gemini-cli

@Juanmh033 @WillDobrev Quis dizer o Fork desse cara aqui: google-gemini/gemini-cli

出典: Gemini CLI公式リポジトリ(commands) github.com/google-gemini/gemini-cli/blob/main/doc… 毎日1つ、有名なAIのトークンを減らす方法を投稿しています。公式のドキュメントで確認できたものだけを載せています。

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Cloned a Stranger's Repo? Check 6 Agent Config Files Before Claude Code or Codex Opens It - Book: Prompt Engineering Pocket Guide - Also by me: Thinking in Go (2-book series) — Complete Guide to Go Programming + Hexagonal Architecture in Go - My project: Hermes IDE | GitHub — an IDE for developers who ship with Claude Code and other AI coding tools - Me: xgabriel.com | GitHub --- You clone a repo to reproduce a bug someone reported. Before you have read a line of its code, you type claude in the folder and ask what is going on. That repo can carry its own settings for your agent. Claude Code's hooks reference lists .claude/settings.json as a hook location you can commit, and a hook of type command is a shell command that runs on events like SessionStart or PreToolUse. The same is true, with different file names and different rules, for Codex and Gemini CLI. Every one of these agents has a trust gate for exactly this. The gates work differently from agent to agent, one of them is off by default, and Claude Code's never appears in claude -p. So read the files before the agent does. It takes about a minute with git grep and jq. The six files, and what each one can make an agent do 1. .claude/settings.json: hooks that run shell commands, an env block, and helper commands such as apiKeyHelper (permissions docs). A .claude/settings.local.json that is tracked in git counts as repository-supplied too. 2. .mcp.json: project MCP servers for Claude Code. A stdio server is a command plus args, so connecting it starts a process on your machine (MCP docs). 3. .gemini/settings.json: Gemini CLI hooks, which "execute arbitrary code with your user privileges" per its hooks page, and mcpServers. A server with "trust": true "bypasses all tool call confirmations for this server" (MCP server docs). 4. .codex/config.toml and .codex/hooks.json: Codex project config can define [mcp_servers.<name>] tables (Codex MCP docs) and hooks, inline or in hooks.json (advanced config). 5. AGENTS.md: Codex reads one per directory from the project root down to where you started it, up to 32 KiB combined by default (AGENTS.md docs). Claude Code reads it when there is no CLAUDE.md (memory docs). 6. CLAUDE.md: loaded at the start of every Claude Code session. It can pull in other files with @path imports, up to four hops deep (memory docs). The first four can start processes. The last two are prose, but they are prose handed to an agent that can run your shell. !A cardboard box labelled as a cloned repo, opened under a large magnifier, with small gears, plugs and a folded note hidden among the files Settings, servers and instructions all ride along in the clone. What each trust prompt actually gates Claude Code. Start an interactive session in a folder you haven't trusted and the workspace trust dialog comes first. The project's permissions.allow rules and additionalDirectories wait for it, and the dialog lists them (permissions docs). Servers in .mcp.json get their own approval prompt, and a clone can't pre-approve them: enableAllProjectMcpServers committed in the repo is ignored in an untrusted folder (MCP docs). The gaps are documented in the same table. In claude -p or the SDK, where no dialog can appear, hooks from settings files and the env block are used, and .mcp.json servers connect "without asking, approved or not." Hooks and env also apply when you trusted only a parent folder, which covers a downloaded archive that isn't its own git repo. For a -p run in a repo you didn't write, the docs offer --setting-sources user, --bare (which still applies the project's env block), or --settings '{"disableAllHooks": true}'. Setting disableAllHooks in your user settings alone isn't enough, because project settings take precedence and can set it back. One detail for worktree users: in a worktree, Claude Code keys trust on the main checkout's root, so trusting the clone once covers every worktree of it. Codex. "Codex loads project-scoped config files only when the project is trusted" (advanced config). Untrusted, it skips the project's .codex/config.toml, project hooks and project rules, and your user config still loads. Some keys never load from a project file at all, including openai_base_url, model_provider and notify, which the docs tie to credential redirection and machine-local commands. The AGENTS.md page says nothing about trust, so assume it is read either way. Gemini CLI. Trusted Folders is "disabled by default." Turn it on with security.folderTrust.enabled: true in your user settings. Then a first run in a folder asks you to trust it, and "Don't trust" skips the project's .gemini/settings.json and .env, keeps MCP servers from connecting and turns off tool auto-accept. v0.65.0, released October 20, 2026, includes a fix titled "enforce read-only workspace settings in untrusted folders" (#29583). The notes list only the title, so read it as tightening that safe mode, not as trust being on by default now. Gemini CLI also fingerprints project hooks: a hook whose name or command changes, say after a git pull, is treated as new and you are warned before it runs (hooks page). For unpaid-tier and Google One users, Gemini CLI was replaced by Antigravity CLI on June 18, 2026, per the same page. The one-minute audit Run this in a plain shell, not inside an agent session. The agent session is the thing you're vetting. Every command only reads. cd ~/code/their-repo # 1. Which agent files does the repo ship? p='(^|/)\.(claude|codex|gemini)/|(^|/)\.mcp\.json$' p="$p"'|(^|/)(CLAUDE|AGENTS|GEMINI)[^/]*\.md$' git ls-files | grep -E "$p" # 2. Symlinks can point an agent file outside the repo git ls-files -s | awk '$1 == "120000" { print $4 }' Then read what the config files would run: # 3. Claude Code: every command, plus env and MCP approvals for f in .claude/settings.json .claude/settings.local.json; do [ -f "$f" ] || continue echo "== $f" jq -r '.. | objects | .command // empty' "$f" jq '{env, apiKeyHelper, enableAllProjectMcpServers, enabledMcpjsonServers}' "$f" done # 4. Project MCP servers: what each one would start [ -f .mcp.json ] && jq '.mcpServers | map_values({command, args, url})' .mcp.json # 5. Gemini CLI: hooks, servers, servers marked trust: true g=.gemini/settings.json [ -f "$g" ] && jq '{hooks, mcpServers}' "$g" [ -f "$g" ] && jq -r '.mcpServers // {} | to_entries[] | select(.value.trust == true) | .key' "$g" # 6. Codex: tables and commands in project config and hooks c=.codex/config.toml [ -f "$c" ] && grep -nE '^\[|command' "$c" [ -f .codex/hooks.json ] && jq . .codex/hooks.json Then the prose files, and who touched the config last: # 7. Instructions: downloads, URLs, hidden comments, imports q='curl|wget|base64|https?://|<!--' q="$q"'|(^|[[:space:]])@[~/.]' git grep -nE "$q" -- '*CLAUDE*.md' '*AGENTS*.md' '*GEMINI*.md' # 8. When did agent files change, in which commit, by whom? git log --format='%h %ad %an %s' --date=short \ -- .claude .codex .gemini .mcp.json \ '*CLAUDE*.md' '*AGENTS*.md' '*GEMINI*.md' Step 7 looks for HTML comments because a rendered Markdown view hides them and the agent reads the raw file. It looks for imports that start with ~, / or a dot because those can reach outside the repo; Claude Code asks before loading such external imports the first time (memory docs), but you want to know what they point at before that question comes up. What you're looking for: a hook that pipes a download into a shell, any command that writes outside the repo, an MCP server you can't name, a server marked trust: true, an env value you can't explain, and a config change that landed in the most recent commit from an account you don't know. Most repos print nothing for steps 3 to 6, which is the answer you want. Running it in Hermes IDE I build Hermes IDE, so weigh this section with that in mind. Hermes runs each agent in its own real terminal, and plain shells open the same way, so the audit fits before the first agent starts. Add the clone as a project and open a plain shell session on it. Run the audit there. Hermes can split panes right or down, so the shell can stay next to whatever you start after it. Only when the output is clean, press ⌘N (Ctrl+Shift+N on Windows and Linux) to start the task. The agent starts on its own hermes/<name> branch in its own worktree, and the sheet shows the exact command Hermes will run before you launch it. !The Hermes New task sheet with a refund-endpoint task typed, chips for Claude Code, the orders-api project, a new hermes/ worktree, Accept edits, model and effort, and a preview of the claude command Hermes will run The ⌘N New task sheet: agent, project, a new hermes/ worktree, approval mode, model and effort, and the "Hermes will run" preview of the claude command. Be clear about what the worktree buys you. It keeps the agent's edits off your branch. It is not a sandbox: a worktree holds the repo's tracked files, so the same .claude/settings.json sits in it. Hermes never answers a permission prompt for you, so the trust dialog and the MCP approval still come to you in the agent's own terminal, and the audit is what makes "yes" an informed answer. Hermes has one repo file of its own that runs commands: .hermes/worktree.toml, a list of setup commands for new worktrees. The recipe docs say Hermes shows the commands the first time it sees the file, and again whenever it changes, and that "Nothing runs until you choose Run setup." Skip starts the session without setup. In a stranger's repo, add cat .hermes/worktree.toml to the list above. What the audit won't catch Grep can't judge prose. An AGENTS.md line that says "run the bootstrap script before answering" looks the same whether the script is fine or not. Claude Code's docs say CLAUDE.md is treated "as context, not enforced configuration," which cuts both ways: it can't force anything, and it can still steer an agent you've allowed to run commands. Read the instruction files in full when the repo matters. The agent also runs the project's own code once you approve it: install scripts, test runners, build steps. Those deserve the same suspicion as a hook. For anything you truly don't trust, Anthropic's security page recommends using virtual machines to run scripts and make tool calls, and offers dev containers and a sandbox runtime for more isolation. Next time a bug report links a repo, run steps 1 and 3 before you type claude. --- If this was useful Half of the files in this post are prompts: AGENTS.md, CLAUDE.md and their imports decide what your agent believes about a repo before you say a word. The Prompt Engineering Pocket Guide covers how system prompts and instruction files steer a model, so you can read a stranger's AGENTS.md the way the agent will. And if you want the audit-then-launch flow in one window, Hermes IDE is free on macOS, Windows and Linux, and source-available on GitHub. 

