Gemini CLI affichés par un chat dans la barre de menu

(agentcat.app)

6 points par yong076 2026-05-19 | 1 commentaires | Partager sur WhatsApp

J’ai tendance à lancer deux ou trois agents IA en même temps pour travailler. Mais une fois lancés, quand je passe à autre chose, je me demande sans arrêt : « Qu’est-ce qu’il est en train de faire, celui-là ?

C’est fini ? Il s’est arrêté ? »

À chaque fois, ouvrir Activity Monitor, puis retourner dans le terminal pour vérifier les logs, ça devenait pénible, alors je l’ai créé.

Un chat habite dans un emplacement de la barre de menu (macOS) / de la zone de notification (Windows).

Quand l’agent se repose, il dort ; quand il travaille, il marche ; et à plein régime, il court.

En cliquant, on voit qui a utilisé quoi, avec quel modèle, à quel volume, et sur quels projets le temps a été dépensé.

Structure

J’ai commencé avec une décision claire : ne pas faire parler l’app directement avec les agents. À la place, j’ai mis au milieu un petit démon local appelé agentcatd.

Claude Code · Codex · Gemini CLI · OpenCode · Copilot  
                    |  
                    | (les traces qu’ils laissent de toute façon en local)  
                    v  
                 agentcatd  
                    |  
                    | JSON  
                    v  
         127.0.0.1:8765/v1/snapshot  
                    |  
                    v  
            app de barre de menu

Le démon rassemble les traces que chaque agent laisse déjà en local, c’est-à-dire l’état des processus et les fichiers d’usage, puis les expose ensemble sous forme de JSON. L’app de barre de menu ne fait que les interroger par polling.

En séparant ainsi les choses, deux points sont devenus plus simples. D’abord, la prise en charge d’un nouvel agent n’implique plus « reconstruire l’app », mais « ajouter un adaptateur au démon ». C’est aussi pour cela qu’OpenCode et GitHub Copilot sont inclus dans cette build. Ensuite, cela permet de publier ce démon séparément en open source. La partie la plus susceptible d’inspirer de la méfiance — est-ce qu’il regarde vraiment les prompts, est-ce qu’il siphonne des tokens ? — peut être inspectée ligne par ligne par n’importe qui.

→ https://github.com/yong076/agentcat-connectors

L’installation aussi tient en une ligne.

# macOS / Linux  
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/yong076/agentcat-connectors/… | bash  
  
# Windows (PowerShell)  
irm https://raw.githubusercontent.com/yong076/agentcat-connectors/… | iex

Ce que ça ne fait pas

Aucun appel d’API. Aucun token utilisé.
Les prompts non plus, pas plus que le code, ne sont consultés.
Seuls les métadonnées des processus et les fichiers d’usage sont lus.

Ce n’est pas pour me vanter ; honnêtement, si je ne l’avais pas conçu comme ça, la réaction aurait été : « Encore un truc à installer sur mon ordi ? »

Si c’était une app qui prend une place dans la barre de menu, envoie des notifications et siphonne des tokens, moi le premier je ne l’aurais jamais laissée tourner.

Calcul des coûts

Le calcul distingue séparément l’entrée, la sortie, la lecture de cache et l’écriture de cache. Comme les tarifs diffèrent, tout fusionner en « vous avez utilisé N tokens » ne correspond pas à la facture, et dans ce cas ça perd tout intérêt. L’objectif était d’obtenir un résultat qui colle presque exactement à la facturation.

Site : https://agentcat.app
Issues / retours : https://github.com/yong076/agent-cat-releases/issues

1 commentaires

taehwandev 2026-05-19

Je l’utilise avec beaucoup d’efficacité !