Salut

J’ai vu passer il y a quelques temps un article sur Data‑Shield IPv4 Blocklist Community. Un projet communautaire qui construit une liste d’une centaine d’IPs malveillantes. Cette liste peut alors être utilisée par tout le monde pour protéger ses serveurs en bloquant tout accès depuis les adresses qu’elle contient. La retention est de 15 jours, ce qui permet de garder le nombre d’IPs raisonnable et de ne pas surcharger le serveur. Bien qu’ayant trouvé l’idée très intéressante, la mise en place me paraissait inutile sur mon lab car trop peu exposé. Mais lors d’un détour par l’administration Proxmox à la recherche de logs, je découvre qu’il subit en permanence des tentatives de connexions ssh. Je réalise alors 3 choses : ...

Ça fait un peu plus d’un an que j’ai repris la course, d’abord pour la santé, puis l’idée de courir un semi-marathon s’est doucement installée… N’ayant aucune connaissance en performance de course à pied, j’ai tout naturellement été poser des questions à un LLM, à l’époque ChatGPT. Objectif : courir un semi-marathon fin août. Méthode : il me donne mes séances de la semaine Feed back: je lui envoie des screenshots de mes activités Garmin. J’ai tenu un temps comme ça, couru mon semi-marathon mais ce fonctionnement devint très rapidement contraignant et plus compliqué que ce que j’étais prêt à faire quotidiennement. Je suis aussi tombé sur certains problème avec ce fonctionnement, par exemple la lecture d’une image par IA est un peu approximative, les données chiffrées sont estimées « à vue d’œil ». Je cherche alors des solutions pour exporter plus de données, plus rapidement et sans les noyer dans une image. C’est là que je trouve GarminDB, un projet open source qui récupère les données Garmin et les sauvegarde localement dans des fichiers de bases de données. Après avoir essayé et construit une API sommaire dessus, je me rends compte que ce n’est pas très adapté à mon IA. Je dois lui donner le lien pour accéder aux données à chaque fois. Ayant entendu parler de ce protocole de récupération de données conçu particulièrement pour les IA, je décide un an plus tard de mettre en place un serveur MCP tout aussi sommaire pour ma préparation au marathon 2026. Voilà comment j’ai créé Garmin-bridge, le pont entre les IA et mes données Garmin. Je l’utilise quotidiennement, il a ses faiblesses, mais chaque fois qu’une donnée manque à mon IA, je lui ajoute un accès. L’API quant à elle me sert surtout pour partager facilement les stats d’une course avec des amis. ...

Aujourd’hui c’était opération câblage à la maison. Les étapes sont claires : passer les câbles en rampant dans les combles, clairement le plus dur / pénible. Puis sertir les câbles et régler les VLAN. Les câbles sont passés, plus de peur que de mal. Le plus pénible est passé, une douche et on attaque la partie fun. C’est une découverte pour moi, mais après 3 vidéo YouTube, j’attaque mon premier câble confiant. Échec 1, je pince trop fort pour dénuder et entame tout. Qu’à cela ne tienne, je coupe et je recommence. Gaine retirée, je met les fils dans l’ordre, je les aligne, je les insère dans le connecteur. Je sertis… ou pas… pas assez enfoncés.Je recommence et la c’est le drame. Fil pliés, qui s’emmêlent, qui s’inversent. Et une fois serti, le suspense jusqu’au branchement…. Bilan de l’opération : ...

À la recherche d’une solution simple pour poster sur mon blog, je tombe sur un workflow impliquant Obsidian. J’avais déjà entendu ce nom au détour d’une conversation, une application de prise de note. Et j’en était resté là. Je ne suis pas de ceux qui prennent des notes. Je notes parfois des informations dont je veux me souvenir dans un futur plus ou moins proche, mais rien qui nécessite une application plus poussée que les notes de l’iPhone ou le notepad de mon ordinateur. J’ai essayé Notion pendant un temps et les features supplémentaires bien qu’impressionnantes n’ont pas suffit à me retenir. Mais cette fois c’est différent. Cette application pourrait me permettre de publier sur mon blog de n’importe où, juste en modifiant un fichier en markdown. Le principe est simple : mon blog est fait grâce à Hugo et tout est hébergé sur GitHub. Obsidian est synchronisée avec le repository du blog, ainsi à chaque fois que je modifie un fichier sur obsidian et le commit, une GitHub actions reconstruit le blog avec les nouveautés. Pour tout vous dire, j’écris cet article depuis l’application. Si vous le lisez, c’est que tout a fonctionné — et que j’ai peut-être troqué les notes iPhone contre Obsidian

Ce moteur de recherche de film permet de rechercher très facilement des films à partir d’informations à notre disposition. On peut ainsi tout aussi bien chercher grâce a un acteur, des styles, une durée ou une date de sortie. Je ne propose malheureusement pas de démonstration de ce projet pour ne pas rendre accessible ma clé API. Vous trouverez en rechanche de quoi l’heberger sur github. ...

Cette application web permet d’estimer l’amertume d’une bière à partir des caractéristiques de la cuve, du moût et des ajouts de houblon. Elle repose sur le modèle SMPH (Surface de contact Mout/Houblon), prenant en compte la géométrie de la cuve (diamètre), le volume de moût, les pertes, la densité et la vitesse d’évaporation. ...

Cette application web permet d’estimer la pression nécessaire pour atteindre un niveau de carbonatation donné, en fonction du style de bière, de la température, du volume et de la pression déjà présente dans le fût. Elle simplifie les calculs habituellement réalisés à partir de tables de carbonatation en automatisant la conversion des unités et l’interpolation des valeurs. ...