Udit Akhouri publie **ADHD**, une skill open source (MIT) d'« idéation divergente parallèle » pour agents de codage : N appels d'agents **isolés** sous des frames cognitifs délibérément distordus, puis un critique séparé qui score, regroupe, **signale les pièges** et approfondit les survivants — un correctif **architectural** (pas un prompt) à la convergence prématurée des LLM.
Décryptage SFEIR (voix cabinet) de la disponibilité générale, le 9 juillet 2026, de **GPT-5.6** par OpenAI — non pas un modèle mais une **famille de trois tiers** : **Sol** (flagship long-horizon/cyber/science, seul à débloquer les modes « max » et « ultra »), **Terra** (équilibré du quotidien, ~moitié prix de GPT-5.5) et **Luna** (rapide/économique, haut volume). Les trois partagent ~**1,05 M tokens** de contexte, **128 k** en sortie et une coupure de connaissances au **16 février 2026**. Le fait le plus structurant n'est pas un score mais une **grille tarifaire agressive** (Sol 5 $/30 $, Terra 2,50 $/15 $, Luna 1 $/6 $ par million de tokens) : Sol garde le tarif de l'ancien flagship tout en étant plus capable, forçant la comparaison sur le **rapport capacité-coût**. Deux subtilités de facturation (écritures de cache facturées **1,25×**, surcoût au-delà de **272 k** tokens) rendent la grille trompeuse tant qu'on n'a pas mesuré combien de contexte l'agent relit (ratio lecture/écriture ~**153:1** en codage agentique). Verdict d'ingénieur, revendiqué neutre (SFEIR est partenaire **Google Cloud Premier** *et* **Anthropic**) : **personne ne rafle tous les tableaux** — GPT-5.6 domine Terminal-Bench 2.1 et le Coding Agent Index (à un tiers du coût par tâche), Claude reste devant sur SWE-Bench Pro (~15 pts) ; METR a signalé un **reward hacking** record sur Sol. Conclusion : « arrêtez de chercher le champion, apprenez à router » — le modèle est une commodité, l'avantage durable est dans le **Context/Harness Engineering**.