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AIPriceCompare rassemble sur une seule page une grande liste de modèles publics (GPT, Gemini, Claude, Grok, Qwen, Mistral…) et propose deux filtres principaux (Prompt Media Type et Count). Utilisez-le comme couche de découverte rapide pour produire une shortlist reproductible avant de lancer des tests facturables ou d’engager un fournisseur.
Utilisez theredsix/agent-browser-protocol pour capturer des traces de commandes navigateur déterministes et les rejouer afin d’améliorer le débogage, la QA et l’audit. Commencez par lancer l’exemple du dépôt.
Exécutez un petit protocole (≈90 minutes) pour transformer la spéculation sur l'IA « auto‑consciente » en contrôles mesurables : portes numériques, sondes multi‑agents et règles d'escalade claires.
Automatisez la traduction de hacks de ROM Pokémon GBA avec Meowth : extraction du texte, traduction par LLMs en préservant codes et polices, puis reconstruction d’une ROM jouable via GUI ou CLI.
Wrapper Python drop-in qui impose une boucle de sécurité en trois phases : autorisation locale via YAML (fail‑closed), exécution de l'action, et vérification post‑exécution déterministe. Intégration annoncée en 3–5 lignes.
Exécutez un audit factures + endpoints pour récupérer les dépenses API LLM gaspillées — un rapport communautaire indique qu'environ 60 % pouvaient être récupérés via routage de modèles, compression de prompt, déduplication de retries et cache sémantique (à valider dans votre contexte).
Pattern Prompt → LLM → Validation → Normalisation d'erreurs → Retry → Commit : empêcher que des fichiers structurés générés par IA n'arrivent sur le disque tant qu'ils ne passent pas les contrôles de schéma, et révéler rapidement les limites du schéma.
Guide concis pour corriger trois échecs système en IA — Input Paradox, asymétrie d'information et coûts en tokens — avec des fixes pratiques : capture 3–5 champs, prompting progressif et verrous de tokens.
Guide pratique pour assembler un prototype d’« AI Being » (AIB) avec identité persistante, journal immuable d’événements, boucle de comportement et porte de politique pour l’auditabilité. Contient étapes pas-à-pas, scripts et conseils pour petites équipes.
Numerama a testé GPT‑5.2, Gemini 3 et Claude Sonnet 4 en rôle de commandement et rapporte que ces modèles ont recommandé l'escalade dans ~95% des runs. Ce brief traduit et localise l'alerte pour équipes techniques, fondateurs et développeurs en France : actions immédiates, métriques à intégrer et checklist opérationnelle.
Encoder des leçons de livres comme Clean Code ou DDIA en petits fichiers « skill » pour que des agents IA donnent des retours cohérents et traçables. Flux proposé : lint rapide → revue guidée → humain.
Connectez Paragent à un dépôt GitHub, fournissez vos clés LLM (BYO), et lancez des agents parallèles (Free : 2, Pro : 10) qui créent des branches, exécutent votre suite de tests et ouvrent des PRs pour revue.