Stop Comparing Models. Same Claude, 58% or 76% on Terminal-Bench, Depending on the Harness - Book: Prompt Engineering Pocket Guide - Also by me: Thinking in Go (2-book series) — Complete Guide to Go Programming + Hexagonal Architecture in Go - My project: Hermes IDE | GitHub — an IDE for developers who ship with Claude Code and other AI coding tools - Me: xgabriel.com | GitHub --- Claude Opus 4.6 scored 58.0% on Terminal-Bench 2.0 with Claude Code driving it, according to the Terminal-Bench 2.1 release notes. Inside Meta-Harness, an agent scaffold published by the stanford-iris-lab group on GitHub, the same model scored 76.4% on the same 89 tasks, five trials each. That is an 18-point swing, and the model never changed. Meanwhile the thread in your team chat is still about Opus vs GPT vs Gemini. The model is one dial. The harness around it, meaning the tools it gets, the way it edits files, what goes into its context and how it recovers from a bad turn, is another dial. On public agent leaderboards, the second one moves scores about as much as the first. So the benchmark you should trust is your agent on your repo. What Terminal-Bench actually ranks Terminal-Bench gives an agent a task in a container and checks the final state with tests. The leaderboard doesn't rank models. It ranks agent-model pairs. The Terminal-Bench 2.1 leaderboard, as published on Snorkel AI's site, lists 18 entries, and five models appear under two different agents. Each pairs the vendor's own CLI (Claude Code, Codex CLI or Gemini CLI) with Terminus 2, the harness the leaderboard credits to the Terminal-Bench team: | Model | Vendor's own agent | Terminus 2 | |---|---|---| | Claude Fable 5 | Claude Code: 83.8% ±1.2 | 80.4% ±1.2 | | GPT-5.5 | Codex CLI: 83.1% ±1.1 | 78.0% ±1.2 | | Claude Opus 4.7 | Claude Code: 68.9% ±1.4 | 66.1% ±1.4 | | Gemini 3 Pro | Gemini CLI: 65.8% ±1.4 | 73.9% ±1.3 | | Gemini 3.1 Pro | Gemini CLI: 65.8% ±1.7 | 65.6% ±1.7 | Row by row, the vendor agent doesn't always win. Claude Code and Codex CLI beat Terminus 2 with their own models, by 2.8 to 5.1 points. Gemini 3 Pro scored 8.1 points higher in Terminal-Bench's generic harness than in Google's own CLI. Gemini 3.1 Pro came out level in both. Compare that 8.1-point harness gap to a model upgrade on the same board. Inside Claude Code, going from Opus 4.7 to Opus 4.8 moved the score from 68.9% to 78.9%. That is 10 points for a model upgrade against 8.1 for a different wrapper around one model, and 8.1 is the biggest such gap on this board. The gap is as big as a model generation Two rows are an anecdote. A survey paper from June 2026, From Question Answering to Task Completion, went through the Terminal-Bench 2.0 leaderboard and the public submission logs (Section 7.4). Across the 20 models with at least three harness results, the median gap between a model's best and worst harness was 13.6 points. For scale, the authors note that a stronger model generation often adds more than 10 points inside a fixed harness. Their table for Claude Opus 4.6 on Terminal-Bench 2.0 shows how wide it gets: | Harness | Score | Input tokens (K) | Timeout rate | |---|---|---|---| | Meta-Harness | 76.4% | 755.0 | 7.9% | | Terminus-KIRA | 74.7% | 618.6 | 18.2% | | Terminus 2 | 62.9% | 79.4 | 18.2% | The same paper puts Gemini 3.1 Pro anywhere from 59.4% to 80.2% and GPT-5.3 Codex from 64.7% to 78.4%, depending on the harness. The authors are careful here, and you should be too: "The resulting evidence is not a randomized ablation." Public submissions can differ in prompts, versions and budgets. Some of an 18-point gap may be reasoning effort or token budget rather than pure harness design. Part of Claude Code's 58.0% also came from broken tasks that 2.1 later fixed. If budgets and prompts move the score that much, they are part of what you are choosing when you pick an agent, and none of them are the model. What a harness changes Tools. mini-swe-agent is "some 100 lines of python" and "does not have any tools other than bash." Terminus 2 gives the model a single tool too, but it is an interactive tmux session where the model sends keystrokes, scrolls output and can open extra shells. Terminus-KIRA, built on Terminus 2, swaps its JSON/XML parsing for the model's native tools parameter. The model gets the same task either way; only the way it is asked to act differs. Context. Meta-Harness extends KRAFTON's Terminus-KIRA. Before the agent loop starts, it collects a snapshot of the sandbox (working directory, files, available languages, package managers, memory) and puts it in the first prompt. Its README says that saves 2 to 5 early exploration turns. Terminus 2 summarizes the middle of the history when free tokens drop below a threshold (8,000 by default) and keeps the system prompt and task intact. Look at the input-token column above: Meta-Harness fed Opus 4.6 roughly ten times the input of Terminus 2. Edit format. aider's leaderboard records which edit format each run used. Qwen2.5-Coder-32B-Instruct has two runs there: 16.4% returning whole files and 8.0% returning diffs. The diff run went through a different hosting provider, and only 71.6% of its edits were well-formed, so edit format is not the only variable. Same weights, half the score. Aider's own edit format docs say it plainly: "Different models work better or worse with different edit formats." Recovery. Timeouts, retries and when to give up are harness decisions. In the survey's table, Terminus-KIRA timed out on 18.2% of Opus 4.6 trials and Meta-Harness on 7.9%. Even the harness ranking moves Terminal-Bench 2.1 fixed 28 of the 89 tasks in 2.0: dependencies that had changed, resource budgets too small for valid approaches, instructions that didn't match their tests. Claude Code with Opus 4.6 went from 58.0% to 70.1%, the largest gain the release notes report. Terminus 2 with Opus 4.6 scored 63.8% on 2.1. Put that next to the survey's 62.9% for Terminus 2 on 2.0. On the old task set, Claude Code trailed Terminus 2 with the same model. On the fixed task set, it led by 6.3 points. The model was the same; only the tasks changed, and the lead flipped. So part of the 18-point gap in the opening was broken tasks hitting one harness harder than another. That is still a harness effect, and it is the kind you won't see until you run your own tasks. Your repo is another task set. It has its own build quirks, its own test runner and its own idea of a clean diff. A harness that wins on 89 containerised terminal tasks has not been tested on any of that. If you do want a clean model ranking, Vals AI's Terminal-Bench 4.0 board runs every model through mini-swe-agent with "a single tool, bash." As of October 16, 2026, Claude Opus 5.5 leads it at 65.15%, and Vals notes its 4.0 scores are not directly comparable to 2.1, where Vals's own runs used Terminus 2. It is a fair model comparison, but unless a 100-line bash loop is the agent you code with every day, it isn't your setup. Race two harnesses on your repo The useful experiment holds the model still and swaps the harness. Pick the model you already pay for and run it in two agents on the same ticket. OpenCode can sign in to OpenAI with a ChatGPT Plus or Pro plan or an API key, so GPT in Codex vs GPT in OpenCode is one pairing. For Claude in OpenCode, use an Anthropic API key: OpenCode's docs say Anthropic "explicitly prohibits" using Claude Pro/Max plans through third-party plugins. Give each agent its own branch and folder, cut from the same commit: git worktree add -b race/claude-code ../race-claude-code git worktree add -b race/opencode ../race-opencode Start one agent in each folder with the identical prompt. When both stop, compare what each one left behind. A new worktree has no node_modules, so the loop installs before it tests. Swap npm ci && npm test for your own install and test commands: for wt in ../race-claude-code ../race-opencode; do echo "== $wt" git -C "$wt" status --short git -C "$wt" diff --stat main (cd "$wt" && npm ci && npm test) && echo PASS || echo FAIL done git diff --stat main covers tracked changes whether the agent committed them or not, and status --short catches new files. Then score each run on what you care about: - Do the tests pass without you touching anything? - How many files and lines changed, and were they the right ones? - How many times did you have to step in or answer a question? - What did the run cost in tokens or dollars? - Did it edit lockfiles, CI config or files outside the task? Do it on three to five real tickets, not one. Official Terminal-Bench 2.0 submissions run five trials per task (survey, Section 7.4) for a reason: one run on one ticket tells you very little. Running the race in Hermes IDE I build Hermes IDE, so weigh this section with that in mind. You don't need it for the experiment: the two git commands above do the isolation. Hermes sets up both worktrees and shows the runs side by side. Press ⌘N (Ctrl+Shift+N on Windows and Linux) and each task starts on its own hermes/<name> branch in its own worktree, with the task as the agent's first prompt. New worktrees get their dependencies in seconds. You pick the agent, model, effort and account per task. The agent runs its own interface in a real terminal, so you are testing that agent's harness and not a Hermes copy of it. !The Hermes New task sheet with its agent picker open, listing Claude Code and Codex as installed and the other supported agents below The ⌘N agent picker in Hermes 2.3.4: Claude Code and Codex installed, OpenCode, Aider, Antigravity CLI and the other supported agents listed, plus Custom agent. Start the ticket in Claude Code, then press ⌘N again and start the same ticket in OpenCode with the same Claude model, on an API key per the note above. If you're testing GPT instead, race Codex against OpenCode. Split panes put both sessions side by side, and the sidebar shows each session's status, context use, cost and branch. Spend is what the agent reports, or an estimate from its transcript marked as estimated. When both are done, the Review Desk (⌘G, Ctrl+Shift+G on Windows and Linux) shows each run's changes by turn or by file, so you can see how each harness got there. Land the winner. The other branch is plain git, so you can delete it or keep it for the next comparison. !Two agent sessions side by side in Hermes, Codex on one repo and Claude Code on another, each in its own worktree, with the sessions sidebar on the left Hermes 2.3.4: Codex and Claude Code side by side, each in its own hermes/ worktree, with status, context use, cost and branch per session in the sidebar. The judging is still yours: your tests and your read of the diff. Hermes is free, source-available under BSL 1.1, and runs on macOS, Windows and Linux. It is not affiliated with Nous Research, Anthropic, OpenAI, Google or any other agent vendor named here. Download it or read the code on GitHub. Next time someone asks which model is best, ask them which harness they ran it in. Then ask what it scored on their repo. --- If this was useful A lot of what separates Meta-Harness from Terminus 2 is what reaches the model and when: a snapshot of the environment in the first prompt, a summary when the window fills, the instructions wrapped around each tool. That is prompt and context engineering, and it is the part of the harness you control in your own AGENTS.md and system prompts. My Prompt Engineering Pocket Guide is the short read on it. If you run the race above in Hermes IDE and something doesn't behave the way I described, open an issue on GitHub. 

