Google n'a jamais sorti d'API publique pour NotebookLM , son outil qui transforme vos documents en podcasts, quiz et autres résumés grâce à l'IA. Pas de SDK, pas de CLI, y'a rien du tout alors on est tous triiiiiste. A peine juste une interface web avec ses boutons moches et ses menus déroulants, mais impossible à scripter ou à intégrer dans le moindre pipeline bash.

Mais un dev bien inspiré a reverse-engineeré les endpoints REST internes et a pondu notebooklm-py, une lib Python de 168 Ko qui fait tout ce que le web UI refuse de faire. Franchement, c'était pas trop tôt ! Vous en avez rêvé, lui l'a fait !

Un pip install notebooklm-py et voilà, vous avez accès à toute la machinerie Notebook LM à savoir : créer des notebooks, injecter des sources (URLs, PDF, vidéos YouTube, fichiers Google Drive, documents Word, images PNG), poser des questions à vos docs, et surtout générer du contenu... podcasts audio en MP3, vidéos explicatives en MP4, quiz, flashcards, slides en PPTX, infographies en PNG, mind maps en JSON.

Carrément dingue ! Et tout ça pilotable depuis votre terminal zsh ou en script Python async.

En fait, le vrai bonus c'est que la lib déverrouille des fonctionnalités que l'interface web ne propose même pas comme télécharger tous vos podcasts d'un coup en batch au lieu de cliquer un par un sur chaque fichier MP3, exporter vos 50 flashcards en JSON structuré au lieu de juste les afficher à l'écran ou encore récupérer vos slides en PPTX éditable plutôt que le PDF figé.

Ce genre de features, on avait fini par accepter que Google s'en fiche mais pourtant, extraire l'arbre complet d'une mind map en JSON pour la balancer dans D3.js ou Mermaid... clairement c'est un truc que Google aurait dû proposer depuis le début !

Côté CLI, c'est propre. Vous vous authentifiez une fois via notebooklm login (ça ouvre Chromium via Playwright pour choper les cookies de session Google), puis vous enchaînez les commandes.

notebooklm create "Ma Recherche" pour créer un notebook vide,

notebooklm source add ./mon-rapport.pdf pour balancer vos fichiers,

notebooklm generate audio "rends ça punchy" --wait pour lancer la génération de podcast,

et notebooklm download audio ./podcast.mp3 pour récupérer le MP3 sur votre disque.

On peut même éditer ses slides individuellement avec des prompts en langage naturel, du genre "ajoute un graphique sur cette slide-là" !

Pour ceux qui veulent brancher ça dans leurs pipelines, y'a comme je le disais l'API Python async complète. Vous pouvez donc monter un petit cron qui ingère vos derniers bookmarks le vendredi soir, et génèrer un résumé audio de 5 minutes, puis balancer le MP3 directement sur votre NAS Synology.

D'ailleurs, si vous avez déjà joué avec des outils pour booster votre productivité avec l'IA , c'est un peu dans la même veine... sauf qu'ici on tape directement dans les tripes des serveurs Google, sans intermédiaire. Ça tourne avec du Python, et y'a même un mode "agent" (un skill en fait) pour brancher ça dans Claude Code ou Codex. Pas mal, hein ?

Le fait que ça gère aussi la recherche web et Drive avec import automatique des résultats dans vos notebooks, c'est top, un peu comme Oboe qui génère des cours complets via IA , mais en version terminal. Et surtout, pas d'abonnement mensuel à payer, c'est votre propre compte Google qui fait tourner la machine.

Bien sûr, ça reste du reverse-engineering d'APIs non-documentées de Google, ce qui fait que les endpoints REST peuvent changer du jour au lendemain et tout péter. Le projet le dit clairement, c'est plutôt taillé pour du prototypage, de la recherche ou des projets perso et SURTOUT PAS pour de la prod sur un serveur Nginx en front avec 10 000 utilisateurs près à ruer dans les brancard en cas de panne.

Et puis faut quand même s'authentifier via un vrai compte Google avec Playwright et Chromium, donc pas question de faire tourner ça sur un serveur headless sans un minimum de config.

Bref, tant que Google ne coupe pas ses endpoints, c'est open bar.

Profitez-en !

Monter un pipeline RAG, c'est un peu le parcours du combattant... entre le choix de la base vectorielle, le modèle d'embedding, l'orchestrateur, le parser de documents, vous en avez pour des heures de config avant de pouvoir poser la moindre question à vos PDF.

Mais c'était sans compter sur OpenRAG qui emballe tout ça dans un seul paquet prêt à l'emploi !

