Deploy com IA

Claude Code — o CLI instala pra você

Com o CLI upuai (v0.17.0+) você não instala nada à mão. Na primeira vez que roda qualquer comando num projeto linkado, o CLI escreve `.claude/skills/upuai/SKILL.md` — inclusive em projetos que já existiam antes.

Ou instale/atualize explicitamente:

$ upuai skill install

• •Auto na primeira execução — upuai init, upuai link ou qualquer comando num projeto linkado já cria a skill. Commite .claude/skills/upuai/ pra compartilhar com o time.
• •--global grava em ~/.claude (vale pra todo projeto da máquina); --claude-md adiciona um bloco gerenciado no seu CLAUDE.md.
• •upuai skill status mostra a versão instalada vs. a embutida; --force sobrescreve.
• •Self-healing — um arquivo que você editou à mão (ou instalado via npx skills add) nunca é sobrescrito sem --force. Desligue o auto-install com UPUAI_SKIP_SKILL_INSTALL=1.

Outros agentes (Cursor, Codex, Windsurf…)

Fora do Claude Code, instale a skill com o vercel-labs/skills — um comando cobre 55+ agentes.

Rode no seu repo:

$ npx skills add saