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2026-07-09

La industria define en una semana quién opera al agente en serio

14 items · 6 hallazgos · 8 radar

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explorar hallazgo 01

microsoft/flint-chart

649★ · 20 forks · TypeScript · Apache-2.0

Qué es

+ google-labs-code/stitch-skills — design/charts para agents se consolida con Microsoft + Google first-party

Cómo encaja

microsoft/flint-chart → chart-specs-for-agents

implements · relación nueva de hoy

microsoft/flint-chart → design-md-spec

implements · ya cubierto el 2026-07-08

microsoft/flint-chart → VoltAgent/awesome-design-md

complements · ya cubierto el 2026-07-08

microsoft/flint-chart → agent-skills-spec

implements · ya cubierto el 2026-07-03

Por qué importa

Microsoft y Google moviéndose el mismo día consolidan una categoría que el boletín del 2026-07-08 dejó a medias con VoltAgent/awesome-design-md: el patrón de tres capas (DESIGN.md como tokens, Flint como charts, Stitch-skills como orquestador vía MCP) ya tiene first-party de ambos proveedores. Stitch-skills hereda el relevo del 2026-07-08 sobre el concepto DESIGN.md, así que el siguiente paso natural es un post reproducible sobre cómo un agente diseña sin romper el design system, tomando Flint como pieza ejecutable. Stitch-skills con 6.446★ y un último push del 2026-06-29 aporta la distribución; Flint (649★, push del 2026-07-09) aporta el chart reproducible.

clonar flint-chart, escribir 2-3 chart specs reales, levantar el MCP server y conectarlo a Hermes; forkear una skill de stitch-skills para validar conformance con el spec y ver si alguna sirve para el flujo de artículos

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explorar hallazgo 02

stablyai/orca

14.469★ · 975 forks · TypeScript · MIT

Qué es

Agentic Dev Environment (ADE) que corre cualquier coding agent (Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode, Pi) en git worktrees paralelos, con clientes desktop + mobile. YC-backed (badge yc-backed en topics), 703 stars/día, 14.469★. La tesis: "1 developer × N agents paralelos" sobre la misma codebase, sin conflictos de branches.

Cómo encaja

stablyai/orca → agent-orchestrator-runtime

implements · ya cubierto el 2026-07-06

stablyai/orca ⇄ rowboatlabs/rowboat

competes_with · ya cubierto el 2026-07-08

stablyai/orca → git-worktrees

uses · relación nueva de hoy

stablyai/orca → vercel-labs/agent-browser

complements · ya cubierto el 2026-07-08

Por qué importa

Se planta como competidor directo de rowboatlabs/rowboat, cubierto el 2026-07-08: ambos YC-backed, pero resuelven problemas distintos. Rowboat es el AI coworker personal con knowledge graph tipo Obsidian y vive en email/Slack/meetings; orca es el IDE para ejecutar N coding agents (Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode, Pi) en paralelo sobre la misma codebase vía git worktrees, con clientes desktop y mobile y terminal Ghostty. Para el lector de Código Sin Siesta que ya encadena varios agentes, la diferencia importa: si el cuello de botella es la coordinación, rowboat; si es ejecutar ramas en paralelo sin pisarse, orca. Los 703 stars/día y el push de hace minutos lo señalan como momentum real, no hype.

instalar el cliente desktop via release, levantar 2 worktrees paralelos corriendo Claude Code + Codex, medir latencia entre ambos; comparar UX con gastownhall/gastown del 2026-07-06

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probar hallazgo 03

junhoyeo/tokscale

4.225★ · 284 forks · Rust · MIT

Qué es

CLI en Rust (4.225★, MIT) para trackear gasto de tokens en OpenCode, Claude Code, 🦞OpenClaw, Pi, Codex, Gemini CLI, Cursor, AmpCode, Factory Droid, Kimi y más. Tiene leaderboard global + contributions graph 2D/3D. Topics incluyen literalmente hermes.

