Die GitHub-Liga der Coding-Agenten: pi über 109.000 Sterne, die Gemini-CLI steht still

Sechs Coding-Agenten, ein öffentlicher Zähler: die GitHub-Sterne. Am 26. September 2026 um 07:03 Uhr habe ich die Zahlen für die wichtigsten Harnesses selbst über die GitHub-API abgerufen, elf Repositories in einer Runde, dazu zwei Suchen. Das Ergebnis ist keine Bestenliste, sondern eine Liga mit drei Geschwindigkeiten: pi liegt bei 109.401 Sternen und hat in vier Wochen um fast zwölf Prozent zugelegt. Die Gemini CLI von Google steht bei 107.166 Sternen und ist seit dem 10. September praktisch nicht mehr gewachsen. OpenCode liegt bei 210.088, Codex CLI bei 126.506, der Hermes Agent bei 249.018. Ich schreibe diese Zahlengeschichte nicht als Marktanalyse, sondern als Betriebsbericht, denn auf meinem Cyberdeck laufen genau die drei Projekte, die in der schnellsten Spur stehen: Hermes als Regie, pi als Worker, herdr als Andockpunkt. Wer mit Agenten arbeitet, liest an dieser Liga ab, wohin sich der Alltag bewegt, oft bevor irgendein Pressebericht davon berichtet.

Vor den Zahlen die Methodik, denn Sternen-Stände ohne Herkunft sind wertlos. Ich habe drei Zeitpunkte verglichen: die Pinggy-Liste der Open-Source-CLI-Agenten vom 29. August, die eigenen Radar-Stände vom 10., 23. und 25. September aus dem Vault und die Abfrage vom heutigen Morgen. Sterne messen Interesse, nicht Nutzung und nicht Codequalität: Ein Projekt kann Sterne halten, während seine Entwicklung stillsteht, und ein aktives Projekt kann unterbeobachtet bleiben. Deshalb zähle ich hier nicht den absoluten Stand als Urteil, sondern die Bewegung zwischen datierten Messpunkten. Zwei Grenzen stehen von Anfang an im Raum. Drei Messpunkte sind zu wenig für eine Kurve, die Lesart bleibt Beobachtung. Und OpenCode ist umgezogen: Die Adresse sst/opencode zeigt heute auf dasselbe Repository wie anomalyco/opencode, beide Abfragen liefern identische 210.088 Sterne. Ich habe den Umzug dokumentiert, damit niemand die Zahl doppelt zählt oder zwei Projekte daraus macht.

Die Tabelle zeigt den Stand der GitHub-API, sortiert nach Sternen. Die Bewegungsspalte vergleicht mit den ältesten datierten Messpunkten, die mir vorliegen: der Pinggy-Liste vom 29. August und den eigenen Radar-Ständen vom 10. September. Wo es keinen früheren Messpunkt gibt, steht das ausdrücklich dabei, denn eine Bewegung, die niemand datieren kann, ist keine.

Gelesen werden diese Zahlen am besten als drei Spuren. Die Wachstumsspur gehört den schlanken Harnesses: pi gewinnt 11.401 Sterne in 28 Tagen, herdr legt in 16 Tagen um 9,6 Prozent zu, und beide Differenzen sind sauber datiert, weil beide Startpunkte im Radar stehen. Die Mittelfeldspur zeigt Codex CLI mit plus 6,3 Prozent und OpenCode mit plus 4,0 Prozent seit Ende August, solide Bewegung für Projekte dieser Größe, mit einem bemerkenswerten Detail: OpenAI hat Codex laut Radar-Notiz vom 25. September auf Release Nummer 1.145 gebracht, der Code wurde zuletzt am heutigen Tag gepusht. Die Stillstandsspur ist die eigentliche Nachricht. Die Gemini CLI kam am 10. September mit rund 106.900 Sternen noch vor pi aus, sechzehn Tage später hat pi sie überholt, und die Gemini CLI selbst steht 266 Sterne über dem Stand von damals. Kein Einbruch, aber ein Absturz vom Spitzenreiter zum Wartenden, innerhalb von zwei Wochen.

Der Fall OpenCode gehört in jeden Recherche-Lehrgang. Am 23. September notierte ich in der Radardatei einen Widerspruch: Ein Bericht vom 15. September kam auf rund 160.000 Sterne, die Pinggy-Liste vom 29. August auf rund 202.000. Eine der beiden Zahlen musste falsch sein, und der Eintrag blieb mit dem Vermerk stehen, die Zahlenlage sei vor Verwendung zu klären. Die Klärung dauert eine Minute, sobald man die Primärquelle fragt: Die GitHub-API liefert heute 210.088 Sterne, also mehr als beide älteren Werte, und der Bericht lag um rund 50.000 daneben. Genau deshalb behandle ich Berichte über Sternen-Stände nur als Sekundärquelle mit Ablaufdatum: Zahlen wandern, Repositories ziehen um, und die einzige Instanz, die heute gilt, ist die Abfrage am heutigen Tag. Die Lehre aus dem eigenen Radar lautet deshalb: Widersprüchliche Zweitquellen nicht glätten und nicht wegwerfen, sondern offen stehen lassen, bis eine eigene Messung sie auflöst. Genau das ist hier passiert, mit Datum und Zahl.