En gros, c'est un package open source (Apache 2.0) qui vous colle un orchestrateur visuel, un moteur de recherche vectorielle et un parser de documents hyper costaud, le tout déjà branché ensemble. Bon, dit comme ça, on dirait juste un assemblage de trucs existants... sauf que l'architecture est propre (FastAPI derrière, Next.js devant) et que tout est câblé d'entrée.

L'installation tient en une commande : uv run openrag (il vous faudra Python 3.10+ et uv, le gestionnaire de paquets rapide en Rust) et ensuite vous aurez un serveur local avec une interface de chat prête à bouffer vos documents. Vous uploadez vos fichiers (PDF, Word, HTML, Markdown...), le système les découpe, les indexe, et vous pouvez commencer à poser des questions dessus. Pas besoin de choisir un modèle d'embedding, de configurer une base Chroma ou Qdrant, ni de câbler un pipeline LangChain à la main. C'est plutôt confortable comme outil !

Et c'est pas juste un chatbot documentaire puisque la plateforme déploie une couche agentique qui va bien au-delà de la simple recherche de similarité. En fait, quand vous posez une question, le système ne se contente pas de chercher le passage le plus proche dans vos documents... il reformule, il croise plusieurs sources, il re-classe les résultats par pertinence. Et tout ça se configure visuellement dans Langflow, en mode drag-and-drop, sans écrire une ligne de code.

L'interface d'OpenRAG

D'ailleurs, pour ceux qui veulent aller plus loin, y'a des SDK Python et JavaScript pour intégrer ça dans vos propres apps. Un petit pip install openrag-sdk et vous pouvez interroger votre base documentaire depuis n'importe quel script. Et l'autre truc super chouettos, c'est le serveur MCP intégré : un pip install openrag-mcp et vous connectez directement votre base de connaissances à Claude Desktop ou Cursor. J'utilisais pour ma part LEANN jusqu'à présent mais je pense que je vais basculer rapidement sur OpenRAG. Et grâce à ça votre IDE / Claude Code / Ce que vous voulez, a accès à toute votre documentation technique sans quitter l'éditeur.

Côté technique, le projet est porté par l'équipe de Langflow (DataStax), ce qui explique la qualité de l'intégration. Et le déploiement se fait aussi en Docker, Podman ou Kubernetes pour ceux qui veulent du plus fiable.

Après comme c'est une solution tout-en-un, ça embarque pas mal de dépendances. OpenSearch à lui seul est connu pour être gourmand en ressources et si vous avez déjà votre propre stack RAG bien rodée avec une base vectorielle légère comme LEANN , c'est peut-être overkill. En fait, OpenRAG s'adresse plutôt à ceux qui partent de zéro ou qui veulent un truc clé en main pour une équipe, parce que tout est déjà branché.

Prêt à chatter avec vos docs ?

Le vrai intérêt par rapport à un assistant comme Khoj , c'est le côté plateforme extensible. Langflow vous permet de construire des workflows RAG personnalisés visuellement, d'ajouter des étapes de filtrage, de brancher plusieurs LLM en parallèle, ou de créer des agents spécialisés par type de document. C'est donc clairement plus "usine" que "bricolage"... mais parfois c'est ce qu'il faut, surtout si vous bossez en équipe et que le bricolage perso finit toujours par casser au bout de 3 mois.

Si vous en avez marre de bricoler vos pipelines de recherche augmentée à la main, allez jeter un oeil !

Splitter son terminal en plusieurs panneaux, gérer des sessions persistantes, le tout avec les mêmes raccourcis que tmux... mais sous un bon gros Windows des famille, nativement, en Rust et sans avoir besoin de se galérer avec WSL !

C'est exactement ce que fait psmux , un multiplexeur de terminal conçu pour PowerShell et cmd.exe qui utilise directement l'API ConPTY de Windows 10/11. Du coup, pas de couche d'émulation Unix, pas de Cygwin, pas de MSYS2... ça tourne direct sur votre bécane.

