The Hidden Cost of Running Multiple AI Coding Agents
My terminal has several AI coding agents running. One is adding a feature in a side project, another is writing tests in a second repository, a third is reviewing a branch. Every pane is moving, and it looks like a lot of work is getting done.
Then the panes stop, one after the other, with the same kind of message: usage limit reached. The work doesn't fail. It just waits, until the window resets or until I decide to pay for more.
I use Claude Code on a Claude Pro plan and OpenAI Codex on ChatGPT Plus, two subscriptions of $20 a month each in the US (billed monthly), plus tmux, Git worktrees, subagents, Agent Teams and Orca. That combination raised a question I couldn't answer from the feeling of speed: are parallel AI agents making me more productive, or am I just reaching my subscription usage limits faster?
This post is my answer, built from the official docs of both tools and the research on AI coding productivity:
1. What a Claude Pro and a ChatGPT Plus plan actually give you, and what they don't promise.
2. Single agent, tmux sessions, subagents and Agent Teams compared, with diagrams.
3. A tested tmux + Git worktree workflow, and where Orca fits.
4. A way to measure it on your own plans, with the metrics that matter.
5. A decision framework and a list of habits that make a $20 plan last.
One idea runs through all of it: more generated code is not more delivered software.
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The illusion of infinite productivity
Running four agents feels four times faster. It isn't, and the reason is in three words people use as synonyms.
| Term | What it measures | What parallel agents change |
| --- | --- | --- |
| Throughput | Work items completed per hour (here: code generated, not yet reviewed) | Can increase for independent tasks, but coordination and resource limits may reduce the gains |
| Latency | Time from "start this task" to "this task is done" | Can go down for independent tasks, up for dependent ones |
| Productivity | Verified, merged, working features per unit of your time and budget | Unknown until you count review, rework and waiting |
At best, parallel agents raise throughput of generated code. Productivity only counts code that passed tests, survived review and merged. Everything between those two numbers is work that lands on you: reading diffs, resolving conflicts, re-explaining context, and waiting for a reset.
There is research on how unreliable the feeling of speed is. In METR's 2025 randomized controlled trial, 16 experienced open-source developers worked on 246 real issues from their own repositories. With AI tools allowed, they took 19% longer. Before the study they expected a 24% speedup, and afterwards they still believed AI had made them about 20% faster.
That result has limits that matter. It used early-2025 tools (mostly Cursor with Claude 3.5 and 3.7 Sonnet), large mature codebases and a small sample. In a February 2026 update, METR said developers are probably more sped up now, but its new data is "only very weak evidence" of how much, partly because many developers refused to work without AI. So the study is not evidence that AI makes you slower. Its useful lesson here is simpler: your sense of speed is not a measurement.
Google's DORA team points in the same direction from a different angle. The 2024 report associated higher AI adoption with better documentation and code review speed, but also with an estimated 1.5% drop in delivery throughput and 7.2% drop in delivery stability. The 2025 report sums it up as AI being an amplifier of what a team already does well or badly.
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What Claude Pro and ChatGPT Plus usage limits actually give you
Before comparing workflows, get the budget right. Neither vendor sells you a fixed number of tokens, and several different limits get mixed up in discussions online.
| Limit | What it is | Claude Pro | ChatGPT Plus (Codex) |
| --- | --- | --- | --- |
| Session window | Usage allowed inside a five-hour period | Five hours, starting with your first message (source) | Five hours, published as ranges of local messages per model (source) |
| Weekly limit | A second cap over the week | Yes, across all models, reset at a fixed time per account | "Weekly limits may also apply" |
| Shared pool | What draws from the same budget | claude.ai, Claude Code and Claude Desktop | Local messages and cloud tasks |
| Published allowance | A guaranteed token count | None; "the number of messages you can send will vary" (source) | Ranges, explicitly "not fixed message limits" |
| Paying for more | When the plan runs out | Optional usage credits, prepaid, billed at standard API rates (source) | Optional credits, or an API key billed at API rates |
| Context window | How much one conversation can hold | A model property and a separate limit, though a fuller context costs more quota per turn | Same: a separate limit, but more context means more usage |
| How to check | Remaining usage | /usage in Claude Code, Settings > Usage | /status in the CLI, the Codex usage dashboard |
Prices and ranges are as of November 2026. Three details change how you should work.
The pool is shared. Every Claude Code session in every tmux pane, every subagent and every chat on claude.ai draws from the same Pro budget. Ten terminals are not ten budgets. On the OpenAI side, local messages and cloud tasks share one allowance too, and the docs warn that cloud tasks "may use more of your allowance than local messages".
Usage is not message count. Anthropic says usage depends on the length and complexity of the conversation, the features you use, the model and the effort level. Its Claude Code guide adds the part most people miss: every turn resends the conversation so far, plus CLAUDE.md and the files Claude has read, before your new prompt. A long session gets more expensive per message as it grows.
Model choice is the biggest lever you control. OpenAI publishes it plainly. On Plus, the heaviest model in the Codex table allows 5 to 45 local messages per five hours, and the lightest allows 350 to 3,000. The published ranges for the two ends of the table differ by about two orders of magnitude, and OpenAI says they vary by task, so read them as a direction, not a conversion rate. Anthropic doesn't publish numbers, but says Opus "uses meaningfully more of your quota" and that Sonnet is the right choice for most coding work.
Two traps to avoid. API prices are not the price of subscription usage; they only apply when you turn on usage credits or use an API key. And if ANTHROPIC_API_KEY is set in your shell, Claude Code uses that key instead of your subscription, which can turn an evening of "free" agents into an API bill.
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One agent vs multiple agents
There are four architectures in my day-to-day, and they behave very differently on tokens, context and review.
flowchart LR
subgraph A["A. Single agent"]
D1([You]) --> S1[One session]
end
subgraph B["B. tmux sessions"]
D2([You]) --> P1[Claude Code: project 1]
D2 --> P2[Codex: project 2]
D2 --> P3[Claude Code: project 3]
end
subgraph C["C. Subagents"]
D3([You]) --> M[Main session]
M --> SA1[Explore]
M --> SA2[Test runner]
SA1 -. summary .-> M
SA2 -. summary .-> M
end
subgraph D["D. Agent Team"]
D4([You]) --> L[Lead]
L --> T1[Teammate 1]
L --> T2[Teammate 2]
T1 <-. messages .-> T2
end
A. A single agent
One Claude Code or Codex session working through tasks in order. It has the best context continuity: the agent remembers why a decision was made, and you review one stream of changes. Debugging is simple because there is one author.
It isn't automatically the most token-efficient option, though. Because every turn resends the whole conversation, a session that carries three unrelated tasks pays for the history of the first two while working on the third. Anthropic's own best practices say /clear between unrelated tasks "costs nothing" and stops the next task from paying for the previous one. A single agent is efficient when its context is relevant, not when it is long.
B. Multiple tmux sessions across projects
Independent agents on independent projects. This is the cleanest form of parallelism: no shared files, no merge conflicts, and each agent has a small, relevant context.
Two limits still apply. All the Claude Code sessions share one quota, so parallelism spends your five-hour window faster; it doesn't create more of it. And the scarce resource moves to you: each pane eventually asks a question, needs a decision or produces a diff to review. tmux keeps the sessions alive and organized. It does nothing for token consumption.
This is also where mixing providers is a real advantage. Claude Pro and ChatGPT Plus are two separate pools. Putting one project on Claude Code and another on Codex is the only way in this post to get more included allowance without upgrading a plan or paying API rates for credits.
C. Subagents inside one project
A parent session delegates a bounded job to a subagent. In Claude Code, each subagent runs in its own context window, and only its result returns to the main conversation. The built-in Explore subagent, for example, is read-only and made for searching a codebase.
The common misunderstanding is that subagents save tokens. They save context, which is different. The docs say each subagent sends its own requests, which "count toward the same usage limits as your main conversation". What you gain is a main session that stays short and focused, because 40 files of search results never enter it. Codex says the same about its own subagents: they "consume more tokens than comparable single-agent runs" (source).
A real example from this post. To research it, I delegated the documentation reading to Claude Code subagents (Claude Code 2.1.308): five of them read the Anthropic help center, the Claude Code docs, the Codex docs, Orca's docs and the productivity studies in parallel, and all came back in under two minutes. Claude Code reported about 430,000 tokens across those five. That's a token total, not a share of my quota, which neither tool exposes as a number. That's the ideal case for subagents: read-only, independent, verbose work. It still needed checking: one later verification pass found that an earlier subagent summary had marked a sentence as missing from a doc page when it was there.
Subagents pay off for narrow, verbose, read-heavy tasks: exploring a codebase, running a test suite and summarizing failures, reviewing a diff. They pay off more with a cheaper model; Claude Code lets you set model: haiku on a simple subagent.
D. Agent Teams
Agent Teams in Claude Code are experimental and off by default (you enable them with CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1). A lead session coordinates separate Claude Code instances that share a task list and message each other directly. Subagents return their result to the caller. One catch if you use both: while Agent Teams are enabled, a subagent that Claude names launches as a teammate, so a team, with team-level token costs, can form when you only asked for delegation.
The docs are direct about the cost. Agent Teams "use significantly more tokens than a single session", usage scales with the number of active teammates, and the costs page estimates about 7x the tokens of a standard session when teammates run in plan mode. The same docs say that for sequential tasks, same-file edits or work with many dependencies, a single session or subagents are more effective.
Anthropic's engineering team found the same pattern outside Claude Code. Its multi-agent research system used about 15 times the tokens of a chat, worked best on breadth-first research, and the post notes that "most coding tasks involve fewer truly parallelizable tasks than research".
| | Single agent | tmux sessions | Subagents | Agent Team |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Context | One, continuous | One per project | Isolated per task, summary returns | One per teammate |
| Tokens vs one session | Baseline | Sum of sessions, same pool | Higher, but the main context stays small | Highest, scales with teammates |
| Coordination | None | You | The main agent | Lead, task list, messages |
| Merge conflicts | None | None across projects | Low if subagents only read | Possible on shared files |
| Best for | Dependent, sequential work | Unrelated projects | Search, tests, review | Research, competing hypotheses, cross-layer work with clear ownership |
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tmux, Git worktrees and multi-agent IDEs
When you want two agents on the same repository, they need separate checkouts, or they'll edit the same files under each other. Anthropic's docs put it simply: give each piece of work "its own checkout so the edits can't collide". Git worktrees are the standard way to do that: each worktree is a separate directory, on its own branch, sharing one repository.
Here is the workflow I'd use. I ran the git and tmux commands in a scratch repository with git 2.54 and tmux 3.8, with the agent commands replaced by echo so no usage was spent (the git pull and npm ci lines need a real remote and project, so they didn't run there):
# From the main checkout, with an up-to-date main
git switch main && git pull --ff-only
# 1. One worktree and one branch per independent task
git worktree add -b feat/rbac ../app-rbac main
git worktree add -b feat/audit-log ../app-audit main
# 2. Worktrees are fresh checkouts: no .env, no node_modules.
# Start from the committed template, never your real .env, then give
# each worktree its own dev-only database and no production secrets.
cp .env.example ../app-rbac/.env && cp .env.example ../app-audit/.env
createdb app_rbac && createdb app_audit
perl -pi -e 's|^DATABASE_URL=.*|DATABASE_URL=postgres://localhost:5432/app_rbac|' ../app-rbac/.env
perl -pi -e 's|^DATABASE_URL=.*|DATABASE_URL=postgres://localhost:5432/app_audit|' ../app-audit/.env
(cd ../app-rbac && npm ci) && (cd ../app-audit && npm ci)
# 3. One tmux session, one window per agent
tmux new-session -d -s agents -n rbac -c "$PWD/../app-rbac"
tmux new-window -t agents -n audit -c "$PWD/../app-audit"
tmux send-keys -t agents:rbac 'claude "Implement docs/tasks/rbac.md. Run npm test before you stop."' Enter
tmux send-keys -t agents:audit 'codex "Implement docs/tasks/audit-log.md. Run npm test before you stop."' Enter
tmux attach -t agents
Each task description lives in a file in the repository, so both agents start from the same written requirements instead of a prompt you typed differently twice. The second window runs Codex on purpose. One practical detail: the first time you run claude in a new directory it asks you to trust the folder, so attach to the session and accept it before the prompt runs.
Then review and merge like you would a colleague's branch:
git log --oneline main..feat/rbac # what the agent committed
git diff --stat main...feat/rbac # how big the change is
(cd ../app-rbac && npm test) # run the checks yourself
git switch main && git merge --no-ff feat/rbac
# Cleanup, only after the merge and once nothing in the worktree still matters
git -C ../app-rbac status --short --ignored # lists what removal would touch
git worktree remove ../app-rbac # fails on modified or untracked files
git branch -d feat/rbac # fails if the branch isn't merged
dropdb app_rbac # the worktree's own dev database
# Repeat for feat/audit-log, ../app-audit and app_audit, then:
tmux kill-session -t agents
In my test, git worktree remove refused to delete a worktree with an untracked file until I passed --force, and git branch -d refused to delete a branch still checked out in a worktree. Keep those guards, and know their gap: gitignored files don't count, so node_modules and a .env you edited inside a worktree are deleted without a warning. That's why the status --ignored line comes first: if it lists anything you still need, copy it out before you remove the worktree.
Both tools also do this for you. claude --worktree feature-auth starts a Claude Code session in a new worktree, and a .worktreeinclude file lists the gitignored files to copy into it; keep that list to dev-only files, for the same reason as above. OpenAI's desktop app has a Worktree mode for running Codex chats in parallel (docs); its docs don't describe the same for the CLI.
A worktree isolates files, not processes. Both agents run as your user, on the same machine, with the same network access, the same credentials in ~/.aws or ~/.ssh, and often the same local database and ports. If two worktrees run migrations against one Postgres database, they will collide, which is why each one got its own above. If you need security isolation, that comes from the agents' sandbox settings, containers or separate machines, not from a second directory.
Where Orca fits
Orca is an open-source (MIT) desktop app for running coding agents side by side, each in its own Git worktree. It supports Claude Code, Codex and many other CLI agents, and you use your own subscriptions; it doesn't sell model usage. According to its docs, it creates a real git worktree per task, shows diffs you can annotate and send back to the agent, notifies you when an agent finishes or needs attention, and tracks the usage and reset times of providers like Claude Code and Codex in its status bar.
What it doesn't do: raise your limits. Orca runs the same CLIs against the same plans, so four agents in Orca spend the same pool as four agents in tmux. Its own docs say to prefer the provider console for authoritative spend. Its value is visibility (which agent is waiting on you, how much quota is left) and less manual worktree work. Its cost is another app in your toolchain that releases very often (v1.4.245 on October 30, 2026), with plugins that, per its release notes, run with full access to your computer once approved.
My rule: if you run one or two agents, tmux and three git commands are enough. When you regularly lose track of which agent is blocked, a tool like Orca starts paying for itself in attention, not in tokens.
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The hidden cost of parallelism
Parallel agents move work to places you don't see in the moment.
Duplicated context. Every agent learns your codebase from scratch: it reads CLAUDE.md or AGENTS.md, explores the folders, opens the same core files. Four agents pay that onboarding four times, from one quota.
Coordination tokens. In an Agent Team, messages between teammates and task-list updates are model calls too. Every teammate is also a separate Claude instance with its own context window, which is the reason Anthropic gives for teams in plan mode using about seven times the tokens of a standard session.
Merge conflicts and semantic conflicts. Worktrees prevent agents from overwriting each other's files. They don't prevent two branches from making incompatible decisions, like two different error formats or two ways of checking a role. Git merges those cleanly, and your tests or your users find them later.
Review is serial. You can run five agents in parallel, but you read diffs one at a time. If an agent produces a 600-line change in 20 minutes and you need 40 minutes to review it properly, adding a second agent mostly doubles your review queue.
Interruptions. A limit that hits halfway through a task stalls it. Recent Claude Code versions (2.1.234 and later) wait and continue on their own after the reset, but the first request after a long break misses the prompt cache and reprocesses your whole context. Meanwhile, the half-finished branch blocks whatever depended on it.
flowchart LR
G[Agents generate code<br/>parallel] --> R[You review<br/>serial] --> T[Tests and fixes] --> M[Merged and verified]
R -. rework .-> G
The bottleneck in AI-assisted development is usually the review step, not the generation step. Add agents until your review queue is full, and stop there.
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How to measure this on your own plans
No article can tell you which workflow wins on your codebase, your plans and your review speed. A small, controlled comparison can, and it's the only way to stop trusting the feeling of speed that METR measured. This is the setup I'd use.
The project. A TypeScript REST API with PostgreSQL, authentication, role-based access control (RBAC), automated tests and one small frontend screen. Every run starts from the same commit, the same written task files and the same acceptance tests.
The tasks. A mix of independent and dependent work:
| # | Task | Depends on |
| --- | --- | --- |
| T1 | Add a roles table, migration and seed | none |
| T2 | RBAC middleware: deny by default, check role and resource owner | T1 |
| T3 | Audit log of security events (login, failed login, role change) | none |
| T4 | Rate limiting on login with progressive lockout | none |
| T5 | Admin screen listing users and their roles | T2 |
| T6 | Tests that try IDOR and privilege escalation against T2 | T2 |
The workflows. Single agent, tmux sessions (one task per session, same checkout, to expose conflicts), subagents, an Agent Team, tmux with worktrees, and worktrees split across Claude Code and Codex. If you use Orca, run the last one from it as a seventh. Change one thing at a time: same models, same task files, same tests, and at least two runs per workflow, because one run of an agent is an anecdote.
The metrics. Wall-clock time to the last merged task, active human time (time you spend typing, reviewing or deciding), input, output and cache tokens, quota consumed, sessions interrupted by a limit, acceptance test pass rate, security issues found in review, merge conflicts, rework rounds, and verified tasks per hour: tasks that passed the acceptance tests and your review, divided by wall-clock hours.
Both tools expose token data. Claude Code exports claude_code.token.usage through OpenTelemetry when CLAUDE_CODE_ENABLE_TELEMETRY=1 is set and an exporter is configured (for example OTEL_METRICS_EXPORTER=console), with input, output and cache tokens as separate types, and codex exec --json emits a turn.completed event with input_tokens, cached_input_tokens and output_tokens (docs). Quota is harder: neither plan shows a raw number, so record the percentage from /usage or /status before and after each run.
Put one row per workflow and one column per metric in a spreadsheet, and read verified tasks per hour first. A workflow that finishes faster but needs more rework or more of your review time hasn't won anything.
What I'd expect, as a hypothesis and not a result: worktrees across two providers will win on verified tasks per hour for T1, T3 and T4, and a single agent will win on T2, T5 and T6, because those three share one design decision (how a role is checked) that is cheaper to make once than to explain to three agents.
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How to get more from your AI subscription
These are the habits I'd apply before upgrading any plan. Each one comes from the vendors' own guidance or follows from how usage is counted.
1. Clear between tasks. /clear when switching to unrelated work, /compact with a focus when continuing a long task. Every turn resends the history, so stale history is the most expensive thing in your session.
2. Pick the model per task. Sonnet for most Claude Code work, Opus only when it's stuck or for wide changes (/model opusplan plans with Opus and executes with Sonnet). On Codex, a lighter model for routine edits buys you a much larger allowance.
3. Keep the always-loaded files small. Anthropic suggests keeping CLAUDE.md under 200 lines; OpenAI suggests reducing the size of AGENTS.md. Both get read on every session.
4. Turn off what you don't use. Every MCP server adds to the context: in Claude Code its tool names and instructions (full definitions load only when a tool is used), in Codex context on every message. Both vendors say to disable the servers you don't need, and Anthropic suggests CLI tools like gh when they exist.
5. Delegate verbose work, not judgement. Send searches, test runs and log reading to a subagent with a cheap model, and keep design decisions in the main session.
6. Split by provider, not only by pane. Put independent projects or tasks on the plan that has quota left.
7. Write the task down. A task file with acceptance criteria and the test command saves the back-and-forth that burns tokens, and it lets you hand the same task to a different agent after a reset.
8. Watch the meter before you start, not when it stops you. Check /usage or /status before launching parallel work. If the window is 80% spent, start one task, not four.
9. Turn on paid overflow deliberately. Usage credits are opt-in and billed at API rates. Set a monthly cap if you enable them, so a forgotten agent can't run up a bill.
10. Check that ANTHROPIC_API_KEY is unset in shells where you mean to use your subscription.
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A decision framework
| Workload | Best fit | Why |
| --- | --- | --- |
| One feature, steps depend on each other | Single agent, /clear between features | Shared decisions stay in one context |
| Unrelated projects | tmux sessions, mixed providers | Clean parallelism, two quotas |
| Independent tasks in one repository | Worktrees, one agent each | File isolation, simple merges |
| Search, test runs, log analysis, review | Subagents with a cheaper model | Keeps the main context small |
| Debugging with competing hypotheses, broad research | Agent Team, few teammates | Teammates challenge each other; worth the tokens |
| Same files, shared schema, tight dependencies | Single agent | Parallel agents create semantic conflicts |
| Three or more agents, or you lose track of which is blocked | Orca or a similar tool | Pays back in attention, not quota |
| Window almost spent | One small task, or switch provider | Interrupted work stalls, and resuming re-reads the whole context |
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Final verdict
So, are parallel AI agents making developers more productive, or just reaching the limit faster?
Both, depending on the work. Parallel agents are worth it when tasks are truly independent, when each one has written acceptance criteria and tests, when the work is spread across two providers' quotas, and when your review capacity keeps up with what they produce. A single agent is the better choice when the tasks share decisions, touch the same files or depend on each other, which, according to Anthropic's own engineering team, describes more coding work than research work.
What doesn't hold up is the idea that more agents means more software. Every architecture in this post spends from a limited pool, and every one of them ends at the same place: a person reading a diff and deciding whether it's right.
The best AI coding workflow is not the one running the most agents. It's the one producing the most verified engineering value within its constraints.
Takeaway
- Your quota is shared. Every Claude Code pane, subagent and chat draws from one Pro pool; Codex local and cloud work share one Plus pool.
- Subagents save context, not tokens. Use them for verbose, read-heavy work, with a cheaper model.
- Agent Teams cost about 7x in plan mode. Use them for work that benefits from discussion, not for routine edits.
- Worktrees isolate files, not processes. Separate databases, ports and credentials need their own isolation.
- Two $20 plans are two pools. Splitting work by provider is the cleanest way to get more allowance without upgrading.
- Count verified tasks per hour, not agents running or lines generated.
How many agents can you run before your review becomes the bottleneck, and what did you change when you hit that point? Tell me in the comments.
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I'm Diogo Soares, a Staff AI Engineer working on AI agents and legacy modernization. If this was useful, follow me here on DEV.to and on Instagram at @diogosoares.dev, where the habits from this post become a carousel you can save for your next planning session. This article also has a video walkthrough on my YouTube channel, Diogo Soares Dev, so subscribe there for the next ones. Let's also connect on LinkedIn, or check out diogosoares.dev.
Top 10 GitHub Repos This Week | Oct 18 – Oct 24 | The Harness Beats the Model
This week the biggest gains went to the harness around the agent, not the model: Cloudflare's security audit skill took #1 with 12,680 new stars, and three of the ten are instructions rather than apps.
⏱️ TIMESTAMPS
0:00 — Intro
0:46 — #10 andrej-karpathy-skills — One rules file for coding agents (223.6K⭐️)
2:37 — #9 claude-plugins-official — Anthropic's official plugin directory (44.5K⭐️)
4:36 — #8 ruflo — An agent meta-harness (79.2K⭐️)
6:38 — #7 ai-memory — Shared memory across coding agents (13.4K⭐️)
8:46 — #6 ComfyUI — Node-graph engine for AI images and video (142.8K⭐️)
10:50 — #5 hyperframes — Write HTML, render video (71.9K⭐️)
13:13 — #4 opencode — The open source coding agent (221.4K⭐️)
15:21 — #3 graphify — Your codebase as a knowledge graph (134.8K⭐️)
18:01 — #2 orca — A command center for a fleet of agents (105.4K⭐️)
20:18 — #1 security-audit-skill — Turn your agent into a security auditor (46K⭐️)
23:17 — Recap & Trends
🔗 REPOS
• #10 andrej-karpathy-skills → multica-ai/andrej-karpathy-skills
• #9 claude-plugins-official → anthropics/claude-plugins-official
• #8 ruflo → ruvnet/ruflo
• #7 ai-memory → akitaonrails/ai-memory
• #6 ComfyUI → Comfy-Org/ComfyUI
• #5 hyperframes → heygen-com/hyperframes
• #4 opencode → anomalyco/opencode
• #3 graphify → Graphify-Labs/graphify
• #2 orca → stablyai/orca
• #1 security-audit-skill → cloudflare/security-audit-skill
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#github #opensource #ai #coding #programming #trending #devtools #developer
[ar] أفضل 10 مستودعات على GitHub لهذا الأسبوع | 18 أكتوبر – 24 أكتوبر | "إطار العمل" يتفوق على النموذج
هذا الأسبوع، كانت أكبر المكاسب من نصيب البنية التحتية المحيطة بالوكيل، وليس النموذج نفسه: فقد تصدّرت مهارة التدقيق الأمني من كلاود فلير القائمة بحصولها على 12,680 نجمة جديدة، وثلاث من هذه النجوم العشر عبارة عن تعليمات وليست تطبيقات.