Cómo encaja

junhoyeo/tokscale → token-usage-analytics

implements · relación nueva de hoy

junhoyeo/tokscale → steipete/CodexBar

complements · relación nueva de hoy

junhoyeo/tokscale → kenn-io/agentsview

complements · ya cubierto el 2026-07-07

junhoyeo/tokscale → NousResearch/hermes-agent

relevant_to · ya cubierto el 2026-07-08

Por qué importa

Hasta ahora el stack de token analytics estaba fragmentado y ya lo vimos: el 2026-07-07 cubrimos kenn-io/agentsview (limitado a sesiones locales de Claude Code/Codex), y steipete/CodexBar solo cubre Codex. Tokscale unifica ambos mundos — OpenCode, Claude Code, Hermes, Pi, Codex, Gemini CLI, Cursor, AmpCode, Factory Droid, Kimi y más — y añade leaderboard global y contributions graph 2D/3D. Aplicación directa en el boletín: auditar coste por agente por día y atribuir picos al tipo de tarea. Que hermes aparezca en sus topics confirma que el runtime ya tiene visibilidad en el ecosistema agentic OSS, recogido el 2026-07-08 al cubrir NousResearch/hermes-agent.

instalar cargo install tokscale, correr contra sesiones propias de los últimos 7 días, comparar con kenn-io/agentsview; si exporta CSV importable a Obsidian, documentar en la skill parallel-repo-explore-bulletin

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leer hallazgo 04

microsoft/agent-governance-toolkit

4.706★ · 688 forks · Python · MIT

Qué es

toolkit Python (4.706★, MIT) con policy enforcement, zero-trust identity, execution sandboxing, y reliability engineering para agentes autónomos. Cubre explícitamente OWASP Agentic Top 10 — el primer proyecto serio con badge Microsoft en este eje.

Cómo encaja

microsoft/agent-governance-toolkit → agent-governance-owasp

implements · relación nueva de hoy

microsoft/agent-governance-toolkit → TencentCloud/CubeSandbox

complements · relación nueva de hoy

microsoft/agent-governance-toolkit → agentic-decision-systems

relevant_to · ya cubierto el 2026-07-05

microsoft/agent-governance-toolkit → enterprise-agent-readiness

relevant_to · relación nueva de hoy

Por qué importa

Toda conversación sobre agents en producción termina en la misma pregunta: cómo auditar, limitar y sandboxear. Este toolkit aterriza con cuatro piezas concretas: policy-as-code, identidad zero-trust para tools y recursos, sandboxing de ejecución, y un framework de reliability con SLOs y circuit breakers aplicados a agentes. Que sea Microsoft publicándolo bajo MIT y que cite explícitamente OWASP Agentic Top 10 lo convierte en el primer candidato serio a estándar de facto de governance agentic. Encaja con la cobertura del 2026-07-05 sobre agentic-decision-systems: el siguiente paso lógico es aterrizar la tesis abstracta en piezas reproducibles, y este toolkit es la pieza. Honesto: no podemos afirmar todavía que domine el estándar, solo que parte con la mejor posición para ello.

instalar en un proyecto piloto, mapear las 10 vulnerabilidades OWASP contra las skills propias de Hermes, escribir un "OWASP Agentic Top-10 checklist para skill authors" como nota en Obsidian; considerar incluir el toolkit en la skill agent-skill-authoring

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vigilar hallazgo 05

Robbyant/lingbot-video

349★ · 8 forks · Python · Apache-2.0

Qué es

modelo de video generation + world model basado en Mixture-of-Experts, entrenado para embodied intelligence (no solo síntesis visual). Apache-2.0, Python, 349★, debutó 2026-07-08 (hace un día). Su gemelo lingbot-world-v2 (270★, NOASSERTION, mismo autor, mismo día) cubre "infinite worlds with versatile interactions".