Pour ceux qui débarquent, un multiplexeur de terminal ça permet de découper votre console en plusieurs zones (des "panes" que j’appellerai "panneau" parce que merde c'est + français), de jongler entre plusieurs sessions, et surtout de retrouver votre boulot exactement là où vous l'avez laissé même après une déconnexion. Sous Linux, tout le monde utilise tmux pour ça mais sous Windows, jusqu'ici c'était soit WSL (installer tout un sous-système Linux juste pour splitter un terminal, c'est un peu overkill quand même !), soit des splits basiques via Windows Terminal qui ne gèraient ni les sessions persistantes ni le détachement. Snif...

psmux en action sous PowerShell

L'installation est rapide. Un petit winget install psmux et hop, c'est réglé. Ça passe aussi par Cargo, Scoop ou Chocolatey pour les puristes. Ensuite, vous tapez psmux dans PowerShell 7 et vous retrouvez vos marques : Ctrl+B pour le prefix, les mêmes commandes split-window, new-session, attach... L'outil implémente 76 commandes tmux avec plus de 126 variables de formatage. Et y'a même un mode copie Vim avec 53 raccourcis clavier.

Bref, si vous avez une mémoire musculaire ultra développée pour tmux, vous êtes chez vous !

Et le truc cool, c'est que psmux lit directement vos fichiers .tmux.conf existants. Du coup, vos raccourcis custom et pas mal de thèmes (Catppuccin, Dracula, Nord...) fonctionneront directement, même si les configs tmux les plus complexes avec des scripts bash ou TPM peuvent nécessiter des ajustements. Et y'a aussi Tmux Plugin Panel pour vous accompagner dans l'ajout de plugins et de thèmes.

Alors je vous connais les raloux sous OuinOuin, vous allez me dire "Windows Terminal fait déjà des splits avec Alt+Shift+D"... sauf que non, c'est pas pareil. Windows Terminal découpe votre fenêtre visuellement mais ne gère ni les sessions persistantes, ni le scripting, ni le détachement. Avec psmux, vous lancez une session le lundi, vous fermez votre terminal, vous revenez le mardi et tout est encore là : vos panneaux, vos processus, votre historique. C'est ça la vraie différence avec un simple split visuel.

D'ailleurs, si vous utilisez Claude Code ou d'autres agents IA en ligne de commande , psmux intègre un support pour les agent teams qui permet à chaque agent de spawner dans son propre panneau automatiquement.

Côté support souris, c'est complet : clic pour sélectionner un panneau, drag pour redimensionner les bordures, molette pour remonter dans l'historique du buffer. Tout est activé par défaut, pas besoin de rajouter set -g mouse on comme sous tmux. L'outil tourne sous Windows 10 et 11, et le projet est sous licence MIT.

Après c'est encore jeune et y'a quelques galères connues notamment le support des caractères CJK et UTF-8 multi-octets qui peut se planter comme une merde sur des textes longs. Et split-window -c ne préserve pas toujours le répertoire courant (oubliez pas de vérifier votre pwd après un split). Par contre, le dev répond en quelques heures, et des PR externes sont mergées régulièrement... donc c'est bon signe !

Bref, c'est propre, c'est natif, et ça lit vos .tmux.conf ! Que demande le peuple barbus emprisonné sous Windows, finalement ? Hé bien pas grand chose de plus pour être heureux.

La Station Spatiale Internationale file à 28 000 km/h au-dessus de nos têtes, et y'a un mec qui a décidé de suivre ça en direct depuis un petit écran 3.5 pouces posé sur un Raspberry Pi 3b. Le projet s'appelle ISS Tracker , c'est open source, et franchement... c'est plutôt classe !

Concrètement, l'écran affiche un globe terrestre en 3D qui tourne, avec la position de l'ISS en temps réel. Latitude, longitude, altitude, vitesse, et même la région survolée. En fait, la position est récupérée toutes les 30 secondes via des APIs gratuites et interpolée entre les mises à jour pour que le rendu reste fluide. Vous branchez le câble micro-USB, vous attendez le boot, et ça tourne tout seul !

L'ISS Tracker monté au mur, façade alu et globe 3D sur l'écran

Côté matos, c'est sobre : un Pi 3b (ou plus récent), un écran LCD Waveshare 3.5 pouces qui se clipse directement sur le GPIO, et un interrupteur à bascule optionnel. Celui-là, c'est la petite touche sympa effet NASA. En un coup de "switch", vous passez ainsi du tracking orbital à la liste des astronautes actuellement en orbite, groupés par vaisseau. Du coup vous savez qui est là-haut en ce moment, et dans quel engin (merci Lorenper).

Mais le truc vraiment cool dans ce projet, c'est le boîtier. Filbot a imprimé la structure en 3D avec du PLA renforcé carbone (les fichiers STL sont sur MakerWorld ), puis a fraisé la façade en aluminium sur sa CNC personnelle. Plus d'une heure d'usinage pour une plaque (les vrais machinistes pleurent ^^) et la cerise sur la Lune (non c'est pas une hallucination IA, c'est juste que je suis fou) c'est qu'il a séché la peinture dans la chambre chauffée de son imprimante 3D. L'IA qu'il a utilisé pour le guider lui a dit que c'était du génie... on va pas la contredire.