⏱️ الطوابع الزمنية
0:00 — مقدمة
0:46 — #10 مهارات أندريه كارباثي — ملف قواعد واحد لوكلاء البرمجة (223.6 ألف نجمة)
2:37 — #9 دليل إضافات كلود الرسمي — دليل إضافات أنثروبيك الرسمي (44.5 ألف نجمة)
4:36 — #8 روفلو — أداة شاملة لوكلاء البرمجة (79.2 ألف نجمة)
6:38 — #7 ذاكرة الذكاء الاصطناعي — ذاكرة مشتركة بين وكلاء البرمجة (13.4 ألف نجمة)
8:46 — #6 كومفي يو آي — محرك رسم بياني للعقد لصور وفيديوهات الذكاء الاصطناعي (142.8 ألف نجمة)
10:50 — #5 هايبر فريمز — كتابة HTML، عرض الفيديو (71.9 ألف نجمة)
13:13 — #4 أوبن كود — وكيل البرمجة مفتوح المصدر (221.4 ألف نجمة)
15:21 — #3 graphify — قاعدة بياناتك البرمجية كرسم بياني معرفي (134.8 ألف نجمة)
18:01 — #2 orca — مركز قيادة لأسطول من العملاء (105.4 ألف نجمة)
20:18 — #1 security-audit-skill — حوّل عميلك إلى مدقق أمني (46 ألف نجمة)
23:17 — ملخص واتجاهات
🔗 المستودعات
• #10 andrej-karpathy-skills → multica-ai/andrej-karpathy-skills
• #9 claude-plugins-official → anthropics/claude-plugins-official
• #8 ruflo → ruvnet/ruflo
• #7 ai-memory → akitaonrails/ai-memory
• #6 ComfyUI → Comfy-Org/ComfyUI
• #5 hyperframes → heygen-com/hyperframes
• #4 opencode → anomalyco/opencode
• #3 graphify → Graphify-Labs/graphify
• #2 orca → staablyai/orca
• #1 security-audit-skill → cloudflare/security-audit-skill
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[bn] এই সপ্তাহের শীর্ষ ১০ গিটহাব রিপো | ১৮ অক্টোবর – ২৪ অক্টোবর | মডেলকে হার মানালো হারনেস
এই সপ্তাহে সবচেয়ে বেশি অগ্রগতি হয়েছে এজেন্টের চারপাশের হারনেসের, মডেলের নয়: ক্লাউডফ্লেয়ারের সিকিউরিটি অডিট স্কিল ১২,৬৮০টি নতুন স্টার পেয়ে প্রথম স্থান অধিকার করেছে, এবং এই দশটির মধ্যে তিনটিই অ্যাপ না হয়ে নির্দেশনা।
⏱️ টাইমস্ট্যাম্প
০:০০ — ভূমিকা
০:৪৬ — #১০ andrej-karpathy-skills — কোডিং এজেন্টদের জন্য একটি রুলস ফাইল (২২৩.৬ হাজার⭐️)
২:৩৭ — #৯ claude-plugins-official — অ্যানথ্রোপিকের অফিসিয়াল প্লাগইন ডিরেক্টরি (৪৪.৫ হাজার⭐️)
৪:৩৬ — #৮ ruflo — একটি এজেন্ট মেটা-হারনেস (৭৯.২ হাজার⭐️)
৬:৩৮ — #৭ ai-memory — কোডিং এজেন্টদের মধ্যে শেয়ার্ড মেমরি (১৩.৪ হাজার⭐️)
৮:৪৬ — #৬ ComfyUI — AI ইমেজ এবং ভিডিওর জন্য নোড-গ্রাফ ইঞ্জিন (১৪২.৮ হাজার⭐️)
১০:৫০ — #৫ hyperframes — HTML লেখা, ভিডিও রেন্ডার করা (৭১.৯ হাজার⭐️)
১৩:১৩ — #৪ opencode — ওপেন সোর্স কোডিং এজেন্ট (২২১.৪ হাজার ⭐️)
১৫:২১ — #৩ গ্রাফিফাই — আপনার কোডবেসকে একটি নলেজ গ্রাফ হিসেবে ব্যবহার করুন (১৩৪.৮ হাজার ⭐️)
১৮:০১ — #২ ওরকা — একদল এজেন্টের জন্য একটি কমান্ড সেন্টার (১০৫.৪ হাজার ⭐️)
২০:১৮ — #১ সিকিউরিটি-অডিট-স্কিল — আপনার এজেন্টকে একজন সিকিউরিটি অডিটরে পরিণত করুন (৪৬ হাজার ⭐️)
২৩:১৭ — সারসংক্ষেপ ও ট্রেন্ডস
🔗 রিপো
• #১০ আন্দ্রেজ-কারপ্যাথি-স্কিলস → multica-ai/andrej-karpathy-skills
• #৯ ক্লড-প্লাগইনস-অফিশিয়াল → anthropics/claude-plugins-official
• #৮ রুফলো → ruvnet/ruflo
• #৭ ai-memory → akitaonrails/ai-memory
• #৬ ComfyUI → Comfy-Org/ComfyUI
• #৫ hyperframes → heygen-com/hyperframes
• #৪ opencode → anomalyco/opencode
• #৩ graphify → Graphify-Labs/graphify
• #২ orca → stablyai/orca
• #১ security-audit-skill → cloudflare/security-audit-skill
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[de-DE] Die 10 besten GitHub-Repos der Woche | 18. Okt. – 24. Okt. | Das Framework schlägt das Modell
Diese Woche erzielten die Anwender die größten Zuwächse, nicht das Modell selbst: Cloudflares Sicherheitsaudit-Funktion belegte mit 12.680 neuen Sternen den ersten Platz, und drei der zehn besten Funktionen sind Anleitungen und keine Apps.
⏱️ ZEITSTEMPEL
0:00 — Intro
0:46 — #10 andrej-karpathy-skills — Eine Regeldatei für Coding-Agenten (223,6K⭐️)
2:37 — #9 claude-plugins-official — Das offizielle Plugin-Verzeichnis von Anthropic (44,5K⭐️)
4:36 — #8 ruflo — Ein Agenten-Meta-Harness (79,2K⭐️)
6:38 — #7 ai-memory — Gemeinsamer Speicher für Coding-Agenten (13,4K⭐️)
8:46 — #6 ComfyUI — Node-Graph-Engine für KI-Bilder und -Videos (142,8K⭐️)
10:50 — #5 hyperframes — HTML schreiben, Video rendern (71,9K⭐️)
13:13 — #4 Opencode – Der Open-Source-Codierungsagent (221,4K⭐️)
15:21 – #3 Graphify – Ihre Codebasis als Wissensgraph (134,8K⭐️)
18:01 – #2 Orca – Eine Kommandozentrale für eine Flotte von Agenten (105,4K⭐️)
20:18 – #1 Security-Audit-Skill – Machen Sie Ihren Agenten zum Sicherheitsauditor (46K⭐️)
23:17 – Zusammenfassung & Trends
🔗 REPOS
• #10 Andrej-Karpathy-Skills → multica-ai/andrej-karpathy-skills
• #9 Claude-Plugins-Official → anthropics/claude-plugins-official
• #8 Ruflo → ruvnet/ruflo
• #7 ai-memory → akitaonrails/ai-memory
• #6 ComfyUI → Comfy-Org/ComfyUI
• #5 hyperframes → heygen-com/hyperframes
• #4 opencode → anomalyco/opencode
• #3 graphify → Graphify-Labs/graphify
• #2 orca → stablyai/orca
• #1 security-audit-skill → cloudflare/security-audit-skill
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[es-US] Los 10 mejores repositorios de GitHub esta semana | 18 al 24 de octubre | The Harness Beats the M...
Esta semana, las mayores ganancias se concentraron en la plataforma que rodea al agente, no en el modelo: la habilidad de auditoría de seguridad de Cloudflare alcanzó el primer puesto con 12.680 nuevas estrellas, y tres de las diez mejores son instrucciones, no aplicaciones.
Esta semana, el mayor avance se centró en la plataforma que rodea al agente, no en el modelo: la habilidad de auditoría de seguridad de Cloudflare se posicionó en el primer lugar con 12.680 nuevas estrellas, y tres de las diez mejores son instrucciones, no aplicaciones. ⏱️ MARCAS DE TIEMPO
0:00 — Introducción
0:46 — #10 andrej-karpathy-skills — Un archivo de reglas para agentes de codificación (223.6K⭐️)
2:37 — #9 claude-plugins-official — Directorio oficial de plugins de Anthropic (44.5K⭐️)
4:36 — #8 ruflo — Un meta-arnés para agentes (79.2K⭐️)
6:38 — #7 ai-memory — Memoria compartida entre agentes de codificación (13.4K⭐️)
8:46 — #6 ComfyUI — Motor de grafo de nodos para imágenes y vídeo con IA (142.8K⭐️)
10:50 — #5 hyperframes — Escribe HTML, renderiza vídeo (71.9K⭐️)
13:13 — #4 opencode — OpenCode Agente de codificación fuente (221.4K⭐️)
15:21 — #3 graphify — Tu base de código como un grafo de conocimiento (134.8K⭐️)
18:01 — #2 orca — Un centro de mando para una flota de agentes (105.4K⭐️)
20:18 — #1 security-audit-skill — Convierte a tu agente en un auditor de seguridad (46K⭐️)
23:17 — Resumen y tendencias
🔗 REPOSICIONES
• #10 andrej-karpathy-skills → multica-ai/andrej-karpathy-skills
• #9 claude-plugins-official → anthropics/claude-plugins-official
• #8 ruflo → ruvnet/ruflo
• #7 ai-memory → akitaonrails/ai-memory
• #6 ComfyUI → Comfy-Org/ComfyUI
• #5 hyperframes → heygen-com/hyperframes
• #4 opencode → anomalyco/opencode
• #3 graphify → Graphify-Labs/graphify
• #2 orca → stablyai/orca
• #1 security-audit-skill → cloudflare/security-audit-skill
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[fr-FR] Top 10 des dépôts GitHub de la semaine | 18-24 oct. | Le harnais surpasse le modèle
Cette semaine, ce sont les outils autour de l'agent, et non le modèle, qui ont enregistré les plus fortes progressions : la fonctionnalité d'audit de sécurité de Cloudflare s'est hissée à la première place avec 12 680 nouvelles étoiles, et trois des dix meilleures sont des instructions plutôt que des applications.
⏱️ HORODATAGE
0:00 — Introduction
0:46 — #10 andrej-karpathy-skills — Un fichier de règles pour la programmation d'agents (223,6K⭐️)
2:37 — #9 claude-plugins-official — Répertoire officiel des plugins d'Anthropic (44,5K⭐️)
4:36 — #8 ruflo — Un méta-harnais pour agents (79,2K⭐️)
6:38 — #7 ai-memory — Mémoire partagée entre agents de programmation (13,4K⭐️)
8:46 — #6 ComfyUI — Moteur de graphes de nœuds pour les images et vidéos IA (142,8K⭐️)
10:50 — #5 hyperframes — Écrire du HTML, générer de la vidéo (71,9K⭐️)
13:13 — #4 opencode — L'agent de codage open source (221,4K⭐️)
15:21 — #3 Graphify — Votre code source sous forme de graphe de connaissances (134,8K⭐️)
18:01 — #2 Orca — Un centre de commandement pour une flotte d'agents (105,4K⭐️)
20:18 — #1 Security-audit-skill — Transformez votre agent en auditeur de sécurité (46K⭐️)
23:17 — Récapitulatif et tendances
🔗 DÉPÔTS
• #10 andrej-karpathy-skills → multica-ai/andrej-karpathy-skills
• #9 claude-plugins-official → anthropics/claude-plugins-official
• #8 ruflo → ruvnet/ruflo
• #7 ai-memory → akitaonrails/ai-memory
• #6 ComfyUI → Comfy-Org/ComfyUI
• #5 hyperframes → heygen-com/hyperframes
• #4 opencode → anomalyco/opencode
• #3 graphify → Graphify-Labs/graphify
• #2 orca → stablyai/orca
• #1 security-audit-skill → cloudflare/security-audit-skill
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[hi] इस सप्ताह के शीर्ष 10 GitHub रिपोज़ | 18 अक्टूबर - 24 अक्टूबर | हार्नेस मॉडल से बेहतर
इस सप्ताह सबसे अधिक लाभ एजेंट के आसपास के हार्नेस को मिला, न कि मॉडल को: क्लाउडफ्लेयर के सुरक्षा ऑडिट कौशल ने 12,680 नए स्टार्स के साथ पहला स्थान प्राप्त किया, और इनमें से दस में से तीन निर्देश हैं, न कि ऐप्स।
⏱️ समय-सारणी
0:00 — परिचय
0:46 — #10 andrej-karpathy-skills — कोडिंग एजेंटों के लिए एक नियम फ़ाइल (223.6K⭐️)
2:37 — #9 claude-plugins-official — Anthropic की आधिकारिक प्लगइन निर्देशिका (44.5K⭐️)
4:36 — #8 ruflo — एक एजेंट मेटा-हार्नेस (79.2K⭐️)
6:38 — #7 ai-memory — कोडिंग एजेंटों के बीच साझा मेमोरी (13.4K⭐️)
8:46 — #6 ComfyUI — AI छवियों और वीडियो के लिए नोड-ग्राफ़ इंजन (142.8K⭐️)
10:50 — #5 hyperframes — HTML लिखें, वीडियो रेंडर करें (71.9K⭐️)
13:13 — #4 opencode — ओपन सोर्स कोडिंग एजेंट (221.4K⭐️)
15:21 — #3 ग्राफीफाई — आपका कोडबेस एक नॉलेज ग्राफ के रूप में (134.8K⭐️)
18:01 — #2 ओर्का — एजेंटों के बेड़े के लिए एक कमांड सेंटर (105.4K⭐️)
20:18 — #1 सिक्योरिटी ऑडिट स्किल — अपने एजेंट को सिक्योरिटी ऑडिटर में बदलें (46K⭐️)
23:17 — सारांश और रुझान
🔗 रिपॉजिटरी
• #10 आंद्रेज कार्पेथी स्किल्स → multica-ai/andrej-karpathy-skills
• #9 क्लाउड प्लगइन्स ऑफिशियल → anthropics/claude-plugins-official
• #8 रुफ्लो → ruvnet/ruflo
• #7 ai-memory → akitaonrails/ai-memory
• #6 ComfyUI → Comfy-Org/ComfyUI
• #5 hyperframes → heygen-com/hyperframes
• #4 opencode → anomalyco/opencode
• #3 graphify → Graphify-Labs/graphify
• #2 orca → stablyai/orca
• #1 security-audit-skill → cloudflare/security-audit-skill
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[id] 10 Repositori GitHub Teratas Minggu Ini | 18 Okt – 24 Okt | The Harness Beats the Model
Minggu ini, peningkatan terbesar terjadi pada sistem pendukung agen, bukan pada modelnya: keterampilan audit keamanan Cloudflare menduduki peringkat #1 dengan 12.680 bintang baru, dan tiga dari sepuluh bintang tersebut berupa instruksi, bukan aplikasi.
⏱️ CAP WAKTU
0:00 — Pendahuluan
0:46 — #10 andrej-karpathy-skills — Satu file aturan untuk agen pengkodean (223,6K⭐️)
2:37 — #9 claude-plugins-official — Direktori plugin resmi Anthropic (44,5K⭐️)
4:36 — #8 ruflo — Meta-harness agen (79,2K⭐️)
6:38 — #7 ai-memory — Memori bersama di seluruh agen pengkodean (13,4K⭐️)
8:46 — #6 ComfyUI — Mesin node-graph untuk gambar dan video AI (142,8K⭐️)
10:50 — #5 hyperframes — Tulis HTML, render video (71,9K⭐️)
13:13 — #4 opencode — Agen pengkodean sumber terbuka (221,4 ribu ⭐️)
15:21 — #3 graphify — Basis kode Anda sebagai grafik pengetahuan (134,8 ribu ⭐️)
18:01 — #2 orca — Pusat komando untuk armada agen (105,4 ribu ⭐️)
20:18 — #1 security-audit-skill — Ubah agen Anda menjadi auditor keamanan (46 ribu ⭐️)
23:17 — Rekap & Tren
🔗 REPOS
• #10 andrej-karpathy-skills → multica-ai/andrej-karpathy-skills
• #9 claude-plugins-official → anthropics/claude-plugins-official
• #8 ruflo → ruvnet/ruflo
• #7 ai-memory → akitaonrails/ai-memory
• #6 ComfyUI → Comfy-Org/ComfyUI
• #5 hyperframes → heygen-com/hyperframes
• #4 opencode → anomalyco/opencode
• #3 graphify → Graphify-Labs/graphify
• #2 orca → stablyai/orca
• #1 security-audit-skill → cloudflare/security-audit-skill
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[it] I 10 migliori repository GitHub di questa settimana | 18 ott – 24 ott | L'infrastruttura batte il...
Questa settimana i maggiori progressi sono andati all'infrastruttura che circonda l'agente, non al modello: la skill di audit di sicurezza di Cloudflare si è aggiudicata il primo posto con 12.680 nuove stelle, e tre delle prime dieci sono istruzioni anziché applicazioni.
⏱️ INDICE DEI CONTENUTI
0:00 — Introduzione
0:46 — #10 andrej-karpathy-skills — Un file di regole per agenti di codifica (223.600⭐️)
2:37 — #9 claude-plugins-official — La directory ufficiale dei plugin di Anthropic (44.500⭐️)
4:36 — #8 ruflo — Un meta-sistema di controllo per agenti (79.200⭐️)
6:38 — #7 ai-memory — Memoria condivisa tra agenti di codifica (13.400⭐️)
8:46 — #6 ComfyUI — Motore a grafo di nodi per immagini e video AI (142.800⭐️)
10:50 — #5 hyperframes — Scrivi HTML, renderizza video (71.900⭐️)
13:13 — #4 opencode — Il progetto open source agente di codifica (221.400⭐️)
15:21 — #3 graphify — Il tuo codice sorgente come grafo della conoscenza (134.800⭐️)
18:01 — #2 orca — Un centro di comando per una flotta di agenti (105.400⭐️)
20:18 — #1 security-audit-skill — Trasforma il tuo agente in un revisore della sicurezza (46.000⭐️)
23:17 — Riepilogo e tendenze
🔗 REPOS
• #10 andrej-karpathy-skills → multica-ai/andrej-karpathy-skills
• #9 claude-plugins-official → anthropics/claude-plugins-official
• #8 ruflo → ruvnet/ruflo
• #7 ai-memory → akitaonrails/ai-memory
• #6 ComfyUI → Comfy-Org/ComfyUI
• #5 hyperframes → heygen-com/hyperframes
• #4 opencode → anomalyco/opencode
• #3 graphify → Graphify-Labs/graphify
• #2 orca → stablyai/orca
• #1 security-audit-skill → cloudflare/security-audit-skill
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[iw] 10 מאגרי ה-GitHub המובילים השבוע | 18 באוקטובר – 24 באוקטובר | המעטפת מנצחת את המודל
השבוע, הרווחים הגדולים ביותר הלכו לרתמה סביב הסוכן, לא למודל: מיומנות ביקורת האבטחה של Cloudflare תפסה את המקום הראשון עם 12,680 כוכבים חדשים, ושלושה מתוך עשרתם הם הוראות ולא אפליקציות.
⏱️ חותמות זמן
0:00 — מבוא
0:46 — #10 andrej-karpathy-skills — קובץ כללים אחד עבור סוכני קידוד (223.6K⭐️)
2:37 — #9 claude-plugins-official — ספריית התוספים הרשמית של Anthropic (44.5K⭐️)
4:36 — #8 ruflo — רתמת מטא של סוכן (79.2K⭐️)
6:38 — #7 ai-memory — זיכרון משותף בין סוכני קידוד (13.4K⭐️)
8:46 — #6 ComfyUI — מנוע Node-graph עבור תמונות ווידאו של בינה מלאכותית (142.8K⭐️)
10:50 — #5 hyperframes — כתיבת HTML, עיבוד וידאו (71.9K⭐️)
13:13 — #4 opencode — סוכן קידוד בקוד פתוח (221.4K⭐️)
15:21 — #3 graphify — בסיס הקוד שלך כגרף ידע (134.8K⭐️)
18:01 — #2 orca — מרכז פיקוד עבור צי סוכנים (105.4K⭐️)
20:18 — #1 security-audit-skill — הפוך את הסוכן שלך למבקר אבטחה (46K⭐️)
23:17 — סיכום ומגמות
🔗 REPOS
• #10 andrej-karpathy-skills → multica-ai/andrej-karpathy-skills
• #9 claude-plugins-official → anthropics/claude-plugins-official
• #8 ruflo → ruvnet/ruflo
• #7 ai-memory → akitaonrails/ai-memory
• #6 ComfyUI → Comfy-Org/ComfyUI
• #5 היפר-פריימים → heygen-com/hyperframes
• #4 קוד פתוח → anomalyco/opencode
• #3 גרפיפי → Graphify-Labs/graphify
• #2 אורקה → stablyai/orca
• #1 סקיל ביקורת-על-ביטחון → cloudflare/security-audit-skill
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[ja] 今週のGitHub注目リポジトリTOP10 | 10月18日～10月24日 | モデルを凌駕するハーネス
今週、最も大きな伸びを見せたのはエージェントのモデルではなく、その周辺技術でした。Cloudflareのセキュリティ監査スキルが12,680個の新たなスターを獲得し、1位に輝きました。上位10件のうち3件はアプリではなく、手順書でした。
⏱️ タイムスタンプ
0:00 — はじめに
0:46 — #10 andrej-karpathy-skills — コーディングエージェントのためのルールファイル (223.6K⭐️)
2:37 — #9 claude-plugins-official — Anthropic の公式プラグインディレクトリ (44.5K⭐️)
4:36 — #8 ruflo — エージェントメタハーネス (79.2K⭐️)
6:38 — #7 ai-memory — コーディングエージェント間で共有されるメモリ (13.4K⭐️)
8:46 — #6 ComfyUI — AI 画像と動画のためのノードグラフエンジン (142.8K⭐️)
10:50 — #5 hyperframes — HTML の書き込み、動画のレンダリング (71.9K⭐️)
13:13 — #4 opencode — オープンソースのコーディングエージェント (221.4K⭐️)
15:21 — #3 graphify — コードベースをナレッジグラフとして活用 (134.8K⭐️)
18:01 — #2 orca — エージェント群のためのコマンドセンター (105.4K⭐️)
20:18 — #1 security-audit-skill — エージェントをセキュリティ監査ツールに変える (46K⭐️)
23:17 — まとめとトレンド
🔗 リポジトリ
• #10 andrej-karpathy-skills → multica-ai/andrej-karpathy-skills
• #9 claude-plugins-official → anthropics/claude-plugins-official
• #8 ruflo → ruvnet/ruflo
• #7 ai-memory → akitaonrails/ai-memory
• #6 ComfyUI → Comfy-Org/ComfyUI
• #5 ハイパーフレーム → heygen-com/hyperframes
• #4 オープンコード → anomalyco/opencode
• #3 グラフィファイ → Graphify-Labs/graphify
• #2 オルカ → stablyai/orca
• #1 セキュリティ監査スキル → cloudflare/security-audit-skill
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[ko] 이번 주 GitHub Top 10 저장소 | 10월 18일 – 10월 24일 | 모델을 능가하는 활용 도구
이번 주 가장 큰 성과는 모델이 아닌 에이전트 관련 도구에서 나타났습니다. 클라우드플레어의 보안 감사 스킬이 12,680개의 새로운 별점을 얻으며 1위를 차지했고, 상위 10개 중 3개는 앱이 아닌 사용법 안내였습니다.
⏱️ 타임스탬프
0:00 — 소개
0:46 — #10 andrej-karpathy-skills — 코딩 에이전트를 위한 하나의 규칙 파일 (223.6K⭐️)
2:37 — #9 claude-plugins-official — Anthropic의 공식 플러그인 디렉토리 (44.5K⭐️)
4:36 — #8 ruflo — 에이전트 메타 하네스 (79.2K⭐️)
6:38 — #7 ai-memory — 코딩 에이전트 간 공유 메모리 (13.4K⭐️)
8:46 — #6 ComfyUI — AI 이미지 및 비디오용 노드 그래프 엔진 (142.8K⭐️)
10:50 — #5 hyperframes — HTML 작성 및 비디오 렌더링 (71.9K⭐️)
13:13 — #4 opencode — 오픈 소스 코딩 에이전트 (221.4K⭐️)
15:21 — #3 Graphify — 코드베이스를 지식 그래프로 (134.8K⭐️)
18:01 — #2 Orca — 에이전트 함대를 위한 명령 센터 (105.4K⭐️)
20:18 — #1 Security-Audit-Skill — 에이전트를 보안 감사자로 전환 (46K⭐️)
23:17 — 요약 및 트렌드
🔗 저장소
• #10 andrej-karpathy-skills → multica-ai/andrej-karpathy-skills
• #9 claude-plugins-official → anthropics/claude-plugins-official
• #8 ruflo → ruvnet/ruflo
• #7 ai-memory → akitaonrails/ai-memory
• #6 ComfyUI → Comfy-Org/ComfyUI
• #5 hyperframes → heygen-com/hyperframes
• #4 opencode → anomalyco/opencode
• #3 graphify → Graphify-Labs/graphify
• #2 orca → stablyai/orca
• #1 security-audit-skill → cloudflare/security-audit-skill
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[ml] ഈ ആഴ്ചയിലെ മികച്ച 10 GitHub റിപ്പോസിറ്ററികൾ | ഒക്ടോബർ 18 – ഒക്ടോബർ 24 | മോഡലിനേക്കാൾ കേമൻ ഹാർനെസ്
ഈ ആഴ്ച ഏറ്റവും വലിയ നേട്ടം മോഡലിനെയല്ല, ഏജന്റിനെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയുള്ളതാണ്: 12,680 പുതിയ നക്ഷത്രങ്ങളുമായി ക്ലൗഡ്ഫ്ലെയറിന്റെ സുരക്ഷാ ഓഡിറ്റ് വൈദഗ്ദ്ധ്യം ഒന്നാം സ്ഥാനത്തെത്തി, പത്തിൽ മൂന്നെണ്ണം ആപ്പുകളേക്കാൾ നിർദ്ദേശങ്ങളാണ്.
⏱️ TIMESTAMPS
0:00 — ആമുഖം
0:46 — #10 andrej-karpathy-skills — കോഡിംഗ് ഏജന്റുകൾക്കുള്ള ഒരു റൂൾ ഫയൽ (223.6K⭐️)
2:37 — #9 claude-plugins-official — ആന്ത്രോപിക്കിന്റെ ഔദ്യോഗിക പ്ലഗിൻ ഡയറക്ടറി (44.5K⭐️)
4:36 — #8 ruflo — ഒരു ഏജന്റ് മെറ്റാ-ഹാർനെസ് (79.2K⭐️)
6:38 — #7 ai-memory — കോഡിംഗ് ഏജന്റുകളിലുടനീളം പങ്കിട്ട മെമ്മറി (13.4K⭐️)
8:46 — #6 ComfyUI — AI ഇമേജുകൾക്കും വീഡിയോയ്ക്കുമുള്ള നോഡ്-ഗ്രാഫ് എഞ്ചിൻ (142.8K⭐️)
10:50 — #5 ഹൈപ്പർഫ്രെയിമുകൾ — HTML എഴുതുക, വീഡിയോ റെൻഡർ ചെയ്യുക (71.9K⭐️)
13:13 — #4 ഓപ്പൺകോഡ് — ഓപ്പൺ സോഴ്സ് കോഡിംഗ് ഏജന്റ് (221.4K⭐️)
15:21 — #3 ഗ്രാഫിഫൈ — നിങ്ങളുടെ കോഡ്ബേസ് ഒരു നോളജ് ഗ്രാഫ് ആയി (134.8K⭐️)
18:01 — #2 ഓർക്ക — ഏജന്റുമാരുടെ ഒരു കൂട്ടത്തിനായുള്ള ഒരു കമാൻഡ് സെന്റർ (105.4K⭐️)
20:18 — #1 സുരക്ഷാ-ഓഡിറ്റ്-സ്കിൽ — നിങ്ങളുടെ ഏജന്റിനെ ഒരു സുരക്ഷാ ഓഡിറ്ററാക്കി മാറ്റുക (46K⭐️)
23:17 — റീക്യാപ്പ് & ട്രെൻഡുകൾ
🔗 REPOS
• #10 andrej-karpathy-skills → multica-ai/andrej-karpathy-skills
• #9 claude-plugins-official → anthropics/claude-plugins-official
• #8 ruflo → ruvnet/ruflo
• #7 ai-memory → akitaonrails/ai-memory
• #6 ComfyUI → Comfy-Org/ComfyUI
• #5 ഹൈപ്പർഫ്രെയിമുകൾ → heygen-com/hyperframes
• #4 ഓപ്പൺകോഡ് → anomalyco/opencode
• #3 ഗ്രാഫിഫൈ → Graphify-Labs/graphify
• #2 ഓർക്ക → stablyai/orca
• #1 സെക്യൂരിറ്റി-ഓഡിറ്റ്-സ്കിൽ → cloudflare/security-audit-%E0%B4%B8%E0%B5%8D%E0%B4%95%E0%B4%BF%E0%B5%BD
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#github #opensource #ai #coding #programming #trending #devtools #developer
[nl-NL] Top 10 GitHub-repo's van deze week | 18 okt – 24 okt | Het harnas verslaat het model
Deze week ging de grootste winst naar de hardware rondom de agent, niet naar het model zelf: Cloudflare's beveiligingsauditvaardigheid behaalde de eerste plaats met 12.680 nieuwe sterren, waarvan drie van de tien instructies zijn in plaats van apps.