コーディング AI に読ませていいもの・だめなもの ― 判断の3つの問いと回避策 Claude Code や Codex に仕事のコードを読ませる前に、「これは AI に読ませていいのか」で手が止まったことはないでしょうか。金融機関では「日本から出してはいけない」と言われることもあります。 この記事では、法令・ガイドラインの原文と、AWS・Google Cloud・Anthropic・OpenAI の公式資料を読んで、次の 3 点を整理します。 何を読ませてよく、何がだめか その判断を何で決めるか だめなときに、どう回避するか ! この記事は 2026 年 10 月時点の公式資料に基づく整理で、法的な助言ではありません。最終的な判断は、自社の法務・情報セキュリティ部門と確認してください。モデルの対応リージョンや料金は変わりやすいので、使う前に公式のページで確かめてください。 2026 年 7 月に個人情報保護法の改正法が成立しました（施行は公布から 2 年以内）。細かい決まりは、これから出る委員会規則やガイドラインで決まります。この記事は施行前の法律に基づいて書いています。 顧客から預かった資料（NDA の対象）を読ませるための契約・合意と、Claude Code の deny の設定の基本は、顧客資料を Claude Code に入れたいのに「ダメ」で止まって困ってないか？（以下、既存記事）にまとめました。この記事ではそれを前提に、判断の軸、分野ごとのルール、日本で完結させる方法を中心に書きます。既存記事と同じ内容は、繰り返さずにリンクで示します。 この記事の前提 項目 内容 対象の AI コーディング用の AI（Claude Code・Codex・Gemini CLI）。チャット型のサービスは扱いません 対象の読者 業務でコーディング AI を使うエンジニア。金融・公共・医療の方は、分野別の章もあわせて読んでください 時点 2026 年 10 月。Google Cloud の資料は 2026-10-22 更新のもの、AWS の単価は 2026 年 10 月の価格表 呼び方 Google Cloud の Vertex AI は、今の Google のドキュメントでは Agent Platform（Gemini Enterprise Agent Platform）と呼ばれています。この記事では「Agent Platform（旧 Vertex AI）」と書きます 結論：早見表 情報の種類ごとの判定を先に示します。判定は、後の章で示す原文をもとにした筆者の整理です。 情報の種類 判定 条件・回避策 公開済みのコード・文書 読ませてよい なし 自社のソースコード・設計書 条件つき 社内の格付けに従う。学習に使わない契約の経路を使う 認証情報（鍵・パスワード・トークン） 読ませない 読めないように設定する 本番の個人情報・取引データ 原則として読ませない ダミー、構造だけ、伏せ字にする マイナンバー 読ませない ダミーの番号を使う。暗号化してもマイナンバーのまま 本番のログ 条件つき 伏せ字にしてから渡す 他社から預かった情報 契約しだい 契約と合意を確認する（既存記事） 政府・自治体・医療・金融の情報 分野のルールに従う 分野別の章を見る あわせて、調べて分かった大きな点は次の 3 つです。 国として「データは日本に置け」と一律に決めた法律は見当たりません。国内に置くことを基本として明記しているのは、政府・自治体が自分のデータを置く場合と、医療です。金融や通信は「どこにあるかを把握し、説明する」という求め方です。 読ませていいかは、「情報の種類」と「出した先での扱い」（どこで処理し、保存され、学習に使われ、人が見るか）の組み合わせで決まります。 だめな場合でも、「形を変える」「出す先を選ぶ」「外に出さない」のどれかで回避できることが多いです。 判断の 3 つの問い 問い 1：その情報を社外に出してよいか AI に読ませた内容は、AI 事業者に送られます。どの経路で送られるか（ファイル、コマンドの出力、MCP など）は、既存記事の「「入れる」とは Anthropic に送ること」に表があります。最初に、その情報を社外に出してよいかを、法令・契約・社内規程の順に確かめます。 法令では、次の 2 つが関わります。 個人情報保護法：クラウドに置くことが「第三者への提供」に当たるかは、事業者がその中身を扱うことになっているかで決まります。契約で扱わないと決め、アクセスを制御していれば、提供には当たりません（個人情報保護委員会の Q&A 7-53）。外国の事業者のサーバーに置く場合も同じ考え方ですが、その国の制度を把握したうえで安全管理をし、本人が知り得る状態にする必要があります（Q&A 12-3）。 番号法（マイナンバー）：マイナンバーは、決められた事務（個人番号関係事務など）以外で使えないように、アクセスを制御する必要があります（特定個人情報の Q&A A2-2）。開発やテストの作業はこの事務に当たらないと考えるのが自然なので、AI には読ませないのが原則です（筆者の整理）。 AI ならではの論点が 1 つあります。不正利用の検知のために、事業者が問い合わせを保存したり、人が中身を確認したりする経路があります（問い 2 で表にします）。こうした経路を「事業者が中身を扱わない」と言えるかは、はっきりしません。個人情報を扱う場合は、委託として整理し、学習に使わないことを確認するほうが確実です。個人情報保護委員会の生成 AI についての注意喚起の要点は、既存記事の「個人情報については当局の見解がある」にまとめています。 契約では、NDA の「第三者に開示しない」という条項が関わります。条項ごとの読み方は、既存記事の「NDA（秘密保持契約）とは」にあります。社内規程では、情報の格付け（機密性の段階）が関わります。金融の FISC は、サービスの利用形態によってはセキュリティ対策やデータの扱いを個別に設定できないことがある、としたうえで、次のように書いています（2024-09-24）。 そうしたセキュリティ要件を満たすことが困難な場合においては、意図せざる情報漏洩を防止する観点から、生成 AI において機密性が高い情報を取り扱うことは適当ではない。 問い 2：出した先でどう扱われるか 出してよい情報でも、出した先で次の 4 つがどうなるかを確かめます。 確かめること 例 どこで処理されるか 世界中のどこか（global）、ある地域の中、1 つのリージョンの中 保存されるか、どれくらいか 30 日、5 年、保存しない 学習に使われるか 契約や設定で決まる 人が中身を見ることがあるか 不正利用の検知で、人が確認する場合がある 学習と保存は、契約によって次のように変わります。Anthropic の契約ごとの違い（DPA の有無など）は、既存記事の「ステップ2: 契約を「第三者」から「委託先」にする」に詳しく書いています。 契約 学習に使うか 保存期間 Anthropic の Free（無料（ただし制限あり））・Pro・Max（有料・月額） 利用者が設定で選ぶ。Claude Code の利用分も対象 学習に使う設定なら 5 年、使わない設定なら 30 日 Anthropic の Team・Enterprise（有料）・API（有料・従量課金） 使わない 30 日。保存しない契約（ZDR）は条件つき Amazon Bedrock・Google Cloud 経由の Claude（有料・従量課金） 使わない（Anthropic の商用の扱い） 各クラウドの規定（次の表） OpenAI の Free（無料（ただし制限あり））・Plus・Pro（有料・月額） 学習に使う場合がある。設定で止められ、Codex の作業にもその設定が効く。Codex には、環境全体を学習に使うかどうかを決める別の設定（Include environments）がある 公式資料で確認できず OpenAI の Business・Enterprise（有料）・API（有料・従量課金） 既定で使わない 公式資料で確認できず クラウド側の、不正利用の検知のための保存は次のとおりです。 経路 保存の扱い Bedrock の Claude（Fable 5・5.1 以外） 保存の記載なし。Fable 5 より前の Claude は、データ保存の扱いに変更なし Bedrock の Claude Fable 5・5.1 すべての通信を最大 30 日保存。検知に引っかかったものは、AWS が人の目で確認する場合がある。処理したリージョンに保存 Bedrock の OpenAI の GPT（gpt-oss 以外） 検知に引っかかった通信を最大 30 日保存 Agent Platform の Gemini（Frontier Models などを除く） 検知で疑わしいものを最大 90 日、同じリージョンに保存。Cloud Master Agreement の顧客は既定で対象外 Agent Platform の Claude Fable・Mythos すべての問い合わせと回答を最大 30 日保存 Bedrock では、リージョンごとに「保存しない」（data_retention_mode: none）を設定できます。この設定のとき、保存が必要なモデルを呼ぶと、要求そのものが拒否されます。FISC の AI の考察が「30 日監視保有の仕組み」の理解を求めているのは、この種の保存のことです。 問い 3：道具がモデル以外に何を送るか コーディング AI は、モデルへの問い合わせ以外にも通信をします。コードや問い合わせの中身を送るものではありませんが、「何も外に出さない」という方針なら止めておきます。 道具 モデル以外の主な通信 止め方 Claude Code（Bedrock 経由） 利用状況・エラー報告・/feedback は既定で止まっている。WebFetch は、取りに行く URL のホスト名だけを api.anthropic.com に送って安全か確かめる。自動更新やリリースノートの取得もある skipWebFetchPreflight: true、CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC=1 Codex 利用状況（analytics）、フィードバック、更新の確認 analytics.enabled = false、feedback.enabled = false、check_for_update_on_startup = false Gemini CLI 利用統計（既定で有効。問い合わせの中身は送らないと明記） privacy.usageStatisticsEnabled: false Claude Code の /feedback で何が送られるかと、Anthropic の API に直接つなぐ場合の止め方は、既存記事の「ステップ4: 合意を設定で守る」にあります。 Codex が Bedrock を使うときに利用状況を送るかどうかは、公式資料に書かれていません。止める設定を明示しておくのが確実です。Codex の check_for_update_on_startup は、更新を組織で管理している場合にだけ止めるよう、公式資料に書かれています。 ~/.codex/config.toml check_for_update_on_startup = false [analytics] enabled = false [feedback] enabled = false { "privacy": { "usageStatisticsEnabled": false } } 1 つ目が Codex の設定、2 つ目が Gemini CLI の settings.json です。 手元の PC にも記録が残ります。Claude Code の会話の記録の扱い（30 日間、平文で保存。cleanupPeriodDays で短くできる）は、既存記事の「運用: 「説明できる状態」を保つ」にあります。Codex も CODEX_HOME の下に会話の記録を残します（history.persistence で調整します）。 分野別の追加ルール 分野ごとに、原文が求めていることを並べます。 分野 根拠 求めていること 国の約束 日米デジタル貿易協定 第 12 条・第 13 条（2020-01-01 発効） 事業の条件として、企業に国内のサーバーの利用や設置を求めない。金融も、金融当局が情報にいつでも直接アクセスできる限り同じ。政府の調達と政府が持つ情報は対象外 金融 FISC、金融庁の監督指針、サイバーセキュリティガイドライン 所在を把握し、契約で取り決め、当局の検査に応じられるようにする 政府 デジタル庁 DS-310（2025-05-27） データセンターは国内が基本 自治体 総務省のガイドライン（令和 7 年 3 月版） 機密性が高い情報は、国内のデータセンターに保存されることを確認する 医療 医療情報システムの安全管理に関するガイドライン 情報機器等が、国内法の適用と執行の及ぶ範囲にあること 通信 電気通信事業法施行規則 第 22 条の 2 の 23 外国の設備に保存する場合は、その国の名前を公表する 金融 金融で「日本から出してはいけない」と言われるのは、法令の条文というより、各社の規程や、検査・監査への説明のしやすさから来ている部分が大きいようです。原文が求めているのは次のことです。 FISC の報告書（2014 年 11 月、公式英語版から筆者訳）：重要な業務や機密性の高い顧客情報を扱う場合は、適用される法律が特定できる程度まで、データのある国・地域を把握する。勘定系のように可用性と機密性が特に求められるシステムでは、データセンターの正確な場所を確認する。処理が複数の国にまたがって適用される法律がはっきりしない場合は、最も厳しい国の法律が適用されると考えて対応する。 FISC の AI の考察（2024-09-24）：「30 日監視保有の仕組みや、クラウド環境が設けられるリージョン（海外／国内）などの各種仕様について十分な理解が求められる」。 金融庁の監督指針：外部委託の契約に「金融当局の銀行に対する検査・監督上の要請に沿って対応を行う際の取決め」を入れる。主要行等向けの指針は、外部委託に「海外で行われる場合も含む」と明記しています。 金融分野におけるサイバーセキュリティに関するガイドライン（2024-10-04）：サードパーティとの契約に「データの所在・保管・保持・移転・廃棄に関する取決め」を明記する（2.6 ⑧）。ただし「一律の対応を求めるものではなく」、リスクに見合った対策をとる考え方です。 経済安全保障推進法：金融庁の解説（令和 6 年 6 月）は、「開発環境は…特定重要設備には該当しません」としています（Q1-5）。開発環境で AI を使う限り、この制度の届出の対象にはならないと読めます。 政府・自治体 政府と自治体は、自分のデータを置く場所として、国内を基本にしています。 デジタル庁 DS-310：「政府情報システムが利用する場合、クラウドのデータセンタの設置場所に関しては、国内であることを基本とする」。バックアップ用に海外に置くことは、準拠法と裁判管轄を確かめたうえで認めています。 ガバメントクラウドの基準：「データセンタの物理的所在地を日本国内とし、情報資産について、合意を得ない限り日本国外への持ち出しを行わないこと」。 自治体のガイドライン（令和 7 年 3 月版）：「機密性が高い情報は、国内のデータセンターに保存されることを確認する必要がある」。 注目したいのは、ガバメントクラウドの令和 8 年度の調達仕様書（2025-12-26）です。国外でしか使えない最新の生成 AI のために「国外 AI 推論環境」を別に用意し、そこでは「推論の実行はできるが情報資産の永続的な保管はできない」としています。保存は国内、推論は国外も可、と分けて考える例です。政府のシステムのためのルールですが、民間で「推論だけ国外」を検討するときの物差しになります。 医療 医療情報システムの安全管理に関するガイドラインは、「情報機器等が、国内法の適用及び執行の及ぶ範囲にあること」を求めています（厚生労働省の WG 資料、2026-05-29 による）。同じ資料は、がんパネル検査のように実際には海外に保存されている医療情報もあり、実態に合わない可能性があるとして、見直しを検討するとしています。 通信・個人情報全般 電気通信事業法施行規則は、指定された事業者に、外国の設備に保存する場合の国の名前と、取扱いに影響するその国の制度の有無を公表させています。禁止ではなく、公表の義務です。個人情報保護法も、海外に置くこと自体は禁止していません（問い 1）。 回避策 だめ、または条件つきの情報は、次の 5 つで回避します。 回避策 何をするか 向いている情報 1. 読ませない 読めないように設定する 認証情報、除外すると決めた資料 2. 形を変えて読ませる ダミー、構造だけ、伏せ字 本番の個人情報・取引データ、ログ、マイナンバー 3. 出す先を選ぶ 日本で完結、保存しない、閉域 国内に置くことを求められる情報 4. 外に出さない 社内で動かす LLM を使う どの経路でも社外に出せない情報 5. 契約と規程を整える 委託契約、社内の格付け 他社から預かった情報、自社の機密 1. 読ませない Claude Code では、permissions.deny に Read のルールを書くと、そのファイルを読ませないようにできます。シェルの cat などにも効きますが、スクリプトが自分で開くファイルは防げないため、OS のレベルで止めるにはサンドボックスを使います。書き方と効く範囲は、既存記事の「ステップ4: 合意を設定で守る」にあります。 Codex のサンドボックスは、書き込みと実行を制限するものです。読み取りを止める設定は、公式資料では見つかりませんでした。読ませたくないファイルは、Codex を動かすフォルダに置かないようにします（フォルダの外を読めるかどうかは確かめていません）。 Gemini CLI は .geminiignore と .gitignore に従いますが、公式の説明は「検索のときに」除外するというものです。読み取りを完全に止める仕組みとしては扱わないでください。 2. 形を変えて読ませる 本番のデータを読ませなくても、多くの作業はできます。確実な順に並べます。 方法 例 注意 ダミーデータ 架空の顧客名・口座番号・マイナンバーで作ったテストデータ もっとも確実。本物と同じ形式（桁数・文字の種類）にそろえる 構造だけ テーブル定義（DDL）、件数、型、ファイルのレイアウト 中身の値は渡さない 伏せ字 氏名・電話番号・口座番号を置き換えたログ 対応表を持っていて元に戻せるなら、個人情報として扱う前提で考える 伏せ字には、法令上の注意が 2 つあります。 個人情報保護法の仮名加工情報は、本人の同意があっても第三者に渡せません。委託であれば渡せます（個人情報保護委員会の FAQ Q14-17）。 マイナンバーは、暗号化しても、数字をばらばらに分けても、マイナンバーのままです（特定個人情報の Q&A A9-2・A9-3）。テストには、ダミーの番号を使います。 3. 出す先を選ぶ（日本で完結させる） 日本で完結させられるかは、経路で決まります。 経路 推論する場所 日本で完結 Anthropic が運営（API、Claude Platform on AWS、Google Cloud の Anthropic managed） inference_geo で選べるのは global か us だけ。データの保存先も us だけ できない Amazon Bedrock JP の推論プロファイル（東京と大阪だけを行き来する）、または東京の中だけ モデルによってできる Agent Platform（旧 Vertex AI） Claude は global、us・eu、シンガポール・台湾の一部だけ Claude はできない。