L'IA appliquée aux PME : automatisation, agents, outils. Ingénieur maintenance → Fondateur https://teapaw.org/t.co/0gJTvGkx5B (GMAO + IA) Gratuit → https://teapaw.org/t.co/nPoGopXDF3
Sénégal
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Ce gouvernement est exaspérant de nullité.
Je leur rappelle à la tribune de l’Assemblée nationale à quel point toutes leurs annonces sont un vaste enfumage. ⤵️
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Vous cherchez une alternative open-source à Firebase Remote Config pour gérer vos fonctionnalités à distance ? Découvrez Nona-config ! Une seule API REST compatible avec tous les langages et conçue pour Docker.
Quel est votre précédent moyen de gestion des fonctionnalités à distance ?
lien 👇
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ALGUIEN EN GITHUB HA SACADO UNA API DE WHATSAPP GRATIS
ahora puedes ejecutar una api de WhatsApp en tu propio servidor sin pagar a Meta.
se llama OpenWA. 12.8K estrellas.
la api oficial de WhatsApp Business se paga y te ata a su plataforma. OpenWA te da automatización por api, autoalojada y gratis.
→ envía y recibe mensajes con una api rest
→ ejecuta varias sesiones de WhatsApp a la vez
→ gestiona sesiones y webhooks con un panel web
→ conéctalo a n8n, Chatwoot y agentes de ia con MCP
clonas el repo, un comando de Docker y el panel está en marcha.
ojo: es no oficial, usa un número dedicado.
100% gratis. código abierto.
os dejo el repo abajo.
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🚨ESTO ACABA DE MATAR A ELEVENLABS
74.000 personas ya lo han guardado en GitHub y casi nadie habla de ello.
Se llama VoiceStudio y es un reemplazo 100% gratis que corre en tu propio ordenador.
Te permite:
→ Clonar tu propia voz
→ Doblar vídeos a 646 idiomas
→ Crear audiolibros y dictar
→ Elegir entre 17 motores
Sin pago por carácter.
Sin límites de uso.
Todo en tu máquina.
🔖 Guárdalo.
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I already do most of my thinking and drafting in Claude.
What usually comes after is the painful part, taking that output and rebuilding it in the right company template.
With Templafy, Claude can handle the thinking while Templafy builds the actual PowerPoint using your company’s templates, brand rules and approved content.
No more starting with an AI-generated deck and spending an hour fixing the formatting.
This is a much cleaner way to go from thinking in Claude to a real, editable deck.
If you use Claude for your daily work, you can add Templafy here: claude.ai/directory/templafy
🤝 Paid partnership
Your AI can think. Can it finish the job?
Templafy MCP turns work from @ChatGPT, @claudeai & @Copilot into branded, compliant, business-ready PowerPoints.
No copy-paste. No reformatting. No AI slop.
Best part? It's free for you to try 👉
templafy.com/home/platform/m…
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Everything you want is on the other side of not giving a fuck, asking again, and taking another shot. Life gives you endless lottery tickets to try and you only need one win to change your life forever .
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RunPod, Claude, MCP, GPU RTX… petits travaux IA du week-end
Avec les équipes techniques de @aihubsenegal et @ViePubliqueSN nous avons développé une API vocale en wolof, pulaar et sérère pour les 15 projets finalistes du Kiriku Voice Challenge.
Mon 1er déploiement de model IA sur RunPod 🥳
Enfin… « mon » premier :-) j'ai juste créé un compte, créé une clé d'API et Claude s'est occupé du reste via le MCP RunPod.
Je supervisais et validais les opérations à distance, pendant que je visitais la Cité des sciences à la Villette avec mon fils. Je ne sais pas qui passe encore son temps à regarder Claude travailler. Pas moi 😅
𝗦𝘁𝗮𝗰𝗸
Transcription (ASR) : M-Kiriku-ASR
Synthèse vocale (TTS) : VITS Kiriku
API : FastAPI compatible SDK OpenAI
Monitoring : un Langfuse auto-hébergé
𝗔𝗽𝗿𝗲̀𝘀 𝘂𝗻𝗲 𝘀𝗲𝗺𝗮𝗶𝗻𝗲 𝗱'𝘂𝘁𝗶𝗹𝗶𝘀𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗽𝗮𝗿 𝗹𝗲𝘀 𝗽𝗮𝗿𝘁𝗶𝗰𝗶𝗽𝗮𝗻𝘁𝘀 𝗱𝘂 𝗰𝗵𝗮𝗹𝗹𝗲𝗻𝗴𝗲 :
~ 10 000 requêtes API
172 minutes d'audio transcrit (ASR)
947 minutes d'audio synthétisé (TTS)
Une latence médiane globale de 101 ms, avec un p95 à 1,1 seconde.
𝗣𝗲𝗿𝗳𝘀 𝗼𝗯𝘀𝗲𝗿𝘃𝗲́𝗲𝘀 :
1 min d'audio transcrite en environ 5s.
