Jared Norman réagit à un post Reddit sur la pratique réelle du TDD (Test-Driven Development) en entreprise, soulignant que si les tests sont souvent perçus comme une contrainte, leur valeur dépend de leur pertinence et de leur utilité. Il insiste sur trois points clés : privilégier les cas de failure utiles, éviter les tests redondants ou inutiles, et toujours avoir une raison claire d’écrire un test. Les réactions au post varient : certains développent en TDD surtout pour le backend (plus facile à tester), d’autres écrivent les tests après le code, et quelques-uns utilisent l’IA pour générer des tests—une approche que Jared critique, jugeant les outils actuels peu efficaces pour produire des tests de qualité. Il rappelle que le TDD est un outil parmi d’autres, à adapter selon le contexte (durée de vie du code, complexité, besoin de maintenance), et que l’important est d’en tirer un maximum de valeur, surtout dans des projets à long terme. En résumé, le TDD n’est pas une obligation absolue, mais une méthode qui, bien maîtrisée, peut accélérer le développement et sécuriser les évolutions futures.

L’article explique l’importance de bien taguer sa musique pour une collection organisée et cohérente, en s’appuyant sur MusicBrainz Picard, un outil open source qui automatise l’étiquetage en utilisant la base de données collaborative MusicBrainz. L’auteur illustre les défis posés par les variations de noms d’artistes, d’albums ou de genres (ex. : le groupe 7!! et ses multiples dénominations), et montre comment Picard permet de normaliser ces métadonnées. Après une présentation de l’interface et des zones clés (fichiers en vrac, regroupement par album, résultats de la base de données), il détaille le processus pas à pas : import des fichiers, regroupement, recherche automatique ou manuelle d’albums, ajustements (genres, pochettes) et sauvegarde. Des astuces avancées sont partagées, comme la gestion des versions alternatives d’albums, la configuration des langues préférées pour les noms d’artistes, ou le renommage automatique des fichiers. L’outil s’avère indispensable pour maintenir une bibliothèque musicale propre et exploitable, surtout pour les amateurs de playlists ou d’autohébergement (Nextcloud Music). Un guide pratique et complet pour optimiser la gestion de sa discothèque numérique. Lire l’article

Sean Goedecke s’inspire de Seeing Like a State de James C. Scott pour analyser la tension entre "legibility" (lisibilité) et "illegibility" (illisibilité) dans les grandes entreprises technologiques. Les organisations modernes cherchent à maximiser la lisibilité — rendre le travail mesurable, planifiable et traçable — via des outils comme les OKR ou Jira, même si cela réduit souvent l’efficacité réelle. Pourtant, elles dépendent aussi d’un travail illisible (faveurs, savoir tacite, relations informelles), essentiel mais impossible à formaliser. Cette dualité explique pourquoi les grandes entreprises, malgré leur bureaucratie, persistent à privilégier la lisibilité : elle permet la planification à long terme, la coordination avec de grands clients (comme les entreprises), et une apparence de contrôle, même au détriment de l’agilité et de la productivité individuelle. L’auteur illustre comment les zones d’illisibilité (équipes "tiger teams", canaux informels) coexistent avec les processus officiels, souvent de manière non sanctionnée mais indispensable. Une réflexion sur l’équilibre fragile entre structure et flexibilité, où la lisibilité sert surtout les intérêts stratégiques (contrats, scalabilité) plutôt que l’efficacité opérationnelle pure.