Cómo encaja

Robbyant/lingbot-video → embodied-world-model

implements · relación nueva de hoy

Robbyant/lingbot-video → alibaba/page-agent

complements · ya cubierto el 2026-07-03

Robbyant/lingbot-video → noassertion-license-risk

risk · ya cubierto el 2026-07-06

Robbyant/lingbot-video → agentic-decision-systems

relevant_to · ya cubierto el 2026-07-05

Por qué importa

Cambia la categoría: aquí el agente no opera sobre una página ni sobre email, sino que es la simulación. lingbot-video (Apache-2.0, debut 2026-07-08) entrena un modelo MoE para video generation + world model con física y navegación internas, pensado para embodied intelligence. Su gemelo lingbot-world-v2 (NOASSERTION, mismo día) extiende a infinite worlds con interacciones versátiles, pero el license NOASSERTION es un riesgo real a auditar antes de cualquier uso en producto — recuerda el aviso del 2026-07-06 sobre noassertion-license-risk. Es complemento natural de alibaba/page-agent (cubierto el 2026-07-03), pero el ángulo es distinto: page-agent actúa sobre la web; lingbot la simula internamente. Para el lector de Código Sin Siesta, la lectura práctica es que el world model abre agentes que prueban en simulación antes de tocar producción.

esperar a que lingbot-world-v2 clarifique licencia; auditar README de lingbot-video para ver si incluye inference reproducible sin GPU high-end; dejar madurar 30 días antes de explorar a fondo

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explorar hallazgo 06

NVIDIA/OpenShell

7.490★ · 941 forks · Rust · Apache-2.0

Qué es

runtime Rust (7.490★, Apache-2.0) que ofrece sandbox determinista sin red por defecto para agentes autónomos, con soporte ONNX + CUDA para inferencia local. Diseñado para correr agentes sin filtrar datos al exterior, manteniendo latencia baja.

Cómo encaja

NVIDIA/OpenShell → agent-sandbox-runtime

implements · relación nueva de hoy

NVIDIA/OpenShell → TencentCloud/CubeSandbox

complements · relación nueva de hoy

NVIDIA/OpenShell → local-llm

relevant_to · relación nueva de hoy

NVIDIA/OpenShell → NousResearch/hermes-agent

relevant_to · ya cubierto el 2026-07-08

Por qué importa

Cierra la categoría agent sandbox que ya tocamos dos veces: el 2026-07-02 con TencentCloud/CubeSandbox y el 2026-07-08 con vercel-labs/agent-browser. OpenShell añade lo que esos no garantizan: sandbox determinista sin red por defecto e inferencia local vía ONNX + CUDA, ambas en Rust bajo Apache-2.0. Que NVIDIA lo mantenga oficialmente le da credibilidad de stack de inferencia local — encaja con modelos tipo Nemotron. Para el lector con setup local-first (PGLite + pgvector + DeepSeek), el valor concreto sería una capa de aislamiento real sobre ese stack: el agente ejecuta sin filtrar nada al exterior. Caveat honesto: a fecha del boletín, sin topics definidos en el repo, no hay confirmación pública de integración con Hermes; solo la cercanía temática — y la cobertura previa del 2026-07-08 sobre NousResearch/hermes-agent — la hacen plausible.

clonar, levantar el sandbox con un agente mínimo que intente acceder a la red, validar el bloqueo; auditar el binary size + consumo de RAM; comparar latencia con TencentCloud/CubeSandbox

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vigilar radar · #agentic_coding_cli

charmbracelet/crush

27.692★ · Go · NOASSERTION

Qué es

Agentic coding CLI del equipo Bubble Tea / Glamour (charmbracelet) en Go. Pitch: 'Glamourous agentic coding for all'. Topics: agentic-ai, ai, llms, ravishing.

Cómo encaja

charmbracelet/crush ⇄ macro-inc/macro

competes_with · ya cubierto el 2026-07-11

charmbracelet/crush ⇄ anthropics/claude-code

competes_with · ya cubierto el 2026-07-09

charmbracelet/crush → noassertion

risk · ya cubierto el 2026-07-09

Por qué importa

es el tercer fork OSS de Claude Code del radar, sumandose a macro-inc/macro (visto 2026-07-11) y 0xwilliamortiz/openclaude-improved (visto 2026-07-28). Lo diferencial: viene del equipo charmbracelet (Bubble Tea, Glamour, mods), que tiene UX de terminal cuidada — Crush hereda estetica y composicion TUI del ecosistema. Riesgo de license NOASSERTION (verificado en API el 2026-08-26): bloquea adopcion como dependencia de produccion, pero como referencia de UX para terminales agentic OSS vale. Compite con junhoyeo/tokscale y openai/codex en el cluster 'coding agent CLI local'.

