HN Digest
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Jev Can't Be Calibrated

Jev est un "System One Model" de TypeSafe qui prend un texte non structuré et renvoie des décisions typées avec des probabilités associées. Le modèle est utile pour la classification sans données d'entraînement et agit comme un classifieur universel sans nécessiter de fine-tuning. L'article soutient que la revendication de "probabilités calibrées" ne peut pas tenir en général parce que la calibration dépend de la distribution des données d'utilisation. Des expériences et exemples montrent des écarts manifestes (par exemple une probabilité de 0,92 pour une pièce équilibrée) et des différences selon les primitives, ce qui questionne la signification des probabilités annoncées. Il est recommandé de recalibrer les scores de Jev sur vos propres données (quelques centaines d'exemples suffisent pour une calibration de type Platt) et de traiter ses sorties comme des scores plutôt que comme des probabilités absolues quand des valeurs numériques précises sont nécessaires.

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28% of job postings on company career sites have been open over 90 days

L'analyse porte sur 607 050 offres ouvertes sur 15 systèmes de suivi des candidatures, la médiane d'ancienneté d'une annonce encore ouverte étant de 36 jours. 163 057 annonces (28,3% des annonces datées) étaient ouvertes depuis plus de 90 jours et 94 106 depuis plus de 180 jours. Dans les 30 derniers jours, 88 895 annonces ont été retirées, la médiane du temps entre publication et retrait étant de 24 jours, 14,6% ont été retirées en moins d'une semaine et 4,2% des annonces retirées ont été republiées chez le même employeur dans les 30 jours. Les durées varient fortement par secteur, ATS et pays : l'hôtellerie présente 43,9% d'annonces «stales» (médiane 65 jours) tandis que la santé tourne le plus vite (19,7%, médiane 29 jours), les ATS vont de 48,2% d'annonces âgées chez Lever à 17,2% chez Workday et certains ATS (Pinpoint, Personio, Y Combinator) ne publient pas de date, et les États‑Unis comptent 26,2% d'annonces >90 jours (médiane 34 jours) avec 50,7% des annonces indiquant un salaire. Les données proviennent de lectures directes des API publiques des systèmes de suivi sur les sites carrières des employeurs, sans estimation ni scraping, et le rapport souligne qu'une annonce longue n'est pas en soi la preuve qu'il s'agit d'un recrutement inactif.

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Jev in 25 Lines of Python

L'article montre un exemple Python court utilisant llama_cpp et un modèle GGUF pour effectuer une classification à choix multiple. Le script charge localement un modèle Qwen3-0.6B, construit un prompt avec un email douteux et tokenise la sortie pour extraire logits et probabilités. Pour l'exemple donné le modèle attribue une probabilité majoritaire à l'option «Phishing» plutôt qu'à «Spam» ou «Legitimate». L'auteur souligne que la méthode est rapide, s'exécute en local sans API ni génération de données synthétiques ni entraînement par RLCD, et protège donc la confidentialité. Le billet se présente comme une parodie, renvoie vers des projets open source complémentaires et invite à soutenir les dépôts GitHub.

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Show HN: I built a post-mortem debugger for native Windows x64/x86 crashes

Cet outil est un débogueur post-mortem moderne pour Windows, actuellement en bêta privée et accessible sur invitation. Il prend en charge l'analyse des dumps x86 et x64, l'attachement à des processus en cours d'exécution et peut être défini comme débogueur juste-à-temps pour capturer les plantages. Il propose un évaluateur d'expressions C++, la prise en charge de SourceServer/SourceLink et une interface MCP pour l'analyse automatisée des crashs avec des outils d'IA via une communication stdio. L'interface utilisateur affiche des sorties colorées compréhensibles, permet de naviguer en cliquant sur des adresses, étiquette les régions mémoire et affiche les objets au format d'initialisation de structure avec panneaux synchronisés et modes clair/sombre. L'analyse interprète les données selon l'expérience experte en déduisant les types, en suivant les valeurs de registres à travers la désassemblage, en validant les piles d'appels et en reconstruisant les régions en lecture seule manquantes pour identifier automatiquement le thread, la frame et l'instruction responsables de l'exception.

