🎥 One Day In Life (episode 2) - I participate as a “coach” for a Machine Learning #hackathon organised by SAP Co-Innovation Lab Paris. This is the video all day long in which you can have a teaser of the job of a software engineer. Have a nice viewing!

5. 𝐋𝐞𝐬 𝐫é𝐟𝐥𝐞𝐱𝐞𝐬 𝐢𝐧𝐝𝐢𝐬𝐩𝐞𝐧𝐬𝐚𝐛𝐥𝐞𝐬 • Ne jamais envoyer de clés API • Anonymiser systématiquement les emails, IDs, données client • Utiliser un prompt interne pour masquer les infos sensibles • Privilégier les licences Team/Enterprise si c’est critique

4. 𝐆𝐢𝐭𝐇𝐮𝐛 𝐂𝐨𝐩𝐢𝐥𝐨𝐭 Par défaut, ton code peut servir à améliorer les suggestions globales. ↳ VSCode ↳ Settings ↳ Extensions ↳ GitHub Copilot ↳ Allow GitHub to use my snippets (off)

3. 𝐂𝐮𝐫𝐬𝐨𝐫 (𝐏𝐫𝐢𝐯𝐚𝐜𝐲 𝐌𝐨𝐝𝐞) Cursor analyse beaucoup plus de contexte qu’un simple prompt. Le Privacy Mode limite strictement ce que l’éditeur peut envoyer au modèle. ↳ Settings ↳ General ↳ Privacy ↳ Privacy Mode (On)

2. 𝐆𝐨𝐨𝐠𝐥𝐞 𝐆𝐞𝐦𝐢𝐧𝐢 (𝐥𝐞 𝐩𝐥𝐮𝐬 𝐬𝐞𝐧𝐬𝐢𝐛𝐥𝐞) Google garde certaines interactions jusqu’à 3 ans si tu ne touches à rien. ↳ https://t.co/A8dE7Rh8rp ↳ Save activity ↳ Inactive

1. 𝐂𝐡𝐚𝐭𝐆𝐏𝐓 (𝐎𝐩𝐞𝐧𝐀𝐈) Désactiver l’historique + l’entraînement : ↳ Settings ↳ Data controls ↳ Improve the model for everyone (off) À savoir : les comptes Team/Enterprise ne servent jamais à entraîner les modèles.

Ne soyez pas fous, n’envoyez pas toute votre vie dans un LLM* *sans l’avoir configuré au préalable… Bonne nouvelle : ça se règle en 30 secondes, pour chaque IA.

Prenez le virage maintenant, le train n’attend personne Soyez des putains de pirates 🏴‍☠️

Grace à l’IA on peut : ↳ aller vite ↳ apprendre mieux ↳ rattraper un éventuel retard ↳ casser les codes Il y aura un écart entre les gens qui se sont formés avec/sans l’IA. Les plus curieux, les plus affamés gagneront.

Encore une vraie pépite cette vidéo → https://t.co/DXXUpPtPqU L’éducation c’est un vrai sujet. Et malheureusement on accepte le "moyen", l'à peu près... Aujourd'hui il faut apprendre à apprendre différemment.

Time to repurpose that old Apple Watch.

Une app robuste, ce n’est pas une app sans bugs. C’est une app qui continue de fonctionner quand tout autour d’elle est en panne.

------ Agis comme un ingénieur fiabilité mobile senior. Analyse les pannes potentielles de mon app (réseau, device, OS, API). Pour chaque panne : – donne la probabilité, – l’impact user, – une strat de résilience, – une liste d’erreurs silencieuses probables ------

Ces solutions vous donnent : la stack exacte du crash, le contexte réseau, la version / device, la fréquence, les tendances, etc. Et en bonus, un prompt pour auditer la résilience de votre app dans Cursor :)

3/ Les logs + crash reports C’est impossible d’améliorer un produit si vous ne voyez pas ce qu'il vit. Les erreurs "silencieuses" sont les plus dangereuses. ↳ ⁠Bugsnag ( https://t.co/zRtNs20m8H) ↳⁠ ⁠Firebase Crashlytics ( https://t.co/rHsNxQ4647)

↳ ⁠React Native NetInfo pour détecter l’état réseau ( https://t.co/1pNlE6mF1P) ↳ ⁠AsyncStorage pour persister localement ( https://t.co/YVI6Bac8cP)

2/ Le mode offline-first (le vrai, pas un cache) Une app doit être utilisable même hors-connexion. Surtout dans les secteurs : immobilier, BTP, terrain, mobilité...

1/ Le "retry" intelligent Backoff, règles de priorités, abandon propre. 80 % des erreurs réseau sont évitées en implémentant ça correctement.

Dans la vraie vie : X 5G instable X batteries faibles X⁠ utilisateurs pressés... Si votre app n’est pas pensée pour casser, elle cassera. Voici comment rendre une app résiliente, pour la vraie vie.

La plupart des apps plantent… et ce n'est pas à cause d'un bug. Elles plantent parce que le monde réel n'a rien à voir avec votre environnement de dev. En local wifi stable ✓ device puissant ✓ réseau fiable

Ce mouvement GSM → VoIP est un tournant massif. On peut brancher de l’IA au milieu. Un gain de temps pour les personnes débordées sur le terrain.