A OpenAI encontrou uma falha no Brotli explorável remotamente, o Claude Code 2.1.310 disponibiliza o Monitor no Bedrock, o Copilot contabiliza ferramentas de terceiros

Ao testar o confinamento do seu ambiente de treino, a OpenAI encontrou no Brotli, a biblioteca de compressão incluída no Node.js, Bun e Envoy, uma falha de execução remota de código sem autenticação, identificada como CVE-2026-111497 e entretanto corrigida: uma descoberta que a sua publicação do dia anterior não mencionava. Quanto aos agentes de código, o Claude Code 2.1.310 disponibiliza a ferramenta Monitor no Bedrock, Vertex e Foundry, a nightly do Gemini CLI aprende a listar os seus modelos em JSON e o Qwen Code passa para a v0.26.1. Por fim, o GitHub passa a contabilizar na API de métricas do Copilot os pedidos de ferramentas de terceiros como OpenCode, Claude Code e Codex.

A OpenAI encontrou no Brotli uma falha de execução remota de código sem autenticação, corrigida no Node.js, Bun e Envoy

23 de outubro — Na noite da sua publicação sobre a proteção do ambiente de treino dos seus modelos de ponta, abordada aqui ontem, a OpenAI acrescenta no X uma informação que não constava do texto. Durante essa mesma campanha de ataque simulado (red teaming), a empresa encontrou uma falha de execução remota de código sem autenticação no Brotli, uma biblioteca de compressão integrada em muitos programas. Bastam dados comprimidos maliciosos, sem criação de conta, e o ataque funciona nos dois sentidos.

That is, an unpatched server that accepts compressed input could be taken over by a malicious client, and an unpatched client that accepts compressed input (such as “curl —compressed”) could be taken over by a malicious server.

🇵🇹 Por outras palavras, um servidor sem a correção que aceite dados comprimidos pode ser controlado por um cliente malicioso, e um cliente sem a correção que aceite dados comprimidos (como « curl —compressed ») pode ser controlado por um servidor malicioso. — @OpenAI no X

A causa raiz tinha sido corrigida no código-fonte do Brotli logo em fevereiro, sem que ninguém a identificasse como uma falha, e nenhuma versão tinha sido publicada desde então. A OpenAI alertou o Brotli e projetos dependentes como o Node.js; o Brotli publicou novas versões e a CVE-2026-111497. Segundo a página que o Patch the Planet dedica à falha, o aviso de segurança do Node.js atribui a comunicação à equipa Codex Security da OpenAI. O Envoy e o Istio só são afetados se estiverem configurados para descomprimir Brotli; a falha também pode provocar a falha de um processo ou divulgar conteúdo da memória, e a página não indica qualquer pontuação CVSS.

Software afetado	Versões corrigidas
Node.js	22.23.4, 24.22.1 e 26.12.1
Bun	1.4.4 (com Brotli 1.2.1)
Envoy Proxy	1.40.0, 1.39.3, 1.38.6 e 1.37.8
Istio	1.29.9 (ramo em fim de vida), 1.30.6 e 1.31.2
Google Brotli (projeto de origem)	1.0.10, 1.1.1 e 1.2.1

Na impossibilidade de atualizar de imediato, a página recomenda desativar a descodificação Brotli de dados não fiáveis, mantendo gzip ou deflate: rejeitar os pedidos Content-Encoding: br antes de qualquer descompressão, desativar a descompressão automática dos clientes HTTP e os filtros Brotli do Envoy e do Istio. Desativar a compressão Brotli das respostas num CDN não basta. A CVE já tinha sido mencionada aqui, entre as falhas do Node.js visadas pelo plugin da Cognition (22 de outubro) e depois na resposta da Replit (23 de outubro), sem que a OpenAI surgisse como responsável pela descoberta.

🔗 A página do Patch the Planet sobre a falha no Brotli

Agentes de código: Claude Code 2.1.310, Gemini CLI e Qwen Code 0.26.1

Três agentes de código de linha de comandos lançam uma versão em menos de vinte e quatro horas: abertura a fornecedores terceiros no Claude Code, controlo do agente no Gemini CLI, daemon e tarefas agendadas no Qwen Code.

