Ah, Atom... Si vous avez connu l'éditeur de code de GitHub à l'époque, vous savez de quoi je parle. C'était le premier éditeur vraiment moderne, hackable à souhait, avec une communauté de dingues qui créait des extensions pour tout et n'importe quoi. Et puis Microsoft a racheté GitHub, et Atom a fini au cimetière des projets open source en 2022. RIP.

Sauf que les créateurs d'Atom n'ont pas dit leur dernier mot. Nathan Sobo et son équipe ont décidé de repartir de zéro pour créer Zed , un éditeur de code qui corrige toutes les erreurs du passé. Et quand je dis « de zéro », c'est vraiment from scratch, en Rust cette fois, et pas en Electron \o/.

Zed en action

Et ce qu'on obtient, c'est un éditeur qui démarre en quelques millisecondes et qui reste fluide même quand vous ouvrez des projets monstrueux. Là où VS Code commence à ramer sur un gros monorepo, Zed reste stable. C'est pas de la magie, c'est juste du code natif bien optimisé avec un moteur de rendu GPU custom (GPUI pour les intimes).

Mais le truc qui m'a vraiment intrigué, c'est leur concept de « Zed is our office ». En gros, l'équipe de développement de Zed n'a pas de bureau physique. Leur bureau, c'est Zed lui-même. Ils bossent en permanence dans des « channels » partagés où ils peuvent coder ensemble en temps réel, se parler en audio, et voir les curseurs des autres se balader dans le code. C'est du pair programming poussé à l'extrême, et apparemment ça marche plutôt bien pour eux.

Vous utilisez Claude Code ? Alors vous savez probablement que l'outil d'Anthropic peut être étendu avec des "Skills", c'est à dire des modules qui ajoutent des capacités supplémentaires à Claude. Y'a un fichier SKILL.md, des scripts optionnels, et comme ça, votre assistant sait faire de nouvelles choses. Sauf que pour trouver ces skills quand on n'a pas envie de se les palucher à la main (ou à l'IA), faut aller les chercher dans les repos GitHub, fouiller les README, comparer les étoiles... La flemme quoi...

C'est la raison d'être de SkillsMP qui vient résoudre ce problème. C'est en fait un marketplace communautaire (pas affilié à Anthropic) qui agrège plus de 26 000 skills Claude provenant de dépôts GitHub publics, le tout présenté dans une interface qui ressemble à un App Store, avec des catégories, des stats, et tout le toutim.

Je vous préviens d'emblée, le site est un peu bordélique. Entre les filtres, les catégories (Développement, Outils, Data & AI, DevOps...), les tris par popularité ou mise à jour récente, et l'interface du tur-fu, faut un peu tâtonner au début. Mais une fois qu'on a pigé comment ça marche, c'est vraiment cool de pouvoir explorer tout ça au même endroit.

Le truc intéressant c'est que SkillsMP filtre automatiquement les repos de mauvaise qualité. Pour qu'un skill apparaisse, il faut minimum 2 étoiles sur GitHub. Ça évite de se retrouver avec des trucs abandonnés ou mal foutus. Y'a même un badge "Marketplace Ready" pour les skills qui ont un fichier marketplace.json bien configuré.

Pour installer un skill que vous avez trouvé, vous avez alors 3 options. Soit vous le mettez dans ~/.claude/skills/ pour l'avoir disponible partout sur votre machine. Soit vous le collez dans .claude/skills/ dans votre projet si vous voulez le partager avec votre équipe via Git. Soit vous passez par l'installation plugin avec une commande du genre /plugin marketplace add anthropics/skills.

La différence avec les commandes slash c'est que les skills sont "model-invoked". Ça veut dire que c'est Claude qui décide tout seul quand les utiliser en fonction du contexte de votre demande. Vous n'avez donc pas besoin de taper /truc pour activer un skill, il se déclenche automatiquement quand c'est pertinent.

Attention quand même, comme toujours avec du code open source venu d'Internet, les développeurs de SkillsMP le précisent bien, ils filtrent les repos pourris mais ça reste votre responsabilité de vérifier ce que vous installez. Un skill a accès à pas mal de trucs sur votre machine, donc prenez 2 minutes pour auditer le code avant d'installer un truc d'un développeur inconnu.

Bref, si vous passez beaucoup de temps sur Claude Code et que vous voulez découvrir ce que la communauté a créé comme extensions, SkillsMP c'est un bon point de départ. C'est gratuit, y'a pas besoin de compte, et ça vous évite de passer des heures à fouiller GitHub manuellement.

Un grand merci à Lorenper pour le partage !

Parfois, c'est galère de chercher des logiciels sur GitHub... et je sais de quoi je parle car je passe littéralement mes journées à faire ça... Faut trouver un projet cool, faut aller dans les releases ou le compiler, l'installer, le tester et ensuite déterminer si ça vous sera utile avant de passer à la rédaction d'un article comme celui que vous êtes en train de lire.

J'adore faire ça mais aller digger Github, ça peut vite devenir pénible.

Alors ça tombe bien car voici un projet qui transforme GitHub en véritable App Store. Ça s'appelle Github Store , c'est disponible sur Android et desktop (Windows, macOS, Linux), et ça vous propose une interface propre qui présente les logiciels open source comme dans un store classique, avec des catégories, des screenshots, des descriptions, et un bouton pour installer en un clic.

Comme c'est bien pensé, l'application va automatiquement indexer les repos GitHub qui contiennent des binaires installables dans leurs releases. Elle filtre les vrais installeurs (.apk, .exe, .msi, .dmg, .pkg, .deb, .rpm) et ignore les archives de code source que GitHub génère automatiquement, du coup, vous ne voyez que les trucs que vous pouvez réellement installer.