Gemini は一部できる Agent Platform の global について、Google は「データの所在を保証しない」と明記しています。 Bedrock で日本に閉じられる Claude AWS のモデルカードで確かめた、JP の推論プロファイルがある Claude と、東京リージョンの単価です。料金区分は有料（従量課金）で、単価は 100 万トークンあたりの入力／出力です（2026 年 10 月の AWS の価格表）。 モデル 推論プロファイル ID global の単価 日本に閉じた単価 Opus 5.5 jp.anthropic.claude-opus-5-5 $4／$20 $4.40／$22 Opus 4.8 jp.anthropic.claude-opus-4-8 $5／$25 $5.50／$27.50 Opus 4.7 jp.anthropic.claude-opus-4-7 $5／$25 $5.50／$27.50 Sonnet 4.6 jp.anthropic.claude-sonnet-4-6 $3／$15 $3.30／$16.50 Haiku 5.5 jp.anthropic.claude-haiku-5-5 $0.10／$0.50 $0.11／$0.55 Haiku 4.5 jp.anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0 $1／$5 $1.10／$5.50 日本に閉じた単価は、global の 1.1 倍です。 Haiku 5.5 は、10 万トークンを超える問い合わせの単価が高くなります（日本に閉じた場合は $0.55／$2.75）。 日本からは global でしか使えないもの：Fable 5.1、Fable 5、Opus 5、Opus 4.6、Sonnet 5.5、Sonnet 5。 Opus 4.8・4.7 と Haiku 4.5 は、東京の中だけで処理する方法（Mantle というエンドポイント）もあります。 ! Anthropic の旧ページには Opus 4.6 に jp. の推論プロファイルがあると書かれていますが、AWS のモデルカードでは日本の推論プロファイルはありません。AWS は、データの所在に要件があるなら、プロファイル ID の頭の文字だけで行き先を判断せず、GetInferenceProfile で確かめるよう書いています。 Claude Code を日本で完結させる設定 Claude Code には落とし穴が 1 つあります。東京のように ap- で始まるリージョンでは、推論プロファイルとして apac.（アジア太平洋の複数のリージョンを回るもの）を優先します。モデルにそのプロファイルが無いと、ほかにあるプロファイルの中から選びます。何もしないと、日本の外に出るおそれがあります。 そこで、モデルを jp. の ID で固定し、管理用の設定（managed settings）で配ります。管理用の設定は、利用者が上書きできません。OS ごとの置き場所は、既存記事の「ステップ4: 合意を設定で守る」の表にあります。 { "allowedProviders": ["bedrock"], "env": { "CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK": "1", "AWS_REGION": "ap-northeast-1", "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "jp.anthropic.claude-opus-5-5", "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "jp.anthropic.claude-sonnet-4-6", "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "jp.anthropic.claude-haiku-5-5", "CLAUDE_CODE_DISABLE_MODEL_ACCESS_FALLBACK": "1", "CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": "1" }, "availableModels": [ "jp.anthropic.claude-opus-5-5", "jp.anthropic.claude-sonnet-4-6", "jp.anthropic.claude-haiku-5-5" ], "enforceAvailableModels": true, "skipWebFetchPreflight": true } 設定 役割 allowedProviders 接続先を Bedrock だけにする。個人のアカウントなどへの切り替えを止める AWS_REGION 東京を指定する。環境変数にも AWS の設定ファイルにもリージョンが無いと、us-east-1 になる ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL など 3 つ 3 つのモデルを jp. の ID で固定する。Haiku は、会話のタイトル作りなどの背景の作業に使われる CLAUDE_CODE_DISABLE_MODEL_ACCESS_FALLBACK モデルが使えないときに、別のモデルへ切り替わるのを止める availableModels・enforceAvailableModels 選べるモデルを jp. のものだけにする（enforceAvailableModels は v2.1.287 以降） CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC・skipWebFetchPreflight モデル以外の通信を止める（問い 3） Claude Code の Web 検索の機能は、Bedrock では使えません。 起動したら /status で、接続先とリージョンを確かめます。推論プロファイルの行き先は、AWS CLI で確かめます。 aws bedrock get-inference-profile \ --region ap-northeast-1 \ --inference-profile-identifier jp.anthropic.claude-opus-5-5 \ --query 'models[].modelArn' 返ってくる ARN のリージョンが ap-northeast-1 と ap-northeast-3 だけであれば、東京と大阪の中で処理されます。 AWS の側でも止める Claude Code の設定に加えて、AWS の組織の側でも止めておくと確実です。 global の推論を止める：AWS が公開している SCP の例です（Version と Statement の外枠を足しています）。 { "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Sid": "DenyGlobalCrossRegionInference", "Effect": "Deny", "Action": "bedrock:*", "Resource": "*", "Condition": { "StringEquals": { "aws:RequestedRegion": "unspecified" }, "ArnLike": { "bedrock:InferenceProfileArn": "arn:aws:bedrock:::inference-profile/global.*" } } } ] } 東京と大阪以外のリージョンを SCP で止める：行き先にほかのリージョンを含む推論プロファイル（apac. など）は、呼ぶと失敗するようになります。 保存しない：東京と大阪のリージョンで、データの保存を「しない」（data_retention_mode: none）にします。 閉域でつなぐ：PrivateLink のエンドポイント（com.amazonaws.ap-northeast-1.bedrock-runtime）を使います。 図にすると、次の形になります。 Codex と Gemini CLI の場合 Codex：Bedrock を接続先にする設定（amazon-bedrock と amazon-bedrock-runtime）が標準で入っています。モデルの利用料は Bedrock の有料（従量課金）です。ただし、Codex の資料に載っている GPT-6 系は、推論の場所が global・米国・us-east-1 などだけで、日本に閉じる方法がありません。AWS のモデルカードで確かめた GPT（GPT-5.4〜GPT-6 系）も、日本からは global でしか使えないか、日本では提供されていません。gpt-oss-120b・20b は東京の中で使えますが、Codex の Bedrock の設定で使えるかは公式資料に書かれておらず、試していません。 Gemini CLI：Agent Platform（有料・従量課金）の東京（asia-northeast1）で使えば、日本の中で処理すると明記されたモデルがあります。Gemini 3.5 Flash、Gemini 2.5 Pro（64k 版）、Gemini 2.5 Flash（128k 版）です。1M 版は対象外です。Gemini CLI の /model はサブエージェントが使うモデルを変えないと公式資料にあるため、ほかのモデルが使われないかは確かめてから使ってください。閉域でつなぐには、Cloud VPN や Interconnect の上で Private Service Connect を使います。 4. 外に出さない どの経路でも社外に出せない情報は、社内で動かす LLM に読ませます。 Codex は --oss で、手元の Ollama などのモデルを使えます。Ollama は本体が無料で、動かす PC や GPU は自前です。 ~/.codex/config.toml oss_provider = "ollama" Claude Code は、ゲートウェイ経由であっても、Claude 以外のモデルへの接続をサポートしていません。 Gemini CLI を社内のモデルで動かせるかは、確かめていません。 社内で動かすモデルは、クラウドの最新のモデルより性能が下がることが多く、機材の費用もかかります。すべての作業をここに寄せるのではなく、外に出せない情報を扱う作業だけに絞るのが現実的です。 5. 契約と規程を整える 他社から預かった情報を読ませるための、NDA の条項の確認と顧客との合意の進め方は、既存記事の「ステップ2」と「ステップ3」にあります。 委託契約には、金融のサイバーセキュリティガイドライン 2.6 ⑧ の項目が、分野を問わず使えます（抜粋）。 サードパーティとの役割分担・責任分界 監査権限 再委託手続 実施すべきセキュリティ対策 インシデント発生時の対応及び報告 データの所在・保管・保持・移転・廃棄に関する取決め 契約終了の条件及び契約終了時の取決め 社内規程では、格付けごとに使ってよい経路を決めておくと、現場で迷いません。次は筆者の例です。 格付け 例 使ってよい経路 公開 OSS、公開した文書 どの経路でも 社外秘 自社のソースコード、設計書 学習に使わない契約の経路（Team・Enterprise・API・Bedrock など。いずれも有料） 機密 顧客の情報を含む資料、勘定系の設計 日本で完結し、保存せず、閉域でつなぐ経路。顧客との合意も取る 持ち出し禁止 認証情報、マイナンバー、本番の個人情報 読ませない。ダミーに置き換える まとめ 国として「日本に置け」と一律に決めた法律は見当たりません。国内を基本とするのは政府・自治体と医療で、金融や通信は「所在の把握と説明」です。 読ませていいかは、3 つの問い（社外に出してよいか、出した先でどう扱われるか、道具が何を送るか）で決めます。 認証情報とマイナンバーは読ませません。本番のデータは、ダミーか構造だけにします。 日本で完結させるなら、Claude Code と Bedrock の JP の推論プロファイルの組み合わせです。モデルを jp. の ID で固定し、AWS の側でも global を止めます。Google Cloud の Claude と、Codex 用の GPT は、日本で完結させられません。 どこにも出せない情報は、社内で動かす LLM（Codex の --oss など）に任せます。 参考資料 関連記事 顧客資料を Claude Code に入れたいのに「ダメ」で止まって困ってないか？ 入れられる状態にする契約・合意・設定 法令・ガイドライン Report of the Council of Experts on the Usage of Cloud Computing by Financial Institutions（FISC・2014-11、公式英語版。FISC のサイトが緊急メンテナンス中のため Wayback Machine の写し） 金融機関による AI の業務への利活用に関する安全対策の観点からの考察（FISC・2024-09-24、Wayback Machine の写し） 主要行等向けの総合的な監督指針 Ⅲ－３－３－４ 外部委託（金融庁） 金融分野におけるサイバーセキュリティに関するガイドライン（金融庁・2024-10-04） 金融分野における経済安全保障推進法の特定社会基盤役務の安定的な提供の確保に関する制度の解説（金融庁・令和 6 年 6 月） DS-310 政府情報システムにおけるクラウドサービスの適切な利用に係る基本方針（デジタル庁・2025-05-27） ガバメントクラウド等の整備のためのクラウドサービスの提供 令和 8 年度募集 調達仕様書（デジタル庁・2025-12-26） 地方公共団体情報システムのガバメントクラウドの利用に関する基準 第 1.0 版（デジタル庁・2022-10、三重県のサイトに掲載） 地方公共団体における情報セキュリティポリシーに関するガイドライン 令和 7 年 3 月版（総務省） 医療等情報利活用ワーキンググループ 資料 5（厚生労働省・2026-05-29） 電気通信事業法施行規則（e-Gov 法令検索） Agreement between the United States and Japan concerning Digital Trade（USTR）／日米デジタル貿易協定（外務省） 個人情報保護委員会の FAQ：Q7-53・Q12-3・Q14-17 「特定個人情報の適正な取扱いに関するガイドライン（事業者編）」に関する Q&A（個人情報保護委員会） クラウド・道具 Claude in Amazon Bedrock・Data residency・Claude Platform on AWS・Claude Models on Google Cloud (Google managed)（Anthropic） Claude Opus 5.5 のモデルカード（ほかのモデルも同じ形式）・Supported Regions and models for inference profiles・Geographic cross-Region inference・Global cross-Region inference・Abuse detection・Data retention・VPC interface endpoints（AWS） Locations・Data residency・Zero data retention・Abuse monitoring・Private Service Connect（Google Cloud） Claude Code on Amazon Bedrock・Data usage・Network configuration・Permissions・Sandboxing・Settings reference・LLM gateway（Claude Code） Advanced Configuration・Configuration reference・Sandboxing・Use ChatGPT Work and Codex with Amazon Bedrock（Codex） How your data is used to improve model performance（OpenAI） Gemini CLI configuration（Gemini CLI）

📌 저장소 링크: 8위 제미나이 CLI google-gemini/gemini-cli ※ 개인, 무료 사용자는 Antigravity CLI로 이전됨: antigravity.google 7위 마이크로덕 pollen-robotics/microduck 6위 임페커블 pbakaus/impeccable 5위 클로드 하우투 luongnv89/claude-howto 4위 홀마크 Nutlope/hallmark 3위 AWS 에이전트 툴킷 aws/agent-toolkit-for-aws 2위 엔비디아 오픈셸 NVIDIA/OpenShell 1위 클라우드플레어 시큐리티 오딧 스킬 cloudflare/security-audit-skill

