Principais projetos open source do GitHub: VoiceStudio, tamagui, FSearch, sgrep, Indra e snapcn #302

Autoria: ManuAGI - AutoGPT Tutorials · Assistir no YouTube

Vídeo de autoria do canal indicado, não da IANIA; todos os direitos pertencem ao criador. Transcrição, resumo e tradução gerados automaticamente; o conteúdo no idioma original é preservado na versão em idioma original.

Idioma original: inglês

Vídeo original: Top Open-Source GitHub Projects : VoiceStudio, tamagui, FSearch, sgrep, Indra & snapcn #302 · Canal: ManuAGI - AutoGPT Tutorials · 13:03 · Assistir no YouTube

Tópicos: Agentes de IA, Ferramentas de desenvolvimento com IA, Inferência e otimização de modelos, Open source e ecossistemas de software, RAG, busca e recuperação de informação

Resumo

O vídeo apresenta uma seleção semanal de projetos open source do GitHub, com ferramentas para desenvolvimento, agentes de IA, busca local, multimídia e automação. Entre os destaques estão ferramentas que economizam context window, executam agentes em sandboxes e ajudam a pesquisar código ou arquivos. Também aparecem projetos para criar interfaces multiplataforma, processar áudio e documentos, e conectar agentes entre computadores. A lista termina com ferramentas para controlar dispositivos domésticos e fazer agentes se comunicarem por Tailscale.

Pontos-chave

Caveman comprime as respostas de coding agents para reduzir o uso de tokens.
V-Sekai Studio oferece recursos locais de clonagem de voz, dublagem e transcrição.
Context Mode e Billion Context ajudam a gerenciar o contexto de agentes em sessões longas.
Nono aplica sandboxing no nível do kernel para restringir o acesso de agentes.
FSearch permite localizar arquivos no macOS por nome e conteúdo.
Tamagui permite criar interfaces React para iOS, Android e web a partir de uma base de código.
Indra converte páginas digitalizadas e PDFs em Markdown, texto ou JSON usando CPU.
Yoberu permite que agentes troquem mensagens, dados e arquivos por Tailscale.

Capítulos

Início	Capítulo	Resumo
00:00	Apresentação e ferramentas para agentes	O vídeo apresenta a seleção semanal e projetos para compactar respostas, trabalhar com áudio e gerenciar o contexto de agentes.
03:09	Contexto, equipes e engenharia de software	São apresentados projetos de inference, compressão de contexto, assistentes para equipes e skills de engenharia.
06:16	Interfaces, sandboxing e busca de arquivos	O bloco reúne ferramentas de UI multiplataforma, componentes de vídeo, segurança de agentes e busca local no macOS.
09:25	Pesquisa, leitura e processamento de documentos	A seleção inclui cursos em áudio, busca semântica de código, OCR e memória de projetos para coding agents.
12:02	Automação residencial e comunicação entre agentes	Os projetos finais permitem controlar dispositivos domésticos e conectar agentes por Tailscale.

Citações

Por que usar muitos tokens quando poucos dão conta do recado? — 01:04

Instale e libere espaço no contexto. — 02:06

Roda no navegador, sem GPU. — 05:44

Instale e encontre qualquer arquivo. — 08:23

Obrigado por assistir. Até a próxima atualização. — 13:03

Conceitos e entidades

Caveman (repo): Skill e proxy open source que fazem coding agents responderem em prosa compacta para reduzir o uso de tokens.
V-Sekai Studio (ferramenta): Aplicativo local de áudio que oferece clonagem de voz, dublagem, transcrição e criação de audiolivros.
Context Mode (ferramenta): Ferramenta que mantém resultados extensos de tool calls fora do contexto do agente e permite consultá-los quando necessário.
Token Speed (repo): Motor open source de inference de LLM projetado para workloads com agentes.
Billion Context (ferramenta): Plugin que comprime conversas longas em resumos em camadas para prolongar sessões de agentes.
Octop (ferramenta): Assistente de IA multiusuário e multiagente, auto-hospedado, para equipes.
Tamagui (ferramenta): Kit de UI e sistema de estilos para criar interfaces React para iOS, Android e web.
SnapCN (repo): Registro de componentes Remotion para criar vídeos de demonstração de produtos.
Nono (ferramenta): Ferramenta de segurança que isola agentes em sandboxes aplicadas pelo kernel.
FSearch (ferramenta): Ferramenta de busca rápida por arquivos e conteúdo no macOS, disponível também como CLI e servidor MCP.
Scout (ferramenta): Browser agent que navega em páginas reais para executar tarefas descritas em linguagem natural.
Claudemy (skill): Skill de Claude Code que pesquisa um tema na web e monta um curso em áudio com fontes citadas.
sgrep (ferramenta): Ferramenta local de busca semântica que combina similaridade de embeddings com BM25.
Indra OCR (ferramenta): Motor de OCR compacto, voltado para CPU, que transforma páginas digitalizadas e PDFs em texto estruturado.
Yoberu (ferramenta): CLI e plugin open source que permite a agentes trocar mensagens, dados e arquivos por Tailscale.
Tailscale (ferramenta): Rede usada pelo Yoberu para conectar agentes em computadores e ambientes de cloud.