O Claude Code 2.1.310 disponibiliza a ferramenta Monitor no Bedrock, Vertex e Foundry e corrige 14 problemas

23 de outubro — O Claude Code 2.1.310 chega ao npm às 21 h 20 UTC e depois como release no GitHub às 23 h 39 UTC, com 26 entradas, das quais 14 são correções. A ferramenta Monitor, que executa um comando em segundo plano e devolve cada linha de saída ao Claude para que reaja a um log ou a uma alteração de ficheiro, existia desde abril: passa agora a funcionar no Amazon Bedrock, Vertex e Microsoft Foundry, tal como os monitores de plugins (plugin monitors), e quando a telemetria ou o tráfego não essencial estão desativados. Com certos gateways que rejeitam o valor beta effort-2025-11-24 ou as mensagens de sistema durante a conversa, o Claude Code tenta agora novamente sem esses elementos, e a compactação que se segue a um erro Prompt is too long deixa de reter texto denso em excesso (base64, SVG). No Windows, uma correção diz respeito à segurança: os hooks PreToolUse e PermissionRequest deixavam passar uma chamada de ferramenta quando o Git Bash estava em falta e o comando do hook era composto apenas por strings entre aspas. No Linux, /sandbox identifica a restrição AppArmor do Ubuntu que impede o bubblewrap de iniciar, indicando como a remover. As permissões das sessões cloud e do Remote Control passam a integrar as funções personalizadas do Enterprise, o Claude Tag recebe três correções e os SDK Agent TypeScript 0.3.310 e Python 0.2.174 alinham-se com esta versão.

🔗 As notas de versão do Claude Code 2.1.310

Gemini CLI: a nightly de 24 de outubro lista os modelos em JSON e respeita o cancelamento com Esc

24 de outubro — Publicada às 01 h 15 UTC, a nightly v0.67.0 de 24 de outubro inclui cinco PR integradas no dia anterior. A sua única novidade, gemini models (ou a opção --list-models), lista os modelos disponíveis para a configuração atual com o respetivo identificador, nome, descrição e limites de contexto; com -o json, devolve um array utilizável por script, sem logs de autenticação na saída padrão, para que possa ser ligado a jq. Responde a um ticket aberto a 11 de junho. Duas correções dizem respeito ao controlo do agente: um cancelamento com Esc imediatamente após um lote de ferramentas apresentava Request cancelled, mas o agente retomava a execução e lançava novos comandos shell (PR 29868); num IDE aberto com várias raízes ou numa pasta superior, os caminhos relativos passam a ser resolvidos com base no espaço de trabalho do ficheiro ativo, quando antes a CLI podia escrever num repositório vizinho (PR 29838). Por fim, gemini hooks migrate --from-claude converte os tempos limite dos hooks do Claude Code de segundos para milissegundos: um hook definido para 30 segundos era interrompido ao fim de 30 milissegundos. A stable v0.65.0 e a preview v0.66.0-preview.0 mantêm-se.

🔗 Gemini CLI v0.67.0-nightly.20261024 no GitHub

O Qwen Code v0.26.1 conserva o token do daemon e condiciona as tarefas agendadas a um comando shell

24 de outubro — Três dias depois da v0.26.0, o Qwen Code passa para a v0.26.1 estável com 41 funcionalidades, 63 correções e uma única alteração incompatível, limitada ao canal QQ Bot. A pedido, qwen daemon start --save-token conserva o token de acesso do daemon num ficheiro legível apenas pelo seu proprietário, e uma tarefa agendada pode depender de um comando shell executado fora do modelo, servindo de base a sondas que monitorizam pull requests e a um comando /autofix-pr. O Managed Agent ganha a compactação manual do contexto e a gestão de servidores MCP sem recriar as sessões; o suporte oficial do DeepSeek passa para deepseek-flash.