Pour la touche finale, une décalcomanie en transfert à l'eau avec le logo NASA "worm" et des données inventées pour faire officiel + le garde-interrupteur en alu style aviation qui protège le switch, c'est purement cosmétique mais ça envoie grave !

Le globe 3D en action avec la position de l'ISS et la télémétrie

Sous le capot, le globe est affiché sous forme de 144 frames pré-calculées avec Cartopy . Au premier lancement, comptez quelques minutes sur un Pi 3b pour générer le cache et ensuite ça démarre en 3 secondes. Par contre, attention, il faut augmenter le buffer SPI à 307 200 octets parce que le défaut de 4 Ko est beaucoup trop petit pour pousser des frames complètes sur l'écran. Oubliez pas ça, sinon l'affichage ne marchera pas.

D'ailleurs, si vous voulez que l'engin tourne H24, y'a un service systemd fourni avec watchdog, auto-restart et limitation mémoire à 250 Mo. Notez que le fichier theme.toml permet de changer toutes les couleurs, polices et le layout sans toucher au code. Ambiance cockpit Boeing par défaut (labels verts, valeurs blanches sur fond noir), mais vous pouvez faire du cyan fluo si ça vous chante et que vous avez des goûts de chiottes ^^.

Les APIs utilisées sont toutes gratuites et sans clé : Where the ISS at? en principal, Open Notify en fallback. Pas d'inscription, pas de token, ça marche direct ! Et si vous aimez les projets Raspberry Pi dans cet esprit, vous pouvez jeter un oeil au rover martien à imprimer en 3D ou aux talkies-walkies DIY à base de Pi.

Bref, de quoi passer kiffer ses soirées à regarder un point lumineux traverser le globe. C'est plutôt méditatif !

Source

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Depuis qu'Amazon a supprimé le "Télécharger & transféré via USB" de nos ebooks Kindle en février de l'année dernière je suis triste de fou... Si vous n'avez pas de Kindle, en fait ça veut dire que nos fichiers .azw3 restent prisonniers de l'app Kindle, et qu'il est impossible de les balancer ensuite sur une liseuse Kobo ou dans Calibre. Du coup, si vous voulez garder le contrôle sur vos e-bouquins, faut se retrousser les manches et héberger tout ça soi-même.

Alors voilà le topo pour ceux qui veulent reprendre leur bibliothèque en main.

Le vétéran du game, c'est Calibre . Depuis 2006, une base de données SQLite bien rangée, une communauté énorme et un écosystème de plugins (dont le fameux DeDRM pour récupérer vos ebooks verrouillés ). Le problème c'est que l'interface est restée coincée en 2006 et que la mise en place sur un serveur est plus complexe que les alternatives modernes. Ça marche, mais bon... c'est moche et c'est un peu pénible !

Pour mettre une jolie couche de peinture là-dessus, y'a aussi Calibre-Web qui ajoute une interface web potable. Et la version encore mieux, c'est Calibre-Web Automated (CWA) qui embarque tout dans un seul conteneur Docker (un docker-compose.yml et c'est plié)... avec sync Kobo, import via BookDrop (un dossier surveillé) et conversion EPUB/MOBI/AZW3 automatique. CWA consomme environ 160 Mo de RAM contre plus de 800 Mo pour Booklore (qui en Java peut taper dans le 1 Go+ à vide), ce qui est pas négligeable si vous tournez sur un Raspberry Pi ou un petit VPS.

D'ailleurs, parlons de Booklore . Sur le papier, c'est le Jellyfin des ebooks : metadata auto depuis Google Books, Goodreads et Amazon, sync OPDS avec Kobo et KOReader, Magic Shelves avec filtres automatiques, lecteur intégré pour EPUB, PDF et CBZ... Sauf que le dev a récemment pété un câble. Télémétrie cachée envoyée sans consentement, code largement généré par IA (du "AI slop" c'est à dire du code vomi par ChatGPT sans relecture), et quand la communauté a râlé, le mec a répondu en gros "si ça vous plaît pas, désinstallez". Puis il a posté des excuses... générées par ChatGPT. Grosse ambiance ouais ouais.