⏱️ TIJDSTEMPELS
0:00 — Intro
0:46 — #10 andrej-karpathy-skills — Eén regelsbestand voor codeeragenten (223,6K⭐️)
2:37 — #9 claude-plugins-official — De officiële plugin-directory van Anthropic (44,5K⭐️)
4:36 — #8 ruflo — Een agent-meta-harness (79,2K⭐️)
6:38 — #7 ai-memory — Gedeeld geheugen voor codeeragenten (13,4K⭐️)
8:46 — #6 ComfyUI — Node-graph engine voor AI-afbeeldingen en -video (142,8K⭐️)
10:50 — #5 hyperframes — Schrijf HTML, render video (71,9K⭐️)
13:13 — #4 opencode — De open broncodeagent (221,4K⭐️)
15:21 — #3 graphify — Je codebase als kennisgrafiek (134,8K⭐️)
18:01 — #2 orca — Een commandocentrum voor een vloot agenten (105,4K⭐️)
20:18 — #1 security-audit-skill — Verander je agent in een beveiligingsauditor (46K⭐️)
23:17 — Samenvatting & Trends
🔗 REPOS
• #10 andrej-karpathy-skills → multica-ai/andrej-karpathy-skills
• #9 claude-plugins-official → anthropics/claude-plugins-official
• #8 ruflo → ruvnet/ruflo
• #7 ai-memory → akitaonrails/ai-memory
• #6 ComfyUI → Comfy-Org/ComfyUI
• #5 hyperframes → heygen-com/hyperframes
• #4 opencode → anomalyco/opencode
• #3 graphify → Graphify-Labs/graphify
• #2 orca → stablyai/orca
• #1 security-audit-skill → cloudflare/security-audit-skill
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[pa] ਇਸ ਹਫ਼ਤੇ ਦੀਆਂ ਚੋਟੀ ਦੀਆਂ 10 GitHub ਰਿਪੋਜ਼ | 18 ਅਕਤੂਬਰ – 24 ਅਕਤੂਬਰ | ਮਾਡਲ ਨਾਲੋਂ ਹਾਰਨੇਸ ਬਿਹਤਰ
ਇਸ ਹਫ਼ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲਾਭ ਏਜੰਟ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਹਾਰਨੈੱਸ ਨੂੰ ਹੋਇਆ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਨਹੀਂ: ਕਲਾਉਡਫਲੇਅਰ ਦੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਆਡਿਟ ਹੁਨਰ ਨੇ 12,680 ਨਵੇਂ ਸਿਤਾਰਿਆਂ ਨਾਲ #1 ਸਥਾਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ, ਅਤੇ ਦਸ ਵਿੱਚੋਂ ਤਿੰਨ ਐਪਸ ਦੀ ਬਜਾਏ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਹਨ।
⏱️ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪਸ
0:00 — ਜਾਣ-ਪਛਾਣ
0:46 — #10 andrej-karpathy-skills — ਕੋਡਿੰਗ ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਯਮ ਫਾਈਲ (223.6K⭐️)
2:37 — #9 claude-plugins-official — Anthropic ਦੀ ਅਧਿਕਾਰਤ ਪਲੱਗਇਨ ਡਾਇਰੈਕਟਰੀ (44.5K⭐️)
4:36 — #8 ruflo — ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਮੈਟਾ-ਹਾਰਨੈੱਸ (79.2K⭐️)
6:38 — #7 ai-ਮੈਮੋਰੀ — ਕੋਡਿੰਗ ਏਜੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸਾਂਝੀ ਮੈਮੋਰੀ (13.4K⭐️)
8:46 — #6 ComfyUI — AI ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਲਈ ਨੋਡ-ਗ੍ਰਾਫ ਇੰਜਣ (142.8K⭐️)
10:50 — #5 ਹਾਈਪਰਫ੍ਰੇਮ — HTML ਲਿਖੋ, ਵੀਡੀਓ ਰੈਂਡਰ ਕਰੋ (71.9K⭐️)
13:13 — #4 ਓਪਨਕੋਡ — ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਕੋਡਿੰਗ ਏਜੰਟ (221.4K⭐️)
15:21 — #3 ਗ੍ਰਾਫੀਫਾਈ — ਤੁਹਾਡਾ ਕੋਡਬੇਸ ਇੱਕ ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਵਜੋਂ (134.8K⭐️)
18:01 — #2 ਓਰਕਾ — ਏਜੰਟਾਂ ਦੇ ਫਲੀਟ ਲਈ ਇੱਕ ਕਮਾਂਡ ਸੈਂਟਰ (105.4K⭐️)
20:18 — #1 ਸੁਰੱਖਿਆ-ਆਡਿਟ-ਹੁਨਰ — ਆਪਣੇ ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਆਡੀਟਰ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ (46K⭐️)
23:17 — ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਰੁਝਾਨ
🔗 REPOS
• #10 andrej-karpathy-skills → multica-ai/andrej-karpathy-skills
• #9 claude-plugins-official → anthropics/claude-plugins-official
• #8 ruflo → ruvnet/ruflo
• #7 ai-memory → akitaonrails/ai-memory
• #6 ComfyUI → Comfy-Org/ComfyUI
• #5 ਹਾਈਪਰਫ੍ਰੇਮ → heygen-com/hyperframes
• #4 ਓਪਨਕੋਡ → anomalyco/opencode
• #3 graphify → Graphify-Labs/graphify
• #2 orca → stablyai/orca
• #1 security-audit-skill → cloudflare/security-audit-skill
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#github #opensource #ai #ਕੋਡਿੰਗ #ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ #ਟ੍ਰੇਂਡਿੰਗ #devtools #developer
[pl] 10 najlepszych repozytoriów GitHub w tym tygodniu | 18–24 października | Oprzyrządowanie lepsze n...
W tym tygodniu największe zyski odnotowały uprząż wokół agenta, a nie sam model: umiejętność audytu bezpieczeństwa Cloudflare zajęła pierwsze miejsce z 12 680 nowymi gwiazdkami, a trzy z dziesięciu to instrukcje, a nie aplikacje.
⏱️ ZNACZNIKI CZASU
0:00 — Wprowadzenie
0:46 — #10 andrej-karpathy-skills — Jeden plik reguł dla agentów kodujących (223,6 tys.⭐️)
2:37 — #9 claude-plugins-official — Oficjalny katalog wtyczek Anthropic (44,5 tys.⭐️)
4:36 — #8 ruflo — Meta-uprząż dla agentów kodujących (79,2 tys.⭐️)
6:38 — #7 ai-memory — Pamięć współdzielona przez agentów kodujących (13,4 tys.⭐️)
8:46 — #6 ComfyUI — Silnik Node-graph dla obrazów i wideo AI (142,8 tys.⭐️)
10:50 — #5 hyperframes — Pisanie HTML, renderowanie wideo (71,9 tys.⭐️)
13:13 — #4 opencode — Agent kodujący open source (221,4 tys.⭐️)
15:21 — #3 graphify — Twoja baza kodu jako graf wiedzy (134,8 tys.⭐️)
18:01 — #2 orca — Centrum dowodzenia dla floty agentów (105,4 tys.⭐️)
20:18 — #1 security-audit-skill — Zmień swojego agenta w audytora bezpieczeństwa (46 tys.⭐️)
23:17 — Podsumowanie i trendy
🔗 REPOZYTORIA
• #10 andrej-karpathy-skills → multica-ai/andrej-karpathy-skills
• #9 claude-plugins-official → anthropics/claude-plugins-official
• #8 ruflo → ruvnet/ruflo
• #7 ai-memory → akitaonrails/ai-memory
• #6 ComfyUI → Comfy-Org/ComfyUI
• #5 hyperframes → heygen-com/hyperframes
• #4 opencode → anomalyco/opencode
• #3 graphify → Graphify-Labs/graphify
• #2 orca → stablyai/orca
• #1 security-audit-skill → cloudflare/security-audit-skill
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[pt-BR] Top 10 Repos do GitHub Esta Semana | 18 de out – 24 de out | A Estrutura Supera o Modelo
Nesta semana, os maiores ganhos foram para a estrutura em torno do agente, não para o modelo: a skill de auditoria de segurança da Cloudflare conquistou o primeiro lugar com 12.680 novas estrelas, e três dessas dez estrelas são para instruções, não para aplicativos.
⏱️ MARCAÇÕES DE TEMPO
0:00 — Introdução
0:46 — #10 andrej-karpathy-skills — Um arquivo de regras para agentes de codificação (223,6 mil ⭐️)
2:37 — #9 claude-plugins-official — Diretório oficial de plugins do Anthropic (44,5 mil ⭐️)
4:36 — #8 ruflo — Um meta-arnês para agentes (79,2 mil ⭐️)
6:38 — #7 ai-memory — Memória compartilhada entre agentes de codificação (13,4 mil ⭐️)
8:46 — #6 ComfyUI — Mecanismo de grafo de nós para imagens e vídeos com IA (142,8 mil ⭐️)
10:50 — #5 hyperframes — Escreva HTML, renderize vídeo (71,9 mil ⭐️)
13:13 — #4 opencode — O código aberto Agente de codificação (221,4 mil estrelas)
15:21 — #3 graphify — Sua base de código como um grafo de conhecimento (134,8 mil estrelas)
18:01 — #2 orca — Um centro de comando para uma frota de agentes (105,4 mil estrelas)
20:18 — #1 security-audit-skill — Transforme seu agente em um auditor de segurança (46 mil estrelas)
23:17 — Resumo e Tendências
🔗 REPOS
• #10 andrej-karpathy-skills → multica-ai/andrej-karpathy-skills
• #9 claude-plugins-official → anthropics/claude-plugins-official
• #8 ruflo → ruvnet/ruflo
• #7 ai-memory → akitaonrails/ai-memory
• #6 ComfyUI → Comfy-Org/ComfyUI
• #5 hyperframes → heygen-com/hyperframes
• #4 opencode → anomalyco/opencode
• #3 graphify → Graphify-Labs/graphify
• #2 orca → stablyai/orca
• #1 security-audit-skill → cloudflare/security-audit-skill
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[ru] Топ-10 репозиториев GitHub за неделю | 18 окт – 24 окт | Оболочка важнее модели
На этой неделе наибольший прирост достался инструменту, используемому в агенте, а не модели: навык аудита безопасности Cloudflare занял первое место с 12 680 новыми звездами, и три из десяти из них — это инструкции, а не приложения.
⏱️ ВРЕМЕННЫЕ МЕТКИ
0:00 — Вступление
0:46 — #10 andrej-karpathy-skills — Один файл правил для агентов кодирования (223,6 тыс.⭐️)
2:37 — #9 claude-plugins-official — Официальный каталог плагинов Anthropic (44,5 тыс.⭐️)
4:36 — #8 ruflo — Мета-инструмент для агентов (79,2 тыс.⭐️)
6:38 — #7 ai-memory — Общая память для агентов кодирования (13,4 тыс.⭐️)
8:46 — #6 ComfyUI — Графовый движок для изображений и видео ИИ (142,8 тыс.⭐️)
10:50 — #5 hyperframes — Написание HTML, рендеринг видео (71,9 тыс.⭐️)
13:13 — #4 opencode — Агент для разработки кода с открытым исходным кодом (221,4 тыс. ⭐️)
15:21 — #3 graphify — Ваша кодовая база как граф знаний (134,8 тыс. ⭐️)
18:01 — #2 orca — Командный центр для флота агентов (105,4 тыс. ⭐️)
20:18 — #1 security-audit-skill — Превратите своего агента в аудитора безопасности (46 тыс. ⭐️)
23:17 — Краткий обзор и тренды
🔗 РЕПОЗИЦИИ
• #10 andrej-karpathy-skills → multica-ai/andrej-karpathy-skills
• #9 claude-plugins-official → anthropics/claude-plugins-official
• #8 ruflo → ruvnet/ruflo
• #7 ai-memory → akitaonrails/ai-memory
• #6 ComfyUI → Comfy-Org/ComfyUI
• #5 hyperframes → heygen-com/hyperframes
• #4 opencode → anomalyco/opencode
• #3 graphify → Graphify-Labs/graphify
• #2 orca → stablyai/orca
• #1 security-audit-skill → cloudflare/security-audit-skill
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#github #opensource #ai #coding #programming #trending #devtools #developer
[ta] இந்த வாரத்தின் டாப் 10 GitHub களஞ்சியங்கள் | அக் 18 – அக் 24 | மாடலை விட ஹார்னஸ் சிறந்தது
இந்த வாரம், மாடலை விட ஏஜென்ட்டைச் சுற்றியுள்ள கட்டமைப்புக்கே மிகப்பெரிய ஆதாயங்கள் கிடைத்தன: கிளவுட்ஃபிளேரின் பாதுகாப்புத் தணிக்கைத் திறன் 12,680 புதிய நட்சத்திரங்களுடன் முதலிடத்தைப் பிடித்தது, மேலும் பத்தில் மூன்று செயலிகள் அல்ல, மாறாக அறிவுறுத்தல்களாகும்.
⏱️ நேரக்குறிப்புகள்
0:00 — அறிமுகம்
0:46 — #10 andrej-karpathy-skills — கோடிங் ஏஜென்ட்களுக்கான ஒரே விதிக் கோப்பு (223.6K⭐️)
2:37 — #9 claude-plugins-official — ஆந்த்ரோபிக்கின் அதிகாரப்பூர்வ பிளகின் கோப்பகம் (44.5K⭐️)
4:36 — #8 ruflo — ஒரு ஏஜென்ட் மெட்டா-ஹார்னஸ் (79.2K⭐️)
6:38 — #7 ai-memory — கோடிங் ஏஜென்ட்கள் முழுவதும் பகிரப்பட்ட நினைவகம் (13.4K⭐️)
8:46 — #6 ComfyUI — AI படங்கள் மற்றும் வீடியோவிற்கான நோட்-கிராஃப் எஞ்சின் (142.8K⭐️)
10:50 — #5 hyperframes — HTML எழுது, வீடியோவை ரெண்டர் செய் (71.9K⭐️)
13:13 — #4 opencode — திறந்த மூல குறியீட்டு முகவர் (221.4K⭐️)
15:21 — #3 கிராஃபிஃபை — உங்கள் குறியீட்டுத் தொகுப்பை ஒரு அறிவு வரைபடமாக மாற்றுதல் (134.8K⭐️)
18:01 — #2 ஓர்கா — முகவர்களின் குழுவிற்கான ஒரு கட்டளை மையம் (105.4K⭐️)
20:18 — #1 செக்யூரிட்டி-ஆடிட்-ஸ்கில் — உங்கள் முகவரை ஒரு பாதுகாப்பு தணிக்கையாளராக மாற்றுங்கள் (46K⭐️)
23:17 — மீள்பார்வை & போக்குகள்
🔗 ரெப்போக்கள்
• #10 andrej-karpathy-skills → multica-ai/andrej-karpathy-skills
• #9 claude-plugins-official → anthropics/claude-plugins-official
• #8 ரூஃப்லோ → ruvnet/ruflo
• #7 ai-memory → akitaonrails/ai-memory
• #6 ComfyUI → Comfy-Org/ComfyUI
• #5 hyperframes → heygen-com/hyperframes
• #4 opencode → anomalyco/opencode
• #3 graphify → Graphify-Labs/graphify
• #2 orca → stablyai/orca
• #1 security-audit-skill → cloudflare/security-audit-skill
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#github #opensource #ai #coding #programming #trending #devtools #developer
[te] ఈ వారం టాప్ 10 GitHub రిపోలు | అక్టోబర్ 18 – అక్టోబర్ 24 | మోడల్ కంటే హార్నెస్దే పైచేయి
ఈ వారం అత్యధిక ప్రయోజనాలు మోడల్కు కాకుండా, ఏజెంట్ చుట్టూ ఉన్న హార్నెస్కు దక్కాయి: క్లౌడ్ఫ్లేర్ సెక్యూరిటీ ఆడిట్ స్కిల్ 12,680 కొత్త స్టార్లతో మొదటి స్థానాన్ని దక్కించుకుంది, మరియు ఆ పదింటిలో మూడు యాప్లకు బదులుగా సూచనలే ఉన్నాయి.
⏱️ టైమ్స్టాంప్లు
0:00 — పరిచయం
0:46 — #10 andrej-karpathy-skills — కోడింగ్ ఏజెంట్ల కోసం ఒక రూల్స్ ఫైల్ (223.6K⭐️)
2:37 — #9 claude-plugins-official — ఆంత్రోపిక్ యొక్క అధికారిక ప్లగిన్ డైరెక్టరీ (44.5K⭐️)
4:36 — #8 ruflo — ఒక ఏజెంట్ మెటా-హార్నెస్ (79.2K⭐️)
6:38 — #7 ai-memory — కోడింగ్ ఏజెంట్ల అంతటా షేర్డ్ మెమరీ (13.4K⭐️)
8:46 — #6 ComfyUI — AI చిత్రాలు మరియు వీడియో కోసం నోడ్-గ్రాఫ్ ఇంజిన్ (142.8K⭐️)
10:50 — #5 hyperframes — HTML రాయండి, వీడియోను రెండర్ చేయండి (71.9K⭐️)
13:13 — #4 ఓపెన్కోడ్ — ఓపెన్ సోర్స్ కోడింగ్ ఏజెంట్ (221.4K⭐️)
15:21 — #3 గ్రాఫిఫై — మీ కోడ్బేస్ను ఒక నాలెడ్జ్ గ్రాఫ్గా మార్చడం (134.8K⭐️)
18:01 — #2 ఓర్కా — ఏజెంట్ల సముదాయానికి ఒక కమాండ్ సెంటర్ (105.4K⭐️)
20:18 — #1 సెక్యూరిటీ-ఆడిట్-స్కిల్ — మీ ఏజెంట్ను ఒక సెక్యూరిటీ ఆడిటర్గా మార్చడం (46K⭐️)
23:17 — రీక్యాప్ & ట్రెండ్స్
🔗 REPOS
• #10 andrej-karpathy-skills → multica-ai/andrej-karpathy-skills
• #9 claude-plugins-official → anthropics/claude-plugins-official
• #8 ruflo → ruvnet/ruflo
• #7 ai-memory → akitaonrails/ai-memory
• #6 ComfyUI → Comfy-Org/ComfyUI
• #5 hyperframes → heygen-com/hyperframes
• #4 opencode → anomalyco/opencode
• #3 graphify → Graphify-Labs/graphify
• #2 orca → stablyai/orca
• #1 security-audit-skill → cloudflare/security-audit-skill
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[uk] Топ-10 репозиторіїв GitHub цього тижня | 18 жовтня – 24 жовтня | Обв'язка перемагає модель
Цього тижня найбільших успіхів досягла система, що працює навколо агента, а не модель: навичка аудиту безпеки Cloudflare посіла перше місце з 12 680 новими зірками, і три з десяти – це інструкції, а не програми.
⏱️ ЧАСОВІ ПОМІТКИ
0:00 — Вступ
0:46 — #10 andrej-karpathy-skills — Один файл правил для агентів кодування (223.6 тис.⭐️)
2:37 — #9 claude-plugins-official — Офіційний каталог плагінів Anthropic (44.5 тис.⭐️)
4:36 — #8 ruflo — Мета-обладнання агента (79.2 тис.⭐️)
6:38 — #7 ai-memory — Спільна пам'ять між агентами кодування (13.4 тис.⭐️)
8:46 — #6 ComfyUI — Двигун графів вузлів для зображень та відео на основі штучного інтелекту (142.8 тис.⭐️)
10:50 — #5 гіперфрейми — Написання HTML, рендеринг відео (71.9 тис.⭐️)
13:13 — #4 opencode — Агент кодування з відкритим вихідним кодом (221.4 тис.⭐️)
15:21 — #3 graphify — Ваша кодова база як граф знань (134.8 тис.⭐️)
18:01 — #2 orca — Командний центр для флоту агентів (105.4 тис.⭐️)
20:18 — #1 security-audit-skill — Перетворіть свого агента на аудитора безпеки (46 тис.⭐️)
23:17 — Підсумки та тенденції
🔗 РЕПОРТАЖІЇ
• #10 andrej-karpathy-skills → multica-ai/andrej-karpathy-skills
• #9 claude-plugins-official → anthropics/claude-plugins-official
• #8 ruflo → ruvnet/ruflo
• #7 ai-memory → akitaonrails/ai-memory
• #6 ComfyUI → Comfy-Org/ComfyUI
• #5 гіперфрейми → heygen-com/hyperframes
• #4 відкритий код → anomalyco/opencode
• #3 графіка → Graphify-Labs/graphify
• #2 орка → stablyai/orca
• #1 навичка аудиту безпеки → cloudflare/security-audit-skill
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AIツールを自己管理できるOSSにするために、認証・接続・日常操作の責務を分ける !AIは借りる。自分の道具は、自分で。 先に、結論を3行で書きます。 - 外部AIを使うことと、自作ツールの運営者へ認証や接続管理を預けることを分けて考えました。 - PC・サーバー・ネットワークは利用者が選び、ソフトは依頼・監視・承認・引き継ぎを使いやすくする方針です。 - many-ai-cliとMany Irisの構想整理であり、統合の完成やゼロトラストの実装を報告する記事ではありません。 時間に合わせて、読み方を選べます。 - 少し忙しい人向け：5分で読める要約版（個人サイト） - もっと深掘りしたい人は、このまま本文へどうぞ。 まず、誰が何を管理するかを分けました 複数のAIコーディングCLIを操作・監視するmany-ai-cliと、案件や計画の現在地を扱いたいMany Irisについて、提供範囲を整理しています。 many-ai-cliのコードと概要はこちらです。 GitHub：ishizakahiroshi/many-ai-cli 紹介ページ：ishizakahiroshi.com 前回は、スマホのChatGPTとローカルAIをつなぐ実験を書きました。接続できても、仕事の受領・実行・結果照合まで自動でつながるとは限らない、という内容です。 前回の記事：qiita.com その後、認証や中継の設定をどこまでツール側が吸収するかを考えました。利用者がログインするだけでPCにつながる体験を提供するなら、提供側にはアカウント、接続先の登録、中継、資格の失効、障害対応が必要になります。 今回は、そのサービス運営を初版の必須条件にせず、自分で管理する環境で使う道具として整理することにしました。 | 管理するもの | 基本の担当 | ソフト側で使いやすくすること | |---|---|---| | PC・VPS・ネットワーク | 利用者 | 接続先の登録、到達状態の表示、設定不足の診断 | | AIサービスとその認証 | 利用者が選んだサービスと利用者 | 利用者の環境にある認証を扱い、認証切れを説明する | | 依頼・実行・監視 | ソフト | 同じ仕事と実行状態を対応付ける | | 計画・承認・引き継ぎ | ソフトで扱う構想 | 許可範囲、判断待ち、結果不明を区別する | | 環境の更新・復旧 | 利用者 | 状態の保存、更新の説明、復元しやすい構造 | 表の後半は、今後具体化・検証する設計を含みます。運営者が管理しないことと、ソフトに認証や認可が要らないことは別です。 「自分で管理する」と「全部手作業」は分けたい 初回の環境構築は、自分でできる人に使ってもらえればよいと思っています。その代わり、日常の操作は楽にしたいです。 案件を選ぶ。指定した計画を任せる。途中で判断が必要なら返事をする。担当AIが替わっても、何を許可して、どこまで終わったかを追える。最後に成果物と根拠まで確かめる。 many-ai-cliの実行側と、Many Irisの計画・状況・根拠を、一式の体験としてつなげたいと考えています。毎回チャットやターミナルを読み直して、利用者が全体を再構成する負担を減らすためです。 !外部AIの能力、利用者が管理する環境、ソフトが支援する日常操作の分担 図は、AIから借りる能力と、利用者が管理する環境、ソフトが支援する操作を分けたものです。外部AIへ送った指示や資料は、そのベンダーが処理する前提です。 「データを一切外へ出さない」という意味ではありません。自作ツールの運営者へ、新たに認証情報や接続権限を預けることを必須にしない、という提供方針です。 接続経路と、処理を動かす場所も別でした PCで処理することと、Cloudflareなどを到達経路に使うことは両立します。指揮者や認証をCloudflare側に置く案も、個人のVPSに置く案も考えられます。 ただし、それらを最初から全て実装する必要はありません。まず自分が使う構成で、登録から依頼、承認、結果確認までの一周を作るつもりです。 MCPという接続方式を選んでも、ネットワーク上で届くかどうかは別に確認します。スマホアプリ自身が呼ぶ場合と、ChatGPTのようなサービス側が呼ぶ場合では、通信の出発点が違います。 T3 Codeの公式文書も、クラウド上の外部AIにはインターネットから届く環境アドレスが必要で、Tailscaleのアドレスは自分のtailnet内から使うものと区別しています。 github.com/pingdotgg/t3code/blob/47f2c8d29e981c77… 自主管理というだけでは、独自の機能にはならない 参考にしたT3 Codeには、LAN・Tailscale・SSHの接続方法があります。Orcaにも、Tailscaleなどを使うremote serverの説明があります。両者を「認証を必ず提供者へ預ける製品」として扱うのは正確ではありません。 T3 Code：github.com/pingdotgg/t3code/blob/47f2c8d29e981c77… Orca：github.com/stablyai/orca/blob/10a623b910d82c80b0c… | 比べる軸 | 接続をサービス側に任せる形 | 利用者が自分で管理する形 | |---|---|---| | 初期設定 | 提供側が吸収する部分が増える | 利用者が環境や経路を用意する | | 接続基盤の運用 | サービス提供側が担う | 利用者が選んだ環境で担う | | 日常の使いやすさ | ソフトの設計で変わる | こちらもソフトの設計で改善できる | これは製品を二分する表ではなく、提供形態の比較です。同じ製品が両方を用意することもあります。 自分の道具では、案件の現在地、許可した計画、担当交代、成果の根拠までつなぐ体験を確かめたいです。上流にも関連する機能はあるので、優れているかどうかは同じ仕事で使ってみないと分かりません。 ゼロトラストという言葉は、少し慎重に使います Nextcloudの、自分のサーバーや選んだホスティング先で動かせる考え方は参考になります。 <!-- doxguard: allow Nextcloud --> nextcloud.com 今回の整理の中心は、自己管理と、データや認証の主導権です。ゼロトラストは、ネットワーク上の場所や所有者だけを根拠に暗黙の信頼を与えず、認証・認可を行う考え方です。 nist.gov ローカルで動かしたり、OSSとして公開したりするだけで、その設計が実現するわけではありません。AIの指示をどの権限で実行するか、事前許可の範囲をどう照合するかは、別に実装して確かめる必要があります。 まず、自分が使うところを仕上げます 自己管理できる分、AI CLIやOSの変更への追従、認証の更新、設定やデータの復旧は残ります。保守コストが自動的に最小になるわけではありません。 だからこそ、自分に必要な範囲から作ります。CloudflareとVPSを両対応にすることより、毎日使う一周が分かりやすく、困ったときに戻せることを先に確かめたいです。 使い方や環境が合う人がいれば使ってもらい、違う使い方がしたければ改造してもらう。まず自分は使い続ける。今は、そのくらいの温度感で育てていこうと思っています。 many-ai-cliのコードと概要です。Many Irisとの統合は未完成で、この記事はその提供範囲を整理した記録です。 GitHub：ishizakahiroshi/many-ai-cli 紹介ページ：ishizakahiroshi.com --- ※ ヘッダー画像は AI（画像生成）で作成しています。本文図はHTMLで組版しています。 書いた人: ishizakahiroshi 群馬の北部で、保護猫2匹と暮らす、在宅エンジニア（何でも屋） ishizakahiroshi.com github.com/ishizakahiroshi X（業務委託・各種相談はこちら）： x.com バックエンド・インフラ・AI連携まわりで、業務委託のご相談を受け付けています。フルリモートです。スポットや週2〜3時間からでも歓迎で、いろんな案件に携われたらうれしいです。こんな相談、歓迎です。
The Hidden Cost of Running Multiple AI Coding Agents My terminal has several AI coding agents running. One is adding a feature in a side project, another is writing tests in a second repository, a third is reviewing a branch. Every pane is moving, and it looks like a lot of work is getting done. Then the panes stop, one after the other, with the same kind of message: usage limit reached. The work doesn't fail. It just waits, until the window resets or until I decide to pay for more. I use Claude Code on a Claude Pro plan and OpenAI Codex on ChatGPT Plus, two subscriptions of $20 a month each in the US (billed monthly), plus tmux, Git worktrees, subagents, Agent Teams and Orca. That combination raised a question I couldn't answer from the feeling of speed: are parallel AI agents making me more productive, or am I just reaching my subscription usage limits faster? This post is my answer, built from the official docs of both tools and the research on AI coding productivity: 1. What a Claude Pro and a ChatGPT Plus plan actually give you, and what they don't promise. 2. Single agent, tmux sessions, subagents and Agent Teams compared, with diagrams. 3. A tested tmux + Git worktree workflow, and where Orca fits. 4. A way to measure it on your own plans, with the metrics that matter. 5. A decision framework and a list of habits that make a $20 plan last. One idea runs through all of it: more generated code is not more delivered software. --- The illusion of infinite productivity Running four agents feels four times faster. It isn't, and the reason is in three words people use as synonyms. | Term | What it measures | What parallel agents change | | --- | --- | --- | | Throughput | Work items completed per hour (here: code generated, not yet reviewed) | Can increase for independent tasks, but coordination and resource limits may reduce the gains | | Latency | Time from "start this task" to "this task is done" | Can go down for independent tasks, up for dependent ones | | Productivity | Verified, merged, working features per unit of your time and budget | Unknown until you count review, rework and waiting | At best, parallel agents raise throughput of generated code. Productivity only counts code that passed tests, survived review and merged. Everything between those two numbers is work that lands on you: reading diffs, resolving conflicts, re-explaining context, and waiting for a reset. There is research on how unreliable the feeling of speed is. In METR's 2025 randomized controlled trial, 16 experienced open-source developers worked on 246 real issues from their own repositories. With AI tools allowed, they took 19% longer. Before the study they expected a 24% speedup, and afterwards they still believed AI had made them about 20% faster. That result has limits that matter. It used early-2025 tools (mostly Cursor with Claude 3.5 and 3.7 Sonnet), large mature codebases and a small sample. In a February 2026 update, METR said developers are probably more sped up now, but its new data is "only very weak evidence" of how much, partly because many developers refused to work without AI. So the study is not evidence that AI makes you slower. Its useful lesson here is simpler: your sense of speed is not a measurement. Google's DORA team points in the same direction from a different angle. The 2024 report associated higher AI adoption with better documentation and code review speed, but also with an estimated 1.5% drop in delivery throughput and 7.2% drop in delivery stability. The 2025 report sums it up as AI being an amplifier of what a team already does well or badly. --- What Claude Pro and ChatGPT Plus usage limits actually give you Before comparing workflows, get the budget right. Neither vendor sells you a fixed number of tokens, and several different limits get mixed up in discussions online. | Limit | What it is | Claude Pro | ChatGPT Plus (Codex) | | --- | --- | --- | --- | | Session window | Usage allowed inside a five-hour period | Five hours, starting with your first message (source) | Five hours, published as ranges of local messages per model (source) | | Weekly limit | A second cap over the week | Yes, across all models, reset at a fixed time per account | "Weekly limits may also apply" | | Shared pool | What draws from the same budget | claude.ai, Claude Code and Claude Desktop | Local messages and cloud tasks | | Published allowance | A guaranteed token count | None; "the number of messages you can send will vary" (source) | Ranges, explicitly "not fixed message limits" | | Paying for more | When the plan runs out | Optional usage credits, prepaid, billed at standard API rates (source) | Optional credits, or an API key billed at API rates | | Context window | How much one conversation can hold | A model property and a separate limit, though a fuller context costs more quota per turn | Same: a separate limit, but more context means more usage | | How to check | Remaining usage | /usage in Claude Code, Settings > Usage | /status in the CLI, the Codex usage dashboard | Prices and ranges are as of November 2026. Three details change how you should work. The pool is shared. Every Claude Code session in every tmux pane, every subagent and every chat on claude.ai draws from the same Pro budget. Ten terminals are not ten budgets. On the OpenAI side, local messages and cloud tasks share one allowance too, and the docs warn that cloud tasks "may use more of your allowance than local messages". Usage is not message count. Anthropic says usage depends on the length and complexity of the conversation, the features you use, the model and the effort level. Its Claude Code guide adds the part most people miss: every turn resends the conversation so far, plus CLAUDE.md and the files Claude has read, before your new prompt. A long session gets more expensive per message as it grows. Model choice is the biggest lever you control. OpenAI publishes it plainly. On Plus, the heaviest model in the Codex table allows 5 to 45 local messages per five hours, and the lightest allows 350 to 3,000. The published ranges for the two ends of the table differ by about two orders of magnitude, and OpenAI says they vary by task, so read them as a direction, not a conversion rate. Anthropic doesn't publish numbers, but says Opus "uses meaningfully more of your quota" and that Sonnet is the right choice for most coding work. Two traps to avoid. API prices are not the price of subscription usage; they only apply when you turn on usage credits or use an API key. And if ANTHROPIC_API_KEY is set in your shell, Claude Code uses that key instead of your subscription, which can turn an evening of "free" agents into an API bill. --- One agent vs multiple agents There are four architectures in my day-to-day, and they behave very differently on tokens, context and review. flowchart LR subgraph A["A. Single agent"] D1([You]) --> S1[One session] end subgraph B["B. tmux sessions"] D2([You]) --> P1[Claude Code: project 1] D2 --> P2[Codex: project 2] D2 --> P3[Claude Code: project 3] end subgraph C["C. Subagents"] D3([You]) --> M[Main session] M --> SA1[Explore] M --> SA2[Test runner] SA1 -. summary .