! Qu'est-ce que vous pensez d'un dépôt privé sur Github qui serait capable d'exfiltrer tout seul son propre code dans une section commentaire visible publiquement par tout le monde. Ce serait ouf non ?

Hé bien c'est le tour de passe-passe que Sasi Levi, de chez Noma Security, vient de réussir grâce à l'agent IA de GitHub. Et vous allez voir, c'est tout con, donc c'est hyper flippant.

Cette attaque s'appelle GitLost et la cible, c'est le GitHub Agentic Workflows, un système qui colle un agent IA (tournant sur Claude ou Copilot) à vos GitHub Actions pour qu'il bosse tout seul sur vos tickets. C'est un setup où l'agent a un accès en lecture à vos repos privés et se réveille dès qu'une issue lui est assignée. C'est super pratique, sauf que... c'est un vrai piège qui peut se refermer très vite sur vous.

Ça commence en fait par une simple issue dans un dépôt public. Rien de sorcier, pas de commit vérolé, pas de serveur MCP malveillant. Juste du texte, avec des instructions planquées en anglais au milieu du ticket. L'agent lit alors cette issue, tombe sur les instructions cachées à l'intérieur et les considère comme des ordres légitimes.

Et c'est là que ça part en couille, puisqu'après il part gentiment chercher le contenu d'un README qu'on lui demande dans un dépôt privé auquel il a accès (dans la démo, sasinomalabs/testlocal). Jusqu'ici, c'est l'exfiltration classique du prompt injection, sauf que d'habitude, il faut ruser pour faire sortir la donnée avec une image markdown piégée, une requête réseau vers un serveur qu'on contrôle, un canal caché...etc.

Mais dans le cadre de cette attaque GitLost, eh bien il n'y a pas besoin de tout ça. En fait, l'agent recopie bêtement le contenu privé dans un commentaire public sur l'issue de départ et c'est terminé. C'est donc lisible par n'importe qui passant sur le repo public.

Votre navigateur ne supporte pas la lecture de vidéos HTML5. Voici un
<a href="/gitlost-github-agent-ia-fuite-depots-prives/gitlost-github-agent-ia-fuite-depots-prives-1.mp4">lien vers la vidéo</a>.

La société Sipeed vient d'annoncer la sortie d'un nouveau KVM USB-C qui je pense va vous intéresser. Il s'appelle le NanoKVM-GO, il fait la taille d'une grosse boite d'allumettes et permet de prendre le contrôle de n'importe quel appareil capable de cracher de la vidéo via son port USB-C.

Donc y'a juste besoin d'un câble, et pi c'est tout. Que ce soit un iPhone 15 ou supérieur, un MacBook, un Steam Deck, un mini PC Windows, un smartphone Android, no problemo, le boîtier s'intercale entre vous et la machine, capture l'écran en 4K, simule le clavier et la souris, et vous laisse piloter le tout depuis un simple navigateur, où que vous soyez.

Hier je vous parlais de GLM 5.2 , le modèle open source que j'ai fini par adopter (en partie) pour bosser. Eh bien la team z.ai (le lab chinois anciennement connu sous le nom de Zhipu AI) enchaîne le bon travail et pousse désormais ZCode , leur propre application pour coder avec des agents IA.

C'est une app desktop qui tourne sur Mac, Windows et Linux (en beta pour ce dernier), et elle est pensée pour les tâches qui durent. L'idée, ce sont des Goals que vous fixez, et l'agent planifie, exécute et vérifie son boulot tout seul par étapes, pendant que vous suivez la progression.

Vous avez donc un vrai environnement avec gestionnaire de fichiers, terminal, panneau Git et aperçu du navigateur en direct, ça cause le protocole MCP, ça sait lancer plusieurs agents en parallèle, et vous pouvez même piloter vos tâches à distance depuis WeChat ou Feishu. Et le tout tourne sur le même GLM Coding Plan que le reste de leur écosystème, à partir de 18 dollars par mois.

Si vous me suivez, vous savez déjà que GLM 5.2 se branche directement dans Claude Code, parce que l'API de z.ai est compatible Anthropic. Je vous avais d'ailleurs filé le petit launcher pour ça pas plus tard qu'hier. Mais ce ZCode, c'est surtout une bonne vitrine pour z.ai, afin de nous garder dans leur app plutôt qu'on utilise la concurrence. Quoi qu'il en soit, rien d'obligatoire, faut voir ce ZCode comme une option de plus pour coder à l'aide de l'IA.

