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billion-context escala el trending de GitHub: un proxy que comprime el contexto y promete cinco veces menos tokens con ventanas de 100K (08/11)
Sumó 460 estrellas hoy y va por 4.872. Corre como proxy local entre tu agente y la API: parsea cada request, inyecta cuatro herramientas de contexto — compress, decompress, search_context, acp_status — y deja que el modelo decida cuándo plegar un rango de mensajes en un resumen, que después puede restaurar. El detalle de ingeniería que lo hace viable es que los resúmenes se escriben en rangos chicos e incrementales para no romper el caché de prefijo: dicen que una sesión sana mantiene 95-97% de aciertos de caché y que comprimir cuesta 2% o menos. Se instala con npm install -g billion-context, deja el comando bili, y tiene plugin nativo para pi, omp, opencode, dsh, kimi, hermes, zcode y claude, más modo launcher o prefijo de URL para Codex, Gemini CLI, Aider, Copilot CLI, Amp, Goose, Zed y una docena más. La parte a tomar con pinzas son los benchmarks: dicen primer puesto en ContextBench y 79,20% contra 62,60% del mejor RAG en LongMemEval-S, pero los resultados y el paper longitudinal están publicados en el propio repo, no verificados afuera. GitHub · GitHub Trending
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Repos: Drex for Search, de Nace AI, saca 92,05% en BrowseComp-Plus con 12,6 búsquedas por pregunta (26/10)
El punto no es el puntaje sino el costo: queda segundo de 86 entradas con GPT-5, contra 95,18% del primero (AI21 Labs) que necesita 209,27 llamadas de búsqueda, unas 16,6 veces más. Es una capa de recuperación que busca evidencia citada a nivel de página en vez de depender de chunks top-k, y se usa por CLI, SDKs de Python y TypeScript, MCP y REST. Los otros dos números son los más accionables para quien ya tiene un agente andando: en VisDocAgentBench llega a 77,5% R@1 con un planner open-weights Qwen de 27B contra 67,5% de Claude Opus 5, aunque el recall se cae con los saltos —97,5% en preguntas directas, 77,5% con un puente, 57,5% con dos—; y en OfficeQA Pro, sobre 133 preguntas de Treasury Bulletins con nueve pares de agente y modelo, bajó los turnos del agente 62% y los tokens 56% en promedio, con 6% más de precisión y 2,3 veces más rápido (Gemini CLI con Gemini 3.1 Pro pasó de 22,9 a 10,4 turnos y de 54,9% a 61,7% de precisión). Dos advertencias: el artículo de MarkTechPost está patrocinado por Nace AI y las cifras son resultados reportados por la empresa, y no aclara si el 6% de precisión es relativo o absoluto. MarkTechPost · daily.dev
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Repos: REA sumó 32.314 estrellas en un día y pasó las 329.000 totales, cuatro veces lo que tenía hace una semana (19/10)
Sigue de las 25.585 diarias y unas 86.000 totales del 11 de octubre: la curva no se desinfló, se multiplicó, y hoy vuelve a ser el número uno del trending con un margen enorme sobre el segundo. El proyecto es el mismo —un MCP y una CLI para hacer ingeniería inversa con agentes sobre binarios nativos, apps JavaScript y Electron, assemblies.NET, APKs y dispositivos Android, apps Flutter, sitios, capturas de red, firmware y bases SQLite, siempre con el análisis local y devolviendo hallazgos con evidencia y limitaciones—, y anda con Claude Code, Codex, Cursor y Gemini CLI. Dos cosas que no cambiaron y conviene repetir: los requisitos reales son más que el npx rea-agents setup —el análisis nativo pide Hopper, Ghidra o IDA ya instalados, y Android pide JADX; solo JavaScript estático se salva—, y sigue sin haber benchmark general de acierto sobre targets arbitrarios. Licencia MIT para el código propio, Node 22.19+, 24.11+ o 26+. Con esta tracción apareció un riesgo nuevo que el propio README marca: bajarlo solo de las fuentes oficiales, porque un repo con este volumen de instalaciones es un blanco obvio de typosquatting. GitHub · Trending
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Repos: REA llegó al primer puesto del trending de GitHub con 25.585 estrellas en un día y unas 86.000 en total (11/10)
Sigue de las 15.335 diarias que marcaba el jueves y de las 2.963 del lunes: la curva se aceleró en vez de desinflarse, y hoy es el repo número uno del trending general por un margen enorme sobre el segundo, que suma 3.977. Lo que cambió en el proyecto desde la última vez son los targets: además de binarios nativos, apps JavaScript y Electron, sitios y comportamiento de procesos, ahora cubre assemblies.NET, APKs y dispositivos Android, firmware, WASM y bytecode EVM, con el análisis corriendo siempre local y devolviendo los hallazgos con evidencia de respaldo. Antes de instalarlo conviene mirar los requisitos reales, que son más que el npx: el análisis nativo necesita Hopper, Ghidra o IDA ya instalados, y los demás targets piden JADX headless con JDK completo, adb, o Binwalk o Unblob según el caso; JavaScript estático y.NET son los únicos que no necesitan motor nativo. Licencia MIT, Node 22.19+, 24.11+ o 26+, y anda con Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI y Grok Build. El README sigue sin traer benchmark general: el único número es un showcase de reconstrucción que pasa 3.205 test cases del binario x86 original, así que la tasa de acierto en targets arbitrarios sigue sin medir. GitHub · Trending
