DEV Community: adriens

🏆 #HackAVP, premier hackathon dédié à l'emploi dans la fonction publique en NCL

adriens — Wed, 26 Aug 2026 22:49:06 +0000

⏳ Challenge Status: Not yet Live (article en Draft)

👉 Pour participer : venez le mercredi 09 septembre 17h00, à la Station N

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Aucune inscription préalable, aucune formalité. Les équipes se constituent sur place et tout le fonctionnement du hackathon est présenté ce soir-là — c'est la seule date de présence requise sur les sept semaines.
Vous n'avez pas d'équipe ? Venez quand même : c'est précisément à ça que sert la soirée.

❔ À propos du hackathon, du recrutement et des talents calédoniens

Une offre d'emploi publiée n'est pas une offre d'emploi trouvée.

Entre les deux, il y a deux sites web :

Pas forcément optimum pour une recherche confortable depuis un mobile, une tablette, sans forcément de moteur de recherche adapté (recherche par métier, compétences ou technologies), un vocabulaire administratif qui peut décourager, ou une fiche de poste qui ne dit pas à qui elle s'adresse, ou encore des problèmes d'accessibilité.

Ce sont des problèmes d'accès à l'information — et ils se traitent par la donnée et par le design.

L'OPT-NC en tant qu'EPIC, a depuis de nombreuses années l'intégralité de ses avis de vacance de poste (AVP), publiés sur data.gouv.nc/avis-de-vacances-de-poste-avp-drhfpnc.

Ce qui est nouveau, c'est que désormais, l'ouverture ne s'est pas arrêtée à la publication sur le site de la DRHFPNC : chaque annonce est désormais:

Normalisée au format schema.org/JobPosting,
Exposée par une API,
Publiée dans un dataset versionné sur Hugging Face,
Et accessible par un serveur MCP directement branchable sur un agent conversationnel.

Une infrastructure de données publiques de ce niveau de finition reste rare à l'échelle du territoire.

Elle pose une question simple :

Maintenant que la donnée est réellement exploitable, qui va s'en emparer — et pour en faire quoi ?... et quels sont les gains attendus par l'organisation qui a fait cet effort d'ouverture et d'interopérabilité ?

Le Hackathon AVPs est la réponse organisée à cette question. Pendant sept semaines, des équipes calédoniennes construisent des services qui rendent le recrutement de l'OPT-NC plus lisible et plus accessible — ou qui valorisent cette donnée d'une autre manière à laquelle l'Office lui-même n'aurait pas songé ou tout simplement pas eu le temps de traiter (on parle alors d'Open Innovation).

12 familles de métiers sont représentées dans le référentiel (voir odata-referentiel-metiers/familles-metiers):

pour un employeur de ~ 1000 personnes.

Co-organisé par l'OPT-NC · la Station N (gouvernement de la Nouvelle-Calédonie) · la commission Data & IA du cluster OPEN NC.

Participation gratuite et ouverte à tous : développeurs, étudiants, designers, professionnels RH et de la donnée.
Une seule date de présence est requise — la soirée de lancement.

💡 La mixité des équipes est activement encouragée. Sur un sujet d'accessibilité du recrutement, une équipe exclusivement technique produit une solution élégante à un problème mal posé.

🎁 Ce que vous y gagnez

Au-delà des dotations :

📢 Une trace publique, durable et référencée. Le rendu impose un article sur dev.to. Des développeurs calédoniens qui documentent leur travail sur une plateforme internationale, c'est un actif — pour vous, pour votre employeur, et pour l'image du territoire.
🎤 Une scène. Le 4 novembre, les finalistes démontrent en live à TECH'N CO, devant l'écosystème numérique calédonien réuni.
🛠️ Une montée en compétence sur du réel. schema.org, serveur MCP, embeddings vectoriels, API management : vous travaillez sur une infrastructure de données publique en production, pas sur un jeu de données jouet.
🤝 Apprendre en innovant à plusieurs. Sept semaines à construire en équipe, sur un sujet neuf, avec des profils qui ne sont pas les vôtres : c'est la façon la plus rapide d'apprendre, et la plus difficile à organiser seul chez soi.
🌐 Un réseau. Le kickoff, les échanges pendant les sept semaines, les mentors, le jury, la scène du 4 novembre : vous repartez en connaissant l'écosystème numérique calédonien — et en étant connu de lui.
👀 De la visibilité auprès d'un employeur de ~1000 personnes. Sept familles de métiers, des recrutements permanents. Passer sept semaines dans la donnée de l'OPT-NC, c'est aussi se faire connaître de ses équipes.

☝️ Pour lever toute ambiguïté : participer ne donne aucun avantage dans un processus de recrutement. Les AVP restent ouverts à tous, dans les mêmes conditions.... mais se faire connaître,... ça compte.

🗓️ Calendrier

Date	Étape	Lieu
Mercredi 09 septembre, 17h00	🚀 Lancement — présentation de la donnée, énoncé du défi, constitution des équipes	Station N, Nouméa
Mercredi 16 septembre	🔧 ON BOARDING —	Station N, Nouméa
09 septembre → 21 octobre	💻 Cinq semaines de travail en autonomie, avec accompagnement à la demande	À distance
Mercredi 21 octobre, 23h59	📦 Jour du rendu — article dev.to publié + vidéo de démonstration via formulaire	En ligne
Jeudi 22 octobre	🧑‍⚖️ Délibération du jury — les finalistes sont connus	—
Mercredi 4 novembre	🏆 Jour J — remise des prix et démonstrations live	TECH'N CO, salon du numérique et de la tech

Le 4 novembre, les projets sont présentés en démo live à TECH'N CO (French Tech NC · OPEN NC), devant l'écosystème numérique calédonien réuni.

🎯 Le `PROMPT`

Une Calédonienne ou un calédonien cherche à rejoindre l'OPT-NC.

Elle/il a un parcours, des compétences, une envie, un projet professionnel. En face, des postes ouverts, décrits dans un vocabulaire administratif qui n'est pas le sien, sur une plateforme qui ne comprend pas la question qu'elle pose — quand elle pense à la poser.

Construisez ce qui manque entre les deux.

Les quatre fonctions à couvrir

Quatre fonctions. Elles sont obligatoires — c'est ce qui rend les projets comparables entre eux, et c'est exactement ce que note le bloc Valeur RH de la grille.

Ce sont bien des fonctions à couvrir, pas un scénario d'écrans à dérouler dans l'ordre. Qui les déclenche, à quel moment, et dans quel sens circule l'information : c'est à vous de le décider.

	Fonction	Ce que ça veut dire
①	Un profil entre dans le système	Votre solution se constitue une représentation du candidat : compétences, expérience, contraintes, aspirations. Par quel moyen ne regarde que vous — un CV déposé (PDF, JSON Resume, export LinkedIn), un formulaire, un agent conversationnel qui pose les questions au clavier ou à la voix, un échange sur une messagerie, quelques phrases dictées. Le candidat n'a pas forcément de CV sous la main : votre solution peut très bien être ce qui l'aide à formuler son profil. Un profil le temps d'une session, ou une base de profils conservée et surveillée dans la durée : les deux comptent.
②	Le matching	Vous confrontez profil(s) et AVP réellement ouverts à l'OPT-NC, et vous en tirez des correspondances. Le sens est libre : d'un profil vers les postes ouverts, ou d'un AVP fraîchement publié vers un vivier de profils. Le score, lui, doit être explicable : on comprend pourquoi ce poste et ce candidat se rencontrent — et pourquoi tel autre rapprochement a été écarté.
③	Les assets de candidature	Pour un AVP donné, vous produisez quatre pièces. Deux partent chez l'employeur : une lettre de candidature et un CV recentré sur ce poste. Deux restent au candidat : une restitution du matching — où il est fort, où il est en écart face aux attendus de l'AVP, ce qu'il peut faire de cet écart — et un document de préparation à l'entretien, qui s'appuie dessus. C'est là que la candidature cesse d'être une intention et devient un dossier.
④	La candidature part	La candidature doit sortir de votre solution sous une forme réellement transmissible à un employeur — des fichiers qu'on télécharge, un mail qui s'envoie, un dossier qui s'archive. En face, un chargé de recrutement et un responsable opérationnel l'ouvrent : ils reçoivent un CV et une lettre, rien d'autre, et ignorent tout de la façon dont ces documents ont été produits. Ce qui se joue là est simple : ces deux pièces déclenchent, ou non, une convocation en entretien.