-> M SA2 -. summary .-> M end subgraph D["D. Agent Team"] D4([You]) --> L[Lead] L --> T1[Teammate 1] L --> T2[Teammate 2] T1 <-. messages .-> T2 end A. A single agent One Claude Code or Codex session working through tasks in order. It has the best context continuity: the agent remembers why a decision was made, and you review one stream of changes. Debugging is simple because there is one author. It isn't automatically the most token-efficient option, though. Because every turn resends the whole conversation, a session that carries three unrelated tasks pays for the history of the first two while working on the third. Anthropic's own best practices say /clear between unrelated tasks "costs nothing" and stops the next task from paying for the previous one. A single agent is efficient when its context is relevant, not when it is long. B. Multiple tmux sessions across projects Independent agents on independent projects. This is the cleanest form of parallelism: no shared files, no merge conflicts, and each agent has a small, relevant context. Two limits still apply. All the Claude Code sessions share one quota, so parallelism spends your five-hour window faster; it doesn't create more of it. And the scarce resource moves to you: each pane eventually asks a question, needs a decision or produces a diff to review. tmux keeps the sessions alive and organized. It does nothing for token consumption. This is also where mixing providers is a real advantage. Claude Pro and ChatGPT Plus are two separate pools. Putting one project on Claude Code and another on Codex is the only way in this post to get more included allowance without upgrading a plan or paying API rates for credits. C. Subagents inside one project A parent session delegates a bounded job to a subagent. In Claude Code, each subagent runs in its own context window, and only its result returns to the main conversation. The built-in Explore subagent, for example, is read-only and made for searching a codebase. The common misunderstanding is that subagents save tokens. They save context, which is different. The docs say each subagent sends its own requests, which "count toward the same usage limits as your main conversation". What you gain is a main session that stays short and focused, because 40 files of search results never enter it. Codex says the same about its own subagents: they "consume more tokens than comparable single-agent runs" (source). A real example from this post. To research it, I delegated the documentation reading to Claude Code subagents (Claude Code 2.1.308): five of them read the Anthropic help center, the Claude Code docs, the Codex docs, Orca's docs and the productivity studies in parallel, and all came back in under two minutes. Claude Code reported about 430,000 tokens across those five. That's a token total, not a share of my quota, which neither tool exposes as a number. That's the ideal case for subagents: read-only, independent, verbose work. It still needed checking: one later verification pass found that an earlier subagent summary had marked a sentence as missing from a doc page when it was there. Subagents pay off for narrow, verbose, read-heavy tasks: exploring a codebase, running a test suite and summarizing failures, reviewing a diff. They pay off more with a cheaper model; Claude Code lets you set model: haiku on a simple subagent. D. Agent Teams Agent Teams in Claude Code are experimental and off by default (you enable them with CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1). A lead session coordinates separate Claude Code instances that share a task list and message each other directly. Subagents return their result to the caller. One catch if you use both: while Agent Teams are enabled, a subagent that Claude names launches as a teammate, so a team, with team-level token costs, can form when you only asked for delegation. The docs are direct about the cost. Agent Teams "use significantly more tokens than a single session", usage scales with the number of active teammates, and the costs page estimates about 7x the tokens of a standard session when teammates run in plan mode. The same docs say that for sequential tasks, same-file edits or work with many dependencies, a single session or subagents are more effective. Anthropic's engineering team found the same pattern outside Claude Code. Its multi-agent research system used about 15 times the tokens of a chat, worked best on breadth-first research, and the post notes that "most coding tasks involve fewer truly parallelizable tasks than research". | | Single agent | tmux sessions | Subagents | Agent Team | | --- | --- | --- | --- | --- | | Context | One, continuous | One per project | Isolated per task, summary returns | One per teammate | | Tokens vs one session | Baseline | Sum of sessions, same pool | Higher, but the main context stays small | Highest, scales with teammates | | Coordination | None | You | The main agent | Lead, task list, messages | | Merge conflicts | None | None across projects | Low if subagents only read | Possible on shared files | | Best for | Dependent, sequential work | Unrelated projects | Search, tests, review | Research, competing hypotheses, cross-layer work with clear ownership | --- tmux, Git worktrees and multi-agent IDEs When you want two agents on the same repository, they need separate checkouts, or they'll edit the same files under each other. Anthropic's docs put it simply: give each piece of work "its own checkout so the edits can't collide". Git worktrees are the standard way to do that: each worktree is a separate directory, on its own branch, sharing one repository. Here is the workflow I'd use. I ran the git and tmux commands in a scratch repository with git 2.54 and tmux 3.8, with the agent commands replaced by echo so no usage was spent (the git pull and npm ci lines need a real remote and project, so they didn't run there): # From the main checkout, with an up-to-date main git switch main && git pull --ff-only # 1. One worktree and one branch per independent task git worktree add -b feat/rbac ../app-rbac main git worktree add -b feat/audit-log ../app-audit main # 2. Worktrees are fresh checkouts: no .env, no node_modules. # Start from the committed template, never your real .env, then give # each worktree its own dev-only database and no production secrets. cp .env.example ../app-rbac/.env && cp .env.example ../app-audit/.env createdb app_rbac && createdb app_audit perl -pi -e 's|^DATABASE_URL=.*|DATABASE_URL=postgres://localhost:5432/app_rbac|' ../app-rbac/.env perl -pi -e 's|^DATABASE_URL=.*|DATABASE_URL=postgres://localhost:5432/app_audit|' ../app-audit/.env (cd ../app-rbac && npm ci) && (cd ../app-audit && npm ci) # 3. One tmux session, one window per agent tmux new-session -d -s agents -n rbac -c "$PWD/../app-rbac" tmux new-window -t agents -n audit -c "$PWD/../app-audit" tmux send-keys -t agents:rbac 'claude "Implement docs/tasks/rbac.md. Run npm test before you stop."' Enter tmux send-keys -t agents:audit 'codex "Implement docs/tasks/audit-log.md. Run npm test before you stop."' Enter tmux attach -t agents Each task description lives in a file in the repository, so both agents start from the same written requirements instead of a prompt you typed differently twice. The second window runs Codex on purpose. One practical detail: the first time you run claude in a new directory it asks you to trust the folder, so attach to the session and accept it before the prompt runs. Then review and merge like you would a colleague's branch: git log --oneline main..feat/rbac # what the agent committed git diff --stat main...feat/rbac # how big the change is (cd ../app-rbac && npm test) # run the checks yourself git switch main && git merge --no-ff feat/rbac # Cleanup, only after the merge and once nothing in the worktree still matters git -C ../app-rbac status --short --ignored # lists what removal would touch git worktree remove ../app-rbac # fails on modified or untracked files git branch -d feat/rbac # fails if the branch isn't merged dropdb app_rbac # the worktree's own dev database # Repeat for feat/audit-log, ../app-audit and app_audit, then: tmux kill-session -t agents In my test, git worktree remove refused to delete a worktree with an untracked file until I passed --force, and git branch -d refused to delete a branch still checked out in a worktree. Keep those guards, and know their gap: gitignored files don't count, so node_modules and a .env you edited inside a worktree are deleted without a warning. That's why the status --ignored line comes first: if it lists anything you still need, copy it out before you remove the worktree. Both tools also do this for you. claude --worktree feature-auth starts a Claude Code session in a new worktree, and a .worktreeinclude file lists the gitignored files to copy into it; keep that list to dev-only files, for the same reason as above. OpenAI's desktop app has a Worktree mode for running Codex chats in parallel (docs); its docs don't describe the same for the CLI. A worktree isolates files, not processes. Both agents run as your user, on the same machine, with the same network access, the same credentials in ~/.aws or ~/.ssh, and often the same local database and ports. If two worktrees run migrations against one Postgres database, they will collide, which is why each one got its own above. If you need security isolation, that comes from the agents' sandbox settings, containers or separate machines, not from a second directory. Where Orca fits Orca is an open-source (MIT) desktop app for running coding agents side by side, each in its own Git worktree. It supports Claude Code, Codex and many other CLI agents, and you use your own subscriptions; it doesn't sell model usage. According to its docs, it creates a real git worktree per task, shows diffs you can annotate and send back to the agent, notifies you when an agent finishes or needs attention, and tracks the usage and reset times of providers like Claude Code and Codex in its status bar. What it doesn't do: raise your limits. Orca runs the same CLIs against the same plans, so four agents in Orca spend the same pool as four agents in tmux. Its own docs say to prefer the provider console for authoritative spend. Its value is visibility (which agent is waiting on you, how much quota is left) and less manual worktree work. Its cost is another app in your toolchain that releases very often (v1.4.245 on October 30, 2026), with plugins that, per its release notes, run with full access to your computer once approved. My rule: if you run one or two agents, tmux and three git commands are enough. When you regularly lose track of which agent is blocked, a tool like Orca starts paying for itself in attention, not in tokens. --- The hidden cost of parallelism Parallel agents move work to places you don't see in the moment. Duplicated context. Every agent learns your codebase from scratch: it reads CLAUDE.md or AGENTS.md, explores the folders, opens the same core files. Four agents pay that onboarding four times, from one quota. Coordination tokens. In an Agent Team, messages between teammates and task-list updates are model calls too. Every teammate is also a separate Claude instance with its own context window, which is the reason Anthropic gives for teams in plan mode using about seven times the tokens of a standard session. Merge conflicts and semantic conflicts. Worktrees prevent agents from overwriting each other's files. They don't prevent two branches from making incompatible decisions, like two different error formats or two ways of checking a role. Git merges those cleanly, and your tests or your users find them later. Review is serial. You can run five agents in parallel, but you read diffs one at a time. If an agent produces a 600-line change in 20 minutes and you need 40 minutes to review it properly, adding a second agent mostly doubles your review queue. Interruptions. A limit that hits halfway through a task stalls it. Recent Claude Code versions (2.1.234 and later) wait and continue on their own after the reset, but the first request after a long break misses the prompt cache and reprocesses your whole context. Meanwhile, the half-finished branch blocks whatever depended on it. flowchart LR G[Agents generate code<br/>parallel] --> R[You review<br/>serial] --> T[Tests and fixes] --> M[Merged and verified] R -. rework .-> G The bottleneck in AI-assisted development is usually the review step, not the generation step. Add agents until your review queue is full, and stop there. --- How to measure this on your own plans No article can tell you which workflow wins on your codebase, your plans and your review speed. A small, controlled comparison can, and it's the only way to stop trusting the feeling of speed that METR measured. This is the setup I'd use. The project. A TypeScript REST API with PostgreSQL, authentication, role-based access control (RBAC), automated tests and one small frontend screen. Every run starts from the same commit, the same written task files and the same acceptance tests. The tasks. A mix of independent and dependent work: | # | Task | Depends on | | --- | --- | --- | | T1 | Add a roles table, migration and seed | none | | T2 | RBAC middleware: deny by default, check role and resource owner | T1 | | T3 | Audit log of security events (login, failed login, role change) | none | | T4 | Rate limiting on login with progressive lockout | none | | T5 | Admin screen listing users and their roles | T2 | | T6 | Tests that try IDOR and privilege escalation against T2 | T2 | The workflows. Single agent, tmux sessions (one task per session, same checkout, to expose conflicts), subagents, an Agent Team, tmux with worktrees, and worktrees split across Claude Code and Codex. If you use Orca, run the last one from it as a seventh. Change one thing at a time: same models, same task files, same tests, and at least two runs per workflow, because one run of an agent is an anecdote. The metrics. Wall-clock time to the last merged task, active human time (time you spend typing, reviewing or deciding), input, output and cache tokens, quota consumed, sessions interrupted by a limit, acceptance test pass rate, security issues found in review, merge conflicts, rework rounds, and verified tasks per hour: tasks that passed the acceptance tests and your review, divided by wall-clock hours. Both tools expose token data. Claude Code exports claude_code.token.usage through OpenTelemetry when CLAUDE_CODE_ENABLE_TELEMETRY=1 is set and an exporter is configured (for example OTEL_METRICS_EXPORTER=console), with input, output and cache tokens as separate types, and codex exec --json emits a turn.completed event with input_tokens, cached_input_tokens and output_tokens (docs). Quota is harder: neither plan shows a raw number, so record the percentage from /usage or /status before and after each run. Put one row per workflow and one column per metric in a spreadsheet, and read verified tasks per hour first. A workflow that finishes faster but needs more rework or more of your review time hasn't won anything. What I'd expect, as a hypothesis and not a result: worktrees across two providers will win on verified tasks per hour for T1, T3 and T4, and a single agent will win on T2, T5 and T6, because those three share one design decision (how a role is checked) that is cheaper to make once than to explain to three agents. --- How to get more from your AI subscription These are the habits I'd apply before upgrading any plan. Each one comes from the vendors' own guidance or follows from how usage is counted. 1. Clear between tasks. /clear when switching to unrelated work, /compact with a focus when continuing a long task. Every turn resends the history, so stale history is the most expensive thing in your session. 2. Pick the model per task. Sonnet for most Claude Code work, Opus only when it's stuck or for wide changes (/model opusplan plans with Opus and executes with Sonnet). On Codex, a lighter model for routine edits buys you a much larger allowance. 3. Keep the always-loaded files small. Anthropic suggests keeping CLAUDE.md under 200 lines; OpenAI suggests reducing the size of AGENTS.md. Both get read on every session. 4. Turn off what you don't use. Every MCP server adds to the context: in Claude Code its tool names and instructions (full definitions load only when a tool is used), in Codex context on every message. Both vendors say to disable the servers you don't need, and Anthropic suggests CLI tools like gh when they exist. 5. Delegate verbose work, not judgement. Send searches, test runs and log reading to a subagent with a cheap model, and keep design decisions in the main session. 6. Split by provider, not only by pane. Put independent projects or tasks on the plan that has quota left. 7. Write the task down. A task file with acceptance criteria and the test command saves the back-and-forth that burns tokens, and it lets you hand the same task to a different agent after a reset. 8. Watch the meter before you start, not when it stops you. Check /usage or /status before launching parallel work. If the window is 80% spent, start one task, not four. 9. Turn on paid overflow deliberately. Usage credits are opt-in and billed at API rates. Set a monthly cap if you enable them, so a forgotten agent can't run up a bill. 10. Check that ANTHROPIC_API_KEY is unset in shells where you mean to use your subscription. --- A decision framework | Workload | Best fit | Why | | --- | --- | --- | | One feature, steps depend on each other | Single agent, /clear between features | Shared decisions stay in one context | | Unrelated projects | tmux sessions, mixed providers | Clean parallelism, two quotas | | Independent tasks in one repository | Worktrees, one agent each | File isolation, simple merges | | Search, test runs, log analysis, review | Subagents with a cheaper model | Keeps the main context small | | Debugging with competing hypotheses, broad research | Agent Team, few teammates | Teammates challenge each other; worth the tokens | | Same files, shared schema, tight dependencies | Single agent | Parallel agents create semantic conflicts | | Three or more agents, or you lose track of which is blocked | Orca or a similar tool | Pays back in attention, not quota | | Window almost spent | One small task, or switch provider | Interrupted work stalls, and resuming re-reads the whole context | --- Final verdict So, are parallel AI agents making developers more productive, or just reaching the limit faster? Both, depending on the work. Parallel agents are worth it when tasks are truly independent, when each one has written acceptance criteria and tests, when the work is spread across two providers' quotas, and when your review capacity keeps up with what they produce. A single agent is the better choice when the tasks share decisions, touch the same files or depend on each other, which, according to Anthropic's own engineering team, describes more coding work than research work. What doesn't hold up is the idea that more agents means more software. Every architecture in this post spends from a limited pool, and every one of them ends at the same place: a person reading a diff and deciding whether it's right. The best AI coding workflow is not the one running the most agents. It's the one producing the most verified engineering value within its constraints. Takeaway - Your quota is shared. Every Claude Code pane, subagent and chat draws from one Pro pool; Codex local and cloud work share one Plus pool. - Subagents save context, not tokens. Use them for verbose, read-heavy work, with a cheaper model. - Agent Teams cost about 7x in plan mode. Use them for work that benefits from discussion, not for routine edits. - Worktrees isolate files, not processes. Separate databases, ports and credentials need their own isolation. - Two $20 plans are two pools. Splitting work by provider is the cleanest way to get more allowance without upgrading. - Count verified tasks per hour, not agents running or lines generated. How many agents can you run before your review becomes the bottleneck, and what did you change when you hit that point? Tell me in the comments. --- I'm Diogo Soares, a Staff AI Engineer working on AI agents and legacy modernization. If this was useful, follow me here on DEV.to and on Instagram at @diogosoares.dev, where the habits from this post become a carousel you can save for your next planning session. This article also has a video walkthrough on my YouTube channel, Diogo Soares Dev, so subscribe there for the next ones. Let's also connect on LinkedIn, or check out diogosoares.dev.
