Gancho de pontuação de confiança de código aberto para Claude Code monitora sessões, bloqueia caminhos protegidos

O que esta ferramenta faz
Um desenvolvedor lançou um hook de pontuação de confiança de código aberto para o Claude Code que fornece visibilidade sobre as sessões de agentes de IA, avaliando-as em três dimensões e implementando controles de segurança.
Principais recursos da fonte
O hook avalia cada sessão do Claude Code em três dimensões específicas:
- Confiabilidade: Taxa de sucesso das ferramentas
- Escopo: Se o Claude Code permaneceu dentro das ferramentas e caminhos permitidos
- Custo: Número de chamadas de ferramentas em relação à complexidade da tarefa
No final de cada sessão, você obtém uma saída como:
[authe.me] Pontuação de Confiança: 92 (confiabilidade=100 | escopo=75 | custo=100) [authe.me] ferramentas=14 violações=1 falhas=0
Detalhes de segurança e implementação
A ferramenta inclui vários recursos de segurança:
- Bloqueia acesso a caminhos protegidos como
.enve chaves secretas através de hooks PreToolUse - Encadeia hash de cada evento para detecção de adulteração
- Configura lista de ferramentas permitidas e caminhos protegidos em
~/.authe/config.json
A implementação é um único arquivo Python sem dependências, gratuito e de código aberto. O desenvolvedor usou o Claude para arquitetar o sistema de hooks, incluindo descobrir quais eventos monitorar, como passar estado entre eventos PostToolUse e Stop, escrever a lógica de pontuação e encadeamento de hash, e iterar sobre o comportamento de bloqueio PreToolUse.
Desenvolvimento e testes
O desenvolvedor testou casos extremos com o Claude, incluindo acesso a .env e detecção de falhas de ferramentas. O repositório está disponível em https://github.com/autheme/claude-code-hook.
Para quem é
Desenvolvedores que executam o Claude Code em produção e precisam de visibilidade sobre o comportamento dos agentes e controles de segurança.
📖 Leia a fonte completa: r/ClaudeAI
👀 See Also

GuppyLM: Um LLM de 9 Milhões de Parâmetros Construído do Zero para Fins Educacionais
GuppyLM é um modelo de linguagem com aproximadamente 9 milhões de parâmetros treinado do zero em 60 mil conversas sintéticas, usando uma arquitetura de transformer básica com 6 camadas, 384 dimensões ocultas e 6 cabeças de atenção. Ele treina em cerca de 5 minutos em uma GPU T4 gratuita do Colab e fala com uma personalidade de peixe focada em água, comida e vida no aquário.

Claude Code agora suporta mais de 240 modelos via gateway NVIDIA NIM — incluindo Nemotron-3 120B para codificação agêntica
O Claude Code pode alternar no meio da sessão para mais de 240 modelos NVIDIA NIM através do comando /model. A variante de raciocínio Nemotron-3 Super 120B mostra resultados fortes para refatoração de múltiplos arquivos e tarefas de agente.

Claude Code v2.1.166: Modelos de Fallback, Regras Glob de Negação, Fortalecimento entre Sessões
Claude Code v2.1.166 introduz até 3 modelos de fallback, suporte a padrões glob em regras de negação, mensagens entre sessões mais seguras e correções para flickering de terminal, processos órfãos e muito mais.

Construindo um aplicativo macOS local de voz para texto com Claude Code: Estudo de caso Vext
Um desenvolvedor passou 3 meses construindo o Vext, um aplicativo macOS de voz para texto usando Whisper no Apple Neural Engine. O Claude Code ajudou com FFI Rust/Swift, otimização Core ML e arquitetura de atalhos de teclado. O aplicativo funciona 100% offline e transcreve 60 segundos de áudio em ~400ms.