🧑‍⚖️ Comment la fonction ④ est évaluée. Pas besoin d'un accès à l'OPT : le jury se met en position d'employeur en phase de recrutement et dépouille les candidatures que votre solution produit — dans les conditions réelles, c'est-à-dire un CV et une lettre, sans savoir d'où ils sortent. Ce qu'il regarde : est-ce que ce dossier se lit vite, est-ce qu'il répond au poste plutôt que de réciter le profil, est-ce qu'il donne envie de recevoir cette personne ? Un pavé générique, poli mais interchangeable, part en bas de la pile. Le dépouillement de candidatures est une réalité que connaissent toutes les entreprises et toutes les organisations publiques — concevez contre celle-là.

🎦 Le recruteur ne sait pas comment les documents ont été produits. Le jury, lui, doit le voir. Votre vidéo de démonstration montre la chaîne complète — du profil qui entre jusqu'aux documents qui sortent — produite par votre solution, sous nos yeux. C'est ce qui distingue un générateur qui fonctionne d'un beau PDF écrit à la main la veille du rendu. Une pièce montrée dans la vidéo sans qu'on voie votre solution la produire n'est pas comptabilisée.

Ce qui est libre : tout le reste

Les quatre fonctions sont imposées, la manière ne l'est pas du tout :

L'interface — web, mobile, terminal, extension navigateur, agent conversationnel, assistant vocal, borne physique, papier imprimé. Ce que vous voulez.
La technologie — c'est le rôle de votre track (voir plus bas).
Le canal — et si la candidature se préparait par SMS ? En langue vernaculaire ? Depuis une tribu, sans connexion stable ?
Le déclencheur — rien n'oblige le candidat à venir poser sa question. Un service qui tourne en tâche de fond, qui connaît son profil et qui l'alerte dès qu'un AVP correspond à ses compétences ou à ses aspirations, est parfaitement dans le sujet — il supprime l'étape où il faut penser à chercher.
L'échelle — un candidat à la fois, ou une base de profils : plateforme d'emploi, cabinet de recrutement, chasseur de tête qui reçoit chaque nouvel AVP et le rapproche de son vivier. Le rapprochement candidat ↔ poste est le même, seul le point d'entrée change.
Le public — un jeune sorti du BTS, un salarié en reconversion, quelqu'un qui n'a jamais rédigé de lettre de motivation, un candidat hors territoire. Choisissez à qui vous parlez, et assumez-le.

☝️ Déclencheur et échelle changent le point d'entrée, pas le périmètre : les quatre fonctions restent dues. L'alerte ou le rapprochement couvre ① et ②, mais la chaîne va jusqu'aux documents produits et à la candidature transmise — un service de veille qui s'arrête à la notification ne concourt pas.

Ce qu'on ne vous demande pas

❌ De remplacer le recruteur. L'objectif est de lui présenter des candidatures qui se traitent vite et se décident bien, pas de décider à sa place.
❌ De couvrir tous les publics. Une solution excellente pour un public précis vaut mieux qu'une solution tiède pour tout le monde.
❌ Un produit fini. Sept semaines, en autonomie, souvent le soir. On note une démonstration convaincante, pas un service en production.

💡 Le vrai sujet, c'est l'accès. Une offre publiée n'est pas une offre trouvée. Tout ce qui réduit la distance entre un Calédonien et un poste ouvert à l'OPT est dans le périmètre.

⚠️ Une règle : vraies données ou fakes ?

La fonction ① vous demande de récupérer un profil — parfois plusieurs, si vous constituez un vivier comme par exemple vos camarades de promotion ou amis en métropole.

Travaillez sur des profils fictifs, ou sur le vôtre. N'utilisez pas le CV d'un tiers — ou alors son accord explicite.

Un CV est un concentré de données personnelles : identité, adresse, parcours, parfois santé ou situation familiale. Ces données vont transiter par vos prompts, vos logs, vos services tiers et votre vidéo de démonstration, qui sera publique. Des profils fictifs vous évitent ça — et vous permettent de tester des cas limites qu'un CV réel ne vous donnera jamais.

Les AVPs, eux, sont des données publiques : servez-vous sans retenue, mais ne candidatez pas pour de vrai (sauf si voulez vraiment avoir cet emploi 😅)

🛣️ Les « tracks »

Une track, c'est le cadre technique dans lequel vous choisissez de concourir. Elle ne change ni le sujet, ni les livrables : elle change les contraintes d'architecture que vous acceptez ou vous imposez — et donc la manière dont votre chaîne de traitement est évaluée.

☝️ Déclarer une track est obligatoire. Chaque équipe en choisit une seule, au plus tard au moment du rendu.
Elle pèse 20 points sur 100 dans la grille d'évaluation.

🤯 Track « SaaS no limit »

Aucune limite, de quelque nature que ce soit. Tous les services SaaS, toutes les plateformes, où qu'elles soient, quelles qu'elles soient. Agents, voix, avatars, robots, modèles propriétaires, orchestrateurs managés : si ça sert votre idée, prenez-le.

Ce qu'on regarde ici : la qualité de la chaîne que vous assemblez — choix et orchestration des services (embeddings, LLM, agents, vector store), qualité de l'architecture, et reproductibilité du déploiement (IaC).

🛡️ Track `onPrem` souverain — « ma data à moi, chez moi, sur mon caillou »

La règle est simple : toute la partie valorisation et orchestration de votre innovation doit résider sur un matériel physique opéré en Nouvelle-Calédonie.

Ce matériel peut être :

Chez vous : laptop, Jetson, NVIDIA DGX Spark, Mac Studio, mini-PC…
Dans un datacenter situé en Nouvelle-Calédonie

Le matériel peut être loué ou prêté, mais il DOIT IMPÉRATIVEMENT ÊTRE OPÉRÉ EN NOUVELLE-CALÉDONIE.

⚠️ Exception explicite sur les sources de données.
Les référentiels officiels mis à votre disposition — API AVP, serveur MCP, dataset Hugging Face, data.gouv.nc — sont consommables où qu'ils soient hébergés. C'est la matière première, elle ne compte pas dans la contrainte de souveraineté.
En revanche, tout ce que vous construisez par-dessus tourne en Nouvelle-Calédonie : embeddings, modèles de langage, vector store, orchestration, back-end, front-end.

Ce qu'on regarde ici : votre capacité à produire un résultat comparable sous contrainte locale — chaîne de matching exécutée sur votre matériel, frameworks Open Source, cohérence des licences de la stack, facilité d'installation.

🧑‍⚖️ Grille d'évaluation

Le score final est sur 100 points, répartis en trois strates:

Les deux premières sont communes à tout le monde
La troisième dépend de votre track.

① SOCLE COMMUN      ████████████  30   →  tous les projets
② TECHNICITÉ        ██████████    25   →  tous les projets
② VALEUR RH         ██████████    25   →  tous les projets
③ TRACK             ████████      20   →  SaaS  OU  onPrem
                              ────
                              /100

Technicité et Valeur RH portent le même numéro ② : ce n'est pas une coquille, elles forment une seule et même strate — les deux sont évaluées sur tous les projets, quelle que soit la track.

① Socle commun — 30 points

Évalué sur tous les projets, quelle que soit la track.