you might enjoy learning more about this zed.dev in case it sparks new ideas ACP helps with agent interoperability and helps a lot of IDEs and ADEs integrate all the major harnesses seamlessly zed zed-industries/zed orca github.com/stablyai/orca/tree/main/src/main I haven't looked at the cli implementation but you can get very far with integrating a harness while not invoking the model directly via API
Conheça o Orca: orquestrador para agentes de IA de código O que é O Orca é uma ferramenta de orquestração para trabalhar com múltiplos agentes de inteligência artificial de código, como Codex, ClaudeCode, OpenCode e Pi. O sistema permite executar os agentes lado a lado, utilizando sua própria assinatura. O aplicativo funciona em computadores com macOS, Windows e Linux, além de oferecer suporte a execuções remotas via SSH e um aplicativo móvel complementar. Para quem serve É voltado para pessoas que desenvolvem software e utilizam ferramentas de IA em seu fluxo de trabalho. É útil para quem deseja enviar o mesmo comando para múltiplos agentes em worktrees isoladas do Git e comparar as respostas. O aplicativo também atende a quem precisa acompanhar tarefas pelo celular, integrar projetos do GitHub e Linear, editar arquivos ou inspecionar elementos visuais em Chromium com o Design Mode. Como começar 1. Faça o download do Orca para o seu sistema operacional (macOS, Windows ou Linux). 2. Configure o acesso aos seus agentes de código usando sua assinatura. 3. Instale o aplicativo móvel no iOS ou Android para receber notificações e controlar agentes à distância. 4. Abra seus projetos no Orca para criar worktrees paralelas, gerenciar terminais e integrar seu fluxo de trabalho. Instalação brew install --cask stablyai/orca/orca brew upgrade --cask stablyai/orca/orca yay -S stably-orca-bin 🔗 Repositório oficial: stablyai/orca Veja em 1 minuto {% embed youtube.com %} 📚 Mais conteúdos do canal: gist.github.com
[개발자들의 PICK] 이번 주 깃허브 트렌딩 결산, 인기 오픈소스 TOP 10 이번 주 깃허브에서 가장 많은 별을 받은 오픈 소스 TOP 10을 10위부터 소개합니다. 소개한 저장소 링크는 고정 댓글에 있습니다. 00:00 이번 주 TOP 10 00:05 10위 안드로이드 스킬 00:51 9위 오르카 01:38 8위 오픈코드 02:15 7위 루플로 02:47 6위 그래피파이 03:32 5위 트레이딩 에이전츠 04:17 4위 카파시 스킬 04:56 3위 클로드 SEO 05:35 2위 지식 노동 플러그인 06:14 1위 클라우드플레어 시큐리티 오딧 스킬 06:55 마무리 📌 이번 주! 깃허브 트렌딩 TOP 10 저장소 10위 안드로이드 스킬 — android/skills 9위 오르카 — stablyai/orca 8위 오픈코드 — anomalyco/opencode 7위 루플로 — ruvnet/ruflo 6위 그래피파이 — Graphify-Labs/graphify 5위 트레이딩 에이전츠 — TauricResearch/TradingAgents 4위 카파시 스킬 — multica-ai/andrej-karpathy-skills 3위 클로드 SEO — AgriciDaniel/claude-seo 2위 지식 노동 플러그인 — anthropics/knowledge-work-plugins 1위 클라우드플레어 시큐리티 오딧 스킬 — cloudflare/security-audit-skill [en-US] [Developer's PICK] This Week's GitHub Trending Roundup, Top 10 Popular Open Source Projects Here are the Top 10 Open Sources with the Most Stars on GitHub this week, starting from 10th place. Links to the featured repositories are in the pinned comment. 00:00 This Week's Top 10 00:05 10th Android Skills 00:51 9th Orca 01:38 8th OpenCode 02:15 7th Luplo 02:47 6th Graphify 03:32 5th Trading Agents 04:17 4th Kapasi Skills 04:56 3rd Claude SEO 05:35 2nd Knowledge Work Plugin 06:14 1st Cloudflare Security Audit Skills 06:55 Wrap-up 📌 This Week! GitHub Trending Top 10 Repositories 10th Android Skills — android/skills 9th Orca — stablyai/orca 8th Open Code — anomalyco/opencode 7th Ruflo — ruvnet/ruflo 6th Graphify — Graphify-Labs/graphify 5th Trading Agents — TauricResearch/TradingAgents 4th Karpathy Skills — multica-ai/andrej-karpathy-skills 3rd Claude SEO — AgriciDaniel/claude-seo 2nd Knowledge Work Plugins — anthropics/knowledge-work-plugins 1st Cloudflare Security Audit Skills — cloudflare/security-audit-skill [id] [Pilihan Pengembang] Rekap Trending GitHub Minggu Ini, 10 Open Source Terpopuler Berikut adalah 10 Open Source Teratas dengan Bintang Terbanyak di GitHub minggu ini, dimulai dari peringkat ke-10. Tautan ke repositori unggulan ada di komentar yang disematkan. 00:00 10 Teratas Minggu Ini 00:05 Peringkat ke-10 Android Skills 00:51 Peringkat ke-9 Orca 01:38 Peringkat ke-8 OpenCode 02:15 Peringkat ke-7 Luplo 02:47 Peringkat ke-6 Graphify 03:32 Peringkat ke-5 Trading Agents 04:17 Peringkat ke-4 Kapasi Skills 04:56 Peringkat ke-3 Claude SEO 05:35 Peringkat ke-2 Knowledge Work Plugin 06:14 Peringkat ke-1 Cloudflare Security Audit Skills 06:55 Ringkasan 📌 Minggu Ini! 10 Repositori Terpopuler di GitHub 10 Android Skills — android/skills 9 Orca — stablyai/orca 8 Open Code — anomalyco/opencode 7 Ruflo — ruvnet/ruflo 6 Graphify — Graphify-Labs/graphify 5 Trading Agents — TauricResearch/TradingAgents 4 Karpathy Skills — multica-ai/andrej-karpathy-skills 3 Claude SEO — AgriciDaniel/claude-seo 2 Knowledge Work Plugins — anthropics/knowledge-work-plugins 1 Cloudflare Security Audit Skills — cloudflare/security-audit-skill
Top 10 GitHub Repos This Week | Oct 18 – Oct 24 | The Harness Beats the Model This week the biggest gains went to the harness around the agent, not the model: Cloudflare's security audit skill took #1 with 12,680 new stars, and three of the ten are instructions rather than apps. ⏱️ TIMESTAMPS 0:00 — Intro 0:46 — #10 andrej-karpathy-skills — One rules file for coding agents (223.6K⭐️) 2:37 — #9 claude-plugins-official — Anthropic's official plugin directory (44.5K⭐️) 4:36 — #8 ruflo — An agent meta-harness (79.2K⭐️) 6:38 — #7 ai-memory — Shared memory across coding agents (13.4K⭐️) 8:46 — #6 ComfyUI — Node-graph engine for AI images and video (142.8K⭐️) 10:50 — #5 hyperframes — Write HTML, render video (71.9K⭐️) 13:13 — #4 opencode — The open source coding agent (221.4K⭐️) 15:21 — #3 graphify — Your codebase as a knowledge graph (134.8K⭐️) 18:01 — #2 orca — A command center for a fleet of agents (105.4K⭐️) 20:18 — #1 security-audit-skill — Turn your agent into a security auditor (46K⭐️) 23:17 — Recap & Trends 🔗 REPOS • #10 andrej-karpathy-skills → multica-ai/andrej-karpathy-skills • #9 claude-plugins-official → anthropics/claude-plugins-official • #8 ruflo → ruvnet/ruflo • #7 ai-memory → akitaonrails/ai-memory • #6 ComfyUI → Comfy-Org/ComfyUI • #5 hyperframes → heygen-com/hyperframes • #4 opencode → anomalyco/opencode • #3 graphify → Graphify-Labs/graphify • #2 orca → stablyai/orca • #1 security-audit-skill → cloudflare/security-audit-skill 👍 Like, 💬 Comment, 🔔 Subscribe, ⭐️ Star the repos! #github #opensource #ai #coding #programming #trending #devtools #developer [ar] أفضل 10 مستودعات على GitHub لهذا الأسبوع | 18 أكتوبر – 24 أكتوبر | "إطار العمل" يتفوق على النموذج هذا الأسبوع، كانت أكبر المكاسب من نصيب البنية التحتية المحيطة بالوكيل، وليس النموذج نفسه: فقد تصدّرت مهارة التدقيق الأمني من كلاود فلير القائمة بحصولها على 12,680 نجمة جديدة، وثلاث من هذه النجوم العشر عبارة عن تعليمات وليست تطبيقات. ⏱️ الطوابع الزمنية 0:00 — مقدمة 0:46 — #10 مهارات أندريه كارباثي — ملف قواعد واحد لوكلاء البرمجة (223.6 ألف نجمة) 2:37 — #9 دليل إضافات كلود الرسمي — دليل إضافات أنثروبيك الرسمي (44.5 ألف نجمة) 4:36 — #8 روفلو — أداة شاملة لوكلاء البرمجة (79.2 ألف نجمة) 6:38 — #7 ذاكرة الذكاء الاصطناعي — ذاكرة مشتركة بين وكلاء البرمجة (13.4 ألف نجمة) 8:46 — #6 كومفي يو آي — محرك رسم بياني للعقد لصور وفيديوهات الذكاء الاصطناعي (142.8 ألف نجمة) 10:50 — #5 هايبر فريمز — كتابة HTML، عرض الفيديو (71.9 ألف نجمة) 13:13 — #4 أوبن كود — وكيل البرمجة مفتوح المصدر (221.4 ألف نجمة) 15:21 — #3 graphify — قاعدة بياناتك البرمجية كرسم بياني معرفي (134.8 ألف نجمة) 18:01 — #2 orca — مركز قيادة لأسطول من العملاء (105.4 ألف نجمة) 20:18 — #1 security-audit-skill — حوّل عميلك إلى مدقق أمني (46 ألف نجمة) 23:17 — ملخص واتجاهات 🔗 المستودعات • #10 andrej-karpathy-skills → multica-ai/andrej-karpathy-skills • #9 claude-plugins-official → anthropics/claude-plugins-official • #8 ruflo → ruvnet/ruflo • #7 ai-memory → akitaonrails/ai-memory • #6 ComfyUI → Comfy-Org/ComfyUI • #5 hyperframes → heygen-com/hyperframes • #4 opencode → anomalyco/opencode • #3 graphify → Graphify-Labs/graphify • #2 orca → staablyai/orca • #1 security-audit-skill → cloudflare/security-audit-skill 👍 إعجاب، 💬 تعليق، 🔔 اشتراك، ⭐️ ضع نجمة على المستودعات! #github #opensource #ai #coding #programming #trending #devtools #developer [bn] এই সপ্তাহের শীর্ষ ১০ গিটহাব রিপো | ১৮ অক্টোবর – ২৪ অক্টোবর | মডেলকে হার মানালো হারনেস এই সপ্তাহে সবচেয়ে বেশি অগ্রগতি হয়েছে এজেন্টের চারপাশের হারনেসের, মডেলের নয়: ক্লাউডফ্লেয়ারের সিকিউরিটি অডিট স্কিল ১২,৬৮০টি নতুন স্টার পেয়ে প্রথম স্থান অধিকার করেছে, এবং এই দশটির মধ্যে তিনটিই অ্যাপ না হয়ে নির্দেশনা। ⏱️ টাইমস্ট্যাম্প ০:০০ — ভূমিকা ০:৪৬ — #১০ andrej-karpathy-skills — কোডিং এজেন্টদের জন্য একটি রুলস ফাইল (২২৩.৬ হাজার⭐️) ২:৩৭ — #৯ claude-plugins-official — অ্যানথ্রোপিকের অফিসিয়াল প্লাগইন ডিরেক্টরি (৪৪.৫ হাজার⭐️) ৪:৩৬ — #৮ ruflo — একটি এজেন্ট মেটা-হারনেস (৭৯.২ হাজার⭐️) ৬:৩৮ — #৭ ai-memory — কোডিং এজেন্টদের মধ্যে শেয়ার্ড মেমরি (১৩.৪ হাজার⭐️) ৮:৪৬ — #৬ ComfyUI — AI ইমেজ এবং ভিডিওর জন্য নোড-গ্রাফ ইঞ্জিন (১৪২.৮ হাজার⭐️) ১০:৫০ — #৫ hyperframes — HTML লেখা, ভিডিও রেন্ডার করা (৭১.৯ হাজার⭐️) ১৩:১৩ — #৪ opencode — ওপেন সোর্স কোডিং এজেন্ট (২২১.৪ হাজার ⭐️) ১৫:২১ — #৩ গ্রাফিফাই — আপনার কোডবেসকে একটি নলেজ গ্রাফ হিসেবে ব্যবহার করুন (১৩৪.৮ হাজার ⭐️) ১৮:০১ — #২ ওরকা — একদল এজেন্টের জন্য একটি কমান্ড সেন্টার (১০৫.৪ হাজার ⭐️) ২০:১৮ — #১ সিকিউরিটি-অডিট-স্কিল — আপনার এজেন্টকে একজন সিকিউরিটি অডিটরে পরিণত করুন (৪৬ হাজার ⭐️) ২৩:১৭ — সারসংক্ষেপ ও ট্রেন্ডস 🔗 রিপো • #১০ আন্দ্রেজ-কারপ্যাথি-স্কিলস → multica-ai/andrej-karpathy-skills • #৯ ক্লড-প্লাগইনস-অফিশিয়াল → anthropics/claude-plugins-official • #৮ রুফলো → ruvnet/ruflo • #৭ ai-memory → akitaonrails/ai-memory • #৬ ComfyUI → Comfy-Org/ComfyUI • #৫ hyperframes → heygen-com/hyperframes • #৪ opencode → anomalyco/opencode • #৩ graphify → Graphify-Labs/graphify • #২ orca → stablyai/orca • #১ security-audit-skill → cloudflare/security-audit-skill 👍 লাইক, 💬 কমেন্ট, 🔔 সাবস্ক্রাইব, ⭐️ রিপোজিটরিগুলোতে স্টার দিন! #github #opensource #ai #coding #programming #trending #devtools #developer [de-DE] Die 10 besten GitHub-Repos der Woche | 18. Okt. – 24. Okt. | Das Framework schlägt das Modell Diese Woche erzielten die Anwender die größten Zuwächse, nicht das Modell selbst: Cloudflares Sicherheitsaudit-Funktion belegte mit 12.680 neuen Sternen den ersten Platz, und drei der zehn besten Funktionen sind Anleitungen und keine Apps. ⏱️ ZEITSTEMPEL 0:00 — Intro 0:46 — #10 andrej-karpathy-skills — Eine Regeldatei für Coding-Agenten (223,6K⭐️) 2:37 — #9 claude-plugins-official — Das offizielle Plugin-Verzeichnis von Anthropic (44,5K⭐️) 4:36 — #8 ruflo — Ein Agenten-Meta-Harness (79,2K⭐️) 6:38 — #7 ai-memory — Gemeinsamer Speicher für Coding-Agenten (13,4K⭐️) 8:46 — #6 ComfyUI — Node-Graph-Engine für KI-Bilder und -Videos (142,8K⭐️) 10:50 — #5 hyperframes — HTML schreiben, Video rendern (71,9K⭐️) 13:13 — #4 Opencode – Der Open-Source-Codierungsagent (221,4K⭐️) 15:21 – #3 Graphify – Ihre Codebasis als Wissensgraph (134,8K⭐️) 18:01 – #2 Orca – Eine Kommandozentrale für eine Flotte von Agenten (105,4K⭐️) 20:18 – #1 Security-Audit-Skill – Machen Sie Ihren Agenten zum Sicherheitsauditor (46K⭐️) 23:17 – Zusammenfassung & Trends 🔗 REPOS • #10 Andrej-Karpathy-Skills → multica-ai/andrej-karpathy-skills • #9 Claude-Plugins-Official → anthropics/claude-plugins-official • #8 Ruflo → ruvnet/ruflo • #7 ai-memory → akitaonrails/ai-memory • #6 ComfyUI → Comfy-Org/ComfyUI • #5 hyperframes → heygen-com/hyperframes • #4 opencode → anomalyco/opencode • #3 graphify → Graphify-Labs/graphify • #2 orca → stablyai/orca • #1 security-audit-skill → cloudflare/security-audit-skill 👍 Gefällt mir, 💬 Kommentar, 🔔 Abonnieren, ⭐️ Repos mit Stern markieren! #github #opensource #ai #coding #programming #trending #devtools #developer [es-US] Los 10 mejores repositorios de GitHub esta semana | 18 al 24 de octubre | The Harness Beats the M... Esta semana, las mayores ganancias se concentraron en la plataforma que rodea al agente, no en el modelo: la habilidad de auditoría de seguridad de Cloudflare alcanzó el primer puesto con 12.680 nuevas estrellas, y tres de las diez mejores son instrucciones, no aplicaciones. Esta semana, el mayor avance se centró en la plataforma que rodea al agente, no en el modelo: la habilidad de auditoría de seguridad de Cloudflare se posicionó en el primer lugar con 12.680 nuevas estrellas, y tres de las diez mejores son instrucciones, no aplicaciones. ⏱️ MARCAS DE TIEMPO 0:00 — Introducción 0:46 — #10 andrej-karpathy-skills — Un archivo de reglas para agentes de codificación (223.6K⭐️) 2:37 — #9 claude-plugins-official — Directorio oficial de plugins de Anthropic (44.5K⭐️) 4:36 — #8 ruflo — Un meta-arnés para agentes (79.2K⭐️) 6:38 — #7 ai-memory — Memoria compartida entre agentes de codificación (13.4K⭐️) 8:46 — #6 ComfyUI — Motor de grafo de nodos para imágenes y vídeo con IA (142.8K⭐️) 10:50 — #5 hyperframes — Escribe HTML, renderiza vídeo (71.9K⭐️) 13:13 — #4 opencode — OpenCode Agente de codificación fuente (221.4K⭐️) 15:21 — #3 graphify — Tu base de código como un grafo de conocimiento (134.8K⭐️) 18:01 — #2 orca — Un centro de mando para una flota de agentes (105.4K⭐️) 20:18 — #1 security-audit-skill — Convierte a tu agente en un auditor de seguridad (46K⭐️) 23:17 — Resumen y tendencias 🔗 REPOSICIONES • #10 andrej-karpathy-skills → multica-ai/andrej-karpathy-skills • #9 claude-plugins-official → anthropics/claude-plugins-official • #8 ruflo → ruvnet/ruflo • #7 ai-memory → akitaonrails/ai-memory • #6 ComfyUI → Comfy-Org/ComfyUI • #5 hyperframes → heygen-com/hyperframes • #4 opencode → anomalyco/opencode • #3 graphify → Graphify-Labs/graphify • #2 orca → stablyai/orca • #1 security-audit-skill → cloudflare/security-audit-skill 👍 Dale Me gusta, 💬 Comenta, 🔔 Suscríbete, ⭐️ ¡Marca los repositorios como favoritos! #github #opensource #ai #codificación #programación #tendencias #devtools #desarrollador [fr-FR] Top 10 des dépôts GitHub de la semaine | 18-24 oct. | Le harnais surpasse le modèle Cette semaine, ce sont les outils autour de l'agent, et non le modèle, qui ont enregistré les plus fortes progressions : la fonctionnalité d'audit de sécurité de Cloudflare s'est hissée à la première place avec 12 680 nouvelles étoiles, et trois des dix meilleures sont des instructions plutôt que des applications. ⏱️ HORODATAGE 0:00 — Introduction 0:46 — #10 andrej-karpathy-skills — Un fichier de règles pour la programmation d'agents (223,6K⭐️) 2:37 — #9 claude-plugins-official — Répertoire officiel des plugins d'Anthropic (44,5K⭐️) 4:36 — #8 ruflo — Un méta-harnais pour agents (79,2K⭐️) 6:38 — #7 ai-memory — Mémoire partagée entre agents de programmation (13,4K⭐️) 8:46 — #6 ComfyUI — Moteur de graphes de nœuds pour les images et vidéos IA (142,8K⭐️) 10:50 — #5 hyperframes — Écrire du HTML, générer de la vidéo (71,9K⭐️) 13:13 — #4 opencode — L'agent de codage open source (221,4K⭐️) 15:21 — #3 Graphify — Votre code source sous forme de graphe de connaissances (134,8K⭐️) 18:01 — #2 Orca — Un centre de commandement pour une flotte d'agents (105,4K⭐️) 20:18 — #1 Security-audit-skill — Transformez votre agent en auditeur de sécurité (46K⭐️) 23:17 — Récapitulatif et tendances 🔗 DÉPÔTS • #10 andrej-karpathy-skills → multica-ai/andrej-karpathy-skills • #9 claude-plugins-official → anthropics/claude-plugins-official • #8 ruflo → ruvnet/ruflo • #7 ai-memory → akitaonrails/ai-memory • #6 ComfyUI → Comfy-Org/ComfyUI • #5 hyperframes → heygen-com/hyperframes • #4 opencode → anomalyco/opencode • #3 graphify → Graphify-Labs/graphify • #2 orca → stablyai/orca • #1 security-audit-skill → cloudflare/security-audit-skill 👍 Aimez, 💬 Commentez, 🔔 Abonnez-vous, ⭐️ Mettez les dépôts en favoris ! #github #opensource #ai #coding #programming #trending #devtools #developer [hi] इस सप्ताह के शीर्ष 10 GitHub रिपोज़ | 18 अक्टूबर - 24 अक्टूबर | हार्नेस मॉडल से बेहतर इस सप्ताह सबसे अधिक लाभ एजेंट के आसपास के हार्नेस को मिला, न कि मॉडल को: क्लाउडफ्लेयर के सुरक्षा ऑडिट कौशल ने 12,680 नए स्टार्स के साथ पहला स्थान प्राप्त किया, और इनमें से दस में से तीन निर्देश हैं, न कि ऐप्स। ⏱️ समय-सारणी 0:00 — परिचय 0:46 — #10 andrej-karpathy-skills — कोडिंग एजेंटों के लिए एक नियम फ़ाइल (223.6K⭐️) 2:37 — #9 claude-plugins-official — Anthropic की आधिकारिक प्लगइन निर्देशिका (44.5K⭐️) 4:36 — #8 ruflo — एक एजेंट मेटा-हार्नेस (79.2K⭐️) 6:38 — #7 ai-memory — कोडिंग एजेंटों के बीच साझा मेमोरी (13.4K⭐️) 8:46 — #6 ComfyUI — AI छवियों और वीडियो के लिए नोड-ग्राफ़ इंजन (142.8K⭐️) 10:50 — #5 hyperframes — HTML लिखें, वीडियो रेंडर करें (71.9K⭐️) 13:13 — #4 opencode — ओपन सोर्स कोडिंग एजेंट (221.4K⭐️) 15:21 — #3 ग्राफीफाई — आपका कोडबेस एक नॉलेज ग्राफ के रूप में (134.8K⭐️) 18:01 — #2 ओर्का — एजेंटों के बेड़े के लिए एक कमांड सेंटर (105.4K⭐️) 20:18 — #1 सिक्योरिटी ऑडिट स्किल — अपने एजेंट को सिक्योरिटी ऑडिटर में बदलें (46K⭐️) 23:17 — सारांश और रुझान 🔗 रिपॉजिटरी • #10 आंद्रेज कार्पेथी स्किल्स → multica-ai/andrej-karpathy-skills • #9 क्लाउड प्लगइन्स ऑफिशियल → anthropics/claude-plugins-official • #8 रुफ्लो → ruvnet/ruflo • #7 ai-memory → akitaonrails/ai-memory • #6 ComfyUI → Comfy-Org/ComfyUI • #5 hyperframes → heygen-com/hyperframes • #4 opencode → anomalyco/opencode • #3 graphify → Graphify-Labs/graphify • #2 orca → stablyai/orca • #1 security-audit-skill → cloudflare/security-audit-skill 👍 लाइक करें, 💬 टिप्पणी करें, 🔔 सब्सक्राइब करें, ⭐️ रिपॉजिटरी को स्टार दें! #github #opensource #ai #coding #programming #trending #devtools #developer [id] 10 Repositori GitHub Teratas Minggu Ini | 18 Okt – 24 Okt | The Harness Beats the Model Minggu ini, peningkatan terbesar terjadi pada sistem pendukung agen, bukan pada modelnya: keterampilan audit keamanan Cloudflare menduduki peringkat #1 dengan 12.680 bintang baru, dan tiga dari sepuluh bintang tersebut berupa instruksi, bukan aplikasi. ⏱️ CAP WAKTU 0:00 — Pendahuluan 0:46 — #10 andrej-karpathy-skills — Satu file aturan untuk agen pengkodean (223,6K⭐️) 2:37 — #9 claude-plugins-official — Direktori plugin resmi Anthropic (44,5K⭐️) 4:36 — #8 ruflo — Meta-harness agen (79,2K⭐️) 6:38 — #7 ai-memory — Memori bersama di seluruh agen pengkodean (13,4K⭐️) 8:46 — #6 ComfyUI — Mesin node-graph untuk gambar dan video AI (142,8K⭐️) 10:50 — #5 hyperframes — Tulis HTML, render video (71,9K⭐️) 13:13 — #4 opencode — Agen pengkodean sumber terbuka (221,4 ribu ⭐️) 15:21 — #3 graphify — Basis kode Anda sebagai grafik pengetahuan (134,8 ribu ⭐️) 18:01 — #2 orca — Pusat komando untuk armada agen (105,4 ribu ⭐️) 20:18 — #1 security-audit-skill — Ubah agen Anda menjadi auditor keamanan (46 ribu ⭐️) 23:17 — Rekap & Tren 🔗 REPOS • #10 andrej-karpathy-skills → multica-ai/andrej-karpathy-skills • #9 claude-plugins-official → anthropics/claude-plugins-official • #8 ruflo → ruvnet/ruflo • #7 ai-memory → akitaonrails/ai-memory • #6 ComfyUI → Comfy-Org/ComfyUI • #5 hyperframes → heygen-com/hyperframes • #4 opencode → anomalyco/opencode • #3 graphify → Graphify-Labs/graphify • #2 orca → stablyai/orca • #1 security-audit-skill → cloudflare/security-audit-skill 👍 Suka, 💬 Komentar, 🔔 Berlangganan, ⭐️ Beri bintang pada repositori! #github #opensource #ai #coding #programming #trending #devtools #developer [it] I 10 migliori repository GitHub di questa settimana | 18 ott – 24 ott | L'infrastruttura batte il... Questa settimana i maggiori progressi sono andati all'infrastruttura che circonda l'agente, non al modello: la skill di audit di sicurezza di Cloudflare si è aggiudicata il primo posto con 12.680 nuove stelle, e tre delle prime dieci sono istruzioni anziché applicazioni. ⏱️ INDICE DEI CONTENUTI 0:00 — Introduzione 0:46 — #10 andrej-karpathy-skills — Un file di regole per agenti di codifica (223.600⭐️) 2:37 — #9 claude-plugins-official — La directory ufficiale dei plugin di Anthropic (44.500⭐️) 4:36 — #8 ruflo — Un meta-sistema di controllo per agenti (79.200⭐️) 6:38 — #7 ai-memory — Memoria condivisa tra agenti di codifica (13.400⭐️) 8:46 — #6 ComfyUI — Motore a grafo di nodi per immagini e video AI (142.800⭐️) 10:50 — #5 hyperframes — Scrivi HTML, renderizza video (71.900⭐️) 13:13 — #4 opencode — Il progetto open source agente di codifica (221.400⭐️) 15:21 — #3 graphify — Il tuo codice sorgente come grafo della conoscenza (134.800⭐️) 18:01 — #2 orca — Un centro di comando per una flotta di agenti (105.400⭐️) 20:18 — #1 security-audit-skill — Trasforma il tuo agente in un revisore della sicurezza (46.000⭐️) 23:17 — Riepilogo e tendenze 🔗 REPOS • #10 andrej-karpathy-skills → multica-ai/andrej-karpathy-skills • #9 claude-plugins-official → anthropics/claude-plugins-official • #8 ruflo → ruvnet/ruflo • #7 ai-memory → akitaonrails/ai-memory • #6 ComfyUI → Comfy-Org/ComfyUI • #5 hyperframes → heygen-com/hyperframes • #4 opencode → anomalyco/opencode • #3 graphify → Graphify-Labs/graphify • #2 orca → stablyai/orca • #1 security-audit-skill → cloudflare/security-audit-skill 👍 Metti Mi piace, 💬 Commenta, 🔔 Iscriviti, ⭐️ Aggiungi i repository ai preferiti! #github #opensource #ai #coding #programming #trending #devtools #developer [iw] 10 מאגרי ה-GitHub המובילים השבוע | 18 באוקטובר – 24 באוקטובר | המעטפת מנצחת את המודל השבוע, הרווחים הגדולים ביותר הלכו לרתמה סביב הסוכן, לא למודל: מיומנות ביקורת האבטחה של Cloudflare תפסה את המקום הראשון עם 12,680 כוכבים חדשים, ושלושה מתוך עשרתם הם הוראות ולא אפליקציות. ⏱️ חותמות זמן 0:00 — מבוא 0:46 — #10 andrej-karpathy-skills — קובץ כללים אחד עבור סוכני קידוד (223.6K⭐️) 2:37 — #9 claude-plugins-official — ספריית התוספים הרשמית של Anthropic (44.5K⭐️) 4:36 — #8 ruflo — רתמת מטא של סוכן (79.2K⭐️) 6:38 — #7 ai-memory — זיכרון משותף בין סוכני קידוד (13.4K⭐️) 8:46 — #6 ComfyUI — מנוע Node-graph עבור תמונות ווידאו של בינה מלאכותית (142.8K⭐️) 10:50 — #5 hyperframes — כתיבת HTML, עיבוד וידאו (71.9K⭐️) 13:13 — #4 opencode — סוכן קידוד בקוד פתוח (221.4K⭐️) 15:21 — #3 graphify — בסיס הקוד שלך כגרף ידע (134.8K⭐️) 18:01 — #2 orca — מרכז פיקוד עבור צי סוכנים (105.4K⭐️) 20:18 — #1 security-audit-skill — הפוך את הסוכן שלך למבקר אבטחה (46K⭐️) 23:17 — סיכום ומגמות 🔗 REPOS • #10 andrej-karpathy-skills → multica-ai/andrej-karpathy-skills • #9 claude-plugins-official → anthropics/claude-plugins-official • #8 ruflo → ruvnet/ruflo • #7 ai-memory → akitaonrails/ai-memory • #6 ComfyUI → Comfy-Org/ComfyUI • #5 היפר-פריימים → heygen-com/hyperframes • #4 קוד פתוח → anomalyco/opencode • #3 גרפיפי → Graphify-Labs/graphify • #2 אורקה → stablyai/orca • #1 סקיל ביקורת-על-ביטחון → cloudflare/security-audit-skill 👍 לייק, 💬 הגיבו, 🔔 הירשמו, ⭐️ סמנו בכוכב את המאגרים! #github #קודפתוח #בינה מלאכותית #קידוד #תכנות #טרנדי #כליפיתוח #מפתח [ja] 今週のGitHub注目リポジトリTOP10 | 10月18日～10月24日 | モデルを凌駕するハーネス 今週、最も大きな伸びを見せたのはエージェントのモデルではなく、その周辺技術でした。Cloudflareのセキュリティ監査スキルが12,680個の新たなスターを獲得し、1位に輝きました。上位10件のうち3件はアプリではなく、手順書でした。 ⏱️ タイムスタンプ 0:00 — はじめに 0:46 — #10 andrej-karpathy-skills — コーディングエージェントのためのルールファイル (223.6K⭐️) 2:37 — #9 claude-plugins-official — Anthropic の公式プラグインディレクトリ (44.5K⭐️) 4:36 — #8 ruflo — エージェントメタハーネス (79.2K⭐️) 6:38 — #7 ai-memory — コーディングエージェント間で共有されるメモリ (13.4K⭐️) 8:46 — #6 ComfyUI — AI 画像と動画のためのノードグラフエンジン (142.8K⭐️) 10:50 — #5 hyperframes — HTML の書き込み、動画のレンダリング (71.9K⭐️) 13:13 — #4 opencode — オープンソースのコーディングエージェント (221.4K⭐️) 15:21 — #3 graphify — コードベースをナレッジグラフとして活用 (134.8K⭐️) 18:01 — #2 orca — エージェント群のためのコマンドセンター (105.4K⭐️) 20:18 — #1 security-audit-skill — エージェントをセキュリティ監査ツールに変える (46K⭐️) 23:17 — まとめとトレンド 🔗 リポジトリ • #10 andrej-karpathy-skills → multica-ai/andrej-karpathy-skills • #9 claude-plugins-official → anthropics/claude-plugins-official • #8 ruflo → ruvnet/ruflo • #7 ai-memory → akitaonrails/ai-memory • #6 ComfyUI → Comfy-Org/ComfyUI • #5 ハイパーフレーム → heygen-com/hyperframes • #4 オープンコード → anomalyco/opencode • #3 グラフィファイ → Graphify-Labs/graphify • #2 オルカ → stablyai/orca • #1 セキュリティ監査スキル → cloudflare/security-audit-skill 👍 いいね、💬 コメント、🔔 チャンネル登録、⭐️ スターをリポジトリに追加！ #github #opensource #ai #coding #programming #trending #devtools #developer [ko] 이번 주 GitHub Top 10 저장소 | 10월 18일 – 10월 24일 | 모델을 능가하는 활용 도구 이번 주 가장 큰 성과는 모델이 아닌 에이전트 관련 도구에서 나타났습니다. 클라우드플레어의 보안 감사 스킬이 12,680개의 새로운 별점을 얻으며 1위를 차지했고, 상위 10개 중 3개는 앱이 아닌 사용법 안내였습니다. ⏱️ 타임스탬프 0:00 — 소개 0:46 — #10 andrej-karpathy-skills — 코딩 에이전트를 위한 하나의 규칙 파일 (223.6K⭐️) 2:37 — #9 claude-plugins-official — Anthropic의 공식 플러그인 디렉토리 (44.5K⭐️) 4:36 — #8 ruflo — 에이전트 메타 하네스 (79.2K⭐️) 6:38 — #7 ai-memory — 코딩 에이전트 간 공유 메모리 (13.4K⭐️) 8:46 — #6 ComfyUI — AI 이미지 및 비디오용 노드 그래프 엔진 (142.8K⭐️) 10:50 — #5 hyperframes — HTML 작성 및 비디오 렌더링 (71.9K⭐️) 13:13 — #4 opencode — 오픈 소스 코딩 에이전트 (221.4K⭐️) 15:21 — #3 Graphify — 코드베이스를 지식 그래프로 (134.8K⭐️) 18:01 — #2 Orca — 에이전트 함대를 위한 명령 센터 (105.4K⭐️) 20:18 — #1 Security-Audit-Skill — 에이전트를 보안 감사자로 전환 (46K⭐️) 23:17 — 요약 및 트렌드 🔗 저장소 • #10 andrej-karpathy-skills → multica-ai/andrej-karpathy-skills • #9 claude-plugins-official → anthropics/claude-plugins-official • #8 ruflo → ruvnet/ruflo • #7 ai-memory → akitaonrails/ai-memory • #6 ComfyUI → Comfy-Org/ComfyUI • #5 hyperframes → heygen-com/hyperframes • #4 opencode → anomalyco/opencode • #3 graphify → Graphify-Labs/graphify • #2 orca → stablyai/orca • #1 security-audit-skill → cloudflare/security-audit-skill 👍 좋아요, 💬 댓글, 🔔 구독, ⭐️ 저장소에 별표 표시! #github #opensource #ai #coding #programming #trending #devtools #developer [ml] ഈ ആഴ്ചയിലെ മികച്ച 10 GitHub റിപ്പോസിറ്ററികൾ | ഒക്ടോബർ 18 – ഒക്ടോബർ 24 | മോഡലിനേക്കാൾ കേമൻ ഹാർനെസ് ഈ ആഴ്ച ഏറ്റവും വലിയ നേട്ടം മോഡലിനെയല്ല, ഏജന്റിനെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയുള്ളതാണ്: 12,680 പുതിയ നക്ഷത്രങ്ങളുമായി ക്ലൗഡ്ഫ്ലെയറിന്റെ സുരക്ഷാ ഓഡിറ്റ് വൈദഗ്ദ്ധ്യം ഒന്നാം സ്ഥാനത്തെത്തി, പത്തിൽ മൂന്നെണ്ണം ആപ്പുകളേക്കാൾ നിർദ്ദേശങ്ങളാണ്. ⏱️ TIMESTAMPS 0:00 — ആമുഖം 0:46 — #10 andrej-karpathy-skills — കോഡിംഗ് ഏജന്റുകൾക്കുള്ള ഒരു റൂൾ ഫയൽ (223.6K⭐️) 2:37 — #9 claude-plugins-official — ആന്ത്രോപിക്കിന്റെ ഔദ്യോഗിക പ്ലഗിൻ ഡയറക്ടറി (44.5K⭐️) 4:36 — #8 ruflo — ഒരു ഏജന്റ് മെറ്റാ-ഹാർനെസ് (79.2K⭐️) 6:38 — #7 ai-memory — കോഡിംഗ് ഏജന്റുകളിലുടനീളം പങ്കിട്ട മെമ്മറി (13.4K⭐️) 8:46 — #6 ComfyUI — AI ഇമേജുകൾക്കും വീഡിയോയ്ക്കുമുള്ള നോഡ്-ഗ്രാഫ് എഞ്ചിൻ (142.8K⭐️) 10:50 — #5 ഹൈപ്പർഫ്രെയിമുകൾ — HTML എഴുതുക, വീഡിയോ റെൻഡർ ചെയ്യുക (71.9K⭐️) 13:13 — #4 ഓപ്പൺകോഡ് — ഓപ്പൺ സോഴ്സ് കോഡിംഗ് ഏജന്റ് (221.4K⭐️) 15:21 — #3 ഗ്രാഫിഫൈ — നിങ്ങളുടെ കോഡ്ബേസ് ഒരു നോളജ് ഗ്രാഫ് ആയി (134.8K⭐️) 18:01 — #2 ഓർക്ക — ഏജന്റുമാരുടെ ഒരു കൂട്ടത്തിനായുള്ള ഒരു കമാൻഡ് സെന്റർ (105.4K⭐️) 20:18 — #1 സുരക്ഷാ-ഓഡിറ്റ്-സ്കിൽ — നിങ്ങളുടെ ഏജന്റിനെ ഒരു സുരക്ഷാ ഓഡിറ്ററാക്കി മാറ്റുക (46K⭐️) 23:17 — റീക്യാപ്പ് & ട്രെൻഡുകൾ 🔗 REPOS • #10 andrej-karpathy-skills → multica-ai/andrej-karpathy-skills • #9 claude-plugins-official → anthropics/claude-plugins-official • #8 ruflo → ruvnet/ruflo • #7 ai-memory → akitaonrails/ai-memory • #6 ComfyUI → Comfy-Org/ComfyUI • #5 ഹൈപ്പർഫ്രെയിമുകൾ → heygen-com/hyperframes • #4 ഓപ്പൺകോഡ് → anomalyco/opencode • #3 ഗ്രാഫിഫൈ → Graphify-Labs/graphify • #2 ഓർക്ക → stablyai/orca • #1 സെക്യൂരിറ്റി-ഓഡിറ്റ്-സ്കിൽ → cloudflare/security-audit-%E0%B4%B8%E0%B5%8D%E0%B4%95%E0%B4%BF%E0%B5%BD 👍 ലൈക്ക് ചെയ്യുക, 💬 കമന്റ് ചെയ്യുക, 🔔 സബ്സ്ക്രൈബ് ചെയ്യുക, ⭐️ റിപ്പോകളിൽ സ്റ്റാർ ചെയ്യുക! #github #opensource #ai #coding #programming #trending #devtools #developer [nl-NL] Top 10 GitHub-repo's van deze week | 18 okt – 24 okt | Het harnas verslaat het model Deze week ging de grootste winst naar de hardware rondom de agent, niet naar het model zelf: Cloudflare's beveiligingsauditvaardigheid behaalde de eerste plaats met 12.680 nieuwe sterren, waarvan drie van de tien instructies zijn in plaats van apps. ⏱️ TIJDSTEMPELS 0:00 — Intro 0:46 — #10 andrej-karpathy-skills — Eén regelsbestand voor codeeragenten (223,6K⭐️) 2:37 — #9 claude-plugins-official — De officiële plugin-directory van Anthropic (44,5K⭐️) 4:36 — #8 ruflo — Een agent-meta-harness (79,2K⭐️) 6:38 — #7 ai-memory — Gedeeld geheugen voor codeeragenten (13,4K⭐️) 8:46 — #6 ComfyUI — Node-graph engine voor AI-afbeeldingen en -video (142,8K⭐️) 10:50 — #5 hyperframes — Schrijf HTML, render video (71,9K⭐️) 13:13 — #4 opencode — De open broncodeagent (221,4K⭐️) 15:21 — #3 graphify — Je codebase als kennisgrafiek (134,8K⭐️) 18:01 — #2 orca — Een commandocentrum voor een vloot agenten (105,4K⭐️) 20:18 — #1 security-audit-skill — Verander je agent in een beveiligingsauditor (46K⭐️) 23:17 — Samenvatting & Trends 🔗 REPOS • #10 andrej-karpathy-skills → multica-ai/andrej-karpathy-skills • #9 claude-plugins-official → anthropics/claude-plugins-official • #8 ruflo → ruvnet/ruflo • #7 ai-memory → akitaonrails/ai-memory • #6 ComfyUI → Comfy-Org/ComfyUI • #5 hyperframes → heygen-com/hyperframes • #4 opencode → anomalyco/opencode • #3 graphify → Graphify-Labs/graphify • #2 orca → stablyai/orca • #1 security-audit-skill → cloudflare/security-audit-skill 👍 Vind ik leuk, 💬 Reageer, 🔔 Abonneer, ⭐️ Geef de repositories een ster! #github #opensource #ai #coding #programming #trending #devtools #developer [pa] ਇਸ ਹਫ਼ਤੇ ਦੀਆਂ ਚੋਟੀ ਦੀਆਂ 10 GitHub ਰਿਪੋਜ਼ | 18 ਅਕਤੂਬਰ – 24 ਅਕਤੂਬਰ | ਮਾਡਲ ਨਾਲੋਂ ਹਾਰਨੇਸ ਬਿਹਤਰ ਇਸ ਹਫ਼ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲਾਭ ਏਜੰਟ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਹਾਰਨੈੱਸ ਨੂੰ ਹੋਇਆ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਨਹੀਂ: ਕਲਾਉਡਫਲੇਅਰ ਦੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਆਡਿਟ ਹੁਨਰ ਨੇ 12,680 ਨਵੇਂ ਸਿਤਾਰਿਆਂ ਨਾਲ #1 ਸਥਾਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ, ਅਤੇ ਦਸ ਵਿੱਚੋਂ ਤਿੰਨ ਐਪਸ ਦੀ ਬਜਾਏ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਹਨ। ⏱️ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪਸ 0:00 — ਜਾਣ-ਪਛਾਣ 0:46 — #10 andrej-karpathy-skills — ਕੋਡਿੰਗ ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਯਮ ਫਾਈਲ (223.6K⭐️) 2:37 — #9 claude-plugins-official — Anthropic ਦੀ ਅਧਿਕਾਰਤ ਪਲੱਗਇਨ ਡਾਇਰੈਕਟਰੀ (44.5K⭐️) 4:36 — #8 ruflo — ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਮੈਟਾ-ਹਾਰਨੈੱਸ (79.2K⭐️) 6:38 — #7 ai-ਮੈਮੋਰੀ — ਕੋਡਿੰਗ ਏਜੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸਾਂਝੀ ਮੈਮੋਰੀ (13.4K⭐️) 8:46 — #6 ComfyUI — AI ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਲਈ ਨੋਡ-ਗ੍ਰਾਫ ਇੰਜਣ (142.8K⭐️) 10:50 — #5 ਹਾਈਪਰਫ੍ਰੇਮ — HTML ਲਿਖੋ, ਵੀਡੀਓ ਰੈਂਡਰ ਕਰੋ (71.9K⭐️) 13:13 — #4 ਓਪਨਕੋਡ — ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਕੋਡਿੰਗ ਏਜੰਟ (221.4K⭐️) 15:21 — #3 ਗ੍ਰਾਫੀਫਾਈ — ਤੁਹਾਡਾ ਕੋਡਬੇਸ ਇੱਕ ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਵਜੋਂ (134.8K⭐️) 18:01 — #2 ਓਰਕਾ — ਏਜੰਟਾਂ ਦੇ ਫਲੀਟ ਲਈ ਇੱਕ ਕਮਾਂਡ ਸੈਂਟਰ (105.4K⭐️) 20:18 — #1 ਸੁਰੱਖਿਆ-ਆਡਿਟ-ਹੁਨਰ — ਆਪਣੇ ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਆਡੀਟਰ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ (46K⭐️) 23:17 — ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਰੁਝਾਨ 🔗 REPOS • #10 andrej-karpathy-skills → multica-ai/andrej-karpathy-skills • #9 claude-plugins-official → anthropics/claude-plugins-official • #8 ruflo → ruvnet/ruflo • #7 ai-memory → akitaonrails/ai-memory • #6 ComfyUI → Comfy-Org/ComfyUI • #5 ਹਾਈਪਰਫ੍ਰੇਮ → heygen-com/hyperframes • #4 ਓਪਨਕੋਡ → anomalyco/opencode • #3 graphify → Graphify-Labs/graphify • #2 orca → stablyai/orca • #1 security-audit-skill → cloudflare/security-audit-skill 👍 ਪਸੰਦ ਕਰੋ, 💬 ਟਿੱਪਣੀ ਕਰੋ, 🔔 ਗਾਹਕ ਬਣੋ, ⭐️ ਰਿਪੋਜ਼ ਨੂੰ ਸਟਾਰ ਕਰੋ! #github #opensource #ai #ਕੋਡਿੰਗ #ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ #ਟ੍ਰੇਂਡਿੰਗ #devtools #developer [pl] 10 najlepszych repozytoriów GitHub w tym tygodniu | 18–24 października | Oprzyrządowanie lepsze n... W tym tygodniu największe zyski odnotowały uprząż wokół agenta, a nie sam model: umiejętność audytu bezpieczeństwa Cloudflare zajęła pierwsze miejsce z 12 680 nowymi gwiazdkami, a trzy z dziesięciu to instrukcje, a nie aplikacje. ⏱️ ZNACZNIKI CZASU 0:00 — Wprowadzenie 0:46 — #10 andrej-karpathy-skills — Jeden plik reguł dla agentów kodujących (223,6 tys.⭐️) 2:37 — #9 claude-plugins-official — Oficjalny katalog wtyczek Anthropic (44,5 tys.⭐️) 4:36 — #8 ruflo — Meta-uprząż dla agentów kodujących (79,2 tys.⭐️) 6:38 — #7 ai-memory — Pamięć współdzielona przez agentów kodujących (13,4 tys.⭐️) 8:46 — #6 ComfyUI — Silnik Node-graph dla obrazów i wideo AI (142,8 tys.⭐️) 10:50 — #5 hyperframes — Pisanie HTML, renderowanie wideo (71,9 tys.⭐️) 13:13 — #4 opencode — Agent kodujący open source (221,4 tys.⭐️) 15:21 — #3 graphify — Twoja baza kodu jako graf wiedzy (134,8 tys.⭐️) 18:01 — #2 orca — Centrum dowodzenia dla floty agentów (105,4 tys.⭐️) 20:18 — #1 security-audit-skill — Zmień swojego agenta w audytora bezpieczeństwa (46 tys.⭐️) 23:17 — Podsumowanie i trendy 🔗 REPOZYTORIA • #10 andrej-karpathy-skills → multica-ai/andrej-karpathy-skills • #9 claude-plugins-official → anthropics/claude-plugins-official • #8 ruflo → ruvnet/ruflo • #7 ai-memory → akitaonrails/ai-memory • #6 ComfyUI → Comfy-Org/ComfyUI • #5 hyperframes → heygen-com/hyperframes • #4 opencode → anomalyco/opencode • #3 graphify → Graphify-Labs/graphify • #2 orca → stablyai/orca • #1 security-audit-skill → cloudflare/security-audit-skill 👍 Polub, 💬 Skomentuj, 🔔 Subskrybuj, ⭐️ Oznacz repozytoria gwiazdką! #github #opensource #ai #kodowanie #programowanie #trendy #devtools #deweloper [pt-BR] Top 10 Repos do GitHub Esta Semana | 18 de out – 24 de out | A Estrutura Supera o Modelo Nesta semana, os maiores ganhos foram para a estrutura em torno do agente, não para o modelo: a skill de auditoria de segurança da Cloudflare conquistou o primeiro lugar com 12.680 novas estrelas, e três dessas dez estrelas são para instruções, não para aplicativos. ⏱️ MARCAÇÕES DE TEMPO 0:00 — Introdução 0:46 — #10 andrej-karpathy-skills — Um arquivo de regras para agentes de codificação (223,6 mil ⭐️) 2:37 — #9 claude-plugins-official — Diretório oficial de plugins do Anthropic (44,5 mil ⭐️) 4:36 — #8 ruflo — Um meta-arnês para agentes (79,2 mil ⭐️) 6:38 — #7 ai-memory — Memória compartilhada entre agentes de codificação (13,4 mil ⭐️) 8:46 — #6 ComfyUI — Mecanismo de grafo de nós para imagens e vídeos com IA (142,8 mil ⭐️) 10:50 — #5 hyperframes — Escreva HTML, renderize vídeo (71,9 mil ⭐️) 13:13 — #4 opencode — O código aberto Agente de codificação (221,4 mil estrelas) 15:21 — #3 graphify — Sua base de código como um grafo de conhecimento (134,8 mil estrelas) 18:01 — #2 orca — Um centro de comando para uma frota de agentes (105,4 mil estrelas) 20:18 — #1 security-audit-skill — Transforme seu agente em um auditor de segurança (46 mil estrelas) 23:17 — Resumo e Tendências 🔗 REPOS • #10 andrej-karpathy-skills → multica-ai/andrej-karpathy-skills • #9 claude-plugins-official → anthropics/claude-plugins-official • #8 ruflo → ruvnet/ruflo • #7 ai-memory → akitaonrails/ai-memory • #6 ComfyUI → Comfy-Org/ComfyUI • #5 hyperframes → heygen-com/hyperframes • #4 opencode → anomalyco/opencode • #3 graphify → Graphify-Labs/graphify • #2 orca → stablyai/orca • #1 security-audit-skill → cloudflare/security-audit-skill 👍 Curtir, 💬 Comentar, 🔔 Inscrever-se, ⭐️ Favoritar os repositórios! #github #opensource #ai #codificação #programação #tendências #devtools #developer [ru] Топ-10 репозиториев GitHub за неделю | 18 окт – 24 окт | Оболочка важнее модели На этой неделе наибольший прирост достался инструменту, используемому в агенте, а не модели: навык аудита безопасности Cloudflare занял первое место с 12 680 новыми звездами, и три из десяти из них — это инструкции, а не приложения. ⏱️ ВРЕМЕННЫЕ МЕТКИ 0:00 — Вступление 0:46 — #10 andrej-karpathy-skills — Один файл правил для агентов кодирования (223,6 тыс.⭐️) 2:37 — #9 claude-plugins-official — Официальный каталог плагинов Anthropic (44,5 тыс.⭐️) 4:36 — #8 ruflo — Мета-инструмент для агентов (79,2 тыс.⭐️) 6:38 — #7 ai-memory — Общая память для агентов кодирования (13,4 тыс.⭐️) 8:46 — #6 ComfyUI — Графовый движок для изображений и видео ИИ (142,8 тыс.⭐️) 10:50 — #5 hyperframes — Написание HTML, рендеринг видео (71,9 тыс.