Ghostbar: Um cliente nativo de IA em Swift para macOS com ~5MB que se esconde do compartilhamento de tela

✍️ OpenClawRadar📅 Publicado: May 18, 2026🔗 Source
Ghostbar: Um cliente nativo de IA em Swift para macOS com ~5MB que se esconde do compartilhamento de tela
Ad

Ghostbar é um cliente de IA nativo em Swift para a barra de menus do macOS que se esconde de todos os gravadores de tela — Zoom, Teams, OBS, QuickTime, Cmd+Shift+5 — usando window.sharingType = .none. Ele remove a janela do compositor de exibição do macOS antes que qualquer pipeline de captura a toque. Esta é uma API pública documentada do AppKit, não um truque. Foi testado no macOS moderno; gravadores mais antigos em CGDisplayStream legado podem ainda capturá-lo em sistemas anteriores ao 14.

Ad

Principais recursos

  • Funciona com qualquer backend compatível com OpenAI: local (Ollama, LM Studio, llama.cpp, vLLM — aponte para o IP do servidor) ou nuvem (NVIDIA NIM nível gratuito, OpenAI, Anthropic, OpenRouter como fallback).
  • Entrada de voz no dispositivo via whisper-cpp.
  • Análise de captura de tela — o modelo vê sua tela, o gravador não.
  • Download de ~5MB, residente na barra de menus.

O projeto inteiro está no GitHub: github.com/rbc33/Ghostbar. Atualmente com 50 estrelas. O desenvolvedor está ativo no tópico do Reddit para perguntas e respostas.

Esta é uma ferramenta prática para desenvolvedores que rodam modelos locais durante chamadas de trabalho e não querem que seu cliente de IA fique visível no compartilhamento de tela. Sem inchaço de Electron, sem dependência de nuvem.

📖 Leia a fonte completa: r/LocalLLaMA

Ad

👀 See Also

Dois Padrões para Prevenir a Degradação da Memória de Agentes de IA: AutoDream e Recuperação Cética
Tools

Dois Padrões para Prevenir a Degradação da Memória de Agentes de IA: AutoDream e Recuperação Cética

O OpenClaw introduz dois padrões licenciados pelo MIT para lidar com a deterioração da memória baseada em arquivos em IA: o AutoDream para consolidação noturna da memória e o Skeptical Retrieval para pontuação de memória ponderada por deterioração. Ambos trabalham juntos em um ciclo de autoaperfeiçoamento para manter o contexto do agente atualizado.

OpenClawRadar
código-fonte: CLI de código aberto para compactar grandes monorepos Java/Spring para o Claude
Tools

código-fonte: CLI de código aberto para compactar grandes monorepos Java/Spring para o Claude

O CLI sourcecode reduz um monorepo Java/Spring de ~4k arquivos de ~3M tokens para 1.7k tokens (modo compacto). Atualmente foca em compressão de contexto, detecção de hotspots git e busca de símbolos.

OpenClawRadar
Configuração do OpenClaw Headless com Discord via Scripts Docker
Tools

Configuração do OpenClaw Headless com Discord via Scripts Docker

Um repositório no GitHub fornece scripts para executar o OpenClaw com Discord em um contêiner Docker headless, evitando a TUI/WebUI. Inclui um script de gerenciamento com comandos como claw init, start e stop, além de suporte pré-configurado para a API de Respostas da OpenAI, Chromium e várias ferramentas.

OpenClawRadar
Aurelius: Um Framework React Construído com 48 Agentes de Código Claude e Pipeline Figma-para-React
Tools

Aurelius: Um Framework React Construído com 48 Agentes de Código Claude e Pipeline Figma-para-React

Aurelius é um framework React de código aberto que utiliza 48 agentes Claude Code organizados hierarquicamente para construir aplicações React de forma autônoma a partir de designs do Figma. O framework impõe TDD, QA visual com comparação de diferença de pixels e portões de qualidade antes da implantação.

OpenClawRadar