[개발자들의 PICK] 오늘 깃허브 트렌딩 인기 오픈소스 TOP 8 오늘 깃허브 트렌딩에 오른 오픈소스 8개를 8위부터 1위까지 정리했습니다. 소개한 오픈소스 링크는 고정 댓글에 남겨 두었습니다. 00:00 오늘의 깃허브 트렌딩 00:04 8위 제미나이 CLI 00:24 7위 마이크로덕 01:08 6위 임페커블 01:42 5위 클로드 하우투 02:14 4위 홀마크 02:49 3위 AWS 에이전트 툴킷 03:26 2위 엔비디아 오픈셸 04:07 1위 클라우드플레어 시큐리티 오딧 스킬 04:49 마무리 📌 저장소 링크 8위 제미나이 CLI google-gemini/gemini-cli "※ 개인·무료 사용자는 Antigravity CLI로 이전됨: antigravity.google" 7위 마이크로덕 pollen-robotics/microduck 6위 임페커블 pbakaus/impeccable 5위 클로드 하우투 luongnv89/claude-howto 4위 홀마크 Nutlope/hallmark 3위 AWS 에이전트 툴킷 aws/agent-toolkit-for-aws 2위 엔비디아 오픈셸 NVIDIA/OpenShell 1위 클라우드플레어 시큐리티 오딧 스킬 cloudflare/security-audit-skill [en-US] [Developers' PICK] Top 8 Trending Open Source Projects on GitHub Today I have compiled a list of the 8 open source projects that trended on GitHub today, ranking them from 8th to 1st place. I have left the links to the featured open source projects in the pinned comment. 00:00 Today's GitHub Trending 00:04 8th Gemini CLI 00:24 7th Microduck 01:08 6th Impeccable 01:42 5th Claude How-to 02:14 4th Hallmark 02:49 3rd AWS Agent Toolkit 03:26 2nd NVIDIA OpenShell 04:07 1st Cloudflare Security Audit Skills 04:49 Wrap-up 📌 Repository Links 8th Gemini CLI google-gemini/gemini-cli "※ Personal/Free users migrated to Antigravity CLI: antigravity.google" 7th Microduck pollen-robotics/microduck 6th Impeccable pbakaus/impeccable 5th Claude Howto luongnv89/claude-howto 4th Hallmark Nutlope/hallmark 3rd AWS Agent Toolkit aws/agent-toolkit-for-aws 2nd NVIDIA OpenShell NVIDIA/OpenShell 1st Cloudflare Security Audit Skill cloudflare/security-audit-skill [id] [Pilihan Developer] 8 Open Source Paling Trending di GitHub Hari Ini Saya telah menyusun daftar 8 proyek sumber terbuka yang sedang tren di GitHub hari ini, dengan peringkat dari posisi ke-8 hingga ke-1. Saya telah menyertakan tautan ke proyek sumber terbuka unggulan di komentar yang disematkan. 00:00 Tren GitHub Hari Ini 00:04 Gemini CLI ke-8 00:24 Microduck ke-7 01:08 Impeccable ke-6 01:42 Claude How-to ke-5 02:14 Hallmark ke-4 02:49 AWS Agent Toolkit ke-3 03:26 NVIDIA OpenShell ke-2 04:07 Cloudflare Security Audit Skills ke-1 04:49 Ringkasan 📌 Tautan Repositori Gemini CLI ke-8 google-gemini/gemini-cli "※ Pengguna pribadi/gratis dimigrasikan ke Antigravity CLI: antigravity.google" Microduck ke-7 pollen-robotics/microduck Ke-6 Sempurna pbakaus/impeccable Ke-5 Claude Howto luongnv89/claude-howto Ke-4 Hallmark Nutlope/hallmark Ke-3 AWS Agent Toolkit aws/agent-toolkit-for-aws Ke-2 NVIDIA OpenShell NVIDIA/OpenShell Ke-1 Cloudflare Security Audit Skill cloudflare/security-audit-skill

10 Trending GitHub Repos: AI Agents, Design Tools & More | Oct 2026 Ten GitHub repositories worth a closer look—from AI agents and security tools to design skills, practical guides, and a tiny robot. In this TechkySkills roundup, we explore what each project does, a practical use case, and an important limitation—with real GitHub screenshots and page walkthroughs. This list follows GitHub's daily Trending page, across all languages, as captured on October 24, 2026 at 16:58 UTC. Positions are a dated snapshot—not a ranking by quality or total stars. Repository features are based on their maintainers' documentation, not hands-on benchmarks. CHAPTERS 00:00 Intro: beyond the hype 00:34 Cloudflare Security Audit Skill 01:16 NVIDIA OpenShell 01:55 AWS Agent Toolkit 02:41 Hallmark 03:22 Claude Howto 04:00 Impeccable 04:39 Microduck 05:19 Gemini CLI 05:57 Ebook Treasure Chest 06:35 Cindy 07:14 Which repo should you try? REPOSITORIES & SOURCES 1. cloudflare/security-audit-skill cloudflare/security-audit-skill 2. NVIDIA/OpenShell NVIDIA/OpenShell 3. aws/agent-toolkit-for-aws aws/agent-toolkit-for-aws 4. Nutlope/hallmark Nutlope/hallmark 5. luongnv89/claude-howto luongnv89/claude-howto 6. pbakaus/impeccable pbakaus/impeccable 7. pollen-robotics/microduck pollen-robotics/microduck 8. google-gemini/gemini-cli google-gemini/gemini-cli 9. jbiaojerry/ebook-treasure-chest jbiaojerry/ebook-treasure-chest 10. makecindy/cindy makecindy/cindy Trending source: github.com/trending Which project solves a problem you actually have? Tell us your pick in the comments, and subscribe to TechkySkills for practical tech explainers. NOTES • Review each project's documentation, license, and permissions before use. • Cloud actions may incur charges. Audit only systems you are authorized to assess. • The ebook collection is covered for its place in this snapshot, not as an endorsement of linked downloads. Use authorized editions or public-domain works. • Workflow diagrams and robot drawings are illustrative; this video does not claim the projects were installed, tested, or security-certified. • English narration generated with Kokoro (Liam); graphics adapted from Anything2Explainer with original branded scenes. #GitHub #OpenSource #AITools [de-DE] 10 GitHub-Trends: KI-Agenten, Design-Tools & mehr | Okt. 2026 Zehn GitHub-Repositories, die einen genaueren Blick wert sind – von KI-Agenten und Sicherheitstools bis hin zu Design-Skills, praktischen Anleitungen und einem kleinen Roboter. In dieser TechkySkills-Übersicht stellen wir die einzelnen Projekte vor, erläutern ihre Funktionen, Anwendungsfälle und wichtige Einschränkungen – anhand von echten GitHub-Screenshots und detaillierten Beschreibungen der Seiten. Diese Liste basiert auf der täglichen Trendseite von GitHub (über alle Sprachen hinweg) vom 24. Oktober 2026 um 16:58 UTC. Die Platzierungen stellen eine Momentaufnahme dar und sind keine Rangliste nach Qualität oder Sternebewertung. Die Funktionen der Repositorys basieren auf der Dokumentation der jeweiligen Maintainer und nicht auf praktischen Tests. KAPITEL 00:00 Einleitung: Mehr als nur der Hype 00:34 Cloudflare-Sicherheitsaudit-Kenntnisse 01:16 NVIDIA OpenShell 01:55 AWS Agent Toolkit 02:41 Hallmark 03:22 Claude Howto 04:00 Impeccable 04:39 Microduck 05:19 Gemini CLI 05:57 E-Book-Schatzkiste 06:35 Cindy 07:14 Welches Repository sollten Sie ausprobieren? REPOSITORIEN & QUELLEN 1. cloudflare/security-audit-skill cloudflare/security-audit-skill 2. NVIDIA/OpenShell NVIDIA/OpenShell 3. aws/agent-toolkit-for-aws aws/agent-toolkit-for-aws 4. Nutlope/hallmark Nutlope/hallmark 5. luongnv89/claude-howto luongnv89/claude-howto 6. pbakaus/impeccable pbakaus/impeccable 7. pollen-robotics/microduck pollen-robotics/microduck 8. google-gemini/gemini-cli google-gemini/gemini-cli 9. jbiaojerry/ebook-treasure-chest jbiaojerry/ebook-treasure-chest 10. makecindy/cindy makecindy/cindy Trendquelle: github.com/trending Welches Projekt löst ein Problem, das Sie tatsächlich haben? Teilen Sie uns Ihre Wahl in den Kommentaren mit und abonnieren Sie TechkySkills für praxisnahe Technik-Erklärungen. HINWEISE • Lesen Sie vor der Verwendung die Dokumentation, Lizenz und Berechtigungen jedes Projekts. • Für Cloud-Aktionen können Gebühren anfallen. Prüfen Sie nur Systeme, für die Sie autorisiert sind. • Die E-Book-Sammlung wird aufgrund ihrer Platzierung in diesem Snapshot erwähnt, nicht als Empfehlung für verlinkte Downloads. Verwenden Sie autorisierte Ausgaben oder gemeinfreie Werke. • Workflow-Diagramme und Roboterzeichnungen dienen nur der Veranschaulichung; Dieses Video behauptet nicht, dass die Projekte installiert, getestet oder sicherheitszertifiziert wurden. • Englischer Kommentar erstellt mit Kokoro (Liam); Grafiken adaptiert von Anything2Explainer mit eigenen Szenen. #GitHub #OpenSource #KI-Tools [es-US] 10 repositorios tendencia en GitHub: agentes de IA, herramientas de diseño y más | Oct 2026 Diez repositorios de GitHub que merecen un vistazo más de cerca: desde agentes de IA y herramientas de seguridad hasta habilidades de diseño, guías prácticas y un pequeño robot. En este resumen de TechkySkills, exploramos qué hace cada proyecto, un caso de uso práctico y una limitación importante, con capturas de pantalla reales de GitHub y recorridos por las páginas. Esta lista se basa en la página de Tendencias diarias de GitHub, en todos los lenguajes, tal como se registró el 24 de octubre de 2026 a las 16:58 UTC. Las posiciones son una instantánea con fecha, no una clasificación por calidad ni por número de estrellas. Las características de los repositorios se basan en la documentación de sus mantenedores, no en pruebas prácticas. CAPÍTULOS 00:00 Introducción: más allá de la publicidad 00:34 Habilidad de auditoría de seguridad de Cloudflare 01:16 NVIDIA OpenShell 01:55 AWS Agent Toolkit 02:41 Hallmark 03:22 Claude Howto 04:00 Impeccable 04:39 Microduck 05:19 Gemini CLI 05:57 Ebook Treasure Chest 06:35 Cindy 07:14 ¿Qué repositorio deberías probar? REPOSITORIOS Y FUENTES 1. cloudflare/security-audit-skill cloudflare/security-audit-skill 2. NVIDIA/OpenShell NVIDIA/OpenShell 3. aws/agent-toolkit-for-aws aws/agent-toolkit-for-aws 4. Nutlope/hallmark Nutlope/hallmark 5. luongnv89/claude-howto luongnv89/claude-howto 6. pbakaus/impeccable pbakaus/impeccable 7. pollen-robotics/microduck pollen-robotics/microduck 8. google-gemini/gemini-cli google-gemini/gemini-cli 9. jbiaojerry/ebook-treasure-chest jbiaojerry/ebook-treasure-chest 10. makecindy/cindy makecindy/cindy Fuente de tendencias: github.com/trending ¿Qué proyecto resuelve un problema que realmente tienes? Cuéntanos tu elección en los comentarios y suscríbete a TechkySkills para obtener explicaciones técnicas prácticas. NOTAS • Revisa la documentación, la licencia y los permisos de cada proyecto antes de usarlo. • Las acciones en la nube pueden generar cargos. Audita solo los sistemas que estés autorizado a evaluar. • La colección de libros electrónicos se incluye en esta instantánea, no como un respaldo a las descargas enlazadas. Utiliza