Critère	Ce que le jury regarde
🎨 Créativité & esthétique `/4`	Originalité de l'idée, qualité visuelle du rendu
🖱️ UX & utilisabilité `/5`	Le produit se comprend et s'utilise sans mode d'emploi
♿ Accessibilité `/4`	Le produit reste utilisable par tous — c'est le sujet même du hackathon
💻 Adéquation moyens/résultats `/5`	Rapport entre moyens mis en oeuvre et résultat (effet bazouka pour une mouche)
🌐 Standards & Open Data `/6`	Usage et maîtrise de référentiels publics et de schémas normés — en particulier `schema.org`
📖 Storytelling `/4`	Qualité de l'article dev.to et de la vidéo : on comprend le problème, la solution et la démarche
🔁 Réutilisabilité & essaimage `/4`	Facilité à recycler/déployer cette solution pour d'autres organisations de la fonction publique

② Technicité — 25 points

Pertinence de l'utilisation des ressources disponibles (API, MCP, dataset, référentiels) /8
Intégrabilité aux plateformes d'emploi et aux ATS /8
Maintenabilité de la solution /5
L’usage de l'IoT, de la voix, de la vidéo ou de tout autre média permettant une interaction inédite rapporte des points. * /4
*Ne pas en faire n'en coûte aucun : une excellente application web reste à égalité. Inutile, donc, de coller un capteur pour cocher une case — seul un usage réellement pertinent est valorisé.

② Valeur RH — 25 points

Qualité du matching candidat ↔ AVP : pertinence, explicabilité du score, absence de faux positifs /5
Qualité de la lettre de candidature générée, du CV customisé et qualité du document de préparation à l'entretien /5
Qualité de la restitution du matching au candidat : forces, écarts face aux attendus du poste, lucidité de l'analyse /5
Facilité de création des assets de candidature, côté candidat /5
Effet sur la décision de convoquer, côté employeur /5

③ Track — 20 points

Le résultat du matching est noté ci-dessus, en Valeur RH, identiquement pour tout le monde — c'est ce qui rend les projets comparables entre eux. Ici, on note le moyen : la chaîne d'ingénierie qui produit ce résultat, sous les contraintes de votre track.

🤯 SaaS no limit	🛡️ onPrem souverain
Qualité de la chaîne de matching : choix et orchestration des services (embeddings, LLM, agents, vector store)	Qualité de la chaîne de matching sous contrainte locale : modèles et embeddings exécutés sur votre matériel
Qualité technique de l'architecture	Frameworks Open Source retenus
Déployabilité : IaC, reproductibilité du déploiement	Cohérence des licences de la stack
Pertinence des intégrations (agents, voix, avatars, robots…)	Accessibilité de la plateforme hardware, facilité d'installation

✅ Comment soumettre

Au plus tard le mercredi 14 octobre à 23h59 :

📝 Article dev.to public publié — obligatoire, citant cet article à l'aide d'un embed
🎦 Vidéo de démonstration livrée — format mp4 ou mkv, durée 3 à 5 minutes, montrant la génération en direct des documents de candidature par votre solution
🛣️ Track déclarée — SaaS no limit ou onPrem souverain
🔗 Lien du projet (dépôt, démo en ligne, ou les deux)

Livraison de la vidéo — au choix, à l'équipe de la Station N :

lien WeTransfer ou Google Drive
clé USB remise en main propre à la Station N

Les vidéos seront publiées sur une playlist dédiée.

📬 Les modalités exactes de dépôt — à qui adresser le lien de votre article, votre track et le lien de votre projet — seront données lors du kickoff du 26 août. Cette section sera mise à jour à ce moment-là.

💬 Vous pouvez également commenter cet article avec votre publication ou votre tweet — c'est recommandé pour la visibilité, mais ça ne remplace pas l'article dev.to.

🎨 Comment vous codez ne regarde que vous

Aucune contrainte sur la méthode de production : IA générative, vibecoding, no-code, agents de développement, intégrations SaaS assemblées à la main. Ce qui est noté, c'est le résultat — pas la façon dont il a été écrit. Le critère « qualité du code » évalue ce que vous livrez, pas la souffrance qu'il vous a coûté.

🤓 Prix spéciaux

Ce hackathon se veut le plus inclusif possible — y compris envers les personnes non techniques, les juniors en développement et les professionnels du recrutement.

Le jury se réserve donc le privilège de décerner des prix spéciaux, en plus du classement par track :

💓 Le coup de cœur du jury — un coup de cœur, ça ne prévient pas. Même si les critères ne sont pas respectés, parfois on aime… on adore… et puis c'est tout ❣️
🎒 Junior lycéen — avec du no-code, du vibe-coding ou simplement des intégrations SaaS originales, on peut déjà se faire une première expérience
🏢 Cabinet de recrutement et chasseurs de tête — comment une solution permet à des cabinets de mettre en relation, de manière optimale, des candidats potentiellement hors territoire avec des AVP
🫶 Mention spéciale de la Station N — pour une contribution remarquable et la promotion de l'Open Data en Nouvelle-Calédonie, en particulier sur data.gouv.nc — car oui, l'Open Data est source de performance

🏅 Dotations

📑 Ressources

Tout est construit et maintenu par les équipes de l'OPT-NC. La donnée est propre, documentée, versionnée. Vous commencez au bon endroit — le problème à résoudre — et non trois soirées plus tard, une fois le scraper réparé.

Les AVP

🔌 avps-api — API des avis de vacance de poste
🤖 Serveur MCP AVPs OPT — branchement direct d'un agent conversationnel sur la donnée
🤗 Dataset Hugging Face opt-nc/odata-avps — JSONL (une ligne par poste ouvert) + embeddings vectoriels au format Parquet
🌐 Portail web des AVP — JSON-LD, sitemap emploi, indexation Google for Jobs
📡 Flux RSS des AVP

Les métiers

Autres référentiels

data.gouv.nc — l'Open Data de la Nouvelle-Calédonie
jsonresume.org — schéma de CV normé

🚀 Quickstart

💡 Idées

La vidéo ci-dessous montre ce que la donnée AVP permet déjà : trouver le bon poste à partir d'un seul PROMPT, et pousser l'analyse du match jusqu'à la datascience. Elle est là pour vous donner la mesure de ce qui est atteignable en quelques heures une fois branché sur la donnée.

Ce n'est pas un modèle à reproduire. C'est un point de départ — et le plancher que vous êtes invités à dépasser.

Préparer son cv efficacement

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📮 Contacts

Sujet	Interlocuteur
Donnée AVP, API, serveur MCP, accompagnement technique	Adrien Sales — OPT-NC · `adrien.sales@opt.nc`
Accueil, logistique de la soirée de lancement	Station N · `audrey.govan@gouv.nc`
Partenariats, dotations, mobilisation des entreprises	Commission Data & IA — OPEN NC · `tavron@apid.nc`

😋 I used historical restaurant menus to build a nice landing page

adriens — Sun, 16 Aug 2026 07:26:49 +0000

This is a submission for Frontend Challenge - Comfort Food Edition, Perfect Landing

🙋 What I Built

I built a Github page automated web page that uses historical data (github.com/adriens/auptitcafe-data) to build a brand new website, based on pure Open Data.

🍿 Demo

Source code : https://github.com/adriens/auptitcafe-landing, but
Live website : https://adriens.github.io/auptitcafe-landing/

🤗 Journey

I have started to build data experiences since 2023 around this restaurant, maintained the scraping SDK, produced lots of data experiences, with always keeping in mind that one day I could play with all these historical data, show how creative is this restaurant, the passion they put in creating an original experience with food.

So when I saw this tweet

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I said to myself that I could not miss the opportunity... and here we are !

In the future, I hope to build a deeper data exploratory work to show up more deeply how various the menus are.

🤗 Find the Pokemon you are w. PokéAPI, your resume & embeddings

adriens — Sun, 12 Jul 2026 08:00:47 +0000

This is a submission for Weekend Challenge: Passion Edition

❔ What I Built

These two last weeks, my team mates started to to use Claude Code together with they yearly review :

adriens

Mar 25 '24

📓 Versionner et builder l'eBook de son Entretien Annuel d'Evaluation sur Git(Hub)

#markdown #pandoc #ebook #ai

6 min read

to discover which Pokemon they are... and why.

I found that really really fun... and started to wonder

if I could automate that with only onPrem resources, with embeddings, ML... only with a simple laptop without GPU, a simple core i5 and 8 Gib.