Pour ceux qui lisent aussi des comics et des mangas, Kavita est une alternative sérieuse. Léger, interface clean, lecteur web rapide, et ça gère aussi bien les EPUB que les CBZ. Y'a aussi Komga dans la même catégorie, plus orienté comics purs. Perso, Kavita est le choix le plus équilibré du lot parce que ça couvre ebooks ET comics sans se prendre la tête. Testé avec des bibliothèques de 50 000 fichiers et plus, ça tient clairement la route.

Et hop, la pépite que beaucoup ignorent c'est Audiobookshelf . À la base c'est fait pour les audiobooks, mais ça gère aussi très bien les EPUB. Le gros avantage c'est qu'un même bouquin peut appartenir à plusieurs séries (genre l'univers Cosmere de Sanderson avec Stormlight Archives ET Mistborn dedans).

Calibre ne le gère pas nativement (faut bidouiller avec des colonnes custom) mais le setup simple, y'a deux ans de retours positifs, et toujours pas de drama en vue.

Côté automatisation maintenant, c'est la zone dans le ter-ter les amis ! Readarr est officiellement abandonné, LazyLibrarian fait le taf mais l'interface est tellement chelou que franchement personne ne comprend ce qu'il regarde. Ah mais y'a aussi le petit nouveau Rreading Glasses , qui est un successeur en alpha (dispo sur Docker Hub ). Donc en attendant mieux, Shelfmark wrappe Prowlarr et pousse directement vos trouvailles vers Booklore ou CWA... ça retire au moins l'étape de la copie manuelle !

Readarr a été remplacé par Rreading-glasses

Je sais, ça fait beaucoup d'outil alors pour vous aider, sachez que le combo qui revient le plus souvent chez les gens qui ont tout essayé c'est CWA pour la gestion et le stockage, Kavita ou Audiobookshelf pour la lecture, et Shelfmark pour la recherche. Bon, c'est pas aussi sexy qu'un Plex clé en main, mais ça marche. Et si vous voulez juste un lecteur multi-plateforme sans vous prendre la tête avec un serveur, Readest est une option open source plutôt pas mal avec sync cross-device.

Bref, gardez un œil sur Rreading Glasses qui promet d'être le Sonarr des livres et en attendant, Calibre reste le cafard du self-hosting : moche, mais indestructible !

Si vous vous êtes déjà demandé comment les flics font pour fouiller un disque dur saisi chez un suspect, la réponse tient en quatre lettres : IPED . C'est l'outil que la police fédérale brésilienne a développé en interne depuis 2012 pour analyser les preuves numériques... et qui est devenu open source en 2019.

N'importe qui peut aujourd'hui peut donc télécharger le même logiciel que celui utilisé par les enquêteurs pour décortiquer des scènes de crime numériques. J'vous parle d'un truc qui avale 400 Go de données à l'heure, ce qui à vrai dire c'est plutôt le débit d'un SSD NVMe que d'un logiciel d'analyse. Et ça gère des multicases de 135 millions d'éléments. Ouais, rien que le chiffre donne le vertige !

En gros, le principe c'est de balancer une image disque (DD brut, conteneur E01, machine virtuelle VMDK, VHD Hyper-V, AFF... la totale) et IPED va indexer, analyser, hasher en MD5 et SHA-256, et trier tout ce qu'il trouve. Le logiciel supporte une quarantaine de formats pour le carving, fait de l'OCR via Tesseract 5, parse l'historique des navigateurs, et peut même transcrire de l'audio grâce à Azure ou Google Cloud. Vous avez même un moteur de recherche plain-text sur l'intégralité d'un disque !

L'interface d'analyse d'IPED avec sa recherche plein texte et l'aperçu des fichiers

Et surtout, le truc qui tue c'est la reconnaissance faciale intégrée... car elle tourne sans GPU !! La v4.3 sortie fin 2025 pousse même le délire encore plus loin avec l'estimation d'âge sur les visages détectés et le support multi-visages par image. Pour les forces de l'ordre, y'a aussi PhotoDNA (étendu aux vidéos dans cette version) et une tâche de classification CSAM... bref du lourd pour la lutte contre la pédocriminalité !

La reconnaissance faciale intégrée trie automatiquement les visages détectés

Mais attention, c'est pas juste un outil de flics. Si vous bossez en cybersécurité, en réponse à incident, ou si vous êtes juste curieux de comprendre ce qui traîne sur un vieux disque dur récupéré , IPED fera très bien le taf. Le logiciel propose plusieurs profils de traitement : forensic (analyse complète), triage (scan rapide), fastmode (indexation sans parsing lourd), et même un mode "blind" pour les cas où vous ne savez pas trop ce que vous cherchez.