Tradução completa (pt-BR)

00:00 Toda semana, desenvolvedores lançam novos projetos open source no GitHub, e este é nosso vídeo semanal de atualização sobre projetos do GitHub, que reúne os melhores deles. Entre os projetos open source em alta no GitHub nesta semana, você vai descobrir ferramentas úteis e populares para desenvolvedores, desde utilitários locais para Mac até skills para agentes de IA. Sem perder tempo, vamos começar. >> Antes de entrarmos nas atualizações dos projetos de hoje, aqui vai um anúncio rápido para todo mundo. Lançamos um canal novo no YouTube chamado AI Agent Studio, totalmente dedicado a projetos de agentes de IA,

00:32 tutoriais e ferramentas. Então, se você tem interesse em ficar por dentro dos projetos open source mais recentes de agentes de IA, aprender a criar seus próprios agentes ou explorar frameworks de agentes de ponta, não deixe de conferir. Inscreva-se agora para receber vídeos semanais, guias detalhados e análises de projetos em tempo real. O link está na descrição. Não perca. Certo, vamos ao vídeo de hoje. >> Projeto número um: Caveman. Faça seu agente de programação falar como um homem das cavernas. Caveman é uma skill open source e um

01:04 proxy para agentes de programação. Por que usar muitos tokens se poucos tokens resolvem? Ele faz seu agente responder em uma prosa concisa, comprimida, no estilo homem das cavernas, para que ele escreva e leia menos tokens sem perder o conteúdo essencial de código, comandos e erros. Modos como /caveman, ultra cave e mega cave ajustam o nível de compressão. Também há comandos para commits e revisões. Ele funciona com mais de 30 agentes, incluindo Claude Code, Codex, Gemini, Cursor, Copilot e outros, com um único comando. Instale-o e use menos tokens. Projeto número dois: V-Sekai Studio.

01:36 Uma alternativa totalmente local e open source ao 11 Labs, com suporte a 646 idiomas. V-Sekai Studio é uma alternativa open source e totalmente local ao 11 Labs, que roda na sua própria máquina, sem conta nem chave de API. Ele clona uma voz a partir de uma amostra curta, cria uma nova voz com base em uma descrição, dubla vídeos na linha do tempo, transcreve áudio, oferece ditado em uma janela flutuante e cria audiolivros inteiros em 646 idiomas. É um aplicativo para desktop com um backend em Python

02:06 que roda no macOS, Windows e Linux, usando GPU ou CPU. Também oferece uma API local e MCP. Instale-o e tenha controle sobre sua voz. Projeto número três: Neon 9 to Context Mode, reduza a saída das ferramentas para economizar contexto do agente. Context Mode é uma ferramenta gratuita que otimiza a context window de agentes de programação com IA. Quando um tool call retorna um resultado enorme, como 20 issues do GitHub, ele coloca essa saída em um ambiente isolado, em vez de despejá-la no contexto do agente, mantendo uma referência pesquisável que o agente

02:37 pode consultar. Ele também preserva a memória da sessão entre execuções e impõe o roteamento de ferramentas, tudo por meio de MCP e hooks. Ele se integra a 17 plataformas, entre elas Claude Code, Codex, Cursor, Gemini e Copilot. Instale-o e libere espaço no contexto. Projeto número quatro: Token Speed, um mecanismo de inference de LLM para cargas de trabalho agênticas. Token Speed é um mecanismo de inference de LLM open source, criado para cargas de trabalho agênticas e com ênfase na facilidade de uso. Sua camada de modelagem usa um design SPMD local.