And of course, only with pure Open Source software ❣️

What you'll discover below is how I started to prototype it and make it happen.

🍿 Demo

🤗 Code

The whole code source is available as a HF Space, see rastadidi/resume-to-pokemon for more... or to play wth it 🤓

🧰 How I Built It

To achieve this first prototype I :

Used the data I already prepared with my registry.jsonresume.org/adriens
Bundled dataset (built once). build_dataset.py fetches every species from the PokeAPI — name, types, base stats, sprite, genus and English Pokedex flavor text. For each Pokemon it also derives a professional-archetype profile from its types and stat spread (e.g. a Steel type → "a disciplined, precise, robust engineer of structured systems"), so career resumes and monster biology meet in the same trait vocabulary. Description + profile are embedded with BAAI/bge-m3 and committed as data/pokemon.json + data/embeddings.npy — so the app makes no PokeAPI calls at runtime.
Resume → phrases. Sections that carry semantic signal — basics.summary, skills, work/volunteer, projects, interests — are each turned into a short phrase and embedded with the same model. (Administrative sections like education, certificates and languages are skipped.)
Retrieve → rerank. Cosine similarity over the embeddings retrieves a shortlist of the closest Pokemon; a cross-encoder (BAAI/bge-reranker-v2-m3) then re-scores the (resume, Pokemon) pairs jointly for much sharper precision than cosine alone. The tool explains why by quoting the matched resume phrase and the Pokemon's own profile + Pokedex text.
Ranking + relative fit. Pokemon are ranked by a blend of the rerank match and their base stats (adjustable). Because a broad resume matches many Pokemon similarly, raw scores cluster tightly and are unreadable — so the reported score is a relative fit: rerank scores are standardized across the shortlist and spread through a sigmoid, so the top clearly stands out (~100%) and the tail drops off. It's a fit relative to the candidate pool, not an absolute probability. The two best-fitting types are derived from the same shortlist, so they always agree with the ranked Pokemon.
Calibrated confidence. Instead of a raw similarity number, a read-out reports how far the top match stands out from the field (a z-score over the shortlist), flagging decisive vs. diffuse, multi-type profiles. Type scores and the ranked Pokemon are derived from the same reranked shortlist, so the "best-fit typing" always agrees with the cards.

📊 I (finally) built the demo of my duckdb brew extension

adriens — Fri, 29 May 2026 08:07:18 +0000

This is a submission for the GitHub Finish-Up-A-Thon Challenge

💭 Where it comes from

In the previous GitHub Copilot CLI Challenge I submitted a realization ; a duckdb extension to make brew packages reporting easier for analysis and security/audit concerns :

GitHub Copilot CLI Challenge Submission

adriens

Feb 14

🦆Built a duckdb community extension for brew

#devchallenge #githubchallenge #cli #githubcopilot

3 min read

Since that my extension got accepted as part of community extensions (see dedicated page), I maintain it along duckdb releases and have an constant 824 downloads/month, slowly gaining in popularity :

// Detect dark theme var iframe = document.getElementById('tweet-2058293935114801558-705'); if (document.body.className.includes('dark-theme')) { iframe.src = "https://platform.twitter.com/embed/Tweet.html?id=2058293935114801558&theme=dark" }

I've provided a set of ready to use SQL, yet for some it may not show the full potentiel that I had in my head : I needed to make it more visual with dataviz and professionan datascience tools.

I must confess I was a bit procrastinating that part... But this DEV Challenge PROMPT triggered the action!

🤗 What I Built

I have created a Python based Quarto Notebook that generates a nice looking pdf report, thanks to the extension, ad put Graph Datascience in it.

🍿 Demo

🤔 The Comeback Story

Images are much better than words :

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🦥 My Experience with GitHub Copilot

I built the Quarto notebook within 2 hours of prompting before getting out of tokens :

🧞‍♂️Transform unstructured PDFs Job Offers into a dataset w. gemma4:2b

adriens — Sun, 17 May 2026 22:47:08 +0000

This is a submission for the Gemma 4 Challenge: Build with Gemma 4

🤔 About the power of collections and our ability to compare things

First a bit of philosophy.

Did you notice how we tend to align things, tend to shape things so they can be aligned, compared (based on a common attributes like color, weight,...).

Comparing objects is much easier when they share common structure, then we can use attributes to get more knowledge, produce KPIs, make clever choices and put things in evidence.

👉 Well the same happens with machines : it's much much easier to compare and manage documents when they share a same structure.

This is the very core idea that motivated this work to explore how Open Source AI could help in a very pragmatic way... and feel the opportunities it opens with concrete prototypes.

🙋 What I Built

I've built a whole real life and live data pipeline that takes as input Open Data Public Sector Job offers (dataset/avis-de-vacances-de-poste-avp-drhfpnc) :

csv
Raw PDFs

Then,

From a dedicated GH repo adriens/avps I've prepared a whole structured mix of md thanks to csv
Then from the GH Action I did transform brut raw PDFs with pypi.org/marker-pdf into markdown
I ended to publish a dedicated Zensical gh-pages website : adriens.github.io/avps

Next, this is where things go really interesting : I wanted to be able to compare job offers the one against the others... but markdown were far too much different the one from others :

Not the same number of sections
Not the same section titles : hard skills, soft skills, missions,...
Not the same levels of sections
Not necessarly itemized the one
Not the same style at all (section levels, CAPITALs, email, cities...)

... which made it very hard... or even impossible to compare them amongs the others... or even crazier : put them in a traditional SQL structured database.

👉 This is where gemma4:2b comes in to create a very well and consistent set of markdowns that can then be used for various use cases :

Create very well structured ePub to read job offers on the go (and docx)
Create a very clean and well organized PDF : very easy to load in assistants, print or to drop in any assistant
Deliver structured data with clean json files
Make a duckdb database and perform SQL on the data by using the now well structured markdowns, which made it possible to open unprecedented and exciting reporting opportunities (here in duckdb)
Share all this as a dataset on Kaggle

SELECT '--- RÉPARTITION DES COMPÉTENCES PAR DOMAINE ---'
as titre_report;
SELECT domaine, count(*) as nb_competences 
FROM savoir_faire 
GROUP BY 1 ORDER BY 2 DESC;

// Detect dark theme var iframe = document.getElementById('tweet-2055533578021396775-283'); if (document.body.className.includes('dark-theme')) { iframe.src = "https://platform.twitter.com/embed/Tweet.html?id=2055533578021396775&theme=dark" }

🎯 Problems it solves

In input we really had very various kind of PDF documents, and no structured tabular data, now, they both are delivered as :

Well formated and structured markdown
A real database that embeds data as tables and views for advanced SQL reporting and charting
Ready to use and perfectly well structred ePub and PDF documents, very easy for LLMs to understand

🤗 Experience it creates

The experience is rather an data experience as thanks to data normalisation and standardization we can load and compare job offers, which make job search and indexing much much more efficient, whatever the input.

Last but not least, using gemma4:2b-it proves that great things can be achieved even with small resources and that well prepared data opens so many intelligence opportunities, without having to deal with frontier models as "the output I got is good enough".

🍿 Demo

💰 The benefits : then and now

Below the benchmark of markdown before and after

⚖️ Benchmark : `marker-pdf` vs. `marker-pdf` ➕ `gemma4:e2b`

Below some results:

Structure consistency:

📊 Analytics on top of database

One the well-structured json could be produced from the markdown I could efficiently load them into a duckdb database and do some reporting see AVPS DRHFPNC - Les pdf en SQL avec duckdb Kaggle notebook :

// Detect dark theme var iframe = document.getElementById('tweet-2055751934301380738-571'); if (document.body.className.includes('dark-theme')) { iframe.src = "https://platform.twitter.com/embed/Tweet.html?id=2055751934301380738&theme=dark" }

📜 Code

Kaggle Notebook : IA AVPs DRHFPNC Structurés
Kaggle dataset : avps-nouvelle-caldonie-structurs/data
GitHub repo adriens/avps
Zensical website : adriens.github.io/avps
Kaggle notebook that shows how to load structured json into a duckdb database : AVPS DRHFPNC - Les pdf en SQL avec duckdb

🎁 Goodies

Notebook LM

💡 How I Used Gemma 4

I chose google/gemma-4/transformers/gemma-4-e2b-it from kagglehub as I had a huge amounf of data to load (all New-Caledonia ones) and a restricted amount of time on Kaggle as well as small GPUs.