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Repos: rea apareció en el trending con 15.335 estrellas en el día para hacer ingeniería inversa con agentes, de binarios nativos para arriba (09/10)
Lo que expone es la misma capacidad por CLI y por servidor MCP: abrir una app, recuperar código legible, strings y símbolos, rastrear cómo funciona una feature y armar una versión compatible en el proyecto propio. La parte interesante del diseño es la trazabilidad: cada conclusión queda con un registro "Evidence v2" que anota proveedor, confianza y limitaciones, y el README aclara explícitamente que no recupera el código fuente original ni clona apps. Hopper es el proveedor de análisis profundo principal, con un camino de solo lectura por Ghidra en Linux y Windows x64 experimental, y las capacidades dinámicas vienen apagadas por defecto y piden política del operador más aprobación por llamada. Se instala con npx --yes rea-agents@latest setup, que autoconfigura Claude Code, Claude Desktop, Codex, Cursor, Gemini CLI y Windsurf si los detecta. Licencia MIT; pide macOS 12+, Ubuntu 24.04+, Fedora 41+ o Arch, y Node 22.19+ o 24.11+. GitHub · Trending
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Repos: impeccable sumó 1.171 estrellas en el día y ataca el problema de diseño de los agentes con 59 reglas deterministas, sin modelo (08/10)
El pitch es contra lo que sale por defecto: tipografías repetidas, degradados de violeta a azul, tarjetas anidadas. Lo que lo diferencia de un prompt de estilo es que el detector corre sin LLM ni clave de API: 59 reglas determinísticas en un CLI y una extensión de navegador, más un hook de diseño que corre el detector cuando se editan archivos de UI y le devuelve los hallazgos al agente. Arriba de eso hay una skill /impeccable con 24 comandos de crítica, auditoría, pulido y endurecimiento, y un init que escribe un PRODUCT.md. Cubre Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI y Copilot, entre otros. Se instala con npx impeccable install desde la raíz del proyecto. Licencia Apache 2.0, 76.298 estrellas totales. GitHub · Trending
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Repos: ponytail entró al trending con 1.179 estrellas en el día y una tesis incómoda: el mejor código es el que no escribís (01/10)
Es una skill que hace que el agente razone como el senior más vago de la oficina, con una escalera de siete peldaños que corre antes de escribir: ¿esto tiene que existir?, ¿ya está en el repo?, ¿lo hace la stdlib?, ¿lo hace la plataforma nativa?, ¿lo hace una dependencia ya instalada?, ¿es una línea?, y recién ahí el mínimo que funciona. Los números están medidos contra un baseline agéntico real —sesiones headless de Claude Code editando el template full-stack FastAPI de tiangolo, 12 tickets, n=4, Haiku 4.5—: 54% menos líneas de código en promedio, 22% menos tokens, 20% menos costo, 27% menos tiempo, y es el único brazo que no pierde ninguna validación de seguridad. El techo es 94% donde el agente sobreconstruye —un date picker de 404 líneas a 23, porque usa <input type="date">— y cerca de cero donde el código ya era mínimo. Lo explícito importa: validación de límites de confianza, manejo de pérdida de datos, seguridad y accesibilidad nunca se recortan. Se instala como plugin en Claude Code, Codex, Copilot CLI, Cursor, Gemini CLI y una docena más, con niveles lite/full/ultra/off. GitHub
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Skills: mattpocock/skills sumó 583 estrellas y superpowers otras 468, los dos apuntando al mismo hueco (26/09)
El primero son unas 20 skills MIT que su autor usa a diario —TDD, revisión de código, debugging, análisis de arquitectura, escritura de specs— cada una con su SKILL.md, instalables como plugin de Claude Code o con npx skills@latest add mattpocock/skills. superpowers va más lejos y codifica una metodología completa: RED-GREEN-REFACTOR, planificación en tareas de 2 a 5 minutos, desarrollo por subagentes y verificación por evidencia en vez de por suposición, con las skills activándose solas según contexto. Corre en Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI y Copilot CLI, así que se puede probar sin cambiar de herramienta. mattpocock/skills · superpowers