ediciones autorizadas u obras de dominio público. • Los diagramas de flujo de trabajo y los dibujos de robots son ilustrativos; Este video no afirma que los proyectos hayan sido instalados, probados ni certificados en materia de seguridad. • Narración en inglés generada con Kokoro (Liam); gráficos adaptados de Anything2Explainer con escenas originales de la marca. #GitHub #CódigoAbierto #HerramientasDeIA [fr-FR] 10 dépôts GitHub tendance : Agents IA, outils de design et plus | Oct 2026 Dix dépôts GitHub qui méritent le détour : agents d’IA, outils de sécurité, compétences en design, guides pratiques et même un petit robot. Dans cette sélection TechkySkills, nous explorons les fonctionnalités de chaque projet, un cas d’utilisation concret et une limitation importante, le tout illustré par des captures d’écran et des visites guidées de pages GitHub. Cette liste suit la page « Tendances » de GitHub, tous langages confondus, telle que relevée le 24 octobre 2026 à 16h58 UTC. Le classement est une mise à jour ponctuelle et ne reflète pas un classement par qualité ou par nombre d’étoiles. Les fonctionnalités des dépôts sont décrites dans la documentation de leurs responsables, et non issues de tests pratiques. CHAPITRES 00:00 Introduction : au-delà du marketing 00:34 Compétences en audit de sécurité Cloudflare 01:16 NVIDIA OpenShell 01:55 AWS Agent Toolkit 02:41 Hallmark 03:22 Tutoriel Claude 04:00 Impeccable 04:39 Microduck 05:19 Gemini CLI 05:57 Coffre aux trésors d'ebooks 06:35 Cindy 07:14 Quel dépôt devriez-vous essayer ? DÉPÔTS ET SOURCES 1. cloudflare/security-audit-skill cloudflare/security-audit-skill 2. NVIDIA/OpenShell NVIDIA/OpenShell 3. aws/agent-toolkit-for-aws aws/agent-toolkit-for-aws 4. Nutlope/hallmark Nutlope/hallmark 5. luongnv89/claude-howto luongnv89/claude-howto 6. pbakaus/impeccable pbakaus/impeccable 7. pollen-robotics/microduck pollen-robotics/microduck 8. google-gemini/gemini-cli google-gemini/gemini-cli 9. jbiaojerry/ebook-treasure-chest jbiaojerry/ebook-treasure-chest 10. makecindy/cindy makecindy/cindy Source tendance : github.com/trending Quel projet résout un problème que vous rencontrez réellement ? Partagez votre choix dans les commentaires et abonnez-vous à TechkySkills pour des explications techniques pratiques. REMARQUES • Consultez la documentation, la licence et les autorisations de chaque projet avant utilisation. • Les actions sur le cloud peuvent entraîner des frais. N’auditez que les systèmes pour lesquels vous êtes autorisé à effectuer des audits. • La collection d’ebooks est présentée dans cet aperçu uniquement pour sa présence, et non comme une approbation des téléchargements proposés. Utilisez des éditions autorisées ou des œuvres du domaine public. • Les diagrammes de flux de travail et les schémas de robots sont fournis à titre indicatif. Cette vidéo ne prétend pas que les projets ont été installés, testés ou certifiés conformes aux normes de sécurité. • Narration en anglais générée avec Kokoro (Liam) ; graphismes adaptés d'Anything2Explainer avec des scènes originales. #GitHub #OpenSource #AITools [hi] GitHub के 10 ट्रेंडिंग रिपोज़: AI एजेंट्स, डिज़ाइन टूल्स और बहुत कुछ | अक्टूबर 2026 दस GitHub रिपॉजिटरी जिन पर गौर करना ज़रूरी है—AI एजेंट और सुरक्षा टूल से लेकर डिज़ाइन कौशल, व्यावहारिक गाइड और एक छोटा रोबोट तक। इस TechkySkills संकलन में, हम प्रत्येक प्रोजेक्ट के कार्य, व्यावहारिक उपयोग और एक महत्वपूर्ण सीमा का पता लगाते हैं—वास्तविक GitHub स्क्रीनशॉट और पेज वॉकथ्रू के साथ। यह सूची GitHub के दैनिक ट्रेंडिंग पेज पर आधारित है, जिसमें सभी भाषाओं के लिए 24 अक्टूबर, 2026 को 16:58 UTC पर ली गई जानकारी शामिल है। स्थान दिनांकित स्नैपशॉट हैं—गुणवत्ता या कुल सितारों के आधार पर रैंकिंग नहीं। रिपॉजिटरी की विशेषताएं उनके मेंटेनर्स के दस्तावेज़ों पर आधारित हैं, न कि व्यावहारिक परीक्षणों पर। अध्याय 00:00 परिचय: प्रचार से परे 00:34 क्लाउडफ्लेयर सुरक्षा ऑडिट कौशल 01:16 एनवीडिया ओपनशेल 01:55 एडब्ल्यूएस एजेंट टूलकिट 02:41 हॉलमार्क 03:22 क्लाउड हाउ-टू 04:00 इम्पेकेबल 04:39 माइक्रोडक 05:19 जेमिनी सीएलआई 05:57 ईबुक खजाना 06:35 सिंडी 07:14 आपको कौन सा रिपॉजिटरी आज़माना चाहिए? रिपॉजिटरी और स्रोत 1. cloudflare/security-audit-skill cloudflare/security-audit-skill 2. NVIDIA/OpenShell NVIDIA/OpenShell 3. aws/agent-toolkit-for-aws aws/agent-toolkit-for-aws 4. Nutlope/hallmark Nutlope/hallmark 5. luongnv89/claude-howto luongnv89/claude-howto 6. pbakaus/impeccable pbakaus/impeccable 7. pollen-robotics/microduck pollen-robotics/microduck 8. google-gemini/gemini-cli google-gemini/gemini-cli 9. jbiaojerry/ebook-treasure-chest jbiaojerry/ebook-treasure-chest 10. makecindy/cindy makecindy/cindy ट्रेंडिंग स्रोत: github.com/trending कौन सा प्रोजेक्ट आपकी समस्या का समाधान करता है? हमें कमेंट्स में अपना पसंदीदा प्रोजेक्ट बताएं और व्यावहारिक तकनीकी जानकारी के लिए TechkySkills को सब्सक्राइब करें। नोट्स • उपयोग करने से पहले प्रत्येक प्रोजेक्ट के दस्तावेज़, लाइसेंस और अनुमतियों की समीक्षा करें। • क्लाउड कार्यों के लिए शुल्क लग सकता है। केवल उन्हीं सिस्टमों का ऑडिट करें जिनका मूल्यांकन करने के लिए आप अधिकृत हैं। • इस स्नैपशॉट में ईबुक संग्रह को शामिल किया गया है, न कि लिंक किए गए डाउनलोड का समर्थन करने के लिए। कृपया अधिकृत संस्करणों या सार्वजनिक डोमेन में उपलब्ध पुस्तकों का उपयोग करें। • वर्कफ़्लो आरेख और रोबोट चित्र केवल उदाहरण के लिए हैं; यह वीडियो यह दावा नहीं करता कि प्रोजेक्ट स्थापित, परीक्षण या सुरक्षा प्रमाणित हैं। • अंग्रेजी उच्चारण कोकोरो (लियाम) द्वारा निर्मित; ग्राफिक्स Anything2Explainer से लिए गए हैं, जिनमें मूल ब्रांडेड दृश्य शामिल हैं। #GitHub #OpenSource #AITools [id] 10 Repositori GitHub Trending: Agen AI, Alat Desain & Lainnya | Okt 2026 Sepuluh repositori GitHub yang patut dicermati lebih dekat—mulai dari agen AI dan alat keamanan hingga keterampilan desain, panduan praktis, dan robot kecil. Dalam rangkuman TechkySkills ini, kami mengeksplorasi apa yang dilakukan setiap proyek, kasus penggunaan praktis, dan keterbatasan penting—dengan tangkapan layar GitHub asli dan penelusuran halaman. Daftar ini mengikuti halaman Trending harian GitHub, di semua bahasa, seperti yang tercatat pada 24 Oktober 2026 pukul 16:58 UTC. Posisi adalah cuplikan berdasarkan tanggal—bukan peringkat berdasarkan kualitas atau total bintang. Fitur repositori didasarkan pada dokumentasi pengelolanya, bukan tolok ukur langsung. BAB 00:00 Pendahuluan: di balik gembar-gembor 00:34 Keterampilan Audit Keamanan Cloudflare 01:16 NVIDIA OpenShell 01:55 AWS Agent Toolkit 02:41 Hallmark 03:22 Claude Howto 04:00 Impeccable 04:39 Microduck 05:19 Gemini CLI 05:57 Ebook Treasure Chest 06:35 Cindy 07:14 Repositori mana yang harus Anda coba? REPOSITORI & SUMBER 1. cloudflare/security-audit-skill cloudflare/security-audit-skill 2. NVIDIA/OpenShell NVIDIA/OpenShell 3. aws/agent-toolkit-for-aws aws/agent-toolkit-for-aws 4. Nutlope/hallmark Nutlope/hallmark 5. luongnv89/claude-howto luongnv89/claude-howto 6. pbakaus/impeccable pbakaus/impeccable 7. pollen-robotics/microduck pollen-robotics/microduck 8. google-gemini/gemini-cli google-gemini/gemini-cli 9. jbiaojerry/ebook-treasure-chest jbiaojerry/ebook-treasure-chest 10. makecindy/cindy makecindy/cindy Sumber trending: github.com/trending Proyek mana yang memecahkan masalah yang sebenarnya Anda alami? Beri tahu kami pilihan Anda di kolom komentar, dan berlangganan TechkySkills untuk penjelasan teknologi praktis. CATATAN • Tinjau dokumentasi, lisensi, dan izin setiap proyek sebelum digunakan. • Tindakan cloud mungkin dikenakan biaya. Audit hanya sistem yang Anda berwenang untuk menilai. • Koleksi ebook dibahas karena posisinya dalam cuplikan ini, bukan sebagai dukungan untuk unduhan yang ditautkan. Gunakan edisi resmi atau karya domain publik. • Diagram alur kerja dan gambar robot bersifat ilustratif; video ini tidak mengklaim proyek-proyek tersebut telah diinstal, diuji, atau disertifikasi keamanannya. • Narasi bahasa Inggris dihasilkan dengan Kokoro (Liam); grafis diadaptasi dari Anything2Explainer dengan adegan bermerek asli. #GitHub #OpenSource #AITools [it] 10 repository GitHub di tendenza: Agenti AI, strumenti di design e altro | Ott 2026 Dieci repository GitHub che meritano un'occhiata più approfondita: da agenti di intelligenza artificiale e strumenti di sicurezza a competenze di progettazione, guide pratiche e un piccolo robot. In questa rassegna di TechkySkills, esploriamo cosa fa ogni progetto, un caso d'uso pratico e un limite importante, con screenshot reali di GitHub e analisi delle pagine. Questo elenco si basa sulla pagina "Trending" di GitHub, per tutti i linguaggi di programmazione, aggiornata al 24 ottobre 2026 alle 16:58 UTC. Le posizioni rappresentano un'istantanea