L'appli est toute récente et en fouillant leur repo de feedback , je vois que l'app se prend encore des plantages bien douloureux sur Apple Silicon, avec notamment des erreurs qui vous font perdre le travail non sauvegardé et une fenêtre qui reste parfois noire même après avoir relancé l'app. Ça calme un peu pour un truc censé gérer des sessions longues de taf... Mais je pense que ça va rapidement se stabiliser, tant les dev de Z.ai font du bon boulot.

Si vous êtes déjà abonné au GLM Coding Plan, ça ne vous coûtera rien de plus d'essayer histoire de voir si les Goals collent à votre façon de bosser. Et sinon, pour les autres, l'API + votre outil habituel, ça fera tout aussi bien le job.

Chers amateurs d'OpenClaw, bonne nouvelle, votre outil préféré débarque sur iPhone et Android. Mais contrairement à ce que vous faites d'habitude, pour une fois, je vous conseille de bien lire mon article avant de foncer.

En janvier, je vous faisais découvrir rapidement OpenClaw , un assistant IA personnel et open source qui a beaucoup fait parler de lui. Perso, moi je ne suis pas fan (ni de Hermes) parce que je trouve ça plus pratique de dev mes propres outils plus adaptés et mieux pensés plutôt que de partir sur une solution comme ça. Mais breeef, ce n'est que mon avis.

Maintenant si vous êtes utilisateur d'OpenClaw, vous allez pouvoir lancer ça gratuitement sur votre iOS ou Android . Toutefois, ce ne sont pas des OpenClaw complets embarqués dans une app pour smartphone mais plutôt des appli "compagnons", c'est-à-dire un relais pour un vrai OpenClaw installé sur votre Mac, Linux ou Windows (avec WSL évidemment). L'app mobile ne fait donc que s'y connecter pour que vous puissiez interagir avec.

Ce qui est plutôt bien pensé c'est que l'app utilise les capteurs du téléphone pour par exemple pouvoir envoyer des photos, votre position GPS ou écouter ce que vous lui racontez avec le mode "Talk". Ou tout simplement affiche le Canvas qui est l'interface web dans laquelle l'agent bricole en direct.

Bref, OpenClaw bosse sur votre ordinateur et votre smartphone c'est sa télécommande.

L'app est encore un peu brut de décoffrage avec des petits bugs par ci par là mais ça fonctionne quand même alors on ne va pas se plaindre. Par contre, attention si vous l'utilisez sur des réseaux wifi public... je vous conseille de passer par un VPN ou un Tailscale pour éviter de vous faire maninzemideuler par un script kiddy qui passe par là.

Tout est open source sur GitHub , amusez-vous bien !

Source

Les devs de chez Google viennent de sortir un outil conçu pour les agents IA qui codent afin qu'ils deviennent des experts en développement d'agents IA sur Google Cloud. J'sais pas si je suis très clair, alors je vais essayer de vous expliquer tout ça.

Que vous soyez sur Claude Code, Codex d'OpenAI ou Gemini CLI (ça s'appelle agy cli maintenant d'ailleurs pour Antigravity CLI...), écrire un agent qui tient la route et le faire tourner dans le cloud de Mountain View, ça exige déjà de connaître par cœur l'ADK (Agent Development Kit) maison de Google, de savoir évaluer et coder le projet et surtout de tout déployer sans tout péter.

Ce sont clairement plusieurs métiers différents, et ça demande pas mal de connaissances, alors plutôt que de vous faire lire une doc bien chiante, les dev de Google ont eu l'idée de packager toute cette expertise dans des skills que votre agent de coding va lire à votre place.

Après, vous votre rôle, c'est de décrire tout ce que vous voulez en anglais ou en français et de siroter votre mojito. Et une fois que vous aurez fini, votre super agent générera le squelette du projet, le testera en local et poussera tout ça dans un runtime sur Google Cloud.

Pour l'installer, suffit de faire un petit :

uvx google-agents-cli setup

ou si vous voulez juste injecter les skills dans votre agent sans la CLI complète :

npx skills add google/agents-cli

Une fois la machinerie en place, vous aurez à votre service 7 modules de skills et 25 commandes qui couvrent tout le cycle de vie des agents Google Cloud, du scaffolding (croyez le ou non, en français, ça se dit échafaudage ...lol) à la publication sur Gemini Enterprise (ex-Vertex AI). Et puis Agents-CLI sait surtout générer tout ce qui est jeux de tests, noter les réponses avec un LLM qui fait office de juge, comparer 2 versions d'un même agent ou encore optimiser les prompts à partir des résultats collectés.

Cursor , le célèbre IDE de vibe coding, vient de sortir une app iOS qui permet de piloter des agents IA codant à votre place, directement depuis un smartphone.