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Qwen sacó Qwen3.8-Omni-Flash, su primer multimodal pensado para agentes, a una quinta parte del precio de Gemini Flash (19/09)
Procesa audio y video juntos, saca conclusiones y usa herramientas por su cuenta para editar vlogs, traducir videos cortos o resumir películas, con una ventana de contexto de un millón de tokens. En tareas de audio y video, Qwen dice que queda cerca de Gemini 3.8 Flash. El dato que importa es el precio: 0,15 dólares por millón de tokens de entrada y 0,47 de salida, contra 0,75 y 3,75 de Gemini 3.8 Flash, que además duplica tarifas el 1 de enero de 2027. Qwen estima menos de un centavo por hora de audio de entrada y unos 0,20 por video 720p con audio a un cuadro por segundo. Además liberó Qwen-MM-Plugins, que le suman edición de video, reconocimiento de hablante y notas en PDF de videos a agentes como Claude Code, Gemini CLI y Qwen Code, y Qwen-Live Harness para interacción en vivo con cámara y micrófono. The Decoder · Qwen
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Plugin4Shell deja que el dueño del repositorio de un plugin cambie el código que instalan cuatro agentes de código, incluso con la versión fijada por hash (18/09)
Air Security encontró que Claude Code, Codex, GitHub Copilot y Gemini CLI buscan el snapshot fijado por el marketplace pero nunca verifican que el código que terminan teniendo coincida con ese hash. En un host que permita nombres de rama con forma de hash de commit, el dueño del repo apunta ese nombre a otro código y el agente lo instala mientras sigue informando que está en la versión bloqueada; como un plugin corre con los mismos permisos que la persona, el código cambiado llega a sus archivos, credenciales guardadas y sistemas. GitHub no permite esos nombres, así que un plugin instalado desde GitHub no queda expuesto a esta variante —y los catálogos por defecto de estos agentes apuntan todos a GitHub—, pero sí funciona en Bitbucket o en un git propio, que los agentes también soportan. Anthropic lo corrigió en Claude Code 2.1.179 y OpenAI en Codex 0.146.0; Copilot no tiene arreglo y Google no va a parchear el Gemini CLI, que está retirando. Air construyó el ataque en mayo y avisó en junio; al 18 de septiembre no había CVE asignado ni aviso de seguridad de ninguno de los cuatro, ni señal de uso real. The Hacker News · Air Security
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Fallos críticos en Claude Code, Gemini CLI y OpenAI Codex: un GitHub issue basta
Presentado en Black Hat USA (5 ago) por Novee Security, un issue de GitHub abierto por una cuenta sin privilegios alcanzó para ejecutar código en los CI runners de los repos de coding-agent de Anthropic y Google, y para secuestrar la siguiente corrida del agente en OpenAI. En Claude Code, un git push --receive-pack malicioso bypasseó 23 checks (y un segundo bypass usó tac para leer archivos y exfiltrar una API key invertida) — CVE-2026-54316. En Gemini CLI, una inyección de comando OS vía.gemini/.env obtuvo CVSS 10.0 (CVE-2026-12537). En Codex, un AGENTS.md escribible persistía instrucciones del atacante entre etapas. Los tres vendors publicaron mitigaciones, pero configuraciones default similares siguen expuestas. (The Hacker News, eSecurity Planet)
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stitch-skills (Google Labs): librería de "Agent Skills" cross-tool
Skills que siguen el estándar abierto de Agent Skills, compatibles con Gemini CLI, Claude Code y Cursor — señal de que el stack agéntico se está consolidando alrededor de MCP + skills portables. Bueno para reutilizar capacidades entre herramientas. Analytics Vidhya
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Nuevas oleadas del worm Shai-Hulud golpean npm y PyPI
Más de 100 paquetes fueron comprometidos en nuevas campañas del gusano autorreplicante que roba tokens de GitHub y npm, credenciales de AWS/GCP/Azure, tokens de Kubernetes y Vault, y luego reinyecta la dependencia maliciosa en paquetes donde la víctima tiene permisos de publicación. TeamPCP escaló con "Miasma", que se inyecta en los SessionStart hooks de 13 herramientas de coding con IA (incluidas Claude Code, GitHub Copilot y Gemini CLI). Riesgo directo para pipelines CI/CD y entornos de desarrollo. SecurityWeek · Orca Security
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Cadena de suministro: el gusano "Miasma" ataca herramientas de coding con IA
El grupo TeamPCP (UNC6780) desplegó Miasma, un worm autopropagante que se inyecta en los hooks SessionStart de 13 herramientas de coding con IA (incluidas Claude Code, GitHub Copilot y Gemini CLI), falsifica firmas de procedencia SLSA para pasar npm audit y usa GitHub como canal C2. Ejemplo de cómo los atacantes apuntan al tooling de desarrollo con IA. The Hacker News