03:09 Um compilador estático gera a comunicação coletiva a partir de anotações de posicionamento nos limites dos módulos, para que você não precise escrever o paralelismo à mão. Seu scheduler separa um plano de controle em C++ de um plano de execução em Python, codificando o ciclo de vida das solicitações, a propriedade do cache KV e o tempo de sobreposição como uma máquina de estados finitos, com a reutilização segura de KV imposta pelo sistema de tipos no momento da compilação. Sirva seus modelos com ele. Projeto número cinco: Billion Context, compacte o contexto para que uma sessão dure dias. Billion

03:40 Context é um plugin open source de compressão de contexto que fica entre qualquer agente de programação e a API do modelo, reescrevendo streams da Anthropic e da OpenAI. À medida que uma sessão longa cresce, ele compacta a conversa já consumida em resumos em camadas, para que uma context window pequena consiga acompanhar e uma única sessão dure dias, em vez de ficar grande demais. Funciona com Claude Code, Pi, OpenCode e outros, por meio de plugins nativos, um launcher ou um proxy para binários fechados. Instale-o e mantenha sua sessão em andamento. Projeto

04:12 número seis: Don Octop, um assistente de IA multiagente e auto-hospedado para sua equipe. Octop é o assistente de IA open source e auto-hospedado para equipes da Tencent Cloud. Ele é multiusuário e multiagente. Você cria agentes, dá ferramentas a eles por meio de MCP e ACP e os conecta aos aplicativos de chat que sua equipe já usa: Feishu, DingTalk, WeCom, Discord e outros. Assim, as pessoas conversam com eles onde trabalham. Ele gerencia bases de conhecimento e RAG, workflows e memória compartilhada, e roda na sua própria

04:42 infraestrutura, com os modelos que você escolher. Faça o deploy e dê agentes à sua equipe. Projeto número sete: Vansh agent skills. Skills de engenharia de nível de produção para agentes de programação. Agent skills é um pacote open source de skills de engenharia de nível de produção para agentes de programação com IA, criado por Addy Osmani. Cada skill codifica os workflows, os critérios de qualidade e as práticas que engenheiros seniores usam, para que um agente os siga ao longo de todo o ciclo de vida. Definir, planejar, construir, verificar, revisar e lançar. São 25 skills que abrangem especificação

05:14 e desenvolvimento orientado a testes, revisão de código, auditoria de segurança e depuração, que o agente seleciona automaticamente. As skills são arquivos Markdown, então um único comando as instala em mais de 70 agentes. Instale-as e desenvolva como um engenheiro sênior. Projeto número oito: Hand Wired, transforme JavaScript comum em uma rede neural exata. Hand Wired é um projeto open source de Cheng Lu que transforma JavaScript comum em uma rede neural. Sem treinamento, com resultados exatos e, ainda assim, totalmente diferenciável. Ele compila if

05:44 else, loops e estado em multiplicações de matrizes e os executa com números de ponto flutuante de 32 bits. Você escreve código comum com um builder que constrói um circuito, e um loop no host o executa com entradas do navegador. Ele roda no navegador, sem GPU. A página mostra o DOM simples, mas o código-fonte é compilado em números de uma rede neural. Explore as demonstrações e veja por si mesmo. Projeto número nove: Tamagui. Crie interfaces de usuário React uma vez para nativo e web. Tamagui é um kit de interface de usuário open source e um sistema de estilos para React, voltado a iOS, Android e web,

06:16 a partir de uma única base de código. Ele se baseia em React Native e React Native Web. Seu principal componente é um compilador otimizador que achata seus estilos e componentes para gerar uma saída quase nativa, permitindo compartilhar um sistema de design sem o custo de desempenho habitual. Ele inclui uma biblioteca de componentes com temas, tokens de design tipados e mecanismos de animação. Instale-o e crie seu aplicativo uma vez para usar em todos os lugares. Projeto número 10, bônus: SnapCN, componentes de vídeo do Remotion instalados com o CLI do ShadCN. SnapCN é um registro open source do ShadCN com componentes do Remotion para

06:47 vídeos de demonstração de produtos, da ShadCN Labs. Ele oferece os planos de que uma demonstração de software realmente precisa: streams de chat com IA, sessões de terminal, molduras de dispositivos, legendas, revelações de texto, animações de logotipo e cenas inteiras. São 21 componentes que você instala com o CLI do ShadCN e passa a possuir integralmente. Os arquivos são copiados para o seu projeto. Uma skill de agente ensina o catálogo, as propriedades e o timing, para que um agente monte o vídeo corretamente. Instale um componente e comece sua demonstração. Projeto número 11: Nono. Isolamento em sandbox com imposição pelo kernel e configuração zero

