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Journaux liées à cette note :

Le 13 avril 2026, j'ai découvert le projet snip :

snip - Reduce LLM token Usage by 60-90%

source

Quelques semaines plus tard, le 29 avril, Alexandre m'a fait découvrir rtk, une alternative à snip.

rtk est un projet Rust dont le développement a commencé le 18 janvier 2026. snip, quant à lui, est un projet Golang initié par un français basé à la Réunion le 15 février 2026, directement inspiré de rtk.

Voici comment le projet snip compare les deux projets :

Design Philosophy

snip chose a fundamentally different approach to LLM token reduction: filters are data, not code. The binary is the engine, filters are YAML data files, and the two evolve independently.

rtk (Rust) snip (Go)

Filter authoring Write Rust, recompile, wait for release Write YAML, drop in a folder, done

Filter format Compiled into the binary Declarative YAML, engine and filters evolve independently

Custom filters Fork the repo, add Rust code Create a .yaml file in ~/.config/snip/filters/

Concurrency 2 OS threads Goroutines (lightweight, no thread pool)

SQLite Requires CGO + C compiler Pure Go driver, static binary, no dependencies

Cross-compilation Per-target C toolchain GOOS=linux GOARCH=arm64 go build

Pipeline actions Built-in strategies 19 composable actions (keep, remove, regex, JSON, state machine...)

Contributing Rust knowledge required YAML knowledge sufficient

Both tools solve the same problem: reducing AI token costs from verbose CLI output. snip's bet is that extensibility wins. When anyone can write a filter in 5 minutes without touching Go or Rust, the filter ecosystem grows faster.

source

	rtk (Rust)	snip (Go)
Filter authoring	Write Rust, recompile, wait for release	Write YAML, drop in a folder, done
Filter format	Compiled into the binary	Declarative YAML, engine and filters evolve independently
Custom filters	Fork the repo, add Rust code	Create a `.yaml` file in `~/.config/snip/filters/`
Concurrency	2 OS threads	Goroutines (lightweight, no thread pool)
SQLite	Requires CGO + C compiler	Pure Go driver, static binary, no dependencies
Cross-compilation	Per-target C toolchain	`GOOS=linux GOARCH=arm64 go build`
Pipeline actions	Built-in strategies	19 composable actions (keep, remove, regex, JSON, state machine...)
Contributing	Rust knowledge required	YAML knowledge sufficient

Voici à quoi ressemble un filtre dans rtk : https://github.com/rtk-ai/rtk/blob/master/src/filters/jj.toml.

Et voici l'équivalent pour snip : https://github.com/edouard-claude/snip/blob/master/filters/jj.yaml.

Je trouve la possibilité d'ajouter de nouvelles commandes à snip simplement en créant un fichier YAML intéressante, mais pour le moment je ne sais pas si j'en aurai besoin.

D'autre part, rtk est supporté par Mise : https://mise-versions.jdx.dev/tools/rtk.

Par conséquent, j'ai décidé de tester la configuration de rtk avec OpenCode. Voici le commit d'intégration à sklein-devbox : https://github.com/stephane-klein/sklein-devbox-chezmoi/commit/0fa4917ee2f31605f8d124223ec650961bf057b6.

Voici comment j'ai initialisé le plugin OpenCode pour rtk :

$ rtk init -g --opencode

OpenCode plugin installed (global).

  OpenCode: /home/sklein/.config/opencode/plugins/rtk.ts
  Restart OpenCode. Test with: git status


--- Telemetry ---
RTK collects anonymous usage metrics once per day to improve filters.

  What:    command names (not arguments), token savings, OS, version
  Why:     prioritize filter development for the most-used commands
  Who:     RTK AI Labs, contact@rtk-ai.app
  Rights:  disable anytime with `rtk telemetry disable`,
           request erasure with `rtk telemetry forget`
  Details: https://github.com/rtk-ai/rtk/blob/main/docs/TELEMETRY.md

Enable anonymous telemetry? [y/N] y
  Telemetry enabled. Disable anytime: rtk telemetry disable

Et voici un exemple d'utilisation :

$ opencode run "Quels sont les derniers changements de ce projet ?"

> build · minimax-m2.5

$ rtk git log --oneline -10
0fffe04 Remove mode -x dot_config/tmux/scripts/executable_current-path.sh
832f03b Add peeble/ to Chezignore  #   <m-r>      Reset Message
0fa4917 Setup rtk to reduces OpenCode LLM token consumption
983b77d s6-overlay migration to Pebble (#25)
1f7cbcd Start Mise eval before atuin to fix a bug
c8e6194 Remove gopass and GPG agent management since both services start automatically on first use
71e64e1 Enable Mise environment activation so Neovim can access Mise-managed tools
679f53f Purge empty mise installs/ dirs to force reinstall of incomplete tools
4c32db8 Extract init process into standalone script
8258ab9 Add infomation messages in init scripts

...

Je constate que la commande rtk git log est correctement utilisée par OpenCode.

Voici ce que m'affiche la commande rtk gain :

Pour le moment ceci n'est pas représentatif, car je viens de l'installer et j'ai lancé uniquement des tests fictifs.

Je compte publier une note de bilan d'ici quelques semaines pour analyser si c'est vraiment impactant ou non.

Chose amusante, alors que ce matin même, j'ai découvert l'existence de o1, sortie il y a seulement quelques jours, le 5 décembre 2024.
Voilà que je découvre ce soir, dans ce thread Hacker News la sortie de o3 le 20 décembre 2024 : "OpenAI O3 breakthrough high score on ARC-AGI-PUB".