🔗 Qwen Code v0.26.1 no GitHub

A API de métricas de utilização do Copilot contabiliza os pedidos do OpenCode, do Claude Code, do Codex e das outras ferramentas de terceiros

23 de outubro — A API de métricas de utilização do GitHub Copilot passa a medir os pedidos ao modelo enviados por ferramentas externas ao editor que passam pelo Copilot, como OpenCode, Claude Code, Codex ou Zed. Estas ferramentas muitas vezes não enviam telemetria do editor, pelo que a sua utilização escapava a totals_by_ide; a contabilização passa agora a ser feita no servidor, num novo array totals_by_client dos relatórios de empresa, de organização e por utilizador, relativos a 1 dia e a 28 dias.

Campo de `totals_by_client`	O que mede
`client`	A ferramenta emissora: opencode, claude_code, codex, zed, copilot_cli, vscode, jetbrains… (as ferramentas não reconhecidas em `other`)
`request_count`	Os pedidos ao modelo bem-sucedidos
`session_count`	As sessões distintas
`token_usage`	Os tokens de prompt e de saída, com a média por pedido
`totals_by_model`	As mesmas métricas por modelo, com o modo de seleção: `user_selected`, `auto` ou `product_selected`

O próprio GitHub explicita as limitações: um prompt pode desencadear várias chamadas ao modelo, pelo que request_count não é comparável a um número de prompts; o cliente é identificado na medida do possível (best-effort) pelo identificador de integração (integration ID) que a ferramenta envia, sem identidade verificada; o Copilot code review e o agente cloud reportam um modelo escolhido pelo produto. Esta medição distingue-se do acompanhamento das aplicações de agentes (agent apps), que contabiliza as tarefas lançadas no GitHub pelo Claude ou pelo Codex. Destina-se aos proprietários e gestores de faturação, ou a qualquer função com a permissão View Copilot Metrics, e dá continuidade à inclusão, a 22 de outubro, dos nomes dos skills, agentes e servidores MCP. Não são publicados quaisquer números de utilização.

🔗 A API de métricas de utilização acrescenta a utilização de ferramentas como o OpenCode

Breves

GitHub

Copilot CLI 1.0.104-1 a -3 — Três versões de pré-lançamento, ainda sem uma 1.0.104 estável; apenas a -2 detalha as alterações: o modelo gerido « fusion » inicia as sessões em Auto com as definições fusionTier, e as sessões Autopilot interativas ou SDK aguardam as suas tarefas em segundo plano em vez de pararem em COPILOT_TASK_WAIT_TIMEOUT_SECONDS. 🔗 fonte
Uma única app GitHub no Teams — A app GitHub notifications passa a ser a app GitHub e integra o Copilot: mencionar @GitHub numa notificação inicia a investigação, a correção e a pull request. A antiga app será renomeada para « GitHub (deprecated) » e depois retirada a 16 de novembro. 🔗 fonte
Contas EMU restauradas — De 1 a 13 de junho, cerca de 12 285 contas Enterprise Managed Users desprovisionadas por SCIM foram eliminadas em vez de suspensas, incluindo 76 ainda ativas, devido a um novo percurso de desprovisionamento; o GitHub restaurou-as em outubro, sem necessidade de qualquer ação. 🔗 fonte
Public monitoring do secret scanning — A monitorização das credenciais de uma empresa expostas em repositórios públicos ganha ordenação de alertas, uma verificação contínua de validade, uma API REST e um webhook, ainda em pré-visualização pública; fechar um alerta não revoga a credencial exposta. 🔗 fonte

Assistentes no trabalho

Docs Live em dispositivos móveis — Retomando a notícia de 21 de outubro: o Docs Live chega à app Google Docs no Android e no iOS; basta falar, mesmo de forma desorganizada, e o Gemini constrói um documento estruturado recorrendo ao Gmail, Drive, Chat e à web. Ativado por predefinição, nomeadamente para Business e Enterprise Standard e Plus, Google AI Pro e Ultra. 🔗 fonte
Admin Console do ChatGPT Enterprise e Edu — As análises dividem-se entre Usage e Insights, com os inquéritos aos utilizadores a substituírem o separador Impact, e os espaços com domínio verificado dão 7 dias, não alteráveis pelos administradores, para migrar um espaço ChatGPT pessoal. 🔗 fonte