07:19 para agentes de IA. Nono é uma ferramenta de segurança em tempo de execução open source para agentes de IA. Zero confiança, configuração zero, latência zero. Ele coloca um agente em sandbox em segundos, sem daemon, contêiner ou VM. A imposição é feita pelo kernel, por meio do Landlock no Linux e do Seatbelt no macOS. Assim, depois de aplicado, o acesso não autorizado se torna estruturalmente impossível. Ele também isola ferramentas delegadas: cada uma roda em sua própria sandbox filha, e um proxy de credenciais limita o escopo do token. Funciona com Claude Code, Codex e outros. Instale-o

07:51 e coloque seu agente em sandbox. Projeto número 12: FSearch, busca quase instantânea por arquivos em todo o disco no macOS. FSearch é uma ferramenta open source de busca por arquivos em todo o disco no macOS. Ela encontra qualquer arquivo pelo nome quase instantaneamente, tolera erros de digitação e pesquisa o conteúdo dos arquivos por meio de um índice de trigramas. Uma linguagem de consulta combina nome, extensão, pasta, tamanho, data de modificação, regex, globs, símbolos e até arquivos modificados. Ela percorre o disco uma vez e depois se mantém atualizada com eventos do sistema de arquivos. Use-a como

08:23 CLI, com um daemon pequeno, como crate de Rust ou como servidor MCP para agentes de programação. Instale-a e encontre qualquer arquivo. Projeto número 13: Scout, um agente de navegador open source que controla navegadores reais. Scout é um agente de navegador open source da Outcrawl que controla um navegador para concluir tarefas. Dê a ele um objetivo em linguagem natural, e ele lê a página, clica, digita e rola até terminar o trabalho; depois, retorna a resposta. Se não conseguir terminar, ele informa o que está faltando e retorna o que encontrou. Ele não tem

08:54 um modelo integrado, então você usa o seu próprio e controla o navegador pelo protocolo DevTools. É escrito em TypeScript e está no NPM. Instale-o e automatize a web. Projeto número 14: Gloss, um leitor que escreve respostas de IA na margem. Gloss é um leitor gratuito e open source que escreve respostas na margem. Salve artigos, PDFs e favoritos do X em uma biblioteca pessoal; depois, selecione qualquer trecho, faça uma pergunta e um modelo aberto no Together AI responde ao lado, citando as fontes. Você pode pedir ao Gloss para comparar

09:25 duas passagens que você escolher de uma vez. Os PDFs são analisados com precisão, e páginas complicadas, com colunas, tabelas ou fórmulas matemáticas, são relidas em segundo plano e substituídas. Instale e leia com respostas. Projeto número 15, Claudemy: transforme qualquer tema em um curso de áudio com citações. Claudemy é uma skill gratuita e open source para Claude Code, uma alternativa ao Udemy e ao Coursera. Diga um tema, e o Claude pesquisa na web e cria um curso com aulas de áudio de cerca de 2 minutos, cada uma com fontes citadas. Ele adapta o curso ao seu

09:55 nível, usa fontes atuais e mostra onde essas fontes discordam. Você pode até indicar um autor, e ele cria o curso com base no Substack ou blog dessa pessoa. Instale no Claude Code. Aprenda qualquer coisa ouvindo. Projeto número 16, Nyan Sibyl Rep, um grep semântico local para agentes de programação. Nyan Sibyl Rep é um grep semântico local e open source da context.dev, uma extensão do Ripgrep que encontra passagens por palavras e significado. Escrito em Rust, ele combina o Ripgrep com embeddings estáticos,

10:26 combinando similaridade semântica com BM25. Ele escolhe um modelo de código para código e um modelo de texto para prosa, não precisa de índice nem daemon e funciona offline depois de um pequeno download. Ele pode encontrar candidatos ou reclassificar os resultados do Ripgrep. Foi criado para tornar os agentes mais baratos e precisos. Instale e pesquise pelo significado. Projeto número 17, Indra: OCR rápido e compacto para CPU, com saída em Markdown e JSON. O Indra OCR é um mecanismo de OCR compacto, priorizando CPU, da Data Lab. Um reconhecedor pequeno executa detecção de linhas