Vous faites pointer l'outil sur une image disque, vous choisissez votre profil, et en quelques minutes il vous sort une interface Swing (oui, c'est pas forcément la plus belle du monde, oubliez pas que c'est du Java) avec tous les fichiers indexés, une timeline d'activité, les historiques de navigation, les conversations de messagerie et même une galerie de toutes les images triées par visage. Le tout sans avoir à monter l'image manuellement.

La timeline unifiée permet de retracer toute l'activité chronologique du disque

Faudra donc un JDK 11 avec JavaFX inclus (genre Liberica ou Azul, parce que le JDK standard ne bundle plus JavaFX... snif) puis faites un petit git clone et un mvn clean install pour déployer tout ça.

Ça fonctionne sous Windows et Linux, mais pas de support macOS natif par contre. Et prévoyez au moins 16 Go de RAM, vu les volumes que ça traite. Le projet est solide mais je tiens quand même à souligner que le dev principal porte à lui seul plus de la moitié des commits... c'est courant sur ce type de projet mais c'est vraiment dommage car c'est d'utilité publique !

La v4.3 a aussi ajouté la validation de phrases mnémoniques crypto (pour détecter des seed phrases sur un disque, genre le même principe que quand le FBI demande les clés BitLocker sauf que là c'est vous qui cherchez), le support BitTorrent via Transmission, le carving 7zip, HEIC, WebM et MKV, et un parseur NSKeyedArchiver pour les dumps iOS. Et si vous devez analyser le backup d'un iPhone, y'a carrément moyen.

Le moteur de carving récupère et affiche les fichiers avec leurs miniatures

Après la doc est assez éparse... le wiki GitHub ne couvre pas toujours les cas limites et faut parfois fouiller dans les issues pour trouver la bonne config. Mais bon, franchement, c'est le jeu de l'open source. Quand c'est "gratuit" c'est ton temps le "produit" ^^.

Bref, si vous avez un vieux disque qui traîne dans un tiroir, c'est l'occasion de jouer les enquêteurs du dimanche !

Un TUI en Rust pour gérer vos coffres Obsidian sans quitter le terminal c'est ce que propose Basalt qui détecte automatiquement vos vaults, affiche le markdown avec un rendu visuel, et depuis la v0.12.3, y'a même un mode vim intégré. Le tout sans avoir besoin que la vraie app tourne en arrière-plan !

Et c'est là toute la différence avec le CLI officiel d'Obsidian dont je vous parlais il y a quelques jours. Car le CLI a besoin de l'app qui tourne via un socket local. Basalt, lui, lit en fait vos fichiers .md directement sur le disque. Du coup, ça marche en SSH, sur un serveur headless, ou sur n'importe quelle machine où vous avez juste vos fichiers markdown. C'est carrément pratique !

L'installation se fait en une commande :

cargo install basalt-tui

Au premier lancement, l'outil va alors chercher automatiquement vos coffres en lisant le fichier de config (sous macOS c'est dans ~/Library/Application Support/obsidian/obsidian.json). Comme ça, hop hop, vos vaults apparaissent, vous naviguez au clavier et vous passez d'un coffre à l'autre avec Ctrl+G. Vous pouvez aussi passer par aqua ou télécharger un binaire pré-compilé sur la page releases si vous préférez.

Basalt en action, navigation dans un vault Obsidian

Vous ouvrez alors une note et le markdown s'affiche avec un rendu visuel : les # disparaissent au profit d'indicateurs plus colorés, les blocs de code ont un fond distinct, les callouts > [!NOTE] sont reconnus, et les wiki-links [[Ma Note]] sont également parsés. D'ailleurs, quand vous renommez une note avec r, tous les wiki-links qui pointent vers elle sont mis à jour automatiquement dans tout le vault. Pas de search-replace à la main, ça fait toujours du bien !

Après faut pas s'attendre à un clone complet non plus. Y'a pas de rendu pour le gras, l'italique ou les tableaux. Pas de recherche dans les notes. Pas de graph view. L'éditeur intégré est expérimental (pas d'undo, pas de copier-coller, pas de sélection). C'est assumé de ce que j'ai pu voir, car le projet se présente comme un compagnon minimaliste.

Et c'est justement pour ça que le mode vim est le bienvenu, à vrai dire. Vous pouvez activer ça dans votre config TOML comme ceci :

vim_mode = true

Le mode vim en action dans Basalt

Et là vous avez hjkl pour naviguer, gg / G pour sauter en haut et en bas, w / b pour les mots, i pour l'insertion. C'est pas forcément aussi complet qu'un vrai vim, mais franchement, pour parcourir vos notes c'est agréable.