Also my intent was to be able to run this code one day onPrem on my very own hardware so I decided to stay as little as possible.

🤔 What remains to do...

Try to:

Add an evaluation phasis to check output consistency
Try to switch to CPU mode so the Notebook can be scheduled without exceeding the maximum Kaggle window
Use gemma-4-E4B and benchmark output quality
Produce native adoc with proper annotations
First produce json (and more standardized values, enums,...) then re-generate md/adoc from it

💸 How $0 marketing budget boosted my creativity & automation opportunities

adriens — Wed, 11 Mar 2026 20:11:05 +0000

💡 Inception back in days

Years ago I watched the following Netflix series :

A look beyond blueprints and computers into the art and science of design, showcasing great designers from every discipline whose work shapes our world.

Then wrote a dedicated article :

How did Netflix put my heart & brain on fire with "Abstract: The Art of Design" S02

That brought me a lot of inspiration about :

The power of simple/pure designs
Importance of typography
How to manage color gradients
How a minimalist design opens opportunities
How playing with things makes us creative and productive (Cas Holman, founder of toy company)

⏳ About `geol` : the need for a logo

Then since last year we started to work on geol, and I started to feel the need to get a logo for example to :

Display in the terminal
Show up in youtube thumbnails
Give an identity to our website (we built one w. Docusaurus)

So I filled an issue... to fix later.

🎨 How low marketing skills and budget boosted my creativity

// Detect dark theme var iframe = document.getElementById('tweet-1992068608395276623-107'); if (document.body.className.includes('dark-theme')) { iframe.src = "https://platform.twitter.com/embed/Tweet.html?id=1992068608395276623&theme=dark" }

🍿 Show me what it looks like

📝 Inception and paper/pen drafts

To build a logo, you need to focus on what your product does at its very core.
In my case, I came to the conclusion that there were two core things:

⏳ Pay a tribute to the data source : endoflife.date API
🚦 Colors which is the color identities, know when:
- 🟢 We're ok with a product,
- 🟠 When we should start to take care: time to plan
- 🔴 When it's too late: you're at risk

So finally, two dimensions :

📐 Shape
🎨 Colors

It started to trigger my curiosity about geometric considerations, which could hence be described thanks to mathematical objects, finally opening coding and automation opportunities.

I started to draw and draw a lot of shapes, think about how to put colors, the benefits of a simple geometrical/mathematical vectorial approach while enjoying a coffee cup outdoor seating at a café, drafting ideas and charts w. the paper/pen strategy :

// Detect dark theme var iframe = document.getElementById('tweet-2025338147153084787-440'); if (document.body.className.includes('dark-theme')) { iframe.src = "https://platform.twitter.com/embed/Tweet.html?id=2025338147153084787&theme=dark" }

☝️ Put more constraints to be more productive

I really love the pattern that consists of putting more rules to be more creative and just:

see what happens if...

Finally I got my own rules.

The logo should:

Be perfectly described with a few mathematical geometrical rules as possible (easier to code or to draw, even by a kid)
Give sense to colors and product lifecycle
Pay a tribute to its core meaning : the hourglass
Fun with graph datascience: it has to be both eulerian and hamiltoninan
Be as light as possible

🚀 Pure code and automation

Once I found the solution came the coding part:

Design the svg (and put placeholders inside them)
Create a Taskfile to automate a bunch of things (generate various formats from a single task command)
Inject colors with code and automation
Create automation tasks that build jpeg, png, animated & static gifs, webp, optimize jpeg... all built and delivered as output artefacts

So finally I came from a workflow on a paper to a fully automated makefile:

// Detect dark theme var iframe = document.getElementById('tweet-2030389652960710939-827'); if (document.body.className.includes('dark-theme')) { iframe.src = "https://platform.twitter.com/embed/Tweet.html?id=2030389652960710939&theme=dark" }

🖼️ Benefits : the `100%` LaTeX cheatsheet

As a benefit I could produce a 100% LateX version of the logo (see full demo)

// Detect dark theme var iframe = document.getElementById('tweet-1995616096351891548-579'); if (document.body.className.includes('dark-theme')) { iframe.src = "https://platform.twitter.com/embed/Tweet.html?id=1995616096351891548&theme=dark" }

🔭 Further opportunities

What's exciting with a "simple logo" is that it makes it possible to use the mathematical vectorial description and inject it in many artistic artefacts

3d printing
Pixelart
T-Shirts
Code driven animations
Shaders
Desktop Wallpapers

Who knows where creativy will take us 🤗

🦈 Analyzing Open Data shark attacks with gemini-cli and Quarto 📊

adriens — Sat, 28 Feb 2026 06:55:37 +0000

This is a submission for the Built with Google Gemini: Writing Challenge

😂 Spoiler alert : what it was not

It was not a straight and peaceful journey

// Detect dark theme var iframe = document.getElementById('tweet-2027947601442836653-336'); if (document.body.className.includes('dark-theme')) { iframe.src = "https://platform.twitter.com/embed/Tweet.html?id=2027947601442836653&theme=dark" }

❔ What I Built with Google Gemini

I created a Quarto Notebook based on Open data (I maintain since many years now) that reports Shark attacks in New-Caledonia to better understand what happens since many years now.

I used Gemini-cli to :

Help implement the Notebook that I wanted to look a bit like a newspaper report
Give me some inspirations during chats
Ask him to challenge me with questions
Imagine an interview which gave me the opportunity to better express & share my ideas
Challenge me with new questions
Finally produce a journalistic like paper anyone can read and print
Finally put this pdf as input with other related articles data sources into NotebookLM to produce a video

Pretty fast, I could get first stuning dataviz :

// Detect dark theme var iframe = document.getElementById('tweet-2027632648970223954-198'); if (document.body.className.includes('dark-theme')) { iframe.src = "https://platform.twitter.com/embed/Tweet.html?id=2027632648970223954&theme=dark" }

🔥 Work planning (brain on fire)

Saturday 2026-02-28 : 07:00 AM to 18:30 PM
- First MVP
- Video demo
- NotebookLM video production
- First article version and publication
- First social posts to share the insights I discovered
Sunday 2026-03-01 07h00 AM - 10:30 & 13:00 - 15:00 :
- pdf finetuning, review and little enhancements
- Section title review
- Charts title review
- Take feedbacks and implement them
- Chase on keyfindings hallucinations with specific data-driven PROMPTs

🍿 Demos

The main output of the project is a pdf.

Yet, here is the full storytelling I'll use for educational purpose:

Long edition with pdf commenting

Short edition (for educational purposes)

📑 Resources

Source code : github.com/adriens/odata-ncl/data/shark-attacks
Final pdf report
NotebookLM project
Python SDK for water quality : adriens/edb-noumea
Ready to use csv data for water quality : edb-noumea-data, automated with Gh Actions
Go TUI to browser water quality from any terminal : edb-noumea-tui
Kaggle dataset : 🦈 Shark Attacks - New Caledonia
Kaggle Notebook : 🦈 Shark Attacks New-Caledonia for dummies
Kaggle Notebook : Shark Attacks in New Caledonia - Analysis
Kaggle Notebook : 🦈 Shark Attacks New-Caledonia KPIs

🧑‍🎓 What I Learned

Need to very seriouly & carefully review AI generated comment on charts as quite often for example the "Key findings" were wrong :
- Nor respect for the color code accross the whole document (fatal vs. non fatal attacks)
- Evaluating 59% as the 2/3 of the attacks
Put the terminal to a given level of transparency so I coul read the resulting pdf while chating with gemini-cli (I have a small laptop with single screen)
I could very efficently take other people feedbacks in account which had a huge impact on dataviz and KPIs to avoid bias

💡 Google Gemini Feedback

I only used Gemin-cli :

I really enjoyed being interviewed by Gemini, it really made me creative, it was the first time I did this, but for sure I will reuse this pattern

📸 Screenshots

Below a collection of the resulting pdf :

🦆Built a duckdb community extension for brew

adriens — Sat, 14 Feb 2026 03:55:40 +0000

This is a submission for the GitHub Copilot CLI Challenge

🤓 What I Built

Sometimes ago I got asked to report what I installed on my Ubuntu... and like many people it turned out I installed various softwares in very various ways :

apt
snap
brew
pip or uv (but mostly in virtual environments)

Basically, at first I started with that kind of data-analysis and dataviz (and made it open source, see adriens/ubuntu-rmarkdown-report):

So I started to look around how I could efficiently automate that with standard data tools to make this work look like a piece of cake (avoid boilerplate R code in my case).