datata, non una classifica per qualità o numero di stelle. Le caratteristiche dei repository si basano sulla documentazione dei rispettivi manutentori, non su test pratici. CAPITOLI 00:00 Introduzione: oltre l'hype 00:34 Competenza di audit di sicurezza di Cloudflare 01:16 NVIDIA OpenShell 01:55 AWS Agent Toolkit 02:41 Hallmark 03:22 Claude Howto 04:00 Impeccable 04:39 Microduck 05:19 Gemini CLI 05:57 Ebook Treasure Chest 06:35 Cindy 07:14 Quale repository dovresti provare? REPOSITORY E FONTI 1. cloudflare/security-audit-skill cloudflare/security-audit-skill 2. NVIDIA/OpenShell NVIDIA/OpenShell 3. aws/agent-toolkit-for-aws aws/agent-toolkit-for-aws 4. Nutlope/hallmark Nutlope/hallmark 5. luongnv89/claude-howto luongnv89/claude-howto 6. pbakaus/impeccable pbakaus/impeccable 7. pollen-robotics/microduck pollen-robotics/microduck 8. google-gemini/gemini-cli google-gemini/gemini-cli 9. jbiaojerry/ebook-treasure-chest jbiaojerry/ebook-treasure-chest 10. makecindy/cindy makecindy/cindy Fonte del trend: github.com/trending Quale progetto risolve un problema che hai realmente? Dicci la tua scelta nei commenti e iscriviti a TechkySkills per spiegazioni pratiche sulla tecnologia. NOTE • Esamina la documentazione, la licenza e le autorizzazioni di ciascun progetto prima dell'uso. • Le azioni sul cloud potrebbero comportare costi. Verifica solo i sistemi che sei autorizzato a valutare. • La raccolta di ebook è inclusa in questa snapshot, non come approvazione dei download collegati. Utilizza edizioni autorizzate o opere di pubblico dominio. • I diagrammi di flusso e i disegni dei robot sono a scopo illustrativo; Questo video non garantisce che i progetti siano stati installati, testati o certificati in termini di sicurezza. • Narrazione in inglese generata con Kokoro (Liam); grafica adattata da Anything2Explainer con scene originali brandizzate. #GitHub #OpenSource #AITools [pt-BR] 10 Repositórios em Alta no GitHub: Agentes de IA, Ferramentas de Design e Mais | Out 2026 Dez repositórios do GitHub que merecem uma análise mais detalhada — de agentes de IA e ferramentas de segurança a habilidades de design, guias práticos e um pequeno robô. Nesta seleção da TechkySkills, exploramos o que cada projeto faz, um caso de uso prático e uma limitação importante — com capturas de tela reais do GitHub e explicações detalhadas das páginas. Esta lista segue a página de Tendências diárias do GitHub, em todas as linguagens, conforme registrado em 24 de outubro de 2026 às 16:58 UTC. As posições são um instantâneo datado — não uma classificação por qualidade ou número total de estrelas. Os recursos dos repositórios são baseados na documentação de seus mantenedores, não em testes práticos. CAPÍTULOS 00:00 Introdução: além da propaganda 00:34 Habilidade de Auditoria de Segurança do Cloudflare 01:16 NVIDIA OpenShell 01:55 AWS Agent Toolkit 02:41 Hallmark 03:22 Claude Howto 04:00 Impecável 04:39 Microduck 05:19 Gemini CLI 05:57 Baú de Tesouros de Ebooks 06:35 Cindy 07:14 Qual repositório você deve experimentar? REPOSITÓRIOS E FONTES 1. cloudflare/security-audit-skill cloudflare/security-audit-skill 2. NVIDIA/OpenShell NVIDIA/OpenShell 3. aws/agent-toolkit-for-aws aws/agent-toolkit-for-aws 4. Nutlope/hallmark Nutlope/hallmark 5. luongnv89/claude-howto luongnv89/claude-howto 6. pbakaus/impeccable pbakaus/impeccable 7. pollen-robotics/microduck pollen-robotics/microduck 8. google-gemini/gemini-cli google-gemini/gemini-cli 9. jbiaojerry/ebook-treasure-chest jbiaojerry/ebook-treasure-chest 10. makecindy/cindy makecindy/cindy Fonte em destaque: github.com/trending Qual projeto resolve um problema que você realmente tem? Conte-nos sua escolha nos comentários e inscreva-se no TechkySkills para receber explicações práticas sobre tecnologia. NOTAS • Analise a documentação, a licença e as permissões de cada projeto antes de usar. • Ações na nuvem podem gerar custos. Audite apenas os sistemas que você tem autorização para avaliar. • A coleção de ebooks é mencionada por sua inclusão neste snapshot, não como um endosso dos downloads vinculados. Use edições autorizadas ou obras de domínio público. • Os diagramas de fluxo de trabalho e os desenhos dos robôs são ilustrativos; este vídeo não garante que os projetos foram instalados, testados ou certificados em termos de segurança. • Narração em inglês gerada com Kokoro (Liam); gráficos adaptados do Anything2Explainer com cenas originais da marca. #GitHub #OpenSource #AITools

Agent Client Protocol by Hand: Drive gemini --acp Over JSON-RPC on stdio - Book: Event-Driven Architecture Pocket Guide - Also by me: Thinking in Go (2-book series) — Complete Guide to Go Programming + Hexagonal Architecture in Go - My project: Hermes IDE | GitHub — an IDE for developers who ship with Claude Code and other AI coding tools - Me: xgabriel.com | GitHub --- When Zed wanted third-party agents inside its editor in August 2025, the team wrote that they needed "a more structured way of communicating than ANSI escape codes". Parsing a terminal UI to guess what an agent is doing breaks every time the agent redraws its screen. Their answer was the Agent Client Protocol, ACP for short: an Apache-licensed set of JSON-RPC methods, announced on August 27, 2025, with Google's Gemini CLI as "the initial reference implementation" (Zed). Five months later, on January 28, 2026, Zed, working with JetBrains, opened the ACP Registry, so an agent registered once shows up in every editor that speaks the protocol. You can send Gemini CLI the same four requests an editor sends, and read every line it answers with, in about 70 lines of Python. What travels over the pipe ACP is JSON-RPC 2.0. The editor (the client) launches the agent as a subprocess, writes messages to its stdin and reads messages from its stdout. Each message is one line: the transport spec says messages are "delimited by newlines" and "MUST NOT" contain embedded newlines. Logs, if any, go to stderr. Nothing else is allowed on stdout. There are two kinds of message (overview). Methods are request and response pairs, matched by id. Notifications are one-way and get no reply. The traffic goes both ways: the editor calls the agent (initialize, session/new, session/prompt), and the agent calls the editor back (session/request_permission, and optionally fs/read_text_file, fs/write_text_file and the terminal/* methods, if the editor said it supports them). A prompt turn has a fixed shape. The editor sends session/prompt. The agent streams session/update notifications while it works, may stop to ask permission, and ends the turn by answering the original session/prompt request with a stop reason. Until that answer arrives, the turn is still running. Start Gemini CLI in ACP mode Install Gemini CLI with npm install -g @google/gemini-cli (README). The flag is --acp. Older guides use --experimental-acp, and the current source still accepts it, with the help text "deprecated, use --acp instead" (config.ts). The ACP mode docs also use gemini --acp, though the CLI reference page still lists only the old flag. Run gemini --help on your version to be sure. One catch before you start. The Gemini CLI README says: "Unpaid tier and Google One users: Gemini CLI was replaced by Antigravity CLI on June 18th, 2026." The script below signs in with a Gemini API key, which is one of the methods Gemini CLI still offers. If your key is on the unpaid tier, check that it still works with Gemini CLI before you go further. Here is the whole client. It prints every line it sends (>>) and receives (<<), and when the agent asks for permission, it asks you: # acp_by_hand.py: talk to `gemini --acp` over stdio import json import os import subprocess import sys KEY = os.environ["GEMINI_API_KEY"] agent = subprocess.Popen( ["gemini", "--acp"], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, text=True, bufsize=1, ) def send(msg): line = json.dumps(msg) print(">>", line.replace(KEY, "<key>")) agent.stdin.write(line + "\n") agent.stdin.flush() def answer(req): options = req["params"]["options"] for i, opt in enumerate(options): print(f" [{i}] {opt['name']} ({opt['kind']})") pick = options[int(input("pick an option: "))] send({"jsonrpc": "2.0", "id": req["id"], "result": { "outcome": {"outcome": "selected", "optionId": pick["optionId"]}}}) def wait_for(req_id): for line in agent.stdout: msg = json.loads(line) print("<<", line.rstrip()) if msg.get("method") == "session/request_permission": answer(msg) elif msg.get("id") == req_id and "method" not in msg: if "error" in msg: sys.exit(msg["error"]) return