Anki

J'utilise habituellement lsof -i | grep "8080" pour identifier le processus qui écoute sur le port 8080.

Comme je le mentionnais dans 2025-07-04_1614, j'ai appris net-tools au début des années 2000 et j'ai gardé cette habitude depuis.

D'après Claude Sonnet 4.5, iproute2 est devenu le standard dans Debian, Ubuntu et Fedora vers 2013-2015. net-tools a été supprimé de l'installation par défaut entre 2017 et 2018.

---

lsof (pour LiSt Open Files) interroge /proc pour récupérer les informations. Cette implémentation, comme tous les outils net-tools, est ancienne et n'utilise pas l'API moderne Netlink.

En 2025, la méthode recommandée pour identifier les processus écoutant des ports est cette commande iproute2 (code source) :

$ ss -tlnp | grep 8080

Explication des options :

• -t: TCP sockets
• -l: Listening sockets uniquement
• -n: Affichage numérique (pas de résolution DNS)
• -p: Affiche les processus

J'ai écrit cette note et bridge-utils est déprécié, je dois remplacer "brctl" par "ip link" pour m'aider à adopter les commandes modernes iproute2.

---

Pour apprendre cette nouvelle commande, j'ai ajouté la carte-mémoire suivante dans Anki :

J'ai généré avec Claude Sonnet 4.5 le script Python text_to_audio.py. Il me permet de transformer automatiquement du texte en anglais en fichier audio mp3.
J'intègre ensuite ces fichiers dans mes carte-mémoire Anki pour travailler mon anglais.

Installation sous Fedora :

$ mkdir -p ~/.local/bin
$ curl -o ~/.local/bin/text_to_audio.py https://gist.githubusercontent.com/stephane-klein/1406e746f0253956062d4adff7a692bd/raw/8571cdd91cae8ebcd208435daacf431cfc1cd353/text_to_audio.py
$ chmod +x ~/.local/bin/text_to_audio.py

Exemple d'utilisation :

$ text_to_audio.py "Reinforcement Learning from Human Feedback"
Downloading audio for: 'Reinforcement Learning from Human Feedback'
Language: en-GB
URL: https://translate.google.com/translate_tts?ie=UTF-8&tl=en-GB&client=tw-ob&q=Reinforcement+Learning+from+Human+Feedback
Saving to: /home/stephane/english_audio/2025-12-01_Reinforcement_Learning_from_Human_Feedback.mp3

✓ Successfully downloaded to '/home/stephane/english_audio/2025-12-01_Reinforcement_Learning_from_Human_Feedback.mp3'
File size: 28224 bytes

J'utilise actuellement un endpoint HTTP de Google Translator pour générer les fichiers audio, en attendant de trouver une alternative plus open source / communautaire.

#JaiLu cet excellent billet de Tristan Nitot qui traite du processus de prolétarisation : L'IA fait elle de nous des prolétaires ?.

Il rejoint totalement ce que je disais dans ma note : J'utilise les LLMs comme des amis experts et jamais comme des écrivains fantômes.

Cela pose la question de la façon dont on aborde l’IA : peut-on profiter de l’IA sans y laisser son intelligence ?

source

À cette question, ma réponse imparfaite est celle-ci : j'essaie d'utiliser, autant que possible, les IA générative de texte comme un ami expert d'un domaine. J'essaie de ne jamais lui faire faire mon travail à ma place.

J'essaie de résister à l'injonction néolibérale d'effectuer chaque tâche le plus rapidement possible au nom de la rentabilité immédiate. Pour cela, tous les jours, j'essaie de trouver un équilibre entre la vitesse et prendre le temps de comprendre, de maîtriser les concepts et d'exécuter les gestes techniques. C'est loin d'être facile !

Pour lutter contre mon affaiblissement cognitif, j'essaie depuis quelques semaines d'intégrer Anki dans mes habitudes quotidiennes.
Mon objectif : créer une carte-mémoire pour chaque tâche que je délègue à un LLM alors que je devrais pouvoir l'accomplir moi-même.
Pour le moment, je n'ai pas la discipline pour respecter cet objectif, mais j'y travaille.

J'ai bien conscience que ma pratique est hétérodoxe. J'observe autour de moi que la tendance est la course à l'automatisation du maximum de tâches par l'IA. Je souhaite rester un artisan.

---

#JaiLu aussi le billet "Prolétarisation" de Carnets de La Grange.