Un clip de 10 secondes transcrit en 1s.
Une phrase courte synthétisée en 0,3s.
𝗖𝗼̂𝘁𝗲́ 𝗰𝗼𝘂̂𝘁 : 0,74 $/h, soit ~18 $/jour et ~540 $/mois si le pod tourne en continu, hors coûts annexes
Pour un challenge de 2 semaines, ça reste raisonnable. Mais à plus grande échelle, pour un service accessible toute l'année h24, c'est une autre histoire.
Sur vie-publique.sn nous aimerions proposer une IA vocale en wolof à nos 80 000 visiteurs mensuels.
Mais maintenir ce pod RunPod GPU RTX 4090 allumé H24 représenterai 540 $/mois, sans compter l'infrastructure RAG.
Je réfléchis à des alternatives : GPU serverless, démarrage à froid, TTS sur CPU, GPU mutualisé, serveur dédié, infra locale… ?
Si vous avez déjà déployé ce type d’infra, je suis preneur de vos feedbacks.
Et si le sujet vous intéresse, venez participer à la cérémonie de restitution de notre challenge IA le 16 octobre 2026 à l’Hôtel Noom Dakar.
La cérémonie est ouverte au public et gratuite.
Inscription : eventbrite.fr/e/200273904339…
🤖 Made with AI
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JEV + OPUS 5.5 IS INSANE FOR BUILDING A COMPANY BRAIN
I pulled the whole architecture out of the TypeSafe and Anthropic docs and packed it into a 14-page PDF
the 10 steps:
1. meet the pair
> Opus 5.5 thinks, Jev decides, your code holds the branch
2. stop asking a text generator for a yes or no
> Jev returns a typed answer with a calibrated probability in 0.44s for $0.00035
3. ask everything at once
> Choice, Score and Noul run in parallel, so the fourth question costs almost nothing
4. branch on the number
> 0.999 goes straight into the if statement. ~99% of turns end right here
5. stop routing blind
> Opus 5.5 to Sonnet and back costs 5.84 against 3.32 for staying on 5.5
6. keep one context warm
> cache reads at $0.20 per Mtok are 20x cheaper than a fresh load
7. escalate the hard part
> the toughest 1% goes to Opus 5.5 with 1M context and 66.4% on Terminal-Bench 4.0
8. score every chunk on every query
> keep whole, summarize or drop. the context gets rebuilt each turn
9. gate the actual command
> every bash call gets classified before it runs, inside your own code
10. judge 100% of runs
> $3.50 a day for 10,000 traces, and it matched the human label on all 500 decisions
the result: a while loop that paid a frontier model for every tiny call turns into a brain that spends a fraction of a cent to notice and pays properly only when it has to think
the person who brings this into their team walks into the budget meeting with the AI bill cut and the output up
the PDF maps the company brain. the loop side of it - how Jev takes a Claude bill from $765 to $3 a month - is in the article below ↓
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🚨 دورة تدريبية مجانية مدتها ساعتين، تعلّمك كيف تؤتمت أي بزنس باستخدام الذكاء الاصطناعي.
صاحب الدورة يقول إنه أتمت أكثر من 100 بزنس باستخدام نفس الطريقة، وتقدر تطبقها على مشروعك.
إذا مهتم بالأتمتة والـAI، احفظ الدورة عندك؛ بتفيدك كثير.
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This is f*cking gold..
Chinese researchers just dropped a paper with a brutal title: "The End of Prompt Engineering".
The argument is simple: telling agents what to do is over as a skill.
A prompt is a wish, and a wish repeated three hundred times is still a wish.
Boundaries written in a file are law -- read by every agent before every action, versioned, owned by you.
At swarm scale nothing else holds together.
Three hundred agents cannot share a vibe, but they can share a file.
So the person stops being the one writing instructions. You become the boundary architect -- you define what never happens and review the asks.
Prompts become disposable, the constraint file becomes the job.
That is exactly the system I built and documented below: one AGENTS.md, three hundred Kimi K3 readers, zero escapes in 41 days.
The whole paper in one line: write the fence before the keys ↓
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Sam Altman (CEO of OpenAI):
"You no longer need to write prompts."
In just 38 minutes, he explains how to use ChatGPT at a level that most people can't even imagine.
It's a talk he gave to Stanford students. A friend sent me the recording last night.
After watching it, I realized I was only taking advantage of about 15% of what this tool can really do.
Watch it in full and then read the guide I leave below on how to create a system that prompts itself.
🔥𝐀𝐜𝐜𝐞𝐬𝐬 𝐭𝐨 𝐚𝐥𝐥 𝐀𝐈 𝐭𝐨𝐨𝐥𝐬 𝐢𝐧 𝐨𝐧𝐞 : lnkd.in/eRbsWmgb