10:58 reconhecimento de texto CTC, classificação de layout e ordenação de leitura para transformar páginas digitalizadas e PDFs em Markdown, texto simples ou JSON com caixas, blocos e níveis de confiança. Ele roda no ONNX Runtime sem PyTorch, usa os núcleos da sua CPU e inclui uma CLI, uma API Python e um visualizador local. O código está sob Apache 2.0. Os pesos do modelo usam uma licença restritiva. Instale e faça OCR na CPU. Projeto número 18, Graphocal: grafo de código e memória para seus agentes de programação. Graphocal

11:30 é uma ferramenta open source em Rust que fornece aos seus agentes de programação um grafo de código do seu repositório, além de memória persistente do projeto, documentação, decisões e sessões anteriores dos agents. Por MCP, um agent faz uma pergunta e recebe trechos citados dos arquivos e linhas exatos. Você também pode consultá-lo. Ele funciona com Claude Code, Codex, Cursor e qualquer cliente MCP, mantém o grafo local e não tem telemetria nem exige uma conta. Instale e dê um mapa ao seu agent. Projeto número 19, controle da casa. Sua casa como um menu 3D

12:02 na barra de menus. House Control é um aplicativo open source que coloca sua casa como um modelo 3D ao vivo na barra de menus do Mac e no iPhone. Clique em uma lâmpada ou no ar-condicionado, e o aparelho correspondente liga. Ele se conecta ao Smart Life, ao seu próprio Home Assistant, ao Philips Hue e ao Apple Home. Com cenas e controle do clima, ative o acesso de IA e o ChatGPT ou o Claude poderá controlar suas luzes. Ele roda localmente, sem conta e sem telemetria. Instale e controle sua casa. Projeto número 20, Yoberu: deixe seus agents conversarem pelo

12:32 Tailscale. O Yoberu permite que seus agents conversem entre si pelo Tailscale. Entre seus computadores e ambientes de trabalho na nuvem, ele transmite mensagens, dados estruturados, arquivos e ativações controladas pelo destinatário. Assim, um agent pode passar trabalho para outro. Você continua usando a interface própria de cada agent. O Yoberu apenas fornece a infraestrutura por baixo. Ele não usa um serviço central nem exige uma conta, então seus dados continuam nas suas máquinas. É open source, uma CLI Python e um plugin para Codex e Cursor. Instale e conecte seus agents.

13:03 Obrigado por assistir. Até a próxima atualização.

Transcrição original

[00:00] Every week, developers release new open-source projects on GitHub, and this is our weekly GitHub project update video covering the best of them. Top trending open-source GitHub projects this week, you’ll discover useful and trending developer tools from local Mac utilities to AI agent skills. Without wasting time, let’s get started. >> Before we jump into today’s project updates, here’s a quick announcement for everyone. We’ve launched a brand new YouTube channel called AI Agent Studio, dedicated entirely to AI agent projects,

[00:32] tutorials, and tools. So, if you’re interested in staying up to date with the latest AI agent open-source projects, learning how to build your own agents, or exploring cutting-edge agent frameworks, make sure to check it out. Subscribe now to get weekly videos, in-depth guides, and real-time project breakdowns. The link is right there in the description. Don’t miss it. All right, let’s get into today’s video. >> Project number one, Caveman. Make your coding agent talk like a caveman. Caveman is an open-source skill and

[01:04] proxy for coding agents. Why use many token when few token do trick? It makes your agent respond in terse, compressed, caveman-style prose, so it writes and reads fewer tokens while keeping the substance code, commands, and errors intact. Modes like {slash} caveman, ultra cave, and mega cave dial the compression. Plus commands for commits and reviews. It drops into 30-plus agents, Claude, Code, Codex, Gemini, Cursor, Co-pilot, and more in one command. Install it and use fewer tokens. Project number two, V-Sekai

[01:36] Studio. Fully local, open-source 11 Labs alternative in 646 languages. V-Sekai Studio is an open-source, fully local 11 Labs alternative on your own machine with no account or API key. It clones a voice from a short sample, designs a new voice from a description, dubs videos on the timeline, transcribes audio, powers floating window dictation, and builds whole audiobooks across 646 languages. It’s a desktop app with a Python back

