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LeanCTX avec Codex : retour d’expérience après presque deux mois

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Illustration d'une licorne rose Geekeries qui trie un tas de journaux et de documents en une pile compacte validée.

Bonjour à tous, depuis que j’utilise Codex directement sur mon serveur comme agent (Pwny), je me suis retrouvé avec un problème très connu : pour être vraiment badass, l’agent doit lire un grand volume d’information. Fichiers de configuration, journaux d’événements, le résultat de tests, et le même fichier est relu parfois trois fois pendant qu’on affine un projet. Tout ce texte part dans le contexte du modèle sous forme de fameux tokens, et un contexte rempli de lignes déjà vues est plus cher, plus lent, et… pas forcément plus intelligent.

J’ai donc testé LeanCTX avec Codex. Presque deux mois plus tard, j’avais assez de recul pour répondre à trois questions simples : qu’est-ce que cet outil fait réellement, est-ce qu’il m’a apporté quelque chose, et pourquoi je n’ai pas empilé un autre optimiseur comme RTK par-dessus ?

LeanCTX, c’est quoi au juste ?

Imaginez Codex comme le meilleur stagiaire que vous aurez jamais : rapide, bien informé, bosseur, etc., et à qui vous transmettez le résultat de vos commandes et les fichiers qu’il doit examiner. Sans LeanCTX, si vous lui donnez 5 000 lignes de logs pour retrouver une erreur, les 5 000 lignes arrivent dans sa todo, aka « … Lire la suite

Build a CSIRT Second Brain with OpenCode, Obsidian, MCP, and an AbuseIPDB custom tool

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CSIRT second brain: workshop introduction (French)

Bonjour à tous ! Le 1er octobre 2026, j’ai animé à Stockholm un atelier consacré au « CSIRT second brain » (ou « second cerveau » en français), pour les équipes de réponse à incident. Il s’inscrivait dans le cadre des 78e rencontres du TF-CSIRT, organisées en Suède du 29 septembre au 1er octobre (auxquelles j’ai aussi assisté 😊).

J’ai préparé cet atelier suite au meeting précédent du TF-CSIRT à Riga au printemps, où plusieurs personnes m’ont demandé de montrer comment on s’y prend au CERT pour qualifier nos incidents avec des agents. Et autant c’est « assez simple » à expliquer, autant l’implémentation réelle en prod est vite complexe à reproduire : entre le choix des LLM, les tools, les MCP, les skills et les bases de connaissances…

Mettre tout ça en musique dans un atelier suffisamment simple pour que tout le monde comprenne en une demi-journée, gratuitement, mais suffisamment complexe pour être représentatif de la réalité, c’était un beau challenge sur lequel je me suis fait des nœuds au cerveau… pour vous sortir la version la plus simple d’un agent SOC/CSIRT de qualification d’incidents.

L’idée de mon workshop est de conserver … Lire la suite

Codex en terminal avec un daemon local : mon plan B à VS Code Web

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La licorne Geekeries utilise Codex en terminal relié à un daemon local pendant qu'une fenêtre web se déconnecte

Bonjour à tous, mon passage à Codex en terminal n’était pas vraiment prévu. Tout a commencé avec ce message dans VS Code Web :

Cannot activate the 'Codex – OpenAI’s coding agent' extension because it depends on the 'Codex Audio' extension which is disabled.

Le petit bricolage qui me permettait d’utiliser l’extension Codex dans mon VS Code Web venait peut-être d’atteindre sa limite. Je pouvais chercher une nouvelle rustine, mais ce genre de dépendance interne est précisément ce que je ne contrôle pas. J’ai donc préféré sortir Pwny de l’extension et revenir à une base officiellement prise en charge : le client Codex en ligne de commande.

L’objectif restait le même que dans mon article sur VS Code Web et Codex sur serveur : ouvrir un navigateur, retrouver mon espace de travail et discuter directement avec la licorne. La différence est que VS Code Web ne sert désormais plus que de fenêtre et de terminal. La session Codex vit indépendamment derrière.

Pourquoi sortir Codex de l’extension VS Code ?

Une extension intégrée reste plus confortable. Les liens vers les fichiers s’ouvrent mieux, les images se joignent plus naturellement et l’interface donne davantage l’impression de travailler dans un petit cockpit. Je … Lire la suite

LLM, prompting, RAG et agents IA : mes ressources pour y voir plus clair

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Ressources pour comprendre les LLM, le prompting, le RAG et les agents IA Emplacement image : Image mise en avant WordPress

Hello à tous, je me suis récemment consolidé une petite liste de ressources pour remettre un peu d’ordre dans tout ce qu’on lit sur les LLM et agents IA. Entre les modèles, les frameworks et les acronymes qui poussent plus vite que mes containers Docker, il devient facile de perdre le fil.

Comprendre ce qu’il y a dans la boîte noire

Pour commencer doucement, le cours de Louis-François Bouchard sur les LLM sans maths est une bonne porte d’entrée.

Mais si vous voulez vraiment comprendre ce qui se passe dans la boîte noire, je vous conseille aussi le document de JT Graveaud, « Plonger au cœur des LLM sans faire de maths ». Il déroule progressivement tokenization, embeddings, transformeurs, attention multi-têtes puis génération auto-régressive. J’aime particulièrement l’approche : suffisamment technique pour comprendre pourquoi le modèle fait ce qu’il fait, mais sans vous demander de refaire les calculs matriciels sur un coin de table. Et il ne cache pas les limites : hallucinations, biais, consommation de ressources ou fenêtre contextuelle.

Si vous voulez ensuite mettre les mains dedans, l’incontournable LLM Course de Hugging Face est l’étape logique. C’est gratuit, beaucoup plus technique, et Python devient clairement votre ami.

Avant

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