⭐️) 13:13 — #4 opencode — Агент для разработки кода с открытым исходным кодом (221,4 тыс. ⭐️) 15:21 — #3 graphify — Ваша кодовая база как граф знаний (134,8 тыс. ⭐️) 18:01 — #2 orca — Командный центр для флота агентов (105,4 тыс. ⭐️) 20:18 — #1 security-audit-skill — Превратите своего агента в аудитора безопасности (46 тыс. ⭐️) 23:17 — Краткий обзор и тренды 🔗 РЕПОЗИЦИИ • #10 andrej-karpathy-skills → multica-ai/andrej-karpathy-skills • #9 claude-plugins-official → anthropics/claude-plugins-official • #8 ruflo → ruvnet/ruflo • #7 ai-memory → akitaonrails/ai-memory • #6 ComfyUI → Comfy-Org/ComfyUI • #5 hyperframes → heygen-com/hyperframes • #4 opencode → anomalyco/opencode • #3 graphify → Graphify-Labs/graphify • #2 orca → stablyai/orca • #1 security-audit-skill → cloudflare/security-audit-skill 👍 Лайк, 💬 Комментарий, 🔔 Подписка, ⭐️ Отметьте репозитории звездочкой! #github #opensource #ai #coding #programming #trending #devtools #developer [ta] இந்த வாரத்தின் டாப் 10 GitHub களஞ்சியங்கள் | அக் 18 – அக் 24 | மாடலை விட ஹார்னஸ் சிறந்தது இந்த வாரம், மாடலை விட ஏஜென்ட்டைச் சுற்றியுள்ள கட்டமைப்புக்கே மிகப்பெரிய ஆதாயங்கள் கிடைத்தன: கிளவுட்ஃபிளேரின் பாதுகாப்புத் தணிக்கைத் திறன் 12,680 புதிய நட்சத்திரங்களுடன் முதலிடத்தைப் பிடித்தது, மேலும் பத்தில் மூன்று செயலிகள் அல்ல, மாறாக அறிவுறுத்தல்களாகும். ⏱️ நேரக்குறிப்புகள் 0:00 — அறிமுகம் 0:46 — #10 andrej-karpathy-skills — கோடிங் ஏஜென்ட்களுக்கான ஒரே விதிக் கோப்பு (223.6K⭐️) 2:37 — #9 claude-plugins-official — ஆந்த்ரோபிக்கின் அதிகாரப்பூர்வ பிளகின் கோப்பகம் (44.5K⭐️) 4:36 — #8 ruflo — ஒரு ஏஜென்ட் மெட்டா-ஹார்னஸ் (79.2K⭐️) 6:38 — #7 ai-memory — கோடிங் ஏஜென்ட்கள் முழுவதும் பகிரப்பட்ட நினைவகம் (13.4K⭐️) 8:46 — #6 ComfyUI — AI படங்கள் மற்றும் வீடியோவிற்கான நோட்-கிராஃப் எஞ்சின் (142.8K⭐️) 10:50 — #5 hyperframes — HTML எழுது, வீடியோவை ரெண்டர் செய் (71.9K⭐️) 13:13 — #4 opencode — திறந்த மூல குறியீட்டு முகவர் (221.4K⭐️) 15:21 — #3 கிராஃபிஃபை — உங்கள் குறியீட்டுத் தொகுப்பை ஒரு அறிவு வரைபடமாக மாற்றுதல் (134.8K⭐️) 18:01 — #2 ஓர்கா — முகவர்களின் குழுவிற்கான ஒரு கட்டளை மையம் (105.4K⭐️) 20:18 — #1 செக்யூரிட்டி-ஆடிட்-ஸ்கில் — உங்கள் முகவரை ஒரு பாதுகாப்பு தணிக்கையாளராக மாற்றுங்கள் (46K⭐️) 23:17 — மீள்பார்வை & போக்குகள் 🔗 ரெப்போக்கள் • #10 andrej-karpathy-skills → multica-ai/andrej-karpathy-skills • #9 claude-plugins-official → anthropics/claude-plugins-official • #8 ரூஃப்லோ → ruvnet/ruflo • #7 ai-memory → akitaonrails/ai-memory • #6 ComfyUI → Comfy-Org/ComfyUI • #5 hyperframes → heygen-com/hyperframes • #4 opencode → anomalyco/opencode • #3 graphify → Graphify-Labs/graphify • #2 orca → stablyai/orca • #1 security-audit-skill → cloudflare/security-audit-skill 👍 லைக், 💬 கமெண்ட், 🔔 சப்ஸ்கிரைப், ⭐️ ரெப்போக்களுக்கு ஸ்டார் கொடுங்கள்! #github #opensource #ai #coding #programming #trending #devtools #developer [te] ఈ వారం టాప్ 10 GitHub రిపోలు | అక్టోబర్ 18 – అక్టోబర్ 24 | మోడల్ కంటే హార్నెస్దే పైచేయి ఈ వారం అత్యధిక ప్రయోజనాలు మోడల్కు కాకుండా, ఏజెంట్ చుట్టూ ఉన్న హార్నెస్కు దక్కాయి: క్లౌడ్ఫ్లేర్ సెక్యూరిటీ ఆడిట్ స్కిల్ 12,680 కొత్త స్టార్లతో మొదటి స్థానాన్ని దక్కించుకుంది, మరియు ఆ పదింటిలో మూడు యాప్లకు బదులుగా సూచనలే ఉన్నాయి. ⏱️ టైమ్స్టాంప్లు 0:00 — పరిచయం 0:46 — #10 andrej-karpathy-skills — కోడింగ్ ఏజెంట్ల కోసం ఒక రూల్స్ ఫైల్ (223.6K⭐️) 2:37 — #9 claude-plugins-official — ఆంత్రోపిక్ యొక్క అధికారిక ప్లగిన్ డైరెక్టరీ (44.5K⭐️) 4:36 — #8 ruflo — ఒక ఏజెంట్ మెటా-హార్నెస్ (79.2K⭐️) 6:38 — #7 ai-memory — కోడింగ్ ఏజెంట్ల అంతటా షేర్డ్ మెమరీ (13.4K⭐️) 8:46 — #6 ComfyUI — AI చిత్రాలు మరియు వీడియో కోసం నోడ్-గ్రాఫ్ ఇంజిన్ (142.8K⭐️) 10:50 — #5 hyperframes — HTML రాయండి, వీడియోను రెండర్ చేయండి (71.9K⭐️) 13:13 — #4 ఓపెన్కోడ్ — ఓపెన్ సోర్స్ కోడింగ్ ఏజెంట్ (221.4K⭐️) 15:21 — #3 గ్రాఫిఫై — మీ కోడ్బేస్ను ఒక నాలెడ్జ్ గ్రాఫ్గా మార్చడం (134.8K⭐️) 18:01 — #2 ఓర్కా — ఏజెంట్ల సముదాయానికి ఒక కమాండ్ సెంటర్ (105.4K⭐️) 20:18 — #1 సెక్యూరిటీ-ఆడిట్-స్కిల్ — మీ ఏజెంట్ను ఒక సెక్యూరిటీ ఆడిటర్గా మార్చడం (46K⭐️) 23:17 — రీక్యాప్ & ట్రెండ్స్ 🔗 REPOS • #10 andrej-karpathy-skills → multica-ai/andrej-karpathy-skills • #9 claude-plugins-official → anthropics/claude-plugins-official • #8 ruflo → ruvnet/ruflo • #7 ai-memory → akitaonrails/ai-memory • #6 ComfyUI → Comfy-Org/ComfyUI • #5 hyperframes → heygen-com/hyperframes • #4 opencode → anomalyco/opencode • #3 graphify → Graphify-Labs/graphify • #2 orca → stablyai/orca • #1 security-audit-skill → cloudflare/security-audit-skill 👍 లైక్ చేయండి, 💬 కామెంట్ చేయండి, 🔔 సబ్స్క్రైబ్ చేయండి, ⭐️ రిపోలకు స్టార్ ఇవ్వండి! #github #opensource #ai #coding #programming #trending #devtools #developer [uk] Топ-10 репозиторіїв GitHub цього тижня | 18 жовтня – 24 жовтня | Обв'язка перемагає модель Цього тижня найбільших успіхів досягла система, що працює навколо агента, а не модель: навичка аудиту безпеки Cloudflare посіла перше місце з 12 680 новими зірками, і три з десяти – це інструкції, а не програми. ⏱️ ЧАСОВІ ПОМІТКИ 0:00 — Вступ 0:46 — #10 andrej-karpathy-skills — Один файл правил для агентів кодування (223.6 тис.⭐️) 2:37 — #9 claude-plugins-official — Офіційний каталог плагінів Anthropic (44.5 тис.⭐️) 4:36 — #8 ruflo — Мета-обладнання агента (79.2 тис.⭐️) 6:38 — #7 ai-memory — Спільна пам'ять між агентами кодування (13.4 тис.⭐️) 8:46 — #6 ComfyUI — Двигун графів вузлів для зображень та відео на основі штучного інтелекту (142.8 тис.⭐️) 10:50 — #5 гіперфрейми — Написання HTML, рендеринг відео (71.9 тис.⭐️) 13:13 — #4 opencode — Агент кодування з відкритим вихідним кодом (221.4 тис.⭐️) 15:21 — #3 graphify — Ваша кодова база як граф знань (134.8 тис.⭐️) 18:01 — #2 orca — Командний центр для флоту агентів (105.4 тис.⭐️) 20:18 — #1 security-audit-skill — Перетворіть свого агента на аудитора безпеки (46 тис.⭐️) 23:17 — Підсумки та тенденції 🔗 РЕПОРТАЖІЇ • #10 andrej-karpathy-skills → multica-ai/andrej-karpathy-skills • #9 claude-plugins-official → anthropics/claude-plugins-official • #8 ruflo → ruvnet/ruflo • #7 ai-memory → akitaonrails/ai-memory • #6 ComfyUI → Comfy-Org/ComfyUI • #5 гіперфрейми → heygen-com/hyperframes • #4 відкритий код → anomalyco/opencode • #3 графіка → Graphify-Labs/graphify • #2 орка → stablyai/orca • #1 навичка аудиту безпеки → cloudflare/security-audit-skill 👍 Вподобайкайте, 💬 Коментуйте, 🔔 Підпишіться, ⭐️ Поставте зірочку на репозиторії! #github #відкритийвихіднийкод #штучнийінтелект #кодування #програмування #тренди #інструментирозробки #розробник
10 dépôts GitHub gratuits qui explosent en ce moment 🔗 LES 10 PROJETS DE LA VIDÉO 1. REA (Reverse Engineer Anything) ➜ morluto/rea 2. Les plugins officiels d'Anthropic ➜ anthropics/claude-plugins-official 3. HyperFrames ➜ heygen-com/hyperframes 4. VoiceStudio ➜ debpalash/VoiceStudio 5. ComfyUI ➜ Comfy-Org/ComfyUI (serveur MCP officiel : Comfy-Org/comfy-mcp) 6. gstack ➜ garrytan/gstack 7. OpenCode ➜ anomalyco/opencode 8. Orca ➜ stablyai/orca 9. Ruflo ➜ ruvnet/ruflo 10. L'audit de sécurité de Cloudflare ➜ cloudflare/security-audit-skill ⚠️ REA : installez-le uniquement depuis le dépôt officiel morluto/rea (ou rea.tools), des copies circulent sous des noms proches. REA, HyperFrames, gstack, ComfyUI… Voici 10 projets gratuits sur GitHub qui changent pas mal ce qu'on peut faire avec Claude et Claude Code en ce moment. Pour chacun, je vous montre à quoi il sert, comment il s'installe et où sont ses limites. ⏱️ CHAPITRES 0:00 Le repo dont tout le monde parle 0:27 1. REA 2:04 2. Les plugins officiels d'Anthropic 3:16 3. HyperFrames 4:39 4. VoiceStudio 5:25 5. ComfyUI 6:36 6. gstack 8:05 7. OpenCode 8:58 8. Orca 9:59 9. Ruflo 10:57 10. L'audit de sécurité de Cloudflare 📺 À VOIR AUSSI • Comment j'ai automatisé mon montage vidéo avec Claude Code ➜ youtube.com • 10 outils INDISPENSABLES pour créer un SaaS avec Claude Code ➜ youtube.com ✉️ Newsletter ➜ digitiz.fr #ClaudeCode #Claude #GitHub [en-US] 10 Free GitHub Repos Exploding Right Now 🔗 THE 10 PROJECTS FEATURED IN THE VIDEO 1. REA (Reverse Engineer Anything) ➜ morluto/rea 2. Anthropic's Official Plugins ➜ anthropics/claude-plugins-official 3. HyperFrames ➜ heygen-com/hyperframes 4. VoiceStudio ➜ debpalash/VoiceStudio 5. ComfyUI ➜ Comfy-Org/ComfyUI (Official MCP server: Comfy-Org/comfy-mcp) 6. gstack ➜ garrytan/gstack 7. OpenCode ➜ anomalyco/opencode 8. Orca ➜ stablyai/orca 9. Ruflo ➜ ruvnet/ruflo 10. Cloudflare Security Audit Skill ➜ cloudflare/security-audit-skill ⚠️ REA: Install it only from the official repository morluto/rea (or rea.tools). Copies are circulating under similar names. REA, HyperFrames, gstack, ComfyUI… Here are 10 free projects on GitHub that significantly change what you can do with Claude and Claude Code right now. For each one, I'll show you what it does, how to install it, and its limitations. ⏱️ CHAPTERS 0:00 The Repo Everyone's Talking About 0:27 1. REA 2:04 2. Anthropic's Official Plugins 3:16 3. HyperFrames 4:39 4. VoiceStudio 5:25 5. ComfyUI 6:36 6. gstack 8:05 7. OpenCode 8:58 8. Orca 9:59 9. Ruflo 10:57 10. Cloudflare's Security Audit 📺 ALSO WATCH • How I automated my video editing with Claude Code ➜ youtube.com • 10 ESSENTIAL tools for creating a SaaS with Claude Code ➜ youtube.com ✉️ Newsletter ➜ digitiz.fr #ClaudeCode #Claude #GitHub
USB メモリ 1本で、再起動しても人の手なしで戻る AI エージェント用の Ubuntu マシンを作る この記事について Claude Code や Codex を長い時間、いくつも並べて動かしていると、手元の PC を閉じられなくなります。そこで自分たちは、AI コーディングエージェントを動かし続けるための専用の PC を置くことにしました。この記事はその記録です。USB メモリ 1本から同じ環境を作りなおせて、再起動しても、デスクトップのセッションが異常終了しても、人の手を借りずにリモート操作できる状態へ戻るようにしました。1台を何人かで使っても、各自のエージェントのログインが混ざらない作りにしています。 対象読者：Claude Code や Codex を日常的に使っていて、エージェントを専用の PC で動かし続けたい人。Linux の基本的な操作（端末、SSH、apt）ができる人 得られること：そうした PC を、手作業に頼らず作りなおせて、止まっても自動で戻る形に仕上げるための設計の判断と、その注意点 前提・環境：Ubuntu Desktop 26.04.1 LTS、x86_64 の物理 PC、LAN の中だけで使う。版はすべて執筆時点（2026年10月）のもの 作ったものはリポジトリ propagandist/agent-host-autoinstall（Apache License 2.0）に置いてあります。この記事は v0.3.1 に沿って書いています。詳しい手順書の PDF は、同じリポジトリの Releases から取得できます。この記事では、手順そのものよりも「なぜその形にしたか」を中心に書きます。 この記事は、連載「常時稼働の AI エージェントホストを作る」の第 1 回です。全体を見わたす回で、細かい話はほかの回に分けています。ほかの回は最後に挙げます。 結論（先に要点） 最初に、できあがったものの要点を示します。細かい理由は後の節で順に説明します。 Ubuntu の Desktop 版を autoinstall で入れる：GUI のエージェント用の開発環境（Orca）を使いたいので、Server 版ではなく Desktop 版にしました。USB から起動すると確認なしでインストールが進み、初回の起動で構成まで終わります リモート操作は、利用者ごとのヘッドレスのセッションに RDP でつなぐ：画面のない GNOME のセッションを、systemd が起動の時点で利用者ごとに立てます。RDP は GNOME 標準の gnome-remote-desktop で、利用者ごとにポートを分けます 人の手なしで戻る：再起動のあとは、誰もログインしなくても全員のセッションが立ち、RDP が待ち受けます。セッションが異常終了したときは、systemd がその人のセッションだけを立てなおします 利用者ごとに分ける：Linux のユーザー、セッション、RDP のポートを人ごとに分け、Claude Code や Codex のログイン（サブスクリプション）を共有しないようにしました エージェントは OS の側で囲う：sudo のない専用ユーザーで動かし、コンテナは rootless Docker、SSH と RDP は許可した LAN からだけにします 版を固定し、要らないものを消す：入れるツールの版を固定し、snap や印刷などの常駐を止めます 2台目からは構成を別のリポジトリで持つ：ホストごとの設定を重ねて使い、秘密情報は SOPS と age で暗号化します 検証は VirtualBox の仮想マシンで行いました。実機ではまだ確かめていないことがあり、最後の節にまとめています。 全体の構成 まず、どこから何でつながるかを示します。エージェントのホストは LAN の中に置き、手元の PC からは RDP と SSH で使います。外へは HTTPS で、Anthropic・OpenAI・GitHub などに接続します。 手元の PC エージェントのホスト(Ubuntu Desktop 26.04) +--------------+ +-----------------------------------------+ | alice の RDP | --RDP :3389--> | alice のヘッドレスのセッション | | | | Orca・Claude Code・Codex・Chrome | | bob の RDP | --RDP :3390--> | bob のヘッドレスのセッション | | | | (人ごとに RDP の認証情報とホーム) | | SSH・just | --SSH :22----> | sshd(sysadmin は鍵、利用者は SFTP だけ) | +--------------+ | 利用者ごとの rootless Docker | +-----------------------------------------+ | HTTPS v Anthropic・OpenAI・GitHub など ユーザーは 2種類に分けています。sysadmin は OS の管理用で、sudo が使え、SSH は鍵認証だけです。利用者（図の alice と bob）は、エージェントを動かす人ごとのユーザーで、sudo を持たず、Linux のパスワードもロックしてあります。1人で使う台でも同じ作りで、利用者が 1人になるだけです。ホスト名やネットワーク、公開鍵、利用者の一覧と RDP のポートなど、環境ごとの値は env.yaml という 1つのファイルに書き、ISO を生成するときに埋め込みます。 設計の判断 ここからは、作りながら決めたことを 5つに分けて説明します。それぞれ「なぜそうしたか」「どうしたか」「何に注意するか」の順に書きます。 Server でなく Desktop、xrdp でなく gnome-remote-desktop 最初に決めたのは、OS の版と、リモート操作の方法です。エージェントの作業を並べて見られる GUI として、Orca（複数のコーディングエージェントを git worktree ごとに並べて動かす開発環境。ADE と呼ばれます）を使いたかったので、デスクトップが要りました。 Ubuntu のインストールを自動化する autoinstall は、Server 版だけの機能ではありません。Desktop 版も 23.04 から公式に対応しています。ISO の直下に置いた autoinstall.yaml をインストーラーが読み、カーネルの引数に autoinstall を足すと確認の画面を出さずに進みます。自分たちは、Ubuntu の ISO を xorriso で生成し直し、autoinstall.yaml と構成のスクリプト一式を入れています。 autoinstall/autoinstall.yaml（抜粋。コメントは記事用に付けたもの） autoinstall: version: 1 storage: layout: name: lvm sizing-policy: all # 既定の scaled だと、ボリュームグループの半分ほどしかルートに使わない ssh: install-server: true # Desktop の ISO には openssh-server が入っていない allow-pw: false late-commands: - cp -a /cdrom/agent-host /target/opt/agent-host - curtin in-target --target=/target -- bash /opt/agent-host/setup-provision.sh 構成そのものは late-commands の中ではなく、初回の起動のときに専用のサービスが GDM より前に実行します。インストール中の chroot では、ufw などが動かないためです。 リモート操作は、xrdp ではなく GNOME 標準の gnome-remote-desktop にしました。Ubuntu の GNOME のセッションは 25.10 から Wayland だけになり、xrdp が作る Xorg のセッションでは GNOME が動かないためです。Xfce などの X11 のデスクトップなら、xrdp でも動きます。Ubuntu の標準のデスクトップのまま、設定やアプリの動きを手元の Ubuntu と同じにしたかったので、GNOME を選びました。 gnome-remote-desktop には、つなぎ方が 3つあります。 つなぎ方 再起動のあと 選んだか デスクトップ共有（いま物理の画面に出ているセッションを共有する） 自動ログインが要る。1台を 1人でしか使えない v0.2.0 まで使った リモートログイン（つないだときに GDM でログインする） 誰かがつないでログインするまで、セッションも Orca も立たない 使わない ヘッドレスのセッション（画面のないセッションを systemd が立てる） 起動のときに立つ。利用者ごとに立てられる v0.3.0 から エージェントを動かし続けたいので、誰もつないでいなくてもセッションが動いていることが条件です。リモートログインは、この条件を満たしません。最初はデスクトップ共有に GDM の自動ログインを組み合わせていましたが、v0.3.0 でヘッドレスのセッションに移りました。異常終了からの戻り方と、1台を何人かで使うときの扱いが変わった点を、次の 2つの節で書きます。移るまでの経緯は第 4 回で詳しく書きます。 人の手なしで戻る：ヘッドレスのセッションと Restart=always 次に、再起動や異常終了のあとに人の手を借りずに戻る仕組みです。ここがいちばん崩れやすく、自分たちもいくつか罠を踏みました。 Ubuntu 26.04 の GDM には、ヘッドレスのセッションを立てるユニット gnome-headless-session@<ユーザー>.service があります。これを有効にすれば、起動のときに systemd がその人のセッションを立てます。ただし、ユニットのままでは 2つの点で足りませんでした。 立たない：ユニットは DynamicUser=true で動きますが、そのままだとセッションを立てる gdm-new-session が「The connection is closed」で止まりました。固定の gdm ユーザーで動かすと立ちました（DynamicUser で止まる原因までは調べていません）。ユニット名は変えずに drop-in で直します。別の名前のユニットを作ると、GDM の polkit の規則が gnome-headless-session@ の名前のときだけ許可するので、拒まれます 異常終了しても戻らない：ユニットは Restart=on-failure です。ところが GNOME Shell が異常終了しても、gdm-new-session は「Session finished」で正常に終わります（終了コード 0）。そのため、立てなおされませんでした そこで、ユニットに drop-in を足しています。 /etc/systemd/system/gnome-headless-session@.service.d/50-agent-host.conf（コメントを除く） [Service] DynamicUser=no User=gdm Restart=always RestartSec=5 実装の前に VM で手で組んで試すと、再起動のあと誰も触らずに、約 25秒で 2人のセッションが立ち、約 60秒で RDP が待ち受けました（CPU 1 の VM）。alice の GNOME Shell をわざと異常終了させると、約 15秒で alice のセッションだけが新しく立ち、bob のセッションはそのまま動き続けました。RDP を切断しても、端末で動かしていた処理は続いていました。この戻り方は、v0.3.0 の通しの試験（後述）でも毎回確かめています。 v0.2.0 までの作りでは、こうはいきませんでした。GDM の自動ログインは起動のときの 1回だけなので、セッションが異常終了するとログイン画面のまま止まります。そのため、1分ごとに動く見張りのタイマーを置き、セッションがなければ GDM ごと再起動して、約1分20秒で戻していました。今は systemd がその人のセッションだけを立てなおすので、見張りは要らなくなり、ほかの人のセッションも巻き込みません。 ! 初回の構成の中でユニットを有効にしても、その起動ではセッションが立ちませんでした。初回の構成は起動の途中（GDM より前）で動き、その起動で立てるものは構成より前に決まっているためです。有効にするだけでなく、systemctl start --no-block で立てる指示も積んでいます。ユニットは After=gdm.service なので、GDM が上がったあとに立ちます。仮想マシンに入れなおして通しで試すまで、この漏れに気づきませんでした。 パスワードなしで立てるセッションには、ほかにも罠がありました。 画面ロック：立てた直後のセッションがロックされていました。利用者のパスワードはロックしてあるので、本人も外せません。画面ロックとアイドルの時間は、セッションを立てる前に止めます キーリング：パスワードなしのログインでは、ログインキーリングが開きません。VS Code などのアプリが、新しいキーリングのパスワードを聞いてきます。自分たちは、利用者のログインキーリングを最初から空のパスワードにしました。ヘッドレスのセッションでも、パスワードを聞かれずに開き、Chrome が鍵を保存できることを VM で確かめています。安全性と引き換えにした妥協です ! 空パスワードのキーリングを使うと、中の秘密がディスク上で暗号化されず、安全でなくなります。このホストではディスクも暗号化していないので、ディスクを持ち出されれば中身を読まれます。利用者のホームには、Claude Code や Codex、GitHub などのログインの情報が入ります（Codex の認証情報は、もともと平文のファイルに保存されます）。RDP の認証情報も、TPM がない機械ではホームの中の平文のファイルに入ります。自分たちが許したのは、「LAN の中だけで使い、置き場所を管理できるホスト」「利用者のホームに置く秘密は、各サービスのログインの情報だけにする」という前提があるときだけです。SSH と RDP をインターネットに開けず、LAN の外からは VPN などを通します。 gnome-keyring-daemon --unlock に空の入力を渡す方法も考えましたが、ソースを読むと、それでは空パスワードのキーリングは作られません。空パスワードのキーリングは平文のファイルとして保存される形式なので、構成のときにそのファイルを置いておきます。 ~/.local/share/keyrings/login.keyring（構成で利用者ごとに置くもの） [keyring] display-name=Login ctime=0 mtime=0 lock-on-idle=false lock-after=false 通電したら起動するのは BIOS の役目です。「Restore on AC Power Loss」（名前は機種による）を「Power On」にしておけば、起動のあとは同じ流れでセッションと RDP まで戻るはずです。VM では強制的に電源を切ったあとも戻りましたが、実機の BIOS での起動はまだ確かめていません。また、ヘッドレスのセッションは物理の画面を使わないので、v0.2.0 まで挿していた HDMI のダミープラグは要らない作りにしました（モニターのない実機では、まだ確かめていません）。 利用者ごとに分ける：ログインを共有しない v0.2.0 までは、1台に agent という利用者が 1人だけで、デスクトップ共有でその画面に入っていました。この形で何人かが同じ台を使うと、全員が同じセッションに入り、同じ Claude Code や Codex のログインでエージェントを動かすことになります。ひとりのサブスクリプションを、何人かで共有してしまう形です。セッションの中で設定の置き場所を分けても、同じセッションに入れる人は、誰の認証情報でも使えてしまいます。 そこで v0.3.0 では、利用者ごとに Linux のユーザー、ヘッドレスのセッション、RDP のポートを分けました。env.yaml には、利用者を並べて書きます。 env.yaml（抜粋） users: - name: alice port: 3389 rdp: {username: alicerdp, initial_password: "..."} # 本人が最初の RDP で変える - name: bob port: 3390 rdp: {username: bobrdp, initial_password: "..."} ホームは本人だけが読める：ホームは 700 で、各サービスのログインは本人のホームに置きます。ほかの利用者からは読めません（root は読めます） RDP のポートは人に固定する：並び順でポートを決めると、利用者を外したり並べ替えたりしたときに、残った人の接続先が変わります。そのため、env.yaml で人ごとに必ず書かせています RDP のパスワードは本人が変える：env.yaml の値は、ISO や構成のリポジトリを扱う人に見えます。利用者どうしを隔てる実質の境界なので、初回だけの仮の値にして、本人が最初の RDP で grdctl --headless rdp set-credentials で変えます。ただし、変えたあとの値もホームの中にあるので、ホストの sudo を持つ人には読めます。動いている RDP のデーモンは起動したときの認証情報を使い続けるので、変えたあとはデーモンを再起動します 外した人は止める：env.yaml から外した利用者は、ユーザーとホームを残したまま、アカウントを期限切れにし、SSH の許可から外し、セッションと RDP のポートを止めます RDP のポートや TLS の証明書は、セッションがなくても設定できます。利用者ごとに systemd の linger を有効にしておくと、その人のユーザーのバスが常にあるので、構成のスクリプトから利用者の権限で grdctl --headless を実行できます。 利用者ごとの RDP の設定（抜粋。コメントは記事用に付けたもの） agent_bus_run は、その利用者の権限と、その人のユーザーのバスで実行する関数 agent_bus_run grdctl --headless rdp set-port "$AH_USER_PORT" agent_bus_run grdctl --headless rdp set-tls-cert "$cert_dir/tls.crt" # 証明書は先に openssl で作る agent_bus_run grdctl --headless rdp set-tls-key "$cert_dir/tls.key" agent_bus_run grdctl --headless rdp disable-view-only # 操作できるようにする agent_bus_run grdctl --headless rdp disable-port-negotiation # ポートが使用中でも、別のポートへずらさない agent_bus_run grdctl --headless rdp enable agent_bus_run systemctl --user enable gnome-remote-desktop-headless.service メモリは、何もしていない人のセッションで約 0.5GB、RDP で使ってエディターと端末を開いた人で約 0.9GB でした（VM で測った値。エージェントやビルドを除く）。1台を何人で使うかは、メモリに余裕を持って決めます。 エージェントを OS の側で囲う エージェントは、確認なしでコマンドを実行する設定で使うことが多くなります。プロンプトで「〇〇をしないで」と頼むだけでは足りないので、OS の側で範囲を決めています。 sudo を持たない専用ユーザー：利用者には sudo がありません。要る道具は構成のときに入れ、言語の版は mise、データベースなどは rootless Docker で動かします。この事実をホストの説明として ~/.claude/CLAUDE.md と ~/.codex/AGENTS.md に置き、エージェントが無駄に apt を試さないようにしました rootless Docker：docker グループに入れると実質 root と同じになるので、利用者ごとの rootless Docker にしました SSH と RDP は LAN だけ：ufw で、22番、利用者ごとの RDP のポート、開発用のポートを、env.yaml に書いた LAN の範囲（lan_cidrs）だけに許可します。