L'interface est organisée avec des sections "Populaire", "Récemment mis à jour" et "Nouveautés" et vous pouvez aussi filtrer par plateforme pour ne voir que les apps compatibles avec votre système. Puis quand vous cliquez sur une app, vous avez tous les détails : nombre d'étoiles, forks, issues, le README complet rendu en markdown, les notes de release, et la liste des fichiers disponibles avec leur taille.

Pour qu'un repo apparaisse dans Github Store, il faut qu'il soit public, qu'il ait au moins une release publiée (pas de brouillon), et que cette release contienne un installeur dans un format supporté. Et y'a pas de soumission manuelle à faire, puisque tout est automatique.

Côté technique, c'est du Kotlin Multiplatform avec Compose pour l'interface. Sur Android, quand vous installez une app, ça délègue au gestionnaire de paquets natif et sur desktop, ça télécharge le fichier et l'ouvre avec l'application par défaut de votre système.

Vous pouvez vous connecter avec votre compte GitHub via OAuth. C'est pas obligatoire, mais ça permet de passer de 60 à 5000 requêtes par heure sur l'API GitHub, ce qui est bien si vous êtes du genre à explorer plein de repos.

L'app est dispo sur les releases GitHub du projet et aussi sur F-Droid pour Android. C'est sous licence Apache 2.0, donc vous pouvez en faire ce que vous voulez.

Attention quand même, les développeurs le précisent bien que Github Store ne fait que vous aider à découvrir et télécharger des releases. La sécurité et le comportement des logiciels que vous installez, c'est la responsabilité de leurs auteurs respectifs et la votre, donc comme d'hab, faites gaffe à ce que vous installez.

Un grand merci à Lorenper pour l'info !

Vous vous souvenez quand je vous avais parlé de la formation gratuite de Microsoft sur GitHub Copilot ? Hé bien ils remettent le couvert, mais cette fois c’est pour nous apprendre la science du Machine Learning from scratch ! Et c’est pas un petit tuto de 2h fait à l’arrache comme sur ma chaine Youtube… Non, c’est un bon gros programme complet en 12 semaines avec 26 leçons et tout ça dans la langue Gims.

Le repo s’appelle ML-For-Beginners et le truc cool c’est que Microsoft a choisi de se concentrer sur le Machine Learning “classique” avec Scikit-learn et pas du deep learning de richou qui demande des GPU à 3000 balles. Du coup c’est accessible à n’importe qui avec un laptop normal !

Leur programme couvre à peu près tout ce qu’il faut savoir pour débuter : Régression, classification, clustering, traitement du langage naturel, séries temporelles, et même un peu d’apprentissage par renforcement. Chaque leçon démarre par un quiz pour voir où vous en êtes, suivi de contenu avec des explications pas à pas, des challenges à faire, et un autre quiz de fin pour vérifier que vous avez bien tout capté.

Y’a même des “sketchnotes” (c’est à dire des résumés visuels) et des vidéos si vous êtes plus du genre à apprendre en regardant qu’en lisant . Et pour ceux qui préfèrent R à Python, y’a des versions alternatives des exercices en R Markdown .

La version française du README est dispo sur le repo et tout est traduit dans plus de 50 langues, du chinois à l’arabe en passant par le croate… Microsoft a automatisé la traduction via GitHub Actions, donc soyez souple d’esprit si vous croisez quelques phôtes…

L’approche pédagogique de cette formation est basée sur des projets concrets du genre prédire le prix des citrouilles, classifier des cuisines du monde (forcement, la française arrivera en premier ^^), analyser de la musique pour du clustering…etc. Bref, c’est un peu original !

Voilà si vous êtes en vacances ou en reconversion IA, pour commencer, il suffit de forker le repo et de le cloner sur votre machine.

Voilà, si vous avez toujours voulu comprendre comment fonctionne le Machine Learning sans vous taper des formules de maths pendant 6 mois ou vendre un rein pour un abonnement à un cours en ligne, c’est le bon moment je pense !

Merci Microsoft !

Vous connaissez le Spotify Wrapped qui vous rappelle chaque décembre que vous avez écouté “Africa” de Toto 847 fois ? Hé bien GitWrap fait pareil mais pour votre code sur GitHub. Et tout ça avec une interface qui sent bon le DOS et les moniteurs à phosphore vert.

Vous entrez votre nom d’utilisateur GitHub, et l’outil génère alors un récapitulatif de votre année de commits, de pull requests et de contributions diverses et variées. Le tout emballé dans une esthétique rétro qui ferait pleurer de nostalgie n’importe quel dev qui a connu l’époque où “git” n’existait pas encore et où on faisait des sauvegardes sur disquettes.

L’interface vous accueille avec un prompt style années 80… genre > Enter GitHub username to begin. On se croirait dans WarGames avant de lancer une partie de morpion thermonucléaire et il ne manque plus que la voix synthétique qui demande “Shall we play a game?” et c’est parfait.

Y’a aussi un leaderboard pour les compétitifs qui veulent comparer leur nombre de commits avec les autres. Parce que oui, apparemment certaines personnes ont besoin de savoir qu’elles ont codé plus que leur voisin de bureau. Chacun ses kinks.

A vous de tester maintenant pour savoir si vous avez bien bossé sur votre code cette année ou si vous n’avez rien branlé comme l’année dernière.

Et accessoirement vous pouvez même vous faire une jolie image pour frimer sur LinkedIn ! Ça prend 30 secondes et ça vous donnera une excuse pour procrastiner avant de retourner à ce bug que vous évitez depuis trois jours.

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