Le vrai kiff, c'est la config TOML qui permet de lancer un éditeur externe sur la note en cours :

[global]
key_bindings = [
 { key = "ctrl+alt+e", command = "exec:vi %note_path" },
]

Du coup, le workflow devient : Basalt pour naviguer et lire et un raccourci clavier pour ouvrir dans vim (ou n'importe quel éditeur) quand vous voulez éditer sérieusement. C'est le genre de combo qui fonctionne bien quand vous bossez en full terminal .

Le projet est sous licence MIT, écrit en Rust avec ratatui, et tourne sur Linux, macOS et Windows. Tiens, la v0.12.3 ajoute aussi la création de notes et dossiers directement depuis l'explorateur avec n et N... Ça avance plutôt vite comme projet !!

Voilà, si vos notes vivent dans des coffres et que le terminal c'est votre habitat naturel, Basalt fera bien le boulot.

Le récap tech de la semaine s’annonce plus court que d’habitude, mais certainement pas moins dense. Voici les tests à ne pas manquer !

Cet article Speedrunner, boîtiers, carte graphique et Windows 11, tous les dossiers à ne pas manquer ! a été publié en premier par GinjFo.

Malgré une pénurie mondiale faisant grimper les prix, les fabricants de mémoire DRAM comme Samsung et SK hynix limitent leurs investissements par crainte d'un retournement de marché et d'une surproduction à l'horizon 2028.

L’article Prix de la RAM : pourquoi les pénuries devraient durer plus longtemps que prévu est apparu en premier sur Tom’s Hardware.

Faut le reconnaitre, la doc et qui plus est, la doc réseau, c'est un peu le parent pauvre du homelab. Tout le monde sait qu'il faudrait la tenir à jour sur un petit wiki tout mignon mais personne le fait parce qu'on n'est pas cinglé et qu'on aime trop la vie pour ça. Heureusement, pour nous aider, y'a maintenant Scanopy qui est un outil open source qui scanne automatiquement votre réseau pour générer une topologie interactive incroyable qui se met à jour toute seule !

Pour l'installer, deux lignes suffisent :

curl -O https://raw.githubusercontent.com/scanopy/scanopy/refs/heads/main/docker-compose.yml
docker compose up -d

Vous avez une machine à café De'Longhi avec du Bluetooth et vous vous êtes déjà forcément dit "Mais pourquoi je dois me lever si tôt pour appuyer sur un putain de bouton comme un homme des cavernes" ?!

Hé bien bonne nouvelle mes petits accro aux café puisqu'un dev a passé ses soirées à sniffer les paquets BLE de sa Dinamica Plus, à reverse-engineerer le protocole de communication, et il en a fait un projet open source qui transforme votre cafetière en serveur HTTP. Du coup maintenant, un petit curl http://pi:8080/api/brew/espresso depuis le lit et hop, le café coule. En live depuis votre oreiller, vos petits yeux à moitié fermés en moins de 3 secondes.

Aaaaah, le bonheur !

Le projet s'appelle Barista et c'est en fait un bridge BLE-to-HTTP écrit en Python. Vous collez ça sur un Raspberry Pi Zero à 15 euros (ou n'importe quel ordi avec une puce Bluetooth) à côté de votre machine à café, ça se connecte en Bluetooth Low Energy, et ça expose une API REST complète. Ça permet ainsi de contrôler la préparation (espresso, cappuccino, latte, americano...), d'ajuster la force de l'arôme sur 5 niveaux, la température, la quantité en ml, et même d'activer la buse vapeur ou l'eau chaude à distance. Attention par contre, faut pas oublier de mettre une tasse sous le bec avant de lancer la commande depuis votre lit...

Côté technique, c'est du Python async avec la bibliothèque bleak pour la partie radio BLE et aiohttp pour le serveur HTTP local. En fait, le truc intéressant c'est que tout le protocole ECAM est documenté dans le repo... structure des paquets, calcul du CRC-16/CCITT, encodage des ingrédients, lecture et écriture des recettes. Donc si vous avez un autre modèle De'Longhi (Primadonna, Magnifica Evo, Eletta Explore), c'est théoriquement compatible vu que De'Longhi utilise le même protocole BLE sur sa gamme ECAM... mais seule la Dinamica Plus est testée et confirmée pour l'instant.

Le problème, vous l'aurez compris, c'est que De'Longhi ne documente pas son protocole BLE (va savoir pourquoi), donc y'a pas forcément de garantie que ça marchera du premier coup sur votre modèle.