利用者に SSH の鍵を登録しても、シェルには入れず SFTP だけを使えます ただし、閉じ込めたユーザーのホームを root の構成スクリプトが書く部分に、閉じ込めを越えられる抜け道がありました。その見つけ方と直し方は、第 2 回で詳しく書きます。また、囲えるのは OS の権限までです。作業のディレクトリのファイルを消す、ログイン済みのサービスへ push や送信をする、API の利用料を使う、といったことは利用者の権限の中で起こりえます。 版の固定と、要らないものを消す 常時動かすホストでは、知らない間に版が上がって動きが変わるのを避けたくなります。そこで、入れる主なツールの版を固定しました（最新版しか配られない Google Chrome などは例外です）。Node.js や Orca など、配布物を直接取得するものは SHA256 を照合します。Claude Code、Docker、VS Code など apt で入れるものは、版を指定して hold します。セキュリティ更新は unattended-upgrades で入れますが、作業中のエージェントを止めないよう、自動では再起動しません。 ! 版を固定したソフトには、セキュリティ更新が自動では入りません。unattended-upgrades が入れるのは、OS のセキュリティ更新と Google Chrome だけです。hold したもの（Claude Code、Docker、Orca、VS Code など）や npm で入れたツールは、各ソフトのセキュリティ情報を見て、自分で版を上げる必要があります。 一方で、Desktop 版には常時動かすホストに要らないものが多く入っています。印刷、ネットワークの自動検出、Bluetooth、ファイルの索引作り、利用状況の送信などを止め、snap とその仕組み（snapd）は丸ごと消しました。検証の VM（v0.1.0 を作ったとき）では、動いているサービスが 34 から 23 になり、snap を消したことでディスクも約 2GB 空きました。消していく途中で、画面の読み上げソフトの Orca が /usr/bin/orca に入っていて、エージェントの開発環境の Orca と名前がぶつかっていたことも見つかりました。 使い方の流れ ここまでの仕組みを、手元の PC から just のレシピで動かします。Linux の道具（xorriso など）が手元になければ、Docker の Ubuntu の中で実行されます。Windows でも、Git Bash と Docker Desktop があれば動きます。 cp autoinstall/env.example.yaml autoinstall/env.yaml # ホスト名、ネットワーク、公開鍵、利用者と RDP のポートなどを書く just check-env # env.yaml を検査する(値の形、書き忘れ、知らないキー) just fetch-iso # Ubuntu の ISO を取得して SHA256 を照合する just iso # build/agent-host.iso を生成する Rufus などで、ISO を USB にイメージのまま(DD 方式で)書き込む USB から起動 → 確認なしでインストール → 初回の起動で構成 → 利用者ごとのセッションが立つ just status <ホスト> # 作った版、構成、RDP、セッション、失敗した unit を見る just rdp <ホスト> <ポート> # その人の RDP の接続ファイルを作る インストールのあとに手で行うのは、主に各自の作業です。最初の RDP で RDP のパスワードを変え、Claude Code と Codex にログインし、Orca の初回の設定をします。設定やスクリプトを変えたときは、OS を入れ直さずに just update <ホスト> で反映できます。利用者を足すときと外すときも、構成の側は env.yaml を直して just update するだけです（足した人には、接続先と仮のパスワードを渡し、本人にパスワードを変えてもらいます）。 2台目からの管理 ホストが 2台以上になると、どのホストをどの設定で作ったかが分からなくなります。そこで、ホストごとの設定は道具とは別の、非公開のリポジトリ（構成リポジトリ）で持つ形にしました。道具のリポジトリには、そのひな形を置いています。 設定を重ねる：全台で共通の common.yaml に、ホストごとの hosts/<ホスト>.yaml を重ねます。後に重ねたファイルの値が優先されます。知らないキーはエラーにするので、書き間違いに気づけます 秘密情報は値だけ暗号化する：パスワードのハッシュ、RDP の仮のパスワード、Slack の Webhook の URL は、SOPS と age で値だけを暗号化します。ISO を生成するときと設定を反映するときだけ一時ファイルに戻し、終わったら消します 作った版をホストに残す：道具の版と構成の版、作った日時を /opt/agent-host/BUILD-INFO に書き、just status に出します 道具の版を上げるときは、1台で試してから残りに反映します。 確かめた範囲と、まだのこと 最後に、どこまで確かめたかをまとめます。記事の内容を試すときに、どこまで当てにできるかの目安にしてください。 検証はすべて、VirtualBox の仮想マシン（UEFI、メモリ 4GB、CPU 1）で行いました。CPU が 1つなのは、ホストの Windows で Hyper-V と共存させたためで、CPU を 2つ以上にするとゲストのカーネルが止まりました。利用者が 2人の env.yaml で、USB の代わりに ISO から起動し、次のことを just vm-test で通しで確かめています（キーボードの配列は英字と日本語の両方）。 確認なしのインストールと初回の構成のあと、人の手なしで 2人の RDP が待ち受けること ホストが仕様どおりかの検査（190 項目あまり）と、2人の RDP の認証 強制的に電源を切ったあとの復帰 1人目のセッションを異常終了させたとき、その人だけが戻り、2人目は動き続けること 2人が同時に RDP でつなげること、互いのホームが読めないこと、本人が RDP のパスワードを変えられることは、画面で確かめました。 実機では、まだ次のことを確かめていません。 モニターのない実機でのヘッドレスのセッション（RDP の解像度が、つなぐ側に合うか）と、BIOS の設定による通電での起動 LAN の外から 22番と RDP のポートに届かないこと TPM のある機械で、RDP の認証情報がどこに入るか 実際の HTTP プロキシの下での動作、Slack への通知、クラウドの CLI へのログイン、GPU による画面の符号化 ほかの未確認の項目は、リポジトリの docs/notes.md にまとめています。実機で問題が見つかったら、修正の版として直します。 まとめ AI コーディングエージェントを動かし続ける専用の PC を、USB メモリ 1本で作りなおせて、再起動や異常終了のあとも人の手なしで戻る形にした記録を書きました。要点を振り返ります。 GUI のエージェントを使うなら、Ubuntu は Desktop 版を autoinstall で入れ、リモート操作は gnome-remote-desktop の RDP にする 人の手なしで戻すには、systemd が起動のときに立てるヘッドレスのセッションを使い、Restart=always で異常終了から立てなおす。キーリングを空にするのは、前提を決めたうえでの妥協 1台を何人かで使うなら、ユーザー・セッション・RDP のポートを人ごとに分け、エージェントのログインを共有しない エージェントは、sudo のない専用ユーザー、rootless Docker、LAN だけの許可で、OS の側で囲う 連載「常時稼働の AI エージェントホストを作る」のほかの回は、次のとおりです。 第 1 回：USB メモリ 1本で、再起動しても人の手なしで戻る AI エージェント用の Ubuntu マシンを作る（この記事） 第 2 回：AI エージェントを専用ユーザーに閉じ込めたら、root の構成スクリプトが抜け道になっていた（準備中） 第 3 回：再起動しても、セッションが異常終了しても人の手なしで戻す（準備中） 第 4 回：自動ログインからヘッドレスのセッションへ移った理由（準備中） 第 5 回：秘密情報をリポジトリに置かず、複数台を管理する（準備中） 第 6 回：版を固定し、要らないものを消す（準備中） 第 7 回：入れなおしから通しで機械に確かめさせる（準備中） リポジトリと手順書の PDF は、次から取得できます。 リポジトリ：propagandist/agent-host-autoinstall（Apache License 2.0） 手順書の PDF：同じリポジトリの Releases リポジトリは無保証で公開しています。使うときは、README の「利用上の注意」を読み、まず仮想マシンで試してください。同じように専用の PC を置こうとしているあなたの参考になればうれしいです。
【2026年版】Orca完全解説｜Claude Code・Codexを並列実行するAgent IDEの導入から実践まで > この記事で扱うOrcaは、Stably AIが公開している「Orca（Agent IDE / ADE）」です。 3Dプリンター用のOrca Slicerや、Orca Securityではありません。 > 本記事は2026年10月25日時点の公式ドキュメントを基にした解説です。画面や設定項目は更新によって変わる可能性があります。筆者が実機でベンチマークを行った記事ではなく、手順とサンプルは公式仕様に基づく再現用の例です。 はじめに Claude Code、Codex、GitHub CopilotなどのAIコーディングツールを使っていると、こんな悩みはありませんか？ - AIに修正を任せている間、別の作業を進めたい - 同じ不具合に対して、複数のAIの修正案を比較したい - AIが変更したファイルを確認してから取り込みたい - エージェントを切り替えるたびにターミナルやブランチの管理が面倒 Orcaは、複数のAIコーディングエージェントを並列で動かし、変更内容の確認・コミット・PR作成までを一つの画面で扱える開発環境です。 本記事では、Gitを多少触ったことがある人を想定し、基本用語から最初の並列開発まで順に解説します。特に、便利さと同時に理解しておきたい権限設定とGit worktreeの落とし穴も扱います。 1. Orcaとは？ Orcaは、AIコーディングエージェント向けに設計されたデスクトップ開発環境です。公式サイトでは「Agent IDE」、従来のIDEとの違いを説明する文脈では「ADE（Agent Development Environment）」という表現も使われています。 重要なのは、Orca自体がコードを生成するAIモデルではないということです。すでに利用しているClaude Code、Codex、OpenCodeなどのCLIエージェントをOrca上で起動・管理します。 主な特徴は次のとおりです。 | 特徴 | できること | | --- | --- | | AIエージェントの並列実行 | 複数のターミナル・エージェントを同時に扱う | | Git worktree連携 | タスクごとに独立した作業ディレクトリとブランチを用意する | | 差分レビュー | AIが変更した箇所を行単位で確認・コメントする | | 内蔵エディタ | ソースコードを直接編集する | | 内蔵ブラウザ | Webアプリを各worktreeに関連づけて確認する | | Design Mode | ブラウザ上のUI要素を選び、HTML・CSSなどを修正依頼の文脈に渡す | | Git操作 | ステージング、コミット、Push、PR作成を画面内で行う | | CLI・リモート機能 | Orcaの操作をコマンド化したり、SSH先の作業環境を利用したりする | 対応OSはWindows / macOS / Linux。Orca本体は無料・オープンソース（MITライセンス）で公開されています。ただし、内部で利用するAIエージェントの契約・API利用料などは別です。 公式サイト：<onorca.dev> 公式GitHub：<stablyai/orca> 2. VS CodeやCursor、Claude Codeとの違い 混同しやすいので、役割で整理します。 | ツール | 主な役割 | 注目ポイント | | --- | --- | --- | | VS Code | 汎用コードエディタ | 拡張機能を組み合わせて開発する | | Cursor | AI機能を備えたコードエディタ | エディタ内でAIによる編集・支援を受ける | | Claude Code | コーディングエージェント | 指示に基づいて調査・編集・コマンド実行を行う | | Codex | コーディングエージェント | 指示に基づいて開発タスクを進める | | Orca | エージェントを動かし、作業を管理するIDE | 複数のエージェント・worktree・差分・ブラウザを一元管理する | これは優劣のランキングではなく、ツールの役割の比較です。OrcaはVS Codeのすべての拡張機能を置き換えるものでも、Claude CodeやCodexの利用料金を肩代わりするものでもありません。 たとえば、普段はVS Codeで編集し、AIに任せる作業が増えたときにOrcaを使うという併用も考えられます。 3. 核心となるGit worktreeを理解する Orcaを理解するうえで、最も重要なのがGit worktreeです。 通常、一つの作業ディレクトリでブランチを切り替える場合、未コミットの変更があるとブランチ変更時に問題になることがあります。 Git worktreeを使うと、同じGitリポジトリに対し、別のブランチを別ディレクトリで同時にチェックアウトできます。 flowchart TD A["Gitリポジトリ / main"] A --> B["worktree A / Claude Code"] A --> C["worktree B / Codex"] A --> D["worktree C / 手動検証"] B --> E["差分・テスト結果を比較"] C --> E D --> E E --> F["採用案をレビュー・PRへ"] 例として次のような構成を想像してください。 | 作業領域 | ブランチの例 | 担当 | | --- | --- | --- | | 元の作業ディレクトリ | main | 安定版の確認 | | worktree A | fix/login-claude | Claude Codeで原因調査・修正 | | worktree B | fix/login-codex | Codexで別案を作成 | それぞれが別のファイル群を持つため、同じファイルを同時編集しても作業ディレクトリ上で上書きし合いません。 ただし、ここが重要です。 > worktreeはセキュリティ上の隔離環境ではありません。 ファイルの編集場所が分かれているだけで、エージェントがアクセスできるネットワーク、外部サービス、共有DB、認証情報、他のディレクトリまで自動で分離されるわけではありません。 たとえば2つのworktreeから同じ開発DBへマイグレーションを実行すると、相互に影響する可能性があります。バックエンドの同時開発では、DBやポートなども分ける設計が必要です。 4. 導入前に準備するもの 最初は次のものがあれば十分です。 1. Gitを使える環境 2. Git管理された既存プロジェクト（なければ練習用のリポジトリ） 3. Windows / macOS / LinuxのPC 4. 利用したいAIエージェントのCLIと、その認証設定 コマンドが使えるか確認します。 git --version Codexを使う場合はCodex CLI、Claude Codeを使う場合はClaude Code CLIをそれぞれ公式の手順で導入し、Orcaの外にある通常のターミナルでも起動できる状態にしておくと切り分けが容易です。 # 例：導入・ログイン済みのCLIを起動できるか確認 codex # または claude 上のコマンドは、それぞれがインストール済みであることを前提としています。利用可能なプラン、CLIの導入方法、認証方式は各公式サイトで確認してください。 5. Orcaのインストール Windowsの場合 1. Orca公式サイトを開く 2. Windows向けのインストーラーを取得する 3. ダウンロードしたインストーラーを実行する 4. Orcaを起動する 初回起動時には、リポジトリを追加するためのフォルダアクセス許可や、既存のエージェント設定の取り込みが案内されます。設定やメニュー名はバージョンによって異なる可能性があります。 Windowsでは、ターミナルの既定シェルをPowerShellまたはCMDに設定できます（Settings → Terminal）。CodexをWSLで動かす構成も公式ドキュメントに記載されていますが、Windows側とWSL側ではCLIのインストール先が異なるため、まずは一方に統一すると理解しやすいでしょう。 macOSの場合 公式サイトのインストーラーのほか、Homebrewで導入できます。 brew install --cask stablyai/orca/orca Linuxの場合 公式サイトではAppImage、.deb、.rpmが案内されています。なお、LinuxのOrca CLIは、同名のスクリーンリーダーとの衝突を避けるためorca-ideという名前です。 6. 【重要】最初に確認したい権限設定 便利な機能を使い始める前に、必ず確認したい設定があります。 公式ドキュメントによると、Orcaは対応するCLIエージェントの新規起動時に、権限確認を省略するフラグを既定で設定します。 例えばClaude Codeの--dangerously-skip-permissions、Codexの--dangerously-bypass-approvals-and-sandboxなどです。 worktreeを作っても、これらのオプションによるリスクは消えません。初心者や実プロジェクトでは、まず手動承認を選ぶことをおすすめします。 1. OrcaでSettings → Agents → Agent Permissionsを開く 2. Manualを選択する 3. すでに起動中のエージェントがあれば、起動条件を確認する 4. 個別のエージェント起動引数をカスタマイズしている場合は、その内容も確認する > Manualのグローバル設定は、個別に上書きされた起動引数を必ずしも変更しません。ネイティブのClaude/Codexチャットには別の権限設定があります。実際に起動するエージェントの設定を確認してください。 特に以下の操作は、自動実行させる前に承認フローを設けると安心です。 - DBマイグレーション、データ削除 - クラウドリソースの作成・更新・削除 - 外部サービスへの送信や本番デプロイ - 認証情報を含むファイルの読み取り・コピー - Gitの履歴を書き換える操作 7. はじめてのOrca：1つの作業を2つのAIで試す ここでは「ログイン画面のバリデーションを改善する」というサンプルタスクで進めます。最初から3エージェントに増やす必要はありません。まず2つで仕組みをつかみます。 STEP 1：Gitリポジトリを追加する 左サイドバーからAdd Repoを選び、手元のGitリポジトリを指定します。 OrcaはリポジトリのGit状態を読み込み、新しいworktreeの基準となるbase refを設定します。多くのケースではorigin/mainなどが該当します。 作業を始める前に、基準ブランチが意図したものか確認しておきましょう。 STEP 2：1つ目のworktreeを作る リポジトリ名の横にある+を押します。 - タスク名：fix-login-claude - 作成元のブランチ：origin/main（例） - エージェント：Claude Code Orcaが新しいGit worktreeを作り、そのディレクトリでエージェントを起動します。 STEP 3：2つ目のworktreeを作る 同じ手順で別のworktreeを作成します。 - タスク名：fix-login-codex - 作成元のブランチ：1つ目と同じorigin/main - エージェント：Codex 両方を同じ基点から始めると、後から修正の違いを比較しやすくなります。 STEP 4：同じプロンプトをそれぞれに渡す 次の例を双方に渡します。 目的：ログイン画面の入力バリデーションを改善してください。 要件： - メールアドレス未入力・形式不正を判定する - パスワード未入力を判定する - エラーは入力項目の近くに表示する - 既存の画面デザインとAPI仕様は維持する 作業手順： 1. 現在の実装と関連テストを確認する 2. 修正方針を簡潔に説明する 3. 必要最小限の変更を行う 4. 実行可能なテストを実施する 5. 変更ファイル・テスト結果・懸念点を報告する 制約： - DBスキーマの変更、依存パッケージ追加、外部送信は事前承認制 - 関係のないファイルは変更しない - コミット・Push・PR作成は実施しない ポイントは「同じ条件で比較すること」と「勝手に変更してほしくない範囲を明確にすること」です。 STEP 5：タブを分割して様子を見る Orcaではタブをペインの端にドラッグすると、画面を分割できます。 例：左でClaude Code、右でCodexの進行状況を表示します。 完成まで待つ間に、もう片方のdiffやテスト結果を確認できます。 STEP 6：変更を比較する 両方の作業が終わったら、それぞれのDiffビューを開きます。 最低限、次の項目を確認しましょう。 | 確認項目 | 見るべきこと | | --- | --- | | 要件 | 指示したバリデーションがすべて実装されているか | | 変更範囲 | 無関係なファイルを触っていないか | | 可読性 | 後から人が修正しやすいか | | テスト | 既存テスト、新規テスト、失敗ケースを確認したか | | 副作用 | API・画面遷移・既存の動作を壊していないか | | セキュリティ | 秘密情報の混入、不必要な権限変更がないか | 生成コードが多い方、作業が速かった方が必ずしも良いわけではありません。 8. 差分にコメントしてAIに修正してもらう OrcaのAnnotate AI Diffでは、diff内の行に直接コメントを付けられます。 1. Diffビューで気になる行にカーソルを合わせる 2. 行の横の+（またはc）からコメントを記入する 3. 複数の指摘をまとめる 4. Send to agentで対象エージェントに送る 5. 修正後のdiffを再確認する 例： このエラー表示は入力のたびに消えています。 送信後のエラー状態が意図せず初期化されないように修正してください。 既存の入力コンポーネントの利用方針は維持してください。 指摘を1行ずつ送り続けるより、関連する指摘をまとめて再修正してもらう方が作業の流れを整理しやすくなります。 9. テスト、コミット、Push、PR作成 修正を採用する前に、テストを実行しましょう。コマンドはプロジェクトに合わせて読み替えてください。 # React / TypeScript系の例 npm run lint npm run build npm test # Django系の例 python manage.py test OrcaのSource Control機能では、変更ファイルや変更箇所を選んでステージングし、コミット、Push、PRの作成に進めます。必要に応じてコミットメッセージやPR説明をAIに下書きしてもらう機能もあります。 基本的な順序は以下です。 flowchart TD A["AIの作業完了"] --> B["Diffを確認"] B --> C["テスト・動作確認"] C --> D{"採用できる？"} D -->|いいえ| E["コメントを返して再修正"] E --> B D -->|はい| F["Commit → Push → PR"] PRを作る場合は、マージ先ブランチ、変更内容、テスト結果を人が最終確認しましょう。 なお、別のworktreeで作った修正案を採用する場合、不要になったworktreeの削除と、採用した変更のマージは別の操作です。削除する前に、残すべき差分・コミット・ブランチを確認してください。worktreeの削除時にはディレクトリとブランチが対象になるため、未取り込みの変更を失わないよう注意が必要です。 10. Web開発で便利な「Design Mode」 OrcaにはworktreeにひもづくChromiumブラウザが内蔵されています。Web画面を表示しながら、UIの問題をAIに説明できます。 Design Modeを有効にして画面上のボタンや要素をクリックすると、公式ドキュメントによると次のような情報がエージェントへの文脈に含まれます。 - 対象要素周辺のHTML - 適用されているCSSの情報（色・余白・フォントなど） - 対象部分のスクリーンショット - 利用可能な場合はソースマップによるファイル・行情報 たとえば次のような修正で便利です。 選択したログインボタンについて、スマートフォン幅で 右端が画面外にはみ出ないように修正してください。 既存のMUIテーマを優先して使用し、 PC版の表示を変えないようにしてください。 利用イメージは次のとおりです。 1. 対象worktreeでフロントエンドを起動する 2. Orcaのブラウザでローカルの画面を開く 3. Design Modeをオンにして気になる要素を選ぶ 4. 修正内容をエージェントに伝える 5. 画面が期待どおりになったか再確認する 注意： ソースマップがなければソースの行を特定できない場合があります。また、画面が正常に動作するにはプロジェクトのサーバーを自分で起動する必要があります。 11. 応用：Orca CLIで操作する Orcaにはデスクトップアプリを操作するCLIもあります。公式ドキュメントでは、Settings → General → Orca CLIから登録する手順が案内されています。 CLIが利用可能かを確認する例です（Windowsの場合はPowerShellなどで実行）。 orca status --json orca worktree ps --json CLI経由でファイルを開いたり、差分を表示したりすることもできます。 # 対象worktreeのディレクトリ内で実行する例 orca file open src/App.tsx orca file diff src/App.tsx --staged さらに、組み込みブラウザの操作や定期処理などもCLIから扱えます。ただし、自動化範囲を広げる場合は、実行権限と誤操作時の影響範囲を先に設計することが重要です。 > Linuxでは前述のとおりCLI名がorca-ideとなる点に注意してください。 12. 複数worktree運用でハマりやすいこと Q1. worktreeを作ったら.envやnode_modulesがない 新しいworktreeはGit管理下のファイルを基にしたクリーンな作業領域です。通常はGitに無視されるローカル設定や依存ライブラリはそのまま揃いません。 Orcaには、worktree間で一部のディレクトリを共有する設定や、.worktreeincludeでファイルをコピーする仕組みが用意されています。 ただし、.envにはAPIキーやDB接続情報が含まれることがあるため、安易にコピー・共有せず、必要最低限の開発用設定を用意することを推奨します。 Q2. 同じWebアプリを2つ起動したらポートが衝突する worktreeが分かれていても、ローカルPCの待ち受けポートは自動で分かれるとは限りません。 worktree A：localhost:3000 worktree B：localhost:3001 のように、プロジェクト側の設定で別ポートを割り当てます。バックエンドやローカルDBも同様に分離が必要な場合があります。 Q3. エージェントが起動しない まずOrcaの外のターミナルから対象CLIを起動してみましょう。 - CLIがインストールされているか - 認証が完了しているか - Orcaが参照するPATHに実行ファイルが含まれているか - WindowsとWSLのどちらにインストールしたか を確認します。 Q4. worktreeの作成に失敗する 作成元ブランチの情報が古い場合は、リポジトリ内で次を実行してから再試行します。 git fetch origin 同じブランチがすでに別のworktreeでチェックアウトされていないかも確認してください。 Q5. 並列実行すれば料金は安くなる？ Orca本体が無料でも、エージェントの利用量は別問題です。 複数実行すれば、契約先の利用制限に早く達したり、従量課金の場合は費用が増えたりする可能性があります。 最初は2つまでに絞り、同じ調査をむやみに重複させない方が管理しやすいでしょう。 Q6. Orcaにソースコードを送っても大丈夫？ 公式のテレメトリ説明では、Orcaの匿名利用状況の収集にファイル内容・プロンプト・エージェント出力などを含めないとされています。また、DO_NOT_TRACK=1またはORCA_TELEMETRY_DISABLED=1でテレメトリを停止できると記載されています。 ただし、Orcaが収集しないことと、接続先AIエージェントへ情報が送信されないことは別です。各AIサービスのデータ取扱い、組織のポリシー、機密情報の有無を確認してください。 13. おすすめの使い分け 個人的には、次のような運用から始めるとOrcaの価値を判断しやすいと考えます。 | 場面 | おすすめの進め方 | | --- | --- | | 小さなタイポ修正 | 人がその場で直すか、1エージェントで十分 | | 原因不明のバグ | 2つのエージェントに別々の調査・修正案を作らせる | | UI調整 | 内蔵ブラウザとDesign Modeを活用する | | 大きなリファクタリング | 作業範囲を分け、テストとレビューを厳格にする | | DB・インフラを伴う変更 | 書き込み先環境を分離し、承認を必須にする | | 本番リリース | AIが作った成果物を人がレビューしてから反映する | たとえばReact/TypeScript＋Djangoのような構成では、フロントエンドの表示修正とバックエンドのテスト整理を別worktreeで進めることもできます。ただし両者の変更を合わせた結合試験は欠かせません。 最初から「全タスクを並列化する」よりも、比較したい・分離したい理由があるときにworktreeを増やす方が無理なく使えます。 14. まとめ Orcaの本質は、AIモデルの性能を高めることではなく、複数のコーディングエージェントの作業を整理し、人がレビューして採用するまでの流れを整えることです。 押さえておきたいポイントを振り返ります。 1. OrcaはAIモデルではなく、複数のCLIエージェントを運用するAgent IDE 2. 各タスクをGit worktreeに分離して並列開発できる 3. Diffへのコメント、テスト、Git操作をまとめて扱える 4. Web開発ではDesign Modeも便利 5. 権限確認を省略する既定の起動設定は必ず確認する 6. worktreeはセキュリティ隔離ではなく、共有DB・認証情報・ポートなどには注意が必要 普段からClaude CodeやCodexを使っている方は、まず小さな不具合修正を2つのworktreeで比較するところから試してみてはいかがでしょうか。 参考資料 いずれも公式の一次情報です（2026年10月25日確認）。 - Orca公式サイト - Orca公式GitHub - Orcaとは - インストール - 最初の3エージェントセッション - Git worktreeの仕組み - 対応エージェントと権限設定 - Codex連携 - Diffビュー - Annotate AI Diff - Design Mode - Orca CLI - プライバシーとテレメトリ - トラブルシューティング ---
エージェント用 IDE を3つ試して、今さら cmux を使い始めた cmux は少し前に話題になっていたターミナルで、自分もそのとき一度試してみました。ただ、乗り換えるどころか使い始めるところまでも行きませんでした。通知が来たワークスペースがサイドバーの一番上に勝手に並び替わるのが合わなかったですし、当時 tmux で悩んでいた通知まわりのことも cmux にしたからといって解決しませんでした。サイドバーの表示をすっきりさせられることも知らなかったので、そのままやめています。 それから数か月たって、Claude Code を並列に回す道具をあらためて探しました。エージェント用の IDE を3つ試して、結局たどり着いたのが一度やめた cmux でした。 普段は Claude Code のセッションを同時に10本近く立ち上げています。1つの作業に対して複数のセッションを立てることもありますし、コードを変えずに調べるだけのセッションもかなりの数あります。 これまでは tmux の中で動かしていました。入力待ちのセッションを探すために recon という tmux 用のツールを入れたこともあります。以下は cmux 0.65.0（2026年10月時点）で確認した内容です。 エージェント用 IDE を3つ試した 試したのは Orca、T3 Code、Superset の3つで、どれも brew で入ります。 stablyai/orca pingdotgg/t3code superset-sh/superset brew install --cask stablyai/orca/orca brew install --cask t3-code brew install --cask superset 最初は Superset がいいかなと思っていました。サイドバーでセッションをグループにまとめる機能は、Orca より Superset のほうが使いやすかったです。ただ、ターミナルのスクロールがガタガタで、製品としてまだ頼りない感じがしました。スクロールの粗さは issue（#5364）にも上がっています。 Orca は多機能ですが、いろいろやりすぎている印象でした。過去のセッションの履歴を見られる機能はちょっと羨ましかったです。 T3 Code はターミナルではなく GUI で Claude Code を動かすツールで、ほかの2つと違ってタブの機能がありません。自分の設定の分け方とも相性が悪かったです。自分は仕事用と個人用で Claude Code の設定ディレクトリ（CLAUDE_CONFIG_DIR）を分けているのですが、T3 Code から起動すると仕事のリポジトリでも個人用の設定で動いていて、Claude の認証エラーも出ました。 3つを触っていて一番引っかかったのは、セッションをまとめる単位が git worktree になっていることでした。グループを作るのもサイドバーに並べるのも、worktree があることが前提の設計に見えました。worktree を勝手に作らない設定自体は、Orca などにもあります。 自分の場合、コードを変えるなら worktree を切ったほうがいいとは思っています。ただ、調べるだけのセッションも多いですし、調査を複数同時に走らせることもあります。それを1セッション1 worktree にすると、仕事のリポジトリは大きくて動かすのに依存パッケージのインストールも要るので、10本近く並べるとディスクを食いすぎます。worktree は必要になったら作るぐらいでよくて、最初から作られなくていいです。 結局 IDE ではなく、ターミナルに戻ってきました。これ tmux で十分じゃないか、と一度は思ったくらいです。 ターミナルに戻ってから何が欲しいのかを考えると、イメージしていたのは Edge などのブラウザにある縦タブでした。セッションが縦に並んでいて、グループにまとめられて、作業中か入力待ちかも分かる、という形です。 tmux に縦タブに当たる機能があるか、似たツールがあるかを調べてもらって、候補に残ったのが herdr と cmux でした。herdr は以前も試しています。左に worktree の一覧があって、それとは別にタブでウィンドウを持つ形になっているのが個人的にいまいちでした。 cmux はワークスペースがサイドバーに縦に並び、グループにもまとめられます。worktree を勝手に作ることもありません。その日のうちに入れて、並べていたセッションを全部 cmux に移しました。 cmux の設定 前回やめた理由だった並び替えは、設定1つで止められました。~/.config/cmux/cmux.json で reorderOnNotification を "off" にすると、通知が来ても並びが変わらなくなります。既定値では、通知が来たワークスペースが上へ移動します。 ~/.config/cmux/cmux.json "app": { "accentColor": "cmux", "commandPaletteSearchesAllSurfaces": true, "reorderOnNotification": "off" }, サイドバーも、ブランチ・PR・ワークスペースの説明の表示を切って、エージェントの状態と通知のメッセージだけが見えるようにしています。 ~/.config/cmux/cmux.json "sidebar": { "compactAgentStatus": false, "showNotificationMessage": true, "showBranchDirectory": false, "showPullRequests": false, "showWorkspaceDescription": false }, commandPaletteSearchesAllSurfaces はコマンドパレットで全部のタブ（cmux の用語ではサーフェス）を検索できるようにする設定です。最初に試したときは、サイドバーをここまでスッキリさせられることを知りませんでした。 tmux との違い cmux でやっていることを tmux でできないかというと、全然そんなことはありません。グループは tmux のセッションやウィンドウで作れます。自分の中では、tmux で横に並べていたタブを縦にしたのが cmux、という理解です。 はっきり違うと感じたのは、ターミナルの中でブラウザを開けることで、これは自分の中ではわりと大きいです。 もう1つ、tmux より cmux のほうが Claude Code が他のペインを操作しやすい気がしていました。気のせいか気になったので Claude Code に調べてもらったところ、cmux の内部で何か特別な最適化をしているわけではないそうです。違いは、エージェント向けの道具が本体に同梱されていることでした。 cmux guide（cmux --skill も同じ）で、エージェント向けの手順書が出る。自分の位置を cmux identify --json で調べ、画面を読んでから送り、また読む、という流れまで書いてある cmux の中のターミナルには CMUX_WORKSPACE_ID と CMUX_SURFACE_ID が入っていて、cmux send や cmux read-screen は対象を省くとそこを使う 別のエージェントには cmux agent message で話しかけられる。ドキュメントには、相手のターミナルに直接打ち込まずにこれを使うよう書いてある 画面を読む read-screen は tmux の capture-pane -p と、送る send / send-key は send-keys と同じことをしているそうです。tmux だと他のペインの指定先はエージェントが自分で調べることになるので、違いはそこを迷わずに済むところだ、というのが調べてもらった結論でした。 まだ慣れていないところ 不満がないわけではありません。一番困っているのは未読の扱いです。作業が終わったワークスペースには青い未読の印が付くのですが、そのワークスペースを開くと消えてしまいます。一度覗いてそのまま別の作業に移ると、どこで何をすればいいのかをまだ見失います。 青い表示には未読以外の意味もあります。Claude Code に調べてもらったところ、ターンが終わったあとも、裏で待ち処理を動かしているセッションは青い Waiting のまま残るそうです。色だけでは見分けられず、アイコンや文字で判断する必要があります。 ショートカットや名前にもまだ慣れていません。cmux はウィンドウの中にワークスペース、その中にペイン、ペインの中にサーフェスという階層で、tmux の呼び方とは違います。慣れないので、サーフェスの作り方や移動、コピーモードでの範囲選択など、cmux 固有の操作を早見表にまとめました。 完全に移行したわけではなく、tmux もまだ使っています。