msg["result"] sys.exit("agent closed stdout") json.dumps writes one line with no newlines inside it, which is exactly what the transport asks for. The "method" not in msg check matters. The agent picks its own ids for the requests it sends you, so a permission request can carry the same id as one of yours. A request has a method and a response doesn't, so that's how you tell them apart. The four requests an editor sends Append this to the same file. Run it in a scratch folder such as ~/code/acp-scratch, because the prompt asks the agent to create a file there. send({"jsonrpc": "2.0", "id": 0, "method": "initialize", "params": { "protocolVersion": 1, "clientCapabilities": { "fs": {"readTextFile": False, "writeTextFile": False}, "terminal": False}}}) wait_for(0) send({"jsonrpc": "2.0", "id": 1, "method": "authenticate", "params": {"methodId": "gemini-api-key", "_meta": {"api-key": KEY}}}) wait_for(1) send({"jsonrpc": "2.0", "id": 2, "method": "session/new", "params": {"cwd": os.getcwd(), "mcpServers": []}}) sid = wait_for(2)["sessionId"] send({"jsonrpc": "2.0", "id": 3, "method": "session/prompt", "params": {"sessionId": sid, "prompt": [ {"type": "text", "text": "Create hello.txt containing: hi"}]}}) print("stop reason:", wait_for(3)["stopReason"]) agent.stdin.close() agent.wait() What each one does, from the spec and Gemini CLI's source: 1. initialize agrees on a protocol version (the spec's example uses 1) and swaps capabilities. Here the client says it can't read files, write files or run terminals for the agent. Gemini CLI's file service then falls back to the local disk (acpFileSystemService.ts). In return, Gemini CLI advertises loadSession, image, audio and embedded-context prompts, and MCP over HTTP and SSE, plus four sign-in methods: Log in with Google, Gemini API key, Vertex AI and AI API Gateway (acpRpcDispatcher.ts). 2. authenticate picks one. The id for the API key method is gemini-api-key (contentGenerator.ts), and the handler reads the key from _meta["api-key"]. It also saves the method you picked to your Gemini CLI user settings. 3. session/new opens a conversation. cwd "MUST be an absolute path" (session setup), and mcpServers is where an editor would hand the agent its own tools. The result carries a sessionId. 4. session/prompt sends your message as a list of content blocks. A slash command travels the same way, as plain text like /web agent client protocol (slash commands). I haven't run this script against a live Gemini account, so I'm not showing output here. Everything below is the message shape from the spec and Gemini CLI's source, which is what you should see scroll past. Decoding what comes back While the turn runs, the agent sends session/update notifications. Each one has params.sessionId and params.update, and update.sessionUpdate names the variant (prompt turn). This is the spec's own example of a tool call starting: {"jsonrpc":"2.0","method":"session/update","params":{ "sessionId":"sess_abc123def456", "update":{"sessionUpdate":"tool_call", "toolCallId":"call_001", "title":"Analyzing Python code", "kind":"other","status":"pending"}}} The variants Gemini CLI's session code sends are agent_message_chunk (the reply, streamed), agent_thought_chunk (its reasoning), user_message_chunk, tool_call, tool_call_update, usage_update and available_commands_update, which lists the slash commands it accepts (acpSession.ts). A tool call gets a kind an editor can pick an icon from: read, edit, delete, move, search, execute, think, fetch, switch_mode or other. Its status moves through pending, in_progress, completed or failed (tool calls). A tool_call_update carries only the fields that changed. When the agent wants to write hello.txt, it stops and calls you with session/request_permission. For a file edit, Gemini CLI builds the options from its own confirmation outcomes (acpUtils.ts, tools.ts): | name | optionId | kind | |---|---|---| | Allow for this session | proceed_always | allow_always | | Allow | proceed_once | allow_once | | Reject | cancel | reject_once | The "Allow for this session" row is left out if always-allow is disabled in Gemini CLI's config, and a fourth "all future sessions" option appears only when permanent approval is turned on. Your script answers with {"outcome": {"outcome": "selected", "optionId": "proceed_once"}} under the request's own id. If you cancel a turn with the session/cancel notification, the spec says the client MUST answer any open permission request with {"outcome": {"outcome": "cancelled"}}. The turn ends when the response to request 3 arrives: {"result": {"stopReason": "end_turn"}} in the normal case. The other stop reasons are max_tokens, max_turn_requests, refusal and cancelled. That is one whole turn. An editor that advertises file and terminal support also gets fs/* and terminal/* calls; apart from those, Zed's agent panel or a JetBrains IDE reads the same kinds of messages your script does. The other design: the agent's own terminal I build Hermes IDE, so weigh this section with that in mind. Hermes takes the opposite route. Every agent, Gemini CLI included, runs its own interface in a real terminal, "exactly as it would anywhere else, so a vendor's new commands and modes work in Hermes the day they ship" (README). Nothing gets translated, so nothing waits for a translation to catch up. !Hermes window with two real agent sessions side by side, Codex and Claude Code, each in its own hermes/ worktree, with the sessions sidebar showing status, context use, cost and branch Hermes 2.3.4: Codex on orders-types and Claude Code on orders-api, each in its own terminal and hermes/ worktree, with status, context use, cost and branch in the sidebar. What Hermes adds sits around those terminals: a branch and worktree per task, one status per session (which says when it's a guess), an inbox of agents waiting on you, and every agent turn saved so you can diff or restore it on its own. It never answers a permission prompt for you and never types into a terminal on its own. When Gemini CLI asks to write hello.txt in Hermes, you answer in Gemini CLI's own prompt, not in a Hermes button. Hermes's design record, ADR 003, names ACP as the kind of protocol it would build on. A structured view gets built only when a vendor offers a documented, stable machine protocol ("the Claude Agent SDK stream, ACP, the Codex app server"), the view adds something the terminal can't, and you opt in. Today that view exists only for Claude, as the optional Agent view. What each design gives up ACP gives an editor typed events. A permission request arrives with a tool kind and a fixed list of options, so the editor can draw its own approve button. File access can go through the editor, so the agent sees what the editor allows. And one integration reaches every client in the registry, which lists agents such as Claude Code, Codex CLI, GitHub Copilot CLI, OpenCode and Gemini CLI (Zed). What ACP gives up is the agent's own interface. The editor shows what the protocol carries and what the agent or its adapter maps into it. Claude Code and Codex don't speak ACP out of the box; Zed reaches both through adapters it built (Claude Code, Codex). Zed's Claude Code integration is "an adapter that wraps Claude Code's SDK", and at its launch in September 2025 Zed noted that "many built-in slash commands are not yet supported by the SDK" (Zed). That gap may have closed since, but any adapter can fall behind the CLI it wraps. The terminal route gives up the typed stream. Hermes can't draw tool-call cards for Gemini CLI, its status for a terminal agent is sometimes inferred (and marked as such), and you approve each tool call inside the agent's own UI. It keeps the vendor's exact interface, on the day the vendor ships a change. For one native UI across many agents, ACP is the better design. A terminal wins when you want each agent exactly as its vendor ships it, side by side. Which way do you run yours? --- If this was useful Strip the editor away and ACP is a message system: ids that pair a reply with its request, notifications nobody acknowledges, a turn that is over only when its response lands, and two peers that both send requests. The Event-Driven Architecture Pocket Guide covers the same problems at service scale: correlation, retries, idempotency, sagas and the outbox. If you want to try the terminal route, Hermes IDE is free to download, source-available under BSL 1.1, runs on macOS, Windows and Linux, and is on GitHub. It is not affiliated with Nous Research, Google, Zed, JetBrains or any agent vendor.