I then found the great osquery initiative, which makes it possible to query any operating system metric or information from a simple SQL :

osquery exposes an operating system as a high-performance relational database. This allows you to write SQL queries to explore operating system data. With osquery, SQL tables represent abstract concepts such as running processes, loaded kernel modules, open network connections, browser plugins, hardware events or file hashes.

But when I wanted to query installed brew packages, it turned out that I had to write an extension (which is very well documented).

So I finally opted to write a dedicated Rmarkdown notebook, started to play with custom dataframes (easy to share)... but pretty soon I felt like it would be much more convenient to be able to query this data within duckdb itself so it could make the data much much easier to get in various usecases (R, Python, Go, ... ).

💡 The idea : the `duckdb` extensions community

Therefore, I decided to build - and heopefully to get it accepted - a duckdb brew community extension so I can build reports on the installed homebrew packages from simple SQL and benefit from the amazing duckdb ecosystem and a very large amount of language bindings and data tools:

// Detect dark theme var iframe = document.getElementById('tweet-2016990414583321074-741'); if (document.body.className.includes('dark-theme')) { iframe.src = "https://platform.twitter.com/embed/Tweet.html?id=2016990414583321074&theme=dark" }

🍿 Demo

Official duckdb's brew DuckDB CE extension's page.

Below the whole story, from the function table concept in various databases, to the pitch, including the developer experience with Copilot CLI:

📷 Screenshots

📈 Historical brew install

When doing reports, I felt the need to know how many brew packages I installed, and when:

🌌 Graph Dependencies

For security analysis, it makes sense to be aware of the centrality of the installed software.

It is now made easy to produce and chart, see below:

🐧 `SQL` reports from terminal

Then it's really very easy to do reports from the terminal itself:

🤓 My Experience with GitHub Copilot CLI

Below my complete development workflow setup, which consists in three panels :

The top left one : to run make commands by myself, which made things easier to handle
The bottom left one : the GH Copilot CLI to which I asked to add features, write nice commit messages, check CI for failures, write Release Notes, create tags and releases
The right one : dedicated to try the output binary by myself, purely manual written SQL statements etc...

This how it looks::

Video announce :

// Detect dark theme var iframe = document.getElementById('tweet-2019167438546563160-116'); if (document.body.className.includes('dark-theme')) { iframe.src = "https://platform.twitter.com/embed/Tweet.html?id=2019167438546563160&theme=dark" }

👨‍🎓 Lesson learned : `CI`, tests and lint first

The CLI experience is very responsive, but what I would keep in mind and would like to put the maximum emphasis is how crucial are about build automation and CI :

Tests
Linting process
Code formating rules

The more they are part of the build tools and CI pipeline, the more the vibe coding experience is efficent and the more we build trust with the generated code.

In my case, duckdb community provided a repo template (see duckdb/extension-template) with all the required stuff so I could very efficiently start to work, which means : get continuous feedback from CI and give it immediately to Copilot for continuous improvement without having to ask help to community.

📑 Resources

Extension source code : adriens/duckdb-brew
duckdb brew extension homepage : https://duckdb.org/community_extensions/extensions/brew
adriens/ubuntu-rmarkdown-report

⏳ Managing EOLs w. geol: the impossible 1' Mux demo

adriens — Fri, 02 Jan 2026 21:53:35 +0000

This is a submission for the DEV's Worldwide Show and Tell Challenge Presented by Mux

❔ What I Built

We have built and maintain geol a cli to help manage, report and survey software EOLs (end-of-life), both for:

Interactive cli UX
Automates DEVOPS CI/CD pipelines

See below for previous Hacktoberfest hackathon :

Hacktoberfest: Maintainer Spotlight

adriens

Oct 29 '25

⏳geol, the cli to efficiently manage EOLs like a boss

#devchallenge #hacktoberfest #opensource #devops

3 min read

⏱️ My `1'` Pitch Video

📑 Demo

🤓 Project repository : opt-nc/geol
🍿 Youtube playlist : geol playlist
🗓️ Product Kanban

💭 The Story Behind It

Since a long time now (December 2022), I started to work on following software technical debt, security, ... at scale with:

DEVOPS in mind
Datascience & dataengineering
Datavisualizations
DEVSECOPS

Then I discovered endoflife.date website, its API.
Since that day, I contributed almost 200 PRs to add/enhance products.

Also, on a daily basis, I used hugovk/norwegianblue (aka. eol) to efficiently browse products end of lifes, for example with markdown to efficiently produce Github issues of html reports:

adriens

Dec 14 '22

⌛ Manage EoLs like a boss with endoflife.date 🛑

#showdev #security #api #opensource

3 min read

Then, years later I wondered what if I could try to push it harder and build a brand new Go based version of eol,... which I did during a 48h hours hackathon :

adriens

Jan 11 '25

⏳GitHub Copilot 1-Day Build Challenge : eol, a tiny Go client to manage eols

#devchallenge #githubchallenge #ai #go

2 min read

The result was pretty nice, I like the feeling... especially :

The "Eat your own dog food approach" (aka. Dogfeeding)
Freedom to design a brand new client, with a dedicated UX
Remove the need for Python runtime
Try some exciting new ideas
Improve productivity and talk about technical debt around me

Finally we officially created geol :

Hacktoberfest: Maintainer Spotlight

adriens

Oct 29 '25

⏳geol, the cli to efficiently manage EOLs like a boss

#devchallenge #hacktoberfest #opensource #devops

3 min read

⚙️ Technical Highlights

We wanted to learn as much and take as much profit as possible from Go ecosystem, to adopt the same stack of some tools we love - and admire - to use on a daily basis :

Language : Golang
Delivery : brew to deliver/install efficiently as fast - and yet secure - as we want
Release Management : goreleaser/goreleaser
spf13/cobra for CLI
charmbracelet/fang on top of Cobra to give glamour to our cli
charmbracelet/lipgloss for styish terminal outputs : colors, arrays, links, markdown display and redirection t files
duckdb as primary export format
osv.dev to continuously check for vulnerabilities in our base code
Code QL as part of our CI to ensure our tool does not bring security issues
Docusaurus for nice professional website (work in progress)
crush and gemini-cli to evaluate the design of our cli
pandoc for document post-processing (eg. transform output markdown into html or pdf...)
LaTeX to build the cheetsheat
The way we an put together geol and trivy (with crush or gemini-cli) at work together to build efficient and nice looking technical debt and security reports
distrobox to test install and binaries on various OS and architectures
Now, I'm starting to focus on what can be done around geol outputs to automate reporting, with a professional data-stack, like Rmarkdown or quarto to make professional looking technical debt reports
Also, I'm thinking about the most efficient way to share EOL's datas into other systems to make technical debt easier to monitor

🐦 Some Tweets showcasing what's achieved and how

`distrobox`

// Detect dark theme var iframe = document.getElementById('tweet-1987002052460106151-496'); if (document.body.className.includes('dark-theme')) { iframe.src = "https://platform.twitter.com/embed/Tweet.html?id=1987002052460106151&theme=dark" }

