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Les code graph MCP servers indexent ta codebase en graphe de symboles et l'exposent à un agent LLM. Puissants sur les grands projets — mais utiles pour 90 % des codebases ?
Un sous-agent IA invente une instruction malveillante de toutes pièces. Récit d'une investigation forensique pour distinguer hallucination et compromission réelle.
Le gouvernement américain a suspendu l'accès à Fable 5 et Mythos 5 pour tous les non-citoyens US. Pour les Européens, c'est un rappel brutal d'une réalité qu'on préférait ignorer.
Les LLMs lisent mal les contextes longs, pas par manque de capacité, mais par construction. Deux études mesurent l'ampleur du problème. Ce que ça implique pour l'architecture de tes systèmes.
RTK compresse les sorties des outils. Caveman réduit la verbosité du LLM. DCP élague l'historique. Trois outils, trois couches — et un argument contre-intuitif : moins de tokens, meilleur raisonnement.
Entre les devs convaincus que l'IA va tout automatiser et ceux qui pensent qu'elle ne comprendra jamais vraiment le code, il y a une réalité plus nuancée, et plus utile.
pure.md convertit n'importe quelle URL en markdown calibré pour les LLMs : bypass bot detection, rendu JS, cache global. Deux outils MCP suffisent pour l'intégrer dans Cursor, Windsurf ou Claude Desktop.
Retour sur 3 jours à Devoxx France 2026 — de l'IA générative à la sécurité CI/CD, des Docker Sandboxes aux guardrails LLM, voici ce que la conférence dit de l'état de l'art (et de ses limites).
Deux articles d'Anthropic et OpenAI publiés à quelques semaines d'intervalle convergent sur le même concept : le harness. Ce qu'il faut en retenir.