Gladys Assistant

3 300 🥳🥳🥳

Un des meilleurs démarrage de la chaîne ! Le taux de clic est vraiment super bon 😳

Je vous en parle ici : youtube.com/watch?v=w_fSt9…

Je ne m'attendais pas à une telle claque en testant Voxtral TTS de @MistralAI 🇫🇷 TTS open-weights, 100% local, et la qualité rivalise avec ElevenLabs. Démo 👇

Upgrading Gladys forum... 🚧

Je vous montre toute la config (seuil de puissance, scénario, matériel) dans ma nouvelle vidéo YouTube. Le tuto complet est ici : youtu.be/gn-bBBs39G0

Résultat ? 📱 Une notification sur mon téléphone. 🗣️ Une annonce vocale dans le salon via Gladys. Plus besoin de descendre à la buanderie pour rien.

Fini le linge qui stagne 3h dans la machine parce qu'on a oublié de l'étendre. 🧺❌ J'ai automatisé la détection de fin de cycle de mon lave-linge avec @GladysAssistant. Voici comment j'ai fait (pour moins de 15€) : 👇 🧵

Gladys Assistant 4.71 : Nuki & Matter community.gladysassistant.com/t/gladys-assis…

J’utilise un @elgato Stream Deck depuis des années pour mes lives YouTube. Et puis je me suis dit : et s’il gérait aussi ma maison ? Maintenant, quand le soleil se couche, j’allume tout d'un clic sans bouger. À découvrir ici 👇

@rebornReturnTru Nice share!

@gladysassistant Solid choice for a dev setup! One small tool I'd add: MacQuit — menu bar utility to quit all running apps at once. When you're deep in a dev session with 20 tabs and 10 apps, one click cleans everything up awesomemacapp.com/app/macquit

MacBook Air M5 : Pourquoi je l’ai choisi pour mon Setup Dev 2026 ! youtu.be/lUPBLwvHYO8

Merci, @windsurf

@Topaz750 Ah mince, même avec les bons volumes Docker ?

@gladysassistant Bon compliqué une image Docker, le benh à besoin de la config hardware, compliqué à rerouter. Tout est opens source avec Skill, MCP et CLI si le coeur t'en dit toujours

L'IA locale progresse vite ! 🧠💻 J'ai installé Ollama sur un Mini-PC pour faire tourner des LLM (Llama 3, Mistral) 100% hors-ligne. youtu.be/ZhqBSgQCO4o

Nouvelle machine de dev récupérée 👌

Mieux que ChatGPT ? Avec l'essor des IA locales comme Qwen 3.5, j'ai tenté de lancer un LLM en local sur un Beelink S13 ⬇️ youtube.com/watch?v=ZhqBSg…

6 months ago, I bought a maxed-out Mac Mini M4 Pro with 64 GB RAM specifically to run local LLMs. I spent weeks trying models that were too big for my machine. “This 70B should fit in 64 GB” — technically yes. In practice? 8 tok/s and 45 seconds before the first word appears. Unusable. I kept downloading, testing, getting disappointed, and moving to the next one. Every time the same question: is this model actually a good fit for MY hardware? I’m not the only one. Every week on r/LocalLLaMA, someone asks the same thing. The answer is always “it depends.” So I built @MetriLLM. One command. 10 minutes. A clear verdict: EXCELLENT / GOOD / MARGINAL / NOT RECOMMENDED. What I learned building it: → Most people run models too big for their hardware → A 14B that takes 30 s to respond isn’t “good” — even if the answers are great → A 4B that scores EXCELLENT beats a 14B that scores MARGINAL. Every time. → Time to first token matters far more than people think The best part: every time someone runs a benchmark and shares it, it helps everyone with similar hardware find the right model. The leaderboard isn’t a ranking — it’s a community-built compatibility database. Open source. No account. No data sent unless you choose to share. npx metrillm@latest metrillm.dev

@Topaz750 Excellent ! Il y une image Docker pour lancer ça ? J'utilise Ollama via Docker :)

@gladysassistant Si tu pouvais partager tes benchmarks sur metrillm.dev avec la communauté, ce serait top !