Côté prérequis, il vous faut Python 3.11+ et BlueZ sur votre Raspberry Pi 4 ou 5 (le Bluetooth quoi). Après, l'installation tient en trois commandes : pip install barista-coffee, puis barista scan pour trouver votre machine, et enfin barista start --address AA:BB:CC:DD pour lancer le serveur.

Et là vous aurez une interface web sur le port 8080, avec une grille de boutons, un bouton par boisson... mais surtout une API REST qui permet d'intégrer ça avec à peu près n'importe quoi : Home Assistant , Node-RED, un cron job matinal, un raccourci Siri, un script Python... Perso, l'idée du réveil qui déclenche automatiquement un espresso, c'est quand même pas mal !

Évidemment, tout tourne en local ! Comme ça plutôt que de dépendre de l'app officielle De'Longhi (qui marche uniquement à 2 mètres de la machine ^^ donc autant appuyer sur le bouton à ce stade), là c'est du vrai contrôle réseau.

D'ailleurs si le sujet vous branche, on avait déjà listé une tonne de projets Raspberry Pi dont une machine à café pilotable à distance.

Voilà, si vous avez une De'Longhi avec Bluetooth qui traîne dans la cuisine et un Raspberry Pi qui prend la poussière, vous savez ce qu'il vous reste à faire.

Amusez-vous bien et moi j'vais aller me faire un café du coup !

Un vieux smartphone Android, c'est quoi en fait ? Un bon petit quad-core, 1 ou 2 Go de RAM, et du WiFi. Soit de quoi largement servir des pages web finalement... Hé bien CompHost vous montre comment en faire un serveur en quelques commandes, sans rooter quoi que ce soi. Vous faut juste Termux et basta !

En gros, vous installez Termux depuis F-Droid sur n'importe quel Android 7+ (pour Android 5-6, y'a également une version spéciale dispo sur GitHub), vous tapez pkg update && pkg upgrade -y puis termux-setup-storage -y, et hop, vous avez un environnement Linux sur votre téléphone.

Un vieux téléphone qui sert des pages web, la classe quand même

De là, un pkg install python suivi d'un python -m http.server 8080 et votre serveur web tourne ! Pensez surtout à lancer termux-wake-lock pour éviter qu'Android tue le processus en arrière-plan, sinon votre super site web ne sera pas accessible longtemps.

Le wiki fournit aussi des fiches PDF, une cheatsheet Termux et des présentations annotées pour ceux qui voudraient par exemple animer un atelier. Bref, j'ai trouvé ça plutôt bien ficelé !

D'ailleurs, j'sais pas si vous vous souvenais, mais je vous avais déjà parlé de Far Computer qui héberge un site sur un Fairphone 2 avec PostmarketOS, sauf que CompHost a une approche un peu différente. En fait y'a pas besoin de flasher l'OS ni besoin d'avoir un PC Linux sous la main et encore moins un bootloader à déverrouiller. Vous installez une app, vous ouvrez un terminal, c'est parti. Du coup c'est bien plus accessible, même si faut quand même être prêt à taper quelques commandes.

Le truc sympa avec Termux, c'est que ça tourne dans une sandbox Android classique, donc sans root et le gestionnaire de paquets pkg donne accès à tout ce qu'il faut pour héberger ce que vous voulez comme Python, Node.js, nginx...

Et aussi bizarre que ça puisse paraitre, votre vieux Samsung de 2018 a largement les specs pour servir un site statique, une petite API ou même un wiki perso. Et vu que ces machins consomment que dalle en électricité (2-3 watts à otut casser), c'est carrément viable comme micro-serveur permanent branché dans un coin (surveillez quand même l'état de la batterie, les vieilles cellules Li-ion n'aiment pas forcement rester en charge 24/7).

Après côté limites, attention, c'est pas pour iPhone et pour les Android vraiment antiques (genre Android 4 et moins), le wiki renvoie vers PostmarketOS qui flashe une vraie distrib Linux sur le mobile... là c'est plus technique, par contre.

Ce projet CompHost est dispo sur GitLab et comme ça, au moins, plutôt que de jeter vos appareils, vous leur filez une utilité concrète. Puis ça permet de piger ce qu'est vraiment un serveur web... Et quand je vois que certains montent même des clusters Kubernetes avec des vieux smartphones , je me dit que y'a vraiment un filon à creuser côté recyclage / compostage de vieux matos.

Et qui sait, peut-être qu'un jour, Korben.info tournera sur l'un de ces trucs ?

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