Après 1 an d’utilisation : l’API Gemini en 2026
Après un an d’utilisation dans mon environnement de production, l’API Gemini s’est révélée être un mélange de points positifs et négatifs—utile pour les petits projets mais problématique pour le passage à l’échelle des systèmes plus importants. Si vous souhaitez savoir ce qui fait fonctionner cette API, lisez la suite et préparez-vous.

Après 6 mois avec LangGraph en production : c’est idéal pour le prototypage rapide, mais difficile pour passer à l’échelle entreprise.

Je ne suis pas étranger à l’adaptation à de nouvelles plateformes en tant que développeur, mais laissez-moi vous dire, LangGraph a été un sacré parcours ces six derniers mois. Lancé par l’utilisateur GitHub langchain-ai, cet outil vise

Salut à tous, Kai Nakamura ici de clawdev.net, votre endroit habituel pour tout ce qui concerne le développement de l’IA. Aujourd’hui, je veux parler de quelque chose qui me préoccupe beaucoup ces derniers temps, quelque chose avec lequel beaucoup d’entre nous interagissent quotidiennement, mais auquel nous ne pensons peut-être pas assez en ce qui concerne nos propres contributions : l’art souvent négligé

Comment mon parcours dans OpenClaw a commencé

Je n’oublierai jamais la première demande de tirage que j’ai faite pour OpenClaw ; les nerfs ressemblaient à un million d’insectes rampant sous ma peau. J’avais passé des heures à peaufiner mon code, me convainquant que j’avais vu chaque cas particulier. Puis, boum ! Un seul typobras a pointé son vilain nez – j’avais écrit

Salut à tous, ici Kai Nakamura de clawdev.net, et aujourd’hui je veux parler de quelque chose qui fait du bruit dans mes canaux Slack et mes fils GitHub depuis des semaines : la révolution silencieuse qui se déroule dans le développement de l’IA open-source. Pas les grandes sorties de modèles de fondation avec éclat, mais le concret, les outils, l’infrastructure, tout ce qui permet de construire avec

7 erreurs de profilage de performance qui coûtent de l’argent réel

J’ai vu 15 applications ralentir considérablement au cours du dernier trimestre, et devinez quoi ? Toutes ont commis les mêmes 7 erreurs de profilage de performance. Ces erreurs ne gaspillent pas seulement le temps des développeurs ; elles peuvent coûter aux entreprises une fortune en perte de productivité, en frais d’infrastructure et en perte de clients. Comprendre ce que

TGI vs llama.cpp : Une confrontation pour les petites équipes

Commencez par ceci : TGI de Hugging Face a 10 811 étoiles sur GitHub, tandis que llama.cpp est à la traîne. Mais soyons réalistes : les étoiles ne servent à rien si l’outil ne fait pas le travail. Dans un monde où les petites équipes ont besoin d’efficacité mais manquent de la possibilité de ressources étendues, le choix

Écoutez : Je reprends là où je m’étais arrêté
Je me souviens de ma première contribution au projet OpenClaw. C’était à la fois exaltant et terrifiant. Je n’avais aucune idée de ce qui se cachait derrière ces centaines de fichiers. Mais une fois que j’ai ouvert le code et commencé à jouer avec les plugins, c’était comme découvrir un

Salut tout le monde, Kai Nakamura ici de clawdev.net ! Ça fait un moment que je n’ai pas vraiment exploré les détails de ce qui fait fonctionner notre monde de développement AI, et aujourd’hui, j’ai quelque chose qui me trotte dans la tête depuis un moment. Nous parlons beaucoup de la construction de modèles, des données d’entraînement et de l’optimisation des algorithmes, mais qu’en est-il de

Comment ajouter la recherche vectorielle avec l’API Claude : étape par étape
Aujourd’hui, nous allons aborder un aspect très demandé des applications modernes : ajouter des capacités de recherche vectorielle en utilisant l’API Claude. Si vous souhaitez fournir des résultats de recherche rapides et précis à partir de grands ensembles de données, la recherche vectorielle est ce qu’il vous faut.

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