[02:06] end running on macOS, Windows, and Linux on GPU or CPU. It also exposes a local API and MCP. Install it and own your voice. Project number three, Neon 9 to Context Mode, shrink tool output to save agent context. Context Mode is a free tool that optimizes the context window of AI coding agents. When a tool call returns a huge result, say 20 GitHub issues, it sandboxes that output instead of dumping it into the agent’s context, keeping a searchable reference the agent

[02:37] can query. It also persists session memory across runs and enforces tool routing all through MCP and hooks. It wires into 17 platforms, Claude Code, Codex, Cursor, Gemini, and Copilot among them. Install it and free up context. Project number four, Token Speed, an LLM inference engine for agentic workloads. Token Speed is an open-source LLM inference engine built for agentic workloads with an emphasis on usability. Its modeling layer uses a local SPMD

[03:09] design. A static compiler generates the collective communication from module boundary placement annotations, so you don’t handwrite parallelism. Its scheduler splits a C++ control plane from a Python execution plane encoding request life cycle, KV cache ownership, and overlap timing as a finite state machine with safe KV reuse enforced by the type system at compile time. Serve your models with it. Project number five, Billion Context, compress context so one session runs for days. Billion

[03:40] Context is an open-source context compression plugin that sits between any coding agent and its model API, rewriting Anthropic and OpenAI streams. As a long session grows, it compresses the consumed conversation into layered summaries so a small context window keeps up and a single session can run for days instead of blowing up. It works with Claude code, Pi, open code and more through native plugins, a launcher or a proxy for closed binaries. Install it and keep your session going. Project

[04:12] number six, Don Octop, self-hosted multi-agent AI assistant for your team. Octop is Tencent Cloud’s open-source self-hosted AI assistant for teams. It’s multi-user and multi-agent. You build agents, give them tools over MCP and ACP and connect them to the chat apps your team already uses. Feishu, DingTalk, WeCom, Discord and more. So people talk to them where they work. It handles knowledge bases and rag, workflows and shared memory and runs on your own

[04:42] infrastructure with your choice of models. Deploy it and give your team agents. Project number seven, Vansh agent skills. Production-grade engineering skills for coding agents. Agent skills is an open-source pack of production-grade engineering skills for AI coding agents by Addy Osmani. Each skill encodes the workflows, quality gates and practices senior engineers use so an agent follows them across the life cycle. Define, plan, build, verify, review, ship. It’s 25 skills cover spec

[05:14] and test-driven development, code review, security auditing and debugging which the agent picks automatically. Skills are markdown so one command installs them across 70 plus agents. Install them and build like a senior engineer. Project number eight, Hand Wired, turn regular JavaScript into an exact neural net. Hand Wired is an open-source project by Cheng Lu that turns regular JavaScript into a neural net. No training, exact outputs yet fully differentiable. It compiles if

[05:44] else, loops and state into matrix multiplications and rig you over 32-bit floats. You write ordinary builder code that builds a circuit, and a host loop runs it on browser inputs. It runs in the browser, no GPU. The page shows plain DOM, but the source is compiled neural net numbers. Explore the demos and see for yourself. Project number nine, Tamagui. Build React UIs once for native and web. Tamagui is an open-source UI kit and style system for React that targets iOS, Android, and web

[06:16] from one code base. Building on React Native and React Native Web. Its heart is an optimizing compiler that flattens your styles and components to near native output, so you get a shared design system without the usual performance cost. It ships a themeable component library, typed design tokens, and animation drivers. Install it and build your app once everywhere. Project number 10, Bonus SnapCN Remotion video components installed with the ShadCN CLI. SnapCN is an open-source ShadCN registry of Remotion components for

[06:47] product demo videos from ShadCN Labs. It gives you the shots a software demo actually needs. AI chat streams, terminal sessions, device frames, captions, text reveals, logo stings, and whole scenes. 21 components you install with the ShadCN CLI and own outright. The files copied into your project. An agent skill teaches the catalog, props, and timing, so an agent assembles the video correctly. Install a component and start your demo. Project number 11, Nono. Kernel-enforced zero-setup

[07:19] sandboxing for AI agents. Nono is open-source runtime security for AI agents. Zero trust, zero setup, zero latency. It sandboxes an agent in seconds with no daemon, container, or VM. Enforced by the kernel through Landlock on Linux and Seatbelt on macOS. So, once applied, unauthorized access is structurally impossible. It also isolates delegated tools. each runs in its own child sandbox, and a credential proxy scopes its token. It works with Claude Code, Codex, and more. Install it

