Elementos Agentes: Um Dashboard macOS para Instalações Claude Code & Codex
Agents Elements é um aplicativo macOS nativo em SwiftUI que oferece visibilidade sobre tudo o que o Claude Code e o Codex instalaram localmente — habilidades, subagentes, comandos, plugins, servidores MCP, hooks e sessões ativas. Ele escaneia ~/.claude e ~/.codex e apresenta um painel pesquisável.
Principais Funcionalidades
- Todos os elementos instalados em uma lista pesquisável com visualizações Markdown renderizadas
- Gerenciamento de sessões: mostra sessões ativas, retomáveis e obsoletas com uso de tokens e comando de retomada copiável
- Análise de tokens e custos: Claude e GPT lado a lado
- Auditoria de hooks/automação: o que é executado em segundo plano, incluindo limpezas
- Visibilidade de permissões: ferramentas de cada subagente, contribuições de cada plugin
- Ativar/desativar plugins e habilidades pela interface — bloqueado por caminho, faz backup da configuração primeiro
Detalhes Técnicos
- Construído inteiramente por Claude no Claude Code — o autor apenas guiou
- Zero dependências, lê tudo localmente, não envia nada
- Licença: MIT, código aberto
- Repositório: github.com/LasaleFamine/agents-elements
Para Quem É
Desenvolvedores que usam Claude Code ou Codex e desejam auditar e gerenciar o que seus agentes de IA instalaram sem precisar fuçar em arquivos ocultos.
📖 Leia a fonte completa: r/ClaudeAI
👀 See Also
WorldClaw: Geração de Mundo Aberto 3D Agêntica em Escala
O WorldClaw da Tencent é um novo sistema para geração agêntica de mundos abertos 3D em escala, visando criar ambientes virtuais grandes e detalhados.
Painel Lateral Persistente para Claude Code com Gerenciamento Autônomo de Conteúdo
Um desenvolvedor criou um painel TUI que fica em um painel dividido do iTerm2 ao lado do terminal, apresentando três painéis fixos que o Claude gerencia autonomamente para mostrar conteúdo relevante como código, diagramas e atualizações de status.
Resultados do Benchmark de Testes APEX: Desempenho do Qwen 3.5 em Tarefas Reais de Programação
Os resultados do benchmark APEX Testing mostram o desempenho dos modelos Qwen 3.5 em 70 tarefas reais de programação do GitHub, com a versão de 397B caindo para 1194 ELO em tarefas de nível mestre, enquanto o GLM-4.7 quantizado lidera os modelos locais com 1572 ELO.
Livro de Registro do Projeto: Sistema de Memória com Intervenção Humana para Agentes de Codificação de IA
Um projeto do GitHub apresenta um sistema de registro baseado em YAML onde humanos selecionam o que os agentes de IA lembram sobre bases de código. Inclui uma habilidade /ledger, um gancho UserPromptSubmit para injeção automática de contexto e revisão do auditor Haiku.