(license NOASSERTION bloquea adopcion como base; interesante como referencia UX para terminales agentic). El autor es charmbracelet/Charm — aporta credibilidad visual y experiencia TUI.

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vigilar radar

Alishahryar1/free-claude-code

39.233★ · Python · MIT

Qué es

wrapper que da acceso "gratis" a Claude Code + Codex multi-provider, con Discord bot y soporte de voz

complemento de diegosouzapw/OmniRoute visto 2026-07-07; ojo a la sostenibilidad — los tiers "free" suelen degradar calidad o cerrar

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vigilar radar

ModernRelay/omnigraph

814★ · Rust · MIT

Qué es

graph engine estilo lakehouse sobre Apache Arrow + DataFusion + Lance + S3, con servidor MCP nativo

relevante para el grafo de conocimiento del usuario; el binding MCP lo hace integrable directamente con agentes

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vigilar radar · #ai-web-cloning

JCodesMore/ai-website-cloner-template

26.986★ · TypeScript · MIT

Qué es

Boilerplate Next.js + Tailwind + shadcn-ui que clona webs con Claude Code en 1 comando. TypeScript, MIT.

Cómo encaja

JCodesMore/ai-website-cloner-template → ai-web-cloning

relevant_to · ya cubierto el 2026-07-09

Por qué importa

democratiza 'clonar web con AI' para usuarios no tecnicos: cualquiera puede forkear y clonar un sitio en 1 comando. Encaje bajo con stack CSS directo (Next.js no es el stack del usuario), pero documenta el espacio 'clonador web AI'.

categoria clonador web AI; no encaja con stack del usuario pero documenta el espacio

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vigilar radar

davila7/claude-code-templates

28.531★ · Python · MIT

Qué es

CLI para configurar y monitorizar Claude Code a nivel de settings, hooks, agents y permissions

relevante si se quiere mantener una config Claude Code versionada y reproducible; alternativa local a OpenCode

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vigilar radar

kdsz001/OpenWiki

524★ · Rust · MIT

Qué es

Mac desktop knowledge management con captura de clipboard + wiki personal + AI insights

coincide con rowboatlabs/rowboat y kdsz001 es uno de los pocos OSS locales; muy joven pero

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vigilar radar · #agent-as-designer

chuspeeism/dashiAI-ppt-skill

1.603★ · JavaScript · AGPL-3.0

Qué es

Agent Skill que genera presentaciones HTML/PDF/PPTX editables en navegador desde prompts, con multiples temas visuales. JavaScript, AGPL-3.0.

Cómo encaja

chuspeeism/dashiAI-ppt-skill → agent-as-designer

relevant_to · ya cubierto el 2026-07-09

chuspeeism/dashiAI-ppt-skill → agpl-3.0

risk · ya cubierto el 2026-07-09

Por qué importa

la quinta entrada del cluster 'agent-as-design' / 'AI-to-deck', sumandose a hugohe3/ppt-master (2026-06-30), cathrynlavery/diagram-design (2026-08-15), nexu-io/open-design (2026-08-15) y hugohe3/ppt-master de nuevo. La diferenciacion: output HTML/PDF/PPTX editable en navegador (no PowerPoint nativo). AGPL-3.0 bloquea adopcion comercial.

cluster AI-to-deck; AGPL bloquea adopcion como dep pero interesante como referencia

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vigilar radar · #ai_pentesting

vxcontrol/pentagi

18.966★ · Go · MIT

Qué es

Sistema de agentes autonomos para penetration testing, multi-agent con React + GraphQL UI self-hosted. Go, MIT.

Cómo encaja

vxcontrol/pentagi ⇄ usestrix/strix

competes_with · ya cubierto el 2026-07-09

vxcontrol/pentagi → mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

complements · ya cubierto el 2026-08-18

Por qué importa

junto con usestrix/strix (visto 2026-06-30) y mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills (visto 2026-08-18) define el cluster 'AI security ops'. Pentagi se diferencia por ser multi-agent con UI React+GraphQL self-hosted (vs strix CLI Python). Encaja con la linea editorial 'AI for security'.

cluster AI security ops; junto con strix y Anthropic-Cybersecurity-Skills, el triangulo esta formado

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