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Show HN: Semble – Code search for agents that uses 98% fewer tokens than grep

Semble est une bibliothèque de recherche de code conçue pour les agents, qui retourne instantanément les extraits de code pertinents en utilisant environ 98% moins de tokens que grep+read. Elle indexe et recherche un dépôt complet en moins d'une seconde en CPU seul, avec un indexage ~200× plus rapide et des requêtes ~10× plus rapides qu'un transformeur spécialisé pour le code, sans clés API ni services externes. Semble s'exécute comme serveur MCP ou outil en ligne de commande et s'intègre aux agents populaires (Claude Code, Cursor, Codex, OpenCode, etc.) ainsi qu'à une API Python pour un usage programmatique. La recherche combine des embeddings statiques Model2Vec et BM25, fusionnés par Reciprocal Rank Fusion puis réordonnés par des signaux spécifiques au code (poids adaptatif, boost de définitions, stemming d'identifiants, cohérence de fichier et pénalités de bruit). Sur des benchmarks multi-langages, Semble atteint 99% de la qualité d'un modèle CodeRankEmbed Hybrid tout en indexant ~218× plus vite et en répondant ~11× plus vite, fournit des statistiques d'économie de tokens, et est distribué sous licence MIT.

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Prolog Coding Horror

Le texte met en garde les programmeurs Prolog contre des pratiques qui rendent les programmes défectueux, coûteuses et sans bénéfice. Il identifie deux défauts principaux : produire des réponses incorrectes et omettre des solutions voulues, ces dernières étant souvent causées par des constructions impures et non monotones comme !/0, (->)/2 et var/1. L'utilisation de l'état global via assertz/1 et retract/1 ou l'impression directe sur le terminal crée des dépendances implicites et empêche de raisonner, tester et réutiliser le code comme relation. L'exemple du "horror_factorial" illustre les problèmes des constructions bas niveau comme (is)/2 qui entraînent des pertes de solutions et des erreurs d'instanciation pour les requêtes générales. La solution proposée est de rester dans le sous-ensemble pur et monotone de Prolog, d'utiliser des contraintes (CLP(FD)), dif/2, if_/3, des arguments pour passer l'état et des descriptions pures de sortie afin d'obtenir des programmes plus généraux et faciles à enseigner.

www.metalevel.at Resume pret HTTP 200 Commentaires

I turned a $80 RK3562 Android tablet into a Debian Linux workstation

Ce projet fournit un système de build qui génère une image Debian 12 Bookworm bootable sur carte SD pour la tablette Doogee U10 équipée du SoC Rockchip RK3562, permettant de démarrer Debian sans déverrouiller le bootloader et de revenir à Android en retirant la carte SD. L'ensemble a été ré-implémenté par rétro-ingénierie sans BSP ni documentation constructeur, développé avec l'aide de Claude, Codex et Antigravity (Google Gemini) en s'appuyant sur des dépôts open source Firefly RK3562. La plupart des périphériques sont fonctionnels (écran, tactile 10 points, Wi‑Fi, Bluetooth, audio, microphone, capteurs, carte SD et USB OTG), l'accélération 3D via Panfrost est partielle, les caméras sont opérationnelles mais nécessitent un réglage ISP, et le NPU est actif pour l'inférence LLM locale via RKLLM avec Qwen3‑0.6B mesurant de meilleures performances que Qwen2.5 sur cet appareil. Le dépôt contient scripts, overlays et paquets nécessaires pour compiler U‑Boot, le noyau et le rootfs Debian, le build se fait sur un hôte x86‑64 Linux avec dépendances listées, l'image finale s'écrit sur la carte SD (xz | dd) et des mises à jour OTA sont prises en charge via des paquets update.tar.gz. Parmi les problèmes connus figurent une jauge de batterie pouvant afficher 0% après extinction prolongée (corrigée au démarrage par un service), des couleurs de caméra à calibrer, des comptes par défaut chaos/root à modifier au premier démarrage, et le projet est publié sous licence MIT en 2026.

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GenCAD

Les auteurs présentent un modèle conditionné par image qui génère à la fois un solide 3D et l'historique paramétré complet des commandes CAD. Ils soulignent que la complexité des structures CAD comme les B-reps rend l'apprentissage difficile et que les représentations courantes (maillages, voxels, nuages de points) sacrifient précision et modifiabilité. La méthode produit des séquences de commandes paramétriques convertibles en modèle solide via un noyau géométrique et s'appuie sur un cadre d'apprentissage de représentations multi-modalités. L'architecture combine quatre étapes : un encodeur transformeur autorégressif pour les latents de commandes, un modèle d'apprentissage contrastif pour les représentations jointes image-commande, un modèle de diffusion latente conditionné par l'image, et un décodeur pour reconvertir les latents en séquences de commandes. Ce travail affirme progresser vers une modélisation 3D plus précise et modifiable à partir d'images, ce qui peut améliorer l'automatisation des processus de conception et de fabrication.

gencad.github.io Resume pret HTTP 200 Commentaires

HTML Lists

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blog.frankmtaylor.com Echec HTTP HTTP 406 Commentaires

Japan’s robot wolf sells out as record bear attacks drive demand

Le fabricant Ohta Seiki, basé à Hokkaido, produit le "Monster Wolf", un loup animatronique destiné à effrayer les animaux sauvages, et a reçu environ 50 commandes cette année, plus que son volume habituel annuel. La demande a fortement augmenté alors que le Japon a connu un bilan record de 13 attaques mortelles d'ours en 2025-2026 et plus de 50 000 observations d'ours au niveau national sur la même période. L'appareil est activé par le mouvement, recouvert de fourrure artificielle, équipé d'yeux LED rouges, diffuse une cinquantaine de sons enregistrés audibles jusqu'à un kilomètre et coûte environ 3 000 livres pour le modèle de base. Les principales commandes proviennent d'agriculteurs, de gestionnaires de parcours de golf et de travailleurs en extérieur, et l'entreprise demande aux clients d'attendre deux à trois mois faute de capacité de production suffisante. Ohta Seiki prépare des améliorations, notamment un modèle sur roues pour poursuivre les animaux, une version portative pour randonneurs et scolaires, et l'intégration possible de caméras à intelligence artificielle.

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Recreation of the 1956 IPL-I version of the Logic Theorist theorem prover

Le projet vise à implémenter la première version publiée d'un programme historique de démonstration de théorèmes en logique propositionnelle développé par Allen Newell, J. C. Shaw et Herbert A. Simon. Les auteurs commencèrent à l'écrire vers la fin de 1955 en le simulant d'abord à la main, puis le firent tourner en IPL-II sur la JOHNNIAC en août 1956 après un premier pseudocode IPL-I non implémenté. Le code IPL-I publié en 1956 comportait des coquilles et n'était pas immédiatement exécutable, et le dépositaire du projet a tenté de le réparer et d'ajouter des outils pour extraire et vérifier les preuves. Le système logique mis en œuvre suit Principia Mathematica, utilisant la négation et le OU comme opérateurs de base, l'implication définie par (~p \/ q), cinq axiomes et les règles de détachement, de substitution et de chaînage. Le dépôt contient un interpréteur IPL-I en Python (logic.py), des scripts utilitaires (run_logic.py, analyze_output.py), des fichiers sources transcrits et un ensemble de tests, ainsi que des références et liens vers les archives numériques de la CMU pour documentation complémentaire.

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