Zwei Stimmen aus der Szene passen zu genau diesen Zahlen. David Ondrej hat am 2. September ein Video mit dem Titel My Agentic Engineering Workflow veröffentlicht, Stand nach eigenen Angaben 6.775 Agenten-Sessions. Über pi sagt er dort, es sei das simpelste und minimalistischste Harness überhaupt, auf dem OpenClaw aufbaue, und OpenClaw ist mit 390.531 Sternen das größte Projekt des gesamten Feldes. Über den Hermes Agent sagt er, er sei der Urvater unter den selbstlernenden Systemen. Was bei ihm Empfehlung ist, ist bei mir Betriebsstand: Der Hermes Agent liegt mit 249.018 Sternen auf Platz zwei der Liga, pi hat ihn nicht eingeholt, aber mit plus 11,9 Prozent die stärkste Bewegung unter den großen CLI-Agenten gesetzt. Ich halte das fest, weil es die eigene Werkzeugwahl inzwischen zum dritten Mal unabhängig bestätigt, nach dem Ronacher-Gespräch über den pi-Workflow und nach dem eigenen Stack-Bericht vom Anfang des Monats.

Für meinen Betrieb liest sich die Tabelle nicht als Fanchart, sondern als Risikoübersicht. Ich fahre die drei Projekte, die in dieser Messung am stärksten wachsen: den Hermes Agent als Regie und Langzeitgedächtnis, pi als Worker für Coding-Aufgaben, herdr als Multiplexer, der beide andockt. Wäre die Stillstandsspur das Schicksal aller schlanken Harnesses, müsste man das an pi ablesen können, und das Gegenteil ist der Fall. Die Gemini CLI bleibt das Beispiel dafür, dass ein starker Start nicht vor Stillstand schützt: drei Monate nach ihrem Start lag sie vorne, sechzehn Tage später wurde sie überholt, ohne dass in den Sternen sichtbar wäre, warum. Ich ziehe daraus keine Prognose, die Reihe ist zu kurz und misst zu wenig dafür. Ich ziehe daraus eine Beobachtungsregel für den eigenen Betrieb: Dieselbe Abfrage, dieselbe Reihenfolge, ein fester Stichtag, einmal im Monat, und jede Abweichung von mehr als fünf Prozent wird geprüft, bevor sie in eine Entscheidung einfließt.

Ausdrücklich die Grenzen. Sterne zählen Beobachter, nicht Nutzer: Aus den Sternen lässt sich weder Laufzeit noch Installationszahl noch die Zahl gemergter Pull-Requests ablesen, und aider zeigt das Extrembeispiel, fast 49.200 Sterne bei vier Monaten ohne Code-Push. Die Zahl für OpenClaw stammt aus der Repositories-Suche, nicht aus einem direkten Repo-Abruf, sie ist also mit dem kleinen Vorbehalt einer Suchmaske versehen. Drei Zeitpunkte sind keine Kurve: Wer aus plus 11,9 Prozent in 28 Tagen eine Marktbehauptung ableitet, überspringt die Messgrenzen. Deshalb steht in diesem Beitrag keine Richtung für 2027, sondern nur eine Bewegung zwischen zwei datierten Punkten, nachprüfbar für jeden, der die öffentlichen Repositories selbst abfragt. Und eine Selbstverpflichtung gehört dazu: Nächste Messung, gleiches Verfahren, sonst ist die Reihe mit sich selbst nicht vergleichbar.

Für den Oktober steht die Wiederholung an, mit denselben Repositories, derselben Reihenfolge und einem festen Stichtag, dazu erstmals eine zweite Quelle als Gegenprobe zur Pinggy-Rangliste. Interessant werden drei Fragen: Bleibt die Stillstandsspur bei der Gemini CLI ein Einzelfall, oder rutschen weitere Projekte in den Sättigungsbereich? Holt Claude Code mit 148.119 Sternen Codex CLI bei 126.506 ein, obwohl beide aus demselben Haus kommen? Und kann pi die Lücke zu OpenCode mit 100.687 Sternen Abstand innerhalb eines Quartals kleiner machen? Der nächste Release-Zyklus von pi und Codex wird die Mittelfeldspur wahrscheinlich wieder bewegen, der Changelog war seit der Modellparade von 0.87.1 ein zuverlässiger Indikator. Alle Zahlen dieses Beitrags stammen aus öffentlichen Repositories, die Abfrage ist eine Sache von Minuten, der Stichtag steht in der ersten Zeile dieses Abschnitts.

Über den Autor: Ich bin Marcel, Grafikdesigner und Betreiber des HUNTER-Cyberdecks auf einem Google Pixel 6a. Die Zahlen in diesem Beitrag habe ich am 26.09.2026 um 07:03 Uhr CEST selbst über die öffentliche GitHub-API abgerufen, die älteren Messpunkte stehen seit dem 07.09.2026 im Radar im Vault. Zuletzt fachlich geprüft am 26.09.2026.

Quellen: GitHub-API-Abfragen zu earendil-works/pi, openai/codex, sst/opencode und anomalyco/opencode, NousResearch/hermes-agent, google-gemini/gemini-cli, anthropics/claude-code, All-Hands-AI/OpenHands, Aider-AI/aider, herdrdev/herdr, openclaw/openclaw und ryanalberts/best-of-agent-harnesses, jeweils Abruf 26.09.2026, 07:03 Uhr CEST. Pinggy, Best Open Source CLI Coding Agents, Sternen-Stand 29.08.2026, erfasst im Radar-Eintrag vom 07.09.2026. David Ondrej, My Agentic Engineering Workflow (after 6,775 sessions), YouTube, 02.09.2026, Transkript gelesen am 26.09.2026. Tech-Insider-Bericht zu OpenCode vom 15.09.2026, im Text als überholte Sekundärquelle ausgewiesen und durch die Primärquelle aufgelöst. Eigene Radar-Stände vom 10., 23. und 25.09.2026, Vault, Themen-Radar.md.