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Show HN: How long do I need to work at my salary before I can coast, or retire?

Cet outil calcule combien d'années à un salaire élevé il faut travailler pour pouvoir se mettre en pause, prendre sa retraite, ou cesser de réduire son capital. Il simule les flux journaliers jusqu'à 112 ans en dollars constants: les salaires nets entrent, les dépenses sortent, les excédents sont investis et les retraits sont vendus avec imposition si nécessaire. Un solveur par bissection trouve la durée minimale du salaire élevé qui maintient le solde non négatif chaque jour pour trois objectifs distincts (épuisement à 0, coasting jusqu'à 60, ou capital stable après 100). Le logiciel produit des tableaux et graphiques, des plans de revenus, des scénarios what‑if (économies ponctuelles, déménagements, partenaires), et permet de balayer grilles d'entrées et configurations de comptes (401k, Roth, 529 ou seulement imposable). Les hypothèses incluent des dollars réels et rendements déterministes, un facteur de sécurité des dépenses, l'absence par défaut de sécurité sociale et plusieurs simplifications fiscales et de comptes, et il ne remplace pas un conseil financier professionnel.

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Claude Code reads AGENTS.md only when telemetry is on [fixed]

La prise en charge d'AGENTS.md dans Claude Code est implémentée comme un plugin intégré qui dépend d'un drapeau de fonctionnalité distant et est désactivé par défaut. Quand le client ne peut pas récupérer ce drapeau — notamment si la télémétrie est coupée via des variables d'environnement — AGENTS.md n'est jamais lu, même si le fichier est local. L'auteur a vérifié cela avec un test canari et a mesuré que CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC et DISABLE_TELEMETRY bloquent la lecture, qu'un réglage de projet ne suffit pas, et qu'une surcharge de session peut débloquer la fonctionnalité. La seule solution de contournement pratique actuellement est d'ajouter un fichier CLAUDE.md contenant '@AGENTS.md' ou de lier les répertoires de skills, mais cela oblige à garder des copies ou des fichiers supplémentaires par dépôt. L'auteur demande que la lecture de fichiers locaux ne dépende pas de la télémétrie, réclame un avertissement visible quand AGENTS.md est ignoré et propose un support global pour AGENTS.md et des skills partagés.

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Liquid Network Security Incident Assessment

Le 6 septembre 2026, une faille dans le cache de vérification des rangeproofs d'Elements a permis la création d'environ 4 000 LBTC non garantis, dont ~3 996 BTC ont été retirés sur Bitcoin via SideSwap. L'incident a combiné deux défauts de consensus : Bug A, qui omettait l'asset commitment et le scriptPubKey du cache key, et Bug B, une collision d'octets due à la concaténation brute sans préfixe de longueur. L'attaquant a tiré parti d'une correspondance byte-à-byte pour faire accepter une preuve invalide par des nœuds au cache préchauffé, puis a utilisé un peg-out autorisé par un membre de la fédération dont la clé en ligne et les procédures opérationnelles ont permis un transfert automatique et sans contrôle. Blockstream et la fédération ont arrêté les nœuds de bridge, déployé un patch d'urgence, publié Elements v23.3.4 qui introduit une sérialisation avec préfixes de longueur via CHashWriter, et ont réorganisé la chaîne en rejouant la validation sans cache pour identifier et retirer les transactions invalides. Parmi les actions correctives figurent des revues récurrentes et adversariales du code critique, l'exigence de remèdes structurellement plus sûrs, des protections accrues pour les caches contextuels, un programme de bug bounty et une révision de la gouvernance de la fédération; 3 400 BTC ont été rendus et environ 602 BTC sont en cours de récupération.

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