Sept. 2026
Elbow Room : avant d'acheter le canapé, vérifiez s'il peut monter l'escalier
Soumission pour le hackathon WebMCP (sept. 2026). Chaque planificateur de pièce jamais construit répond est-ce que ça rentre dans la pièce. Elbow Room répond à la question qui coûte de l'argent et du plâtre : est-ce que ça peut seulement y arriver. Le problème est personnel. Un canapé est resté coincé dans l'escalier de mon sous-sol et a emporté un morceau du mur. Des mois plus tard, des installateurs ont descendu un chauffe-eau de 279 litres par le même escalier et ont éraflé le soffite. Deux objets, un escalier, personne n'a mesuré ni une fois ni l'autre, et nulle part où chercher. La fiche de la propriété donne les treize pièces au pouce près et ne dit rien sur les escaliers.
WebMCP (document.modelContext)HTML Canvas 2D + custom 3D orbit viewSingle-image metric rectification (homography)Numerical corner-solver (ladder-around-a-corner with width)+5
Août 2026
Nightshift : recherche d'antériorité agentique qui lit 2 000 brevets en 4 minutes pour 34 $
Soumission pour le All Things Agentic Hackathon, piste The Taskmaster (août 2026). Les entités non-pratiquantes ont déposé 55,4 % des dossiers de brevets américains en 2025, portent 90,3 % du contentieux brevets high-tech, et ont ajouté 2 236 défendeurs cette année-là (Unified Patents). L'AIPLA situe le coût médian de défense d'une poursuite avec moins d'1 M$ en jeu à 600 000 $. La première vraie question dans chacune est de savoir si le brevet invoqué avait déjà été inventé par quelqu'un d'autre, et y répondre correctement demande une recherche d'antériorité professionnelle elle-même hors de portée exactement des entreprises les plus souvent visées. Nightshift pose cette question de manière autonome, en tâche de fond, pour 34,57 $ par exécution.
Google Cloud Run Jobs (fan-out)BigQuery (171,695-patent corpus, materialized + clustered)Vertex AI Gemini 3.5 Flash (judgment stage)gemini-embedding-001 at 768 dims (prefilter)+5
Août 2026
sentry-python DedupeIntegration retenait 1024 Ko par tâche asyncio vivante parce que Python ne peut pas prendre une weakref sur un ValueError. Cause racine, corrigé avec un jeton d'identité weakréférençable, reproduit, mesuré, et préparé comme PR amont pour corriger l'issue #6094.
Soumission pour DEV's Summer Bug Smash: Clear the Lineup, propulsé par Sentry (août 2026). sentry-python est le SDK Python de Sentry. Sa DedupeIntegration empêche qu'une même erreur soit rapportée deux fois en se souvenant de la dernière exception. Se souvenir d'une exception est exactement ce qu'il ne faut pas faire : une exception détient sa traceback, une traceback détient ses frames, et un frame détient chaque variable locale. Le SDK le savait et stockait un `weakref.ref(exc)` pour cette raison. Les trois lignes directement sous le commentaire `# we can only weakref non builtin types` font la seule chose que la weakref existait pour empêcher : un `except TypeError:` nu attrape le refus de Python de prendre une weakref sur un builtin et retient silencieusement l'exception elle-même. `ValueError`, `KeyError`, `TypeError`, celles que presque chaque vraie erreur est en pratique.
Python 3.11+sentry-sdk 2.68.0asyncioContextVar+5
Août 2026
Still Here : 510 chiens ont un enregistrement d'entrée au refuge d'Austin et aucun enregistrement de sortie. Le syndrome du chien noir n'apparaît pas dans 99 916 séjours. La couleur qui attend est celle de la race à laquelle appartient le pelage.
Soumission pour le DEV Weekend Challenge: Dog Days Edition (août 2026). Still Here est un tableau en direct de chaque chien pour lequel l'Austin Animal Center a un enregistrement d'entrée et aucun enregistrement de sortie, 510 au dernier passage, ordonnés selon la durée d'attente. Celui en tête est Pancho, un Cairn Terrier blanc ramassé errant le 23 mai 2025, qui y est depuis 449 jours. 99,7 % des chiens de son groupe de race ont été adoptés en moins de temps qu'il n'attend déjà. Austin publie ce nombre dans son flux de données ouvertes et ne l'imprime nulle part près de la page d'adoption ; le site est la jointure.
SnowflakeAustin Animal Center open data (Socrata)ElevenLabsAdopets embed join+5
Août 2026
Assay : un suivi soin de la peau avec une barre d'erreur. Recadrer la même photo déplace le score de texture de 5,81 points, alors un verdict ne s'affiche que si le changement dépasse ce plancher sur votre visage.
Soumission pour le YouCam API Skin AI & Apparel VTO Hackathon (août 2026). Assay est un tracker soin de la peau qui mesure sa propre erreur avant de mesurer votre peau. Un changement n'est appelé réel que s'il dépasse le plancher de bruit pour votre visage, sur votre appareil. Quand ce n'est pas le cas, le verdict est « impossible de conclure pour l'instant » avec le nombre de sessions supplémentaires nécessaires, au lieu d'une fabrication encourageante. L'API YouCam Skin Analysis est un vrai bon instrument (une entrée octet-identique donne une sortie octet-identique, vérifié dans l'app), et Assay est ce qui rend ses lectures utilisables pour décider.
