Tag: automatisation

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TutorielsFrance
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31 mai 20266 min de lecturePlaybook AgentsDébutant20 min build

Compresser les captures d’écran macOS et copier l’image compressée dans le presse‑papier pour des UIs d’IA

Comment utiliser ou construire l’outil macOS mgranados/screenshotter pour compresser des captures d’écran et copier le résultat dans le presse‑papier — réduction des octets à transférer et des coûts liés aux tokens lors du collage dans des interfaces d’IA pour le code.

TutorielsFrance
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15 mai 20267 min de lecturePlaybook AgentsIntermédiaire90 min build

Aligner les assistants de codage IA avec un registre canonique dans le dépôt et des stubs d'adaptateur

Montre comment un registre canonique dans le dépôt, des stubs d'adaptateur légers et un harnais déterministe permettent à différents assistants de codage IA d'exécuter les mêmes commandes, produisant des modifications cohérentes et auditées.

ActualitésRoyaume-Uni
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08 avr. 20266 min de lecturePlaybook AgentsIntermédiaire

Moteur temps réel style SDK en Python présenté comme un vPLC avec API REST et pont OPC UA

Compte rendu et recommandations pratiques d'une démo vidéo montrant un moteur temps réel Python qui se présente comme un PLC virtuel (vPLC), génère des endpoints REST automatiquement et propose un pont OPC UA ; prudence : mesures et validations nécessaires avant tout usage en écriture.

TutorielsÉtats-Unis
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24 mars 20267 min de lectureBrief sortie modèleIntermédiaire60 min build

Test de Claude Code et Cowork d’Anthropic sur macOS : configuration sûre sur une seule machine

Guide pas-à-pas (~60 minutes) pour essayer en sécurité la prise de contrôle restreinte d’Anthropic Claude (Code & Cowork) sur macOS. Configurez un canari sur une seule machine, accordez des permissions minimales et journalisez les actions.

TutorielsRoyaume-Uni
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18 mars 20267 min de lecturePlaybook AgentsIntermédiaire120 min build

Exécuter AIBuildAI pour automatiser la création de modèles et générer des rapports d'évaluation reproductibles

Guide pratique pour cloner et lancer AIBuildAI (référencé sur GitHub). En 20–120 minutes vous pouvez exécuter un build de démonstration, générer un rapport d'évaluation et reproduire le résultat.