Putting `geol`, `trivy`, `gemini` & `latex` to work

// Detect dark theme var iframe = document.getElementById('tweet-1989079778058727889-285'); if (document.body.className.includes('dark-theme')) { iframe.src = "https://platform.twitter.com/embed/Tweet.html?id=1989079778058727889&theme=dark" }

Building cheetsheat with pure code w. `LaTeX`

// Detect dark theme var iframe = document.getElementById('tweet-1995616096351891548-502'); if (document.body.className.includes('dark-theme')) { iframe.src = "https://platform.twitter.com/embed/Tweet.html?id=1995616096351891548&theme=dark" }

Build a website with `docusaurus`

// Detect dark theme var iframe = document.getElementById('tweet-2005772435057242580-973'); if (document.body.className.includes('dark-theme')) { iframe.src = "https://platform.twitter.com/embed/Tweet.html?id=2005772435057242580&theme=dark" }

⏳geol, the cli to efficiently manage EOLs like a boss

adriens — Wed, 29 Oct 2025 20:39:59 +0000

This is a submission for the 2025 Hacktoberfest Writing Challenge: Maintainer Spotlight

⏱️ `geol` in `5'` for impatients

🤗 Building ideas & patterns before software

First of all, I would like to point what makes my core motivation & energy last, what keeps me in movement : my curiosity.
I only understood recently that this is curiosity and the satisfaction we get once got answers that (from my POV) makes things possible.

Of course we are building software or products, but first, I want to focus on creating and experimenting news ways of viewing problems that affect us and prototype new ways of fixing issues (regardless of programming languages or technologies) or rewiring known problems, then share these techniques and POVs with others to confront perspectives.

Nothing excites me more that seeing the solution come to life, talk with my teammates about how to tweak an output, what to remove until we get something really useful and pleasant.

Some call this being nerd... I don't care but what I enjoy the most is talking about software engineering, DEVOPS and architecture while enjoying a coffee, drawing something on a paper, challenging perspectives and make it happen on a schedule, at a regular pace... and gain experience.

💭 About the core idea

Back in time time in January, I submitted a first try to porting eol to a golang stack :

adriens

Jan 11 '25

⏳GitHub Copilot 1-Day Build Challenge : eol, a tiny Go client to manage eols

#devchallenge #githubchallenge #ai #go

2 min read

Also I previously talked - a lot - about these data and why it matters:

// Detect dark theme var iframe = document.getElementById('tweet-1968410713480733162-10'); if (document.body.className.includes('dark-theme')) { iframe.src = "https://platform.twitter.com/embed/Tweet.html?id=1968410713480733162&theme=dark" }

I wanted to push ~~a bit~~ much further around around stack lifecycle management and bring DEVOPS,DEVSECOPS and SECOPS to the front and imagine complementary practices to automate things around that.

After a paper and pen ideation session :

// Detect dark theme var iframe = document.getElementById('tweet-1974974775836754362-999'); if (document.body.className.includes('dark-theme')) { iframe.src = "https://platform.twitter.com/embed/Tweet.html?id=1974974775836754362&theme=dark" }

I finally opted for a full unboxing video that would focus on the MVP, from start to end.

🍿 Unboxing demo

🧑‍🤝‍🧑 Team mates

Innovation is much more interesting when it's achieved with other people, below the core team:

👨 Adrien : adriens
👨 Vinh : supervinh
👱🏻‍♀️ Michèle : mbarre

🎯 Our `MVP`

I designed a MVP milestone to be sure to be ready to deliver for D-day and at last deliver the demo:

📢 Tell the world `geol` exists #4

adriens posted on Aug 10, 2025

🎯 DoD

[ ] Write a dedicated article
[ ] Create an unboxing video
[ ] Tweet
[ ] linkedIn
[ ] Add as a contribution to https://github.com/endoflife-date/endoflife.date

View on GitHub

🤩 What we learned and techniques we developed on the journey

🧰 Stack

Charmbracelet
charmbracelet/fang "The CLI starter kit"
charmbracelet/lipgloss "Style definitions for nice terminal layouts 👄"
Cobra
gemini-cli
charmbracelet/crush "The glamourous AI coding agent for your favourite terminal 💘"
GoReleaser
go-task/task
pandoc
asciidoctor
fish-shell/fish-shell "The user-friendly command line shell."
aquasecurity/trivy "Find vulnerabilities, misconfigurations, secrets, SBOM in containers, Kubernetes, code repositories, clouds and more"

➿ `cli` design tuning with AI

I used gemini-cli and crush to continuously evaluate & improve the design of our cli : which command to add, examples to provide, better options, option names, sub-commands layouts,...

👉 Our goal was to achieve zero-prompts answers, eg. :

// Detect dark theme var iframe = document.getElementById('tweet-1970676017556865268-741'); if (document.body.className.includes('dark-theme')) { iframe.src = "https://platform.twitter.com/embed/Tweet.html?id=1970676017556865268&theme=dark" }

Ask the agent "learn to use geol thanks to man pages" (it appeared than, after benchmarking, man was the best option)
Challenge the assistant to produce new kind of documents, for example with the help of third parties cli like trivy or grype

📰 Original report productions

I challenged geol and trivy as data producers, gemini-cli as thinker to efficiently produce LaTeX some original reports pretty easily and share them:

// Detect dark theme var iframe = document.getElementById('tweet-1971740458331394521-342'); if (document.body.className.includes('dark-theme')) { iframe.src = "https://platform.twitter.com/embed/Tweet.html?id=1971740458331394521&theme=dark" }

🔭 Further ideas

Below some features to be implemented that excites us a lot:

Stack survey : 🔔 Lock, warn & report watch stack 👀
Data exports : 📤 Add export and duckdb sub-command : geol export duckdb
Documentation export : design still in progress 😅 but preparing some cool work

🙌 Last words

This project makes us learn a lot about software packaging, distribution, make choice to be sure to deliver the most ~~important~~ useful features, also carefully not implement the things that should not be... and learn learn and learn about free software.

🛡️ Data quality, SQL, duckdb and http_client on CI🦆

adriens — Mon, 08 Sep 2025 04:02:44 +0000

💭 CI, `duckdb` et and data protection

To efficiently yet effortlessly manage data quality, we created a GitHub Action to install duckdb :

adriens for opt-nc

Jul 25 '23

🦆 Effortless Data Quality w/duckdb on GitHub ♾️

#duckdb #githubactions #data #automation

1 min read

... but recently I had to face an another challenge : as part of our CI, I had the need to validate data... that were relying on web resources.

I needed to be sure that a GitHub Account was really existing (for example to avoid typos) as part of our CI.

In this very short article, I'll show how to use DuckDB with the http_client extension to verify GitHub handles stored in a table, for example to lint data as part of a CI pipeline thanks to GitHub Duckdb Action... and do the job with a very simple SQL script and CHECK constraints.

🍿 For impatients

🔖 Resources

🕹️ Do the job with `SQL`

First install extension:

INSTALL http_client FROM community;
LOAD http_client;

Then create a table with some example data:

create or replace table person_gh_member
(
  sam_accountname varchar primary key,
  gh_member varchar not null
);

-- insert rows
INSERT INTO person_gh_member (sam_accountname, gh_member)
values
('adriens', 'adriens'), 
('jdoe', 'johndoe'), 
('asmith', 'annasmithRRRRR');

Finally, run a query to check the status of each GitHub handle:

create or replace view v_person_gh_status as
    select 
    sam_accountname,
    gh_member,
    'https://github.com/' || gh_member as gh_url,
    cast(http_get(gh_url).status as integer) as http_gh_status
    from person_gh_member;
    --where gh_status <> 200;

from v_person_gh_status;

Now, to lint, we can add a check to see if any status is not 200:

from v_person_gh_status
    where http_gh_status <> 200;

create or replace table lint_gh_handle(
    gh_handle varchar primary key,
    gh_url varchar not null unique check (gh_url like 'https://github.com/%'),
    gh_status integer check (gh_status = 200)
);

insert into lint_gh_handle(
            gh_handle,
            gh_url,
            gh_status)
select
    gh_member,
    'https://github.com/' || gh_member as gh_url,
    cast(http_get(gh_url).status as integer) as gh_status
from person_gh_member;

🎬 2025 UNC MIAGE démo finale

adriens — Sun, 18 May 2025 20:57:50 +0000

❔ Une video... pourquoi pas un rapport 🤔

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📜 Règles de base

Teaser < 1' : que j'utiliserai pour faire les shorts YT pour pitcher votre travail (elevator pitch)
Rappeler le cadre qui a permis ces travaux (UNC/IAE, promotion,...)
Durée totale ≤ 20'
Format : horizontal (16:9), format MP4
Texte et liens vers les ressources démontrées (datasets, notebooks, repos,...)
Résumé (5 lignes max)
Pitch résumé format twitter
Nom du fichier : 2025_unc_miage_{kaggle_handle}.mp4
Un thumbnail format YT (visuel, logo UNC/IAE, stack, avatar Kaggle,...)