Modelos e infraestrutura

MiniMax M3.1 Flash no Tenstorrent Cloud — A Tenstorrent disponibiliza o modelo desde o dia da publicação dos seus pesos, num espaço de experimentação (playground) ou ligado a um harness de agente, nos seus chips Tensix; sem preços nem débito anunciados. 🔗 fonte
GLM 5.3 Flash na API Mistral — Retomando a notícia de 22 de outubro: a Mistral disponibiliza zai-glm-5-3-flash, MoE multimodal de 320B parâmetros, dos quais 18B ativos, com 1M tokens de contexto, a 0,15 dólar por milhão de tokens de entrada (0,03 em cache) e 0,50 de saída; é o terceiro modelo da Z.ai na Mistral. 🔗 fonte

Investigação

Beetle — Investigadores de Cambridge, da EleutherAI e de Oxford publicam 330 modelos pequenos (285 bilingues, em inglês e numa de 21 línguas, e 45 monolingues) com checkpoints, dados e código, treinados com 100M, 2B e 24B tokens segundo a publicação, para estudar a aprendizagem de uma segunda língua; repositórios sem licença declarada. 🔗 fonte
VocabX — Retomando a notícia de 21 de outubro: ao reconstruir o vocabulário do seu corretor de redações em português baseado no Qwen3-4B em torno do custo de cada token, a Dharma-AI reduz em 77 % o custo de inferência medido e faz subir a sua pontuação de qualidade de 0,703 para 0,810; números provisórios, artigo em revisão, nenhum código publicado. 🔗 fonte

O que isto significa

A cadeia que vai da descoberta de uma vulnerabilidade à sua correção desenrolou-se em quatro dias nestas páginas: a OpenAI publicou a 21 de outubro o balanço da sua coordenação em torno de PHP2Shell, a Cognition confiou no dia 22 a um agente a correção das vulnerabilidades de PHP, de Node.js e de GitLab, a Replit mitigou a de Brotli através de regras de firewall no dia 23, e a OpenAI revela agora tê-la descoberto. O caso Brotli mostra onde está a dificuldade: a causa raiz estava corrigida no código desde fevereiro, mas ninguém a tinha identificado como uma vulnerabilidade e nenhuma versão distribuía a correção. Foi necessário reconhecê-la, publicar versões e depois esperar que Node.js, Bun, Envoy, Istio e os seus utilizadores acompanhassem a atualização. Uma campanha de ataques simulados realizada para proteger um ambiente de treino acaba assim por corrigir uma biblioteca que servidores e clientes HTTP comuns executam.

Os agentes de programação ligam-se à infraestrutura de terceiros. O Claude Code executa o Monitor na Amazon, na Google e na Microsoft, o Gemini CLI importa os hooks do Claude Code com a unidade de tempo correta e disponibiliza os seus modelos em JSON para scripts, o Qwen Code conserva a pedido o token do seu daemon. As correções do dia visam sobretudo o controlo do agente: uma tecla Esc que não parava o agente, caminhos relativos que escreviam num repositório vizinho, hooks no Windows que deixavam passar uma chamada de ferramenta. Trata-se menos de funcionalidades em falta do que de salvaguardas que falhavam.

A governação passa pela medição. O Copilot também serve de fornecedor de modelos a agentes concorrentes, e o GitHub contabiliza agora no servidor o que o OpenCode, o Claude Code ou o Codex consomem, modelo a modelo, incluindo o modo de seleção, um dia depois da adição dos nomes das skills, dos agentes e dos servidores MCP. Um administrador consegue finalmente ver que ferramentas utilizam a sua subscrição, com as limitações que o próprio GitHub descreve quanto à identificação dos clientes. A OpenAI segue o mesmo rumo na Admin Console do ChatGPT Enterprise, reorganizada em torno da utilização e da adoção.