Next.js 16 (App Router, static export)React 19TypeScriptYouCam Skin Analysis API (Perfect Corp)+5
Août 2026
Unsay : un agent IA de sécurité médicamenteuse qui revient et défait ce qu'il a dit. Quand la FDA élève un rappel, il corrige chaque patient nommé qu'il avait déjà rassuré, en quelques secondes.
Soumission pour le Build the Future of AI Agent Memory with CockroachDB hackathon (août 2026). Unsay est un agent IA de sécurité médicamenteuse dont la mémoire a deux axes de temps indépendants : `valid_from`/`valid_to` pour quand une affirmation est vraie dans le monde, `asserted_at`/`retracted_at` pour quand ce système l'a crue. Les garder séparés est ce qui sépare « le médicament est devenu dangereux en mars » de « on l'a appris en juillet », qui est la différence entre une réponse malchanceuse et une réponse négligente. Une affirmation n'est jamais mise à jour en place : la version crue est rétractée et une nouvelle est affirmée à côté, dans une transaction. Chaque réponse enregistre exactement quelle VERSION d'affirmation elle a lue, dans la même transaction que la réponse elle-même.
CockroachDB Cloud (bitemporal schema, VECTOR(1024), REGIONAL BY ROW, SURVIVE REGION FAILURE)Distributed Vector Indexing (`believed`-prefixed on `fact`)CockroachDB Managed MCP Server (`get_table_schema` against the running cluster)cockroachdb-skills (all 34 skills; `designing-application-transactions` found real defects)+6
Juil.-août 2026
Bloom : personne n'annule, on cesse simplement de venir. Bloom lit le rythme de visite propre à chaque client, signale ceux qui s'en écartent, et écrit une note personnelle à chacun. Les règles décident QUI, Gemini décide QUOI DIRE.
Soumission pour le Google Gemini XPRIZE / Hacker.fund Build with Gemini hackathon (juil.-août 2026, clôture le 17 août). Bloom trouve les clients qu'une entreprise locale est sur le point de perdre, et écrit personnellement à chacun. Un salon typique perd environ 40 % de ses clients chaque année, un premier-timer qui ne re-réserve pas dans les 30 jours a environ une chance sur cinq de jamais revenir, et un habitué fidèle vaut plusieurs centaines de dollars par an (environ 600 $ annualisés). Le signal est invisible parce que c'est une absence, répartie sur des centaines de personnes qui ont chacune leur propre rythme.
Next.js 16 (App Router) + React 19Google Gemini 2.5 Flash via Vertex AI (win-back drafting, weekly content, self-QA gate)TypeScriptPrisma 7 on Neon Postgres+6
Août 2026
coldpath : l'écosystème IA Arm expédie avec l'unité matricielle éteinte. J'ai écrit l'outil qui le trouve, déposé le correctif d'une ligne en amont (Ollama PR #17654), et gaté ça en CI.
Soumission pour le défi Arm Cloud AI sur Devpost. coldpath est un linter et une gate CI qui prouvent si un binaire AArch64 expédié utilise réellement l'unité matricielle de la puce. Pointé sur l'écosystème, il a trouvé que le build officiel Windows-on-Arm d'Ollama exécute zéro instruction matricielle et zéro dot-product, a déposé le correctif d'une ligne en amont (PR #17654) valant 5,75x sur le traitement de prompt mesuré en direct sur Azure Cobalt 100 (Neoverse N2), et ships comme GitHub Action réutilisable pour qu'un build froid ne rejoigne plus une flotte Arm.
Python 3.11+Capstone (AArch64 disassembler)pyelftools + pefile + macholib (ELF, PE, Mach-O)GitHub Actions (ubuntu-24.04-arm, free Neoverse N2 runner)+8
Août 2026
Culprit : une trace de pile pour la dérive de modèle. A nommé la colonne, chiffré les dégâts à 90 322 $/mois sur 66 146 vraies courses de taxi NYC, et ouvert la PR.
Soumission pour Build with DataHub: The Agent Hackathon (piste Production ML Agents). Fraîcheur, volume, taux de nuls et schéma étaient tous au vert. Le modèle se trompait discrètement depuis six mois. Culprit a remonté la lignée ML dans DataHub jusqu'à la colonne responsable, a déposé l'incident dans le graphe avec les dollars attachés, a écrit le correctif, a exécuté dbt build contre le vrai warehouse pour vérifier que le correctif tenait, et seulement là a ouvert la PR.
DataHub OSS v1.5 (metadata graph, ML entities, incidents)mcp-server-datahub (agent reads through DataHub's own MCP server)DataHub Python SDK (ML lineage emission: mlFeature/mlModel/dataProcessInstance)OpenAI GPT-4o (provider-agnostic; Anthropic + local Ollama also supported)+5