🎯 Objectif

Présenter votre projet de fin d’année sous forme d’une vidéo synthétique et structurée, destinée à restituer de manière claire, convaincante et captivante plus de 3 mois de progrés et de travaux.

La vidéo devra à minima inclure :

La problématique
La collaboration mise en oeuvre
Le pipeline technique
Les résultats obtenus
Les limites et perspectives
Ce que vous auriez aimé creuser mais que vous n'avez pas pu faute de temps

💡 Idées

Se faire plaisir
Etre créatif
Profiter des possibilités ouvertes par le montage video (montage ,coupage, animations,...)
Créer un support de présentation en ligne (Canva, ppt, ...) afin de structurer le contenu, avec des visuels et des revues de code,...
Mettre en avant le caractère innovant pour la Nouvelle-Calédonie
Ce que vous avez découvert
Mettre en avant ce que vous avez aimé (côté humain, technologique,..)
Pointer là où vous vous êtes fait plaisir
Ce qui a suscité le plus de curiosité ou l'envie de continuer vers plus de recherche, d'approfondir une technologie ou un thème
Si vous pouviez passer le flambeau à d'autres étudiants l'année prochaine ce vous aimeriez voir réalisé
La mise en perspective des travaux des autres camarades de promotion
Donner du feedback sur la pédagogie ou le pipeline didactique qui a émergé
En quoi vous pensez que votre travail est innovant voire disruptif
En quoi votre travail bénéficie à la société
Contexte métier ou sociétal
Sources de données et pipeline (collecte, nettoyage, transformation)
Modèles/stack utilisés et justification
Résultats (graphiques, métriques, comparaisons)
Analyse critique, limites, éthique
Impacts concrets ou potentiel du projet
Chiffres clés ou visuel fort
Appel à l’action (“Découvrez la vidéo complète !”)
Limites & perspectives
Si vous avez dépassé les objectifs que vous vous étiez fixés
**Si/comment cette expérience va impacter **votre carrière
...

🧮 Axes d’évaluation

Capacité à captiver le spectateur
Clarté et structuration du propos
Mise en avant des problématiques d'interopérabilité d'un point de vue technique
Problématiques organisationnelles
Qualité technique de la démarche
Analyse critique des résultats et des limites
Valorisation des résultats (visualisation, impact)
Qualité visuelle et sonore de la vidéo
Capacité à vulgariser / synthétiser
Curiosité suscitée chez le spectateur pour le travail réalisé ou de nouvelles questions

🧭 Dimension	Description	Note / Pondération
1. Clarté et structuration du message	Présentation logique, fluide, introduction + développement + conclusion. Le discours est compréhensible, bien rythmé.	/4
2. Qualité de vulgarisation et de synthèse	Capacité à expliquer clairement les concepts, à vulgariser les aspects techniques, à aller à l’essentiel sans perdre de rigueur.	/4
3. Richesse et pertinence technique	Pipeline de données, stack, interopérabilité, justifications techniques, rigueur méthodologique.	/4
4. Créativité, montage et impact visuel	Originalité du montage, qualité sonore et visuelle, utilisation pertinente de visuels, démos, animations.	/4
5. Portée, analyse critique et engagement	Mise en perspective, limites, éthique, bénéfices pour la société, passion, envie de transmettre, implication personnelle.	/4

DEV Community: adriens

🏆 #HackAVP, premier hackathon dédié à l'emploi dans la fonction publique en NCL

⏳ Challenge Status: Not yet Live (article en Draft)

❔ À propos du hackathon, du recrutement et des talents calédoniens

🎁 Ce que vous y gagnez

🗓️ Calendrier

🎯 Le PROMPT

Une Calédonienne ou un calédonien cherche à rejoindre l'OPT-NC.

Les quatre fonctions à couvrir

Ce qui est libre : tout le reste

Ce qu'on ne vous demande pas

⚠️ Une règle : vraies données ou fakes ?

🛣️ Les « tracks »

🤯 Track « SaaS no limit »

🛡️ Track onPrem souverain — « ma data à moi, chez moi, sur mon caillou »

🧑‍⚖️ Grille d'évaluation

① Socle commun — 30 points

② Technicité — 25 points

② Valeur RH — 25 points

③ Track — 20 points

✅ Comment soumettre

🎨 Comment vous codez ne regarde que vous

🤓 Prix spéciaux

🏅 Dotations

📑 Ressources

Les AVP

Les métiers

Autres référentiels

🚀 Quickstart

💡 Idées

Préparer son cv efficacement

📮 Contacts

😋 I used historical restaurant menus to build a nice landing page

🙋 What I Built

🍿 Demo

🤗 Journey

🤗 Find the Pokemon you are w. PokéAPI, your resume & embeddings

❔ What I Built

🍿 Demo

🤗 Code

🧰 How I Built It

📊 I (finally) built the demo of my duckdb brew extension

💭 Where it comes from

🤗 What I Built

🍿 Demo

🤔 The Comeback Story

🦥 My Experience with GitHub Copilot

🧞‍♂️Transform unstructured PDFs Job Offers into a dataset w. gemma4:2b

🤔 About the power of collections and our ability to compare things

🙋 What I Built

🎯 Problems it solves

🤗 Experience it creates

🍿 Demo

💰 The benefits : then and now

⚖️ Benchmark : marker-pdf vs. marker-pdf ➕ gemma4:e2b

📊 Analytics on top of database

📜 Code

🎁 Goodies

💡 How I Used Gemma 4

🤔 What remains to do...

💸 How $0 marketing budget boosted my creativity & automation opportunities

💡 Inception back in days

⏳ About geol : the need for a logo

🎨 How low marketing skills and budget boosted my creativity

🍿 Show me what it looks like

📝 Inception and paper/pen drafts

☝️ Put more constraints to be more productive

🚀 Pure code and automation

🖼️ Benefits : the 100% LaTeX cheatsheet

🔭 Further opportunities

🦈 Analyzing Open Data shark attacks with gemini-cli and Quarto 📊

😂 Spoiler alert : what it was not

❔ What I Built with Google Gemini

🔥 Work planning (brain on fire)

🍿 Demos

Long edition with pdf commenting

Short edition (for educational purposes)

📑 Resources

🧑‍🎓 What I Learned

💡 Google Gemini Feedback

🎯 Le `PROMPT`

🛡️ Track `onPrem` souverain — « ma data à moi, chez moi, sur mon caillou »

⚖️ Benchmark : `marker-pdf` vs. `marker-pdf` ➕ `gemma4:e2b`

⏳ About `geol` : the need for a logo

🖼️ Benefits : the `100%` LaTeX cheatsheet

💡 The idea : the `duckdb` extensions community

🐧 `SQL` reports from terminal

👨‍🎓 Lesson learned : `CI`, tests and lint first

⏱️ My `1'` Pitch Video

`distrobox`

Putting `geol`, `trivy`, `gemini` & `latex` to work

Building cheetsheat with pure code w. `LaTeX`

Build a website with `docusaurus`

⏱️ `geol` in `5'` for impatients

🎯 Our `MVP`

➿ `cli` design tuning with AI

💭 CI, `duckdb` et and data protection

🕹️ Do the job with `SQL`