Les releases sont très réguliers en ce moment, il est difficile de suivre le rythme 😮 !

Dans ce thread, j'ai découvert le prix ARC (https://arcprize.org), lancé le 11 juin 2024, par le français François Chollet, basé sur le papier de recherche "On the Measure of Intelligence" sorti en 2019, il y a 5 ans.

ARC est un outil de mesure de AGI.

#JaimeraisUnJour prendre le temps de lire On the Measure of Intelligence.

Je lis ici :

OpenAI o3 Breakthrough High Score on ARC-AGI-Pub

OpenAI's new o3 system - trained on the ARC-AGI-1 Public Training set - has scored a breakthrough 75.7% on the Semi-Private Evaluation set at our stated public leaderboard $10k compute limit. A high-compute (172x) o3 configuration scored 87.5%.

This is a surprising and important step-function increase in AI capabilities, showing novel task adaptation ability never seen before in the GPT-family models. For context, ARC-AGI-1 took 4 years to go from 0% with GPT-3 in 2020 to 5% in 2024 with GPT-4o. All intuition about AI capabilities will need to get updated for o3.

source

Plus loin, je lis :

However, it is important to note that ARC-AGI is not an acid test for AGI – as we've repeated dozens of times this year. It's a research tool designed to focus attention on the most challenging unsolved problems in AI, a role it has fulfilled well over the past five years.

Passing ARC-AGI does not equate to achieving AGI, and, as a matter of fact, I don't think o3 is AGI yet. o3 still fails on some very easy tasks, indicating fundamental differences with human intelligence.

source

Donc, j'en conclus qu'il ne faut pas s'emballer outre mesure sur les résultats de ce test, bien que les progrès soient impressionnants.

La première partie du thread semble aborder la thématique du coût financier de o3 versus un humain : 309 commentaires.

Dans ce commentaire #JaiDécouvert le papier de recherche "H-ARC: A Robust Estimate of Human Performance on the Abstraction and Reasoning Corpus Benchmark" qui date de 2024.

Je viens de lire la note "EndOfPage" de David Larlet dans laquelle il explique pourquoi il arrête de publier des articles en Anglais et retourne à sa langue native, le Français.

I decided to switch from English to French as my blogging language so this post is the last one in English for a few reasons:

I started to write in English to somehow extend my audience given that I went to Japan and only a very few Japanese people are reading French. I’m pretty sure no Japanese at all ever read that page so I can consider this as a failure, I realized way too late that integration is before all about working together in Japan :-).

It looks like Craig Kerstiens is the only one reading English-only across my few readers (thank you!), probably because my vocabulary and grammar are so bad or my thoughts far from those of another country. Anyway, trying to think in English was a good experiment but now I need to improve myself via discussion, not unidirectional writing anymore.

...

I want to be involved locally, from OpenData to (micro)events, and to interact with my French peers. Moreover, I’m trying something new with Scopyleft and I’m sure that feedback about that adventure is more valuable for French people too.

Je vous vois demain !

-- from

Je trouve ce retour d'expérience particulièrement intéressant.

Traduction ChatGPT :

J'ai décidé de passer de l'anglais au français pour mes publications de blog, et ce post sera le dernier en anglais, pour plusieurs raisons :

J'avais commencé à écrire en anglais pour élargir mon audience, notamment parce que je vivais au Japon et que très peu de Japonais lisent le français. Il se trouve que probablement aucun Japonais n'a jamais lu cette page, donc je considère cela comme un échec. J'ai réalisé bien trop tard que l'intégration au Japon passe avant tout par le travail collaboratif.

Il semble que Craig Kerstiens soit le seul à lire mes articles en anglais parmi mes rares lecteurs (merci à lui !), probablement parce que mon vocabulaire et ma grammaire laissent à désirer, ou que mes pensées sont trop éloignées de celles d'autres cultures. Quoi qu'il en soit, essayer de réfléchir en anglais a été une bonne expérience, mais je ressens maintenant le besoin de m'améliorer à travers des discussions plutôt que par une écriture unidirectionnelle.

...

Je souhaite m'impliquer localement, de l'OpenData aux (micro)événements, et interagir avec mes pairs francophones. De plus, je me lance dans une nouvelle aventure avec Scopyleft, et je suis convaincu que les retours d'expérience seront plus pertinents pour un public français.

Je vous dis à demain !

Voici le résultat de mes recherches d'alternatives à Docusign.

YouSign est un service de signature électronique Français basé à Caen, lancé en 2013, en mode SaaS.

LibreSign, projet brésilien, lancé en 2020, disponible en mode SaaS. Le code source semble disponible sous licence AGPL. Ce projet est une application Nextcloud : https://apps.nextcloud.com/apps/libresign. Je trouve ce choix très judicieux 🙂. Le projet semble bien actif, développé principalement par Vitor Mattos.

Concord, service SaaS de signature électronique fondé en 2014 par des Français (CEO Matt Lhoumeau, CTO Florian Parain).

BulkSign, projet d'un Indie Hacker néerlandais, nommé John Fonesca. Le projet n'est pas open-source, mais propose une version OnPremise : https://bulksign.com/main/OnPremiseVersion.html.

Lex Persona, encore un service Français, un projet lancé par François Devoret en 2005 depuis Troyes à taille humaine (11 personnes).

Documenso, une Open Startup (https://documenso.com/open) lancée en 2023 par un allemand nommé Timur Ercan et un australien nommé Lucas Smith. Le code source est disponible sous licence AGPL. Le développement est plutôt actif avec 4 développeurs.

Cosuno est un service de signature électronique allemand en mode SaaS.