Billet d'annonce produit de **Block Engineering** signé **Thomas Petersen** (*Principal Designer & Builder*), publié le **18 août 2026**, ~1 800 mots en treize sections courtes, présentant **Buzz Projects** — une **forge logicielle hébergée sur son propre relais** : dépôts Git, branches, pull requests, issues, revue et fusion, projets multi-dépôts, fil d'activité, le tout lié aux canaux de conversation. Chapeau et thèse du billet : *« Coding agents are the terminal for your computer. Buzz is the terminal for your network. »* Trois apports. **(A) Une doctrine de la confiance fondée sur la preuve *ex post* plutôt que sur l'autorisation *ex ante*** : d'un côté *« No forced guardrails, no limitations on what your agents are allowed to help you with »*, de l'autre *« Every push, review, approval, and merge is a signed Nostr event. If an agent authors a patch, you can see which agent produced it and which human authorized that agent to act »* ; la section se clôt sur une piste déclarée — *« we are already exploring ideas around agent trust protocols informed by past behavior »*. **(B) Une interopérabilité Git sans outillage propriétaire** : *« These are standard git repositories… You can fetch, clone, pull, and push over plain Smart HTTP, with no custom tooling or wrapper CLI required »*, la clé Nostr servant d'identité unique — *« The same npub that signs your messages signs your pushes. »* **(C) Une distinction entre surface d'exécution et présence réseau** : *« A terminal gives an agent somewhere to execute commands and change files, but it does not give it a persistent place in the network. Buzz does. »* Le billet ne produit aucun chiffre et ne comporte aucun lien sortant ; il se qualifie six fois de préliminaire (*« still very basic »*, *« fairly elementary »*, *« still under experiments »*) et Projects vit sous l'onglet **Experiments** de Buzz Desktop.
#Buzz#Buzz Projects#Block
**Thomas Petersen** — *« Principal Designer & Builder »* chez **Block** · auteur unique et signataire du billet ; première apparition dans le corpus. Publié le **18 août 2026** sur le blog **Block Engineering**. Troisième signature Block sur Buzz en un mois · après Tyler Longwell (21 juillet) et Atish Patel (6 août) · et la première non-ingénieur.
Annonce de **Meta AI Research** publiée le **5 août 2026** (lecture annoncée : 4 minutes, aucune signature individuelle) : **Muse Code** en bêta, *« a terminal coding agent »*, et le modèle qui l'anime, **Muse Spark 1.2**. Meta situe elle-même le lancement : *« This marks our next step toward the frontier, with larger and much more capable models on the way. »* **Trois éléments d'architecture côté harnais.** Des **agents d'arrière-plan asynchrones** qui *« remain active throughout each session, rather than being spawned for individual tasks »*, afin d'éviter la collecte d'information redondante et de réduire le besoin de pilotage. Un **journal d'événements local** où *« every model call, tool run, approval, and edit is appended »*, faisant du runtime un système *« replay-exact and restart-safe »* capable de reprendre exactement où il s'est arrêté après un plantage. Et **trois skills livrées d'origine** : `/plan` (transforme une tâche en plan soumis à approbation), **`/grill`** (met le plan à l'épreuve *« until it holds up »*) et `/goal`. **Côté modèle**, Meta revendique un **co-entraînement du modèle avec le harnais** (*« to maximize harness compatibility »*, avec trajectoires de harnais échantillonnées par rejet et optimisations de recette pour les buts, la compaction et les sous-agents), un entraînement **long-horizon** (génération de dépôt entier, projets bout-en-bout, auto-recherche, avec planification, conditionnement par le but et compaction de contexte), et une **boucle d'auto-amélioration** où Muse Spark 1.1 génère les environnements et les gabarits d'instructions puis note les solutions candidates, produisant un jeu d'entraînement pour la 1.2. **Ce que montrent les graphiques publiés**, sans que le texte le commente : les quatre comparatifs — Terminal-Bench 2.1, DeepSWE 1.1, un benchmark interne Meta, et l'étude de cas d'optimisation de noyaux GPU — placent **Muse Spark 1.2 derrière Opus 5 dans les quatre cas**, y compris sur le benchmark propriétaire de Meta (70,6 % contre 79,4 %) et sur l'étude de cas, où le modèle finit quatrième sur six (+68,7 % contre +74,0 %). **Précaution de lecture sur le gain de version** : sur les deux benchmarks publics, la 1.1 est mesurée avec `mini-swe-agent` et la 1.2 avec Muse Code, de sorte que l'écart de 6,7 points mélange modèle et harnais. Sur le benchmark interne, seul comparatif où aucun harnais n'est mentionné, l'écart 1.1 → 1.2 tombe à **2,3 points**.
#Meta AI Research#Muse Code#Muse Spark 1.2
**Meta AI Research** — publication institutionnelle sans auteur nommé · sur `research.meta.ai`. Le billet renvoie à un **rapport** pour la méthodologie d'évaluation · non repris ici.