Il semble que le logo de gauche manque. 
Je dois admettre que je ne suis pas sûr à 100% à quoi cela sert. 
Pourriez-vous expliquer @EricGT et m’éviter de chercher sur Google ?
Je sais que les badges sont largement utilisés sur Repology comme le démontre l’exemple suivant utilisant SWI-Prolog : \u003ca href="https://repology.org/project/swi-prolog/versions\"\u003e\u003cimg src="upload://1YAwrWUfBpkbH4Dp8PyQa8jhze6.svg" alt="Paquet mingw MSYS2"\u003e\u003c/a\u003e
Récemment, je suis tombé sur un badge DOI dans un dépôt GitHub pour les architectures neuro-vectorielles symboliques : 
. Pour ceux qui lisent beaucoup d’articles de recherche, les DOI sont très importants et peuvent être localisés en utilisant le site DOI mais le badge Markdown permet d’éviter l’étape de recherche.
J’ai demandé à ChatGPT d’expliquer ce badge DOI spécifique, car j’étais intéressé par en apprendre davantage. Voici ce que ChatGPT a dit :
\u003e Ce markdown crée un badge avec un lien DOI (Digital Object Identifier) pour une ressource spécifique hébergée sur Zenodo, un dépôt de données de recherche.
\u003e
\u003e La syntaxe utilisée pour créer le badge est la suivante :
[](https://zenodo.org/badge/latestdoi/587315616)
\u003e Le badge se compose d’une image (dans ce cas, une image SVG) avec un hyperlien vers le dernier DOI de la ressource. La syntaxe ![DOI] spécifie que l’image sera utilisée pour représenter le DOI, et le lien https://zenodo.org/badge/587315616.svg est l’URL du fichier image lui-même. La deuxième partie du markdown, https://zenodo.org/badge/latestdoi/587315616, est l’hyperlien vers lequel l’image vous mènera lorsque vous cliquerez dessus, qui est la dernière version du DOI pour la ressource spécifiée.
\u003e
\u003e Dans l’ensemble, ce markdown est utile pour indiquer la présence d’un DOI pour une ressource de recherche, et peut être intégré dans la documentation, les pages Web ou d’autres ressources en ligne.
Cela m’a conduit à découvrir le dépôt a11y-markdown-badges sur GitHub, qui contient encore plus d’exemples de badges. J’ai également trouvé plusieurs générateurs de badges markdown en ligne en recherchant sur Google “générateur de badges markdown en ligne”. Sachant maintenant que les badges peuvent être plus polyvalents et servir à la fois de lien et de forme courte de texte ou d’icône, je garderai un œil sur les autres et prévois de les utiliser dans mon post Discourse.
Voici ce que Chrome affiche pour la page.
et le badge Markdown dans Discourse affiche
Une capture d’image de l’aperçu de modification de Discourse (panneau de droite) avant la sauvegarde
Voir la section suivante pour un problème similaire/identique.
Le principal problème que j’ai avec les badges utilisés sur Discourse est que Discourse mettra en cache l’image une fois la page enregistrée, je pense pendant la phase de cuisson. Les badges de Repology pour des versions spécifiques sont convertis de telle sorte qu’ils ne restent plus à jour. J’ai appris cela en créant cette page. Mon espoir était d’avoir tous les badges publiés sur une page Discourse sur le forum SWI-Prolog et que les badges changent en fonction des liens dans le badge, modifiant la génération du badge. 
EDIT
En faisant quelques recherches supplémentaires sur mon problème
- Les paramètres du site liés à cela peuvent être trouvés en recherchant
download,hotlink,imageoulocal. - Pour les utilisateurs ayant un accès
admin,Rebuild HTMLpourrait être efficace. Pour le moment, je ne prévois pas de créer de données de test, j’attendrai simplement quelques semaines que les badges changent, puis je vérifierai.
C’est utile, je vais les utiliser partout
La nuit dernière, il m’est venu à l’esprit que ceux-ci ressemblent beaucoup à des paires clé-valeur. Si vous êtes un programmeur et travaillez avec des structures de dictionnaire ou du JSON, cela devrait vous sauter aux yeux. Certes, ils ne ressemblent pas à des paires clé-valeur par eux-mêmes, mais si vous en mettez suffisamment ensemble dans une colonne, il est difficile de ne pas les remarquer.
C’est un excellent exemple dans la colonne « ChatGPT va empirer les choses ».
Spécifiquement :
- « La syntaxe
![DOI]spécifie que l’image sera utilisée pour représenter le DOI » est strictement faux — c’est une partie de la syntaxe pour spécifier une image en Markdown — le!indique que le lien suivant (en utilisant la syntaxe de lien Markdown régulière) est une URL pour un fichier image qui doit être affiché en ligne. La partie[DOI]est simplement le texte alternatif de ce lien. - La « deuxième partie du markdown » n’est pas vraiment la deuxième partie, mais en fait _enveloppe la totalité de la « première partie » — y compris le premier
[sur une ligne. - Si vous ne comprenez pas déjà comment fonctionne le markdown, la dernière phrase est très trompeuse — elle ne serait pas du tout utile sur une page Web ou dans une documentation qui n’a pas de moyen de rendre ce markdown en quelque chose (comme du HTML) pour l’affichage.
En bref : ChatGPT est amusant à utiliser, mais si vous l’utilisez pour apprendre, vous êtes probablement induit en erreur. Et s’il vous plaît, ne recyclez pas sa sortie sans critique pour aider les autres — c’est essentiellement du « blanchiment humain » de la sortie, ce qui la rend plus susceptible d’être légitime.
Je n’utilise pas ChatGPT pour apprendre de nouvelles choses, mais si l’on devient bon en ingénierie de prompts et que l’on sait comment vérifier la sortie, alors ChatGPT est très utile.
Ce sujet lance une série de prompts ChatGPT liés à SWI-Prolog, une grande partie du code généré ne fonctionne pas ou doit être corrigée. Parfois, avec des prompts très explicites, il génère du code fonctionnel du premier coup.