The Hacker News GitHub Claude Gemini Claude Code GitHub Copilot npm Shai-Hulud
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"Miasma": un gusano de cadena de suministro que ataca herramientas de coding con IA
El grupo TeamPCP liberó en junio Miasma, un worm que se auto-propaga inyectándose en los hooks SessionStart de 13 herramientas de coding con IA, entre ellas Claude Code, GitHub Copilot y Gemini CLI. Falsifica firmas de procedencia SLSA para pasar los chequeos de npm audit, usa GitHub como canal de comando y control, e incluye un DEADMAN_SWITCH que borra la máquina del desarrollador si se revocan los tokens antes de aislar la red. Orca Security · Tenable
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Nuevos ataques a la cadena de suministro en npm y PyPI (Shai-Hulud "Hades" y Miasma)
Más de 100 paquetes de npm y PyPI fueron alcanzados por nuevas variantes de Shai-Hulud, incluida una identificada por la cadena "Hades – The End for the Damned" en PyPI. En paralelo, el gusano autopropagante Miasma (UNC6780/TeamPCP) se inyecta en los hooks SessionStart de 13 herramientas de coding con IA —incluyendo Claude Code, GitHub Copilot y Gemini CLI—, falsifica firmas de procedencia SLSA y usa GitHub como canal de C2. Los desarrolladores deben auditar dependencias y rotar tokens. SecurityWeek · Tenable
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Campaña Miasma: worm autopropagante contra el ecosistema npm y herramientas de IA
El grupo TeamPCP (UNC6780) liberó en junio Miasma, que se inyecta en los hooks SessionStart de 13 herramientas de coding con IA (Claude Code, GitHub Copilot, Gemini CLI, entre otras), forja firmas de provenance SLSA para pasar npm audit, usa GitHub como canal C2 e incluye un "deadman switch" destructivo. Para el 5 de junio había al menos 57 paquetes npm y +300 versiones maliciosas; arrancó comprometiendo 32 paquetes del namespace @redhat-cloud-services. Es de los primeros worms que apuntan directamente al tooling de desarrollo con IA. The Hacker News · Phoenix Security
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Worm de cadena de suministro "Miasma/Shai-Hulud" golpea npm y PyPI
Nuevas oleadas comprometieron más de 100 paquetes en npm y PyPI. El worm Miasma (atribuido a UNC6780) se autopropaga inyectándose en los hooks SessionStart de 13 herramientas de coding con IA —incluidas Claude Code, GitHub Copilot y Gemini CLI—, falsifica firmas de procedencia SLSA para pasar npm audit, usa GitHub como canal de C2 y trae un "deadman switch" que borra máquinas de desarrolladores. Importa porque ataca directamente el tooling de los desarrolladores y la confianza en los registros de paquetes. SecurityWeek · Orca Security
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Gusanos Miasma y Hades golpean npm y PyPI
Una oleada de ataques a la cadena de suministro comprometió cientos de paquetes: Miasma, un gusano autopropagable que se inyecta en los hooks SessionStart de 13 herramientas de coding con IA (Claude Code, GitHub Copilot, Gemini CLI), falsifica firmas de procedencia SLSA para pasar npm audit y lleva un "DEADMAN_SWITCH" que borra máquinas si se revocan tokens. En paralelo, la variante Hades de Shai-Hulud golpeó PyPI en dos olas (19 + 29 paquetes). Importa por la sofisticación: provenance falsificado, autopropagación y targeting directo de entornos de desarrollo con IA. SecurityWeek · Phoenix Security
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Supply chain: el gusano Miasma y nuevas olas de Shai-Hulud/Hades
Continúa la presión sobre npm y PyPI. "Miasma" —un gusano autopropagante que se inyecta en los hooks SessionStart de 13 herramientas de IA para coding (incluidas Claude Code, GitHub Copilot y Gemini CLI), forja provenance SLSA y usa GitHub como canal C2— afectó a decenas de paquetes npm. En paralelo, una nueva variante de Shai-Hulud ("Hades") golpeó alrededor de dos docenas de paquetes PyPI con un archivo *-setup.pth que se ejecuta al iniciar Python. Unit 42 · SecurityWeek
Unit 42 SecurityWeek GitHub Claude Gemini Claude Code GitHub Copilot npm PyPI Shai-Hulud
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Gusano "Miasma" / Shai-Hulud en npm y PyPI
Campaña activa que comprometió 100+ paquetes entre npm y PyPI. Ejecuta un payload ofuscado de 4.2 MB vía hook preinstall y se auto-propaga inyectándose en los hooks de 13 herramientas de coding con IA (Claude Code, GitHub Copilot, Gemini CLI), llegando a forjar firmas SLSA para pasar npm audit. Variante en PyPI ("Hades") usa archivos *-setup.pth que se ejecutan al arrancar Python. Revisar dependencias y pipelines CI/CD. SecurityWeek · Phoenix Security · Tenable
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