[07:51] and sandbox your agent. Project number 12, F search, near instant whole disk file search for macOS. F search is an open-source whole disk file search for macOS. It finds any file by name almost instantly, forgives typos, and searches inside your files through a trigram index. A query language mixes name, extension, folder, size, modified time, regex, globs, symbols, even get modified files. It crawls the disk once, then stays current from FS events. Use it as

[08:23] a CLI with a small daemon, a rust crate, or an MCP server for coding agents. Install it and find any file. Project number 13, Scout, an open-source browser agent that drives real browsers. Scout is an open-source browser agent from Outcrawl that drives a browser to finish tasks. Give it a plain language goal, and it reads the page, clicks, types, and scrolls until the job is done, then hands back the answer. If it can’t finish, it tells you what’s missing and returns what it found. It has no

[08:54] built-in model, so you bring your own, driving the browser over the dev tools protocol. It’s TypeScript on NPM. Install it and automate the web. Project number 14, Gloss, a reader that writes AI answers in the margin. Gloss is a free open-source reader that writes answers in the margin. Save articles, PDFs, and X bookmarks into a personal library, then select any line, ask a question, and an open model on Together AI answers beside it, citing its sources. You can have a gloss compare

[09:25] two passages you pick at once. PDFs are parsed cleanly, and tricky pages with columns, tables, or math get reread in the background and swapped in. Install it and read with answers. Project number 15, Claudemy, turn any topic into a cited audio course. Claudemy is a free, open-source Claude code skill, an alternative to Udemy and Coursera. Name a topic and Claude researches the web and builds you a course of roughly 2-minute audio lessons, each with cited sources. It pitches the course at your

[09:55] level, draws from current sources, and shows you where those sources disagree. You can even point it at one writer, and it builds the course from their Substack or blog. Install it into Claude code. Learn anything by ear. Project number 16, Nyan Sibyl Rep, a local semantic grep for coding agents. Nyan Sibyl Rep is an open-source local semantic grep from context.dev, a Ripgrep extension that finds passages by words and meaning. Written in Rust, it pairs Ripgrep with static embeddings,

[10:26] combining semantic similarity with BM25. It picks a code model for code and a text model for prose, needs no index or daemon, and works offline after a small download. It can discover candidates or re-rank Ripgrep’s matches. It’s built to make agents cheaper and more accurate. Install it and search by meaning. Project number 17, Indra, fast, compact CPU OCR to markdown and JSON. Indra OCR is a compact, CPU-first OCR engine from Data Lab. A small recognizer runs line

[10:58] detection, CTC text recognition, layout labeling, and reading order to turn scanned pages and PDFs into markdown, plain text, or JSON with boxes, blocks, and confidences. It runs on ONNX runtime with no PyTorch, uses your cores, and ships a CLI, a Python API, and a local viewer. The code is Apache 2.0. The model weights use a restricted license. Install it and OCR on CPU. Project number 18, Graphocal, code graph and memory for your coding agents. Graphocal

[11:30] is an open-source Rust tool that gives your coding agents a code graph of your repository plus persistent project memory, docs, decisions, and past agent sessions. Over MCP, an agent asks it a question and gets cited excerpts from the exact files and lines. You can query it yourself, too. It works with Claude Code, Codex, Cursor, and any MCP client, keeps its graph local, and has no telemetry or account. Install it and give your agent a map. Project number 19 can find control. Your home as a 3D menu

[12:02] bar model. House control is an open source app that puts your home as a live 3D model in the Mac menu bar and on your iPhone. Click a lamp or AC and the real one turns on. It connects to Smart Life, your own Home Assistant, Philips Hue, and Apple Home. With scenes and climate, turn on AI access and ChatGPT or Claude can run your lights. It runs locally, no account, no telemetry. Install it and control your home. Project number 20 Yoberu, let your agents talk over

[12:32] Tailscale. Yoberu lets your agents talk to each other over Tailscale. Across your computers and cloud workspaces, it carries messages, structured data, files, and receiver-controlled wake-ups between them. So, one agent can hand work to another. You keep using each agent’s own interface. Yoberu just provides the plumbing underneath. It runs no central service and needs no account, so your storage stays on your machines. It’s open source, a Python CLI, and plugin for Codex and Cursor. Install it and connect your agents.

[13:03] Thanks for watching. See you in the next update.