Brócolis: Plataforma de código aberto para executar agentes de IA de codificação a partir de tickets do Linear em sandboxes na nuvem
O que o Broccoli faz
O Broccoli transforma tickets do Linear em PRs enviados executando agentes de IA de codificação em sandboxes isoladas na nuvem. Cada tarefa recebe sua própria sandbox onde ela faz checkout do repositório, usa o contexto do ticket, implementa soluções, executa testes e ciclos de revisão, e então abre um pull request para revisão da equipe.
Arquitetura e implantação
A implementação usa:
- Implantação de webhook: GCP
- Sandbox: GCP ou Blaxel
- Gerenciamento de projetos: Linear
- Hospedagem de código & CI/CD: GitHub
Ele é implantado no seu próprio projeto GCP com seu banco de dados Postgres sem plano de controle de terceiros. A implantação é de nível de produção usando Cloud Run + Secret Manager + deduplicação de webhook + estado de trabalho durável.
Principais recursos
- Fluxo de trabalho de ticket do Linear → PR revisável
- Sua infraestrutura, chaves e dados permanecem dentro do seu inquilino
- Revisão de código por IA em cada PR usando Claude e Codex
- Modelos de prompt personalizáveis que você pode bifurcar, ajustar e versionar
- Implanta em ~30 minutos com um script de inicialização e um arquivo de configuração
Pré-requisitos de implantação
Para implantar, você precisa:
- Projeto GCP com faturamento ativado e
gcloudlogado - Aplicativo GitHub com permissões específicas (Conteúdos, Pull requests, Issues = leitura/escrita; Metadados = somente leitura; inscrito no evento de revisão de Pull request)
- Usuário bot do Linear (dedicado, não conta pessoal) com chave de API
- Chaves de API da OpenAI e Anthropic com faturamento ativado
- Webhook do Linear apontando para
${Service URL}/webhooks/linearusando obroccoli-oss-linear-webhook-secretgerado automaticamente
Resultados de uso
Nas últimas quatro semanas, 100% dos PRs de não-desenvolvedores foram enviados via Broccoli. Para desenvolvedores na equipe, essa participação é de cerca de 60%, com recursos mais complicados exigindo design manual de ida e volta com Codex/Claude Code.
📖 Leia a fonte completa: HN AI Agents
👀 See Also
claude-real-video: Ferramenta Gratuita para Fazer o Claude Assistir Vídeos com Camada de Percepção
claude-real-video adiciona uma camada de percepção local para que o Claude veja movimentos de câmera, ritmo, gestos e emoções na voz. O demo assiste ao keynote da NVIDIA GTC 2026 e narra a ação na tela. Versão gratuita disponível.
AutoProber: Automação de sondas voadoras orientada por IA para hacking de hardware
AutoProber é uma pilha de automação de sondas voadoras para hackers de hardware que permite que agentes de IA descubram alvos, mapeiem imagens de microscópio, realizem movimentos CNC monitorados por segurança, revisem sondas e conduzam sondagens controladas de pinos. Inclui código de controle em Python, um painel web, arquivos CAD e opera com controladores CNC GRBL, microscópios USB e monitoramento de segurança por osciloscópio.
Estrutura de Equipe de Pesquisa em uma Caixa para Claude Code Usando Arquitetura Multiagente
Um desenvolvedor criou um framework de pesquisa multiagente para Claude Code que utiliza o Opus 4.6 para coordenar agentes especializados por meio de um plugin chamado research-clab. O framework se desenvolve através de um processo guiado de perguntas e respostas e inclui 11 habilidades, definições de agentes e diretórios estruturados para gerenciar projetos de pesquisa complexos.
Cliente iOS do ClawControl lançado para servidores auto-hospedados do OpenClaw
ClawControl v1.50 já está disponível no iOS como um cliente móvel focado em privacidade para servidores OpenClaw/Claw auto-hospedados. O aplicativo de código aberto permite bate-papo em tempo real com respostas em streaming, gerenciamento de agentes e controle de sessão a partir de dispositivos móveis.