Je ne parle donc pas d'écrire du code sur un écran de six pouces, hein, mais bien de lancer une tâche, de la confier à un agent qui bosse tout seul dans le cloud, et de garder un œil dessus pendant que vous êtes dans le métro ou affalé dans le canapé.

Vous lancez l'app, vous tapez ce que vous voulez faire, et un agent part bosser dans sa VM avec son environnement de dev complet. Et vous pouvez comme ça en lancer plusieurs en même temps et suivre leur avancement, même sur l'écran verrouillé sur smartphone. Quand il se retrouve bloqué, l'agent IA vous envoie une notif et quand c'est fini, vous n'avez plus qu'à relire les diffs, à passer en revue les captures écran, à consulter les logs et merger la pull request directement depuis le téléphone.

Je vous laisse avec Benjamin qui va vous expliquer ça (roooh, ça va, j'rigole) :

Y'a aussi un mode "remote control" comme ce qu'on retrouve chez Claude Code , qui récupère un agent déjà lancé sur votre ordi, afin de pouvoir continuer à le piloter à distance. Moi j'utilise souvent ce genre de trucs quand je dois m'absenter pour faire une course, afin de ne pas perdre de temps.

On est, en quelques mois, passé d'un monde où le dev tapait religieusement chaque ligne à un monde où il décrit une "intention" et supervise des agents qui exécutent le taf. Et le clavier devient presque accessoire, surtout avec des outils comme VoxDrop .

L'app est en beta publique, réservée aux plans payants, et pour l'instant c'est iOS uniquement, et Cursor lance aussi une promo de 75% sur les runs Composer 2.5 dans l'app jusqu'au 5 juillet, histoire de vous faire tester tout ça tranquillement.

L'app est dispo sur l' App Store si vous voulez faire du dev depuis vos toilettes.

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Si vous utilisez Codex , le CLI de dev d'OpenAI, allez vite jeter un œil à votre SSD avant qu'il ne rende l'âme ! Si je vous dis ça, c'est parce qu'un utilisateur a remarqué que l'outil écrivait en douce des quantités hallucinantes de logs sur son disque, et son calcul fait un peu peur.

En 21 jours, environ 37 To sont passés sur son SSD. Rapporté à l'année, ça grimpe à 640 To. Sur un disque d'1 To, ça revient donc à le remplir entièrement 640 fois. Et le problème avec ça, c'est que pas mal de modèles de SSD grand public sont garantis pour à peu près 600 To d'écriture. En clair, avant que le bug soit patché, Codex pouvait cramer la garantie d'écriture de votre SSD en moins d'un an. Tout ça pour stocker du log, c'est couillon quand même ^^.

Si vous avez un SSD, vous savez sûrement qu'il ne faut pas faire n'importe quoi avec, car ça ne se comporte pas exactement comme un disque dur classique. On peut réduire énormément la durée de vie d'un SSD si on fait trop de jeux d'écriture dessus car chaque cellule a un nombre d'écritures limité. Et une fois le quota explosé, le disque commence alors à fatiguer.

Le coupable chez Codex, c'est un fichier SQLite planqué dans votre dossier perso (~/.codex/logs_2.sqlite) où il balançait absolument tout, jusqu'au moindre événement réseau, en mode TRACE. Du coup ça enflait tout seul au point d'avoir généré plus de 5 milliards de lignes au fil du temps, pour à peine 500 000 réellement gardées. Du vent écrit pour rien, qui use, qui use...

Alors oui, c'est énervant, mais pas la peine de paniquer non plus car comme je vous l'ai dit c'est patché, et surtout, les SSD plus récents ont maintenant une durée de vie un peu plus longue et ça dépasse en générale les limites mentionnées par le constructeur. Bref ça dépend beaucoup du modèle que vous avez en fait.

Et j'sais pas si vous vous souvenez, mais ce n'est pas la première fois qu'un soft s'en prend à votre SSD en silence .

Alors du coup, comment on arrange ça ? Bah d'abord, mettez Codex à jour car OpenAI a fermé le ticket le 22 juin et fusionné deux correctifs qui virent environ 85% de ces logs d'un coup !

Ensuite, allez voir la taille du fameux ~/.codex/logs_2.sqlite. S'il pèse plusieurs Go, supprimez-le sans crainte car Codex en recréera un propre au prochain lancement. En faisant ça, un utilisateur a commenté sur Github être passé de 27 Go à 73 Mo juste en virant le sien ! Quel bonheur !

Bref, un petit coup d'œil, une petite update, un fichier viré, et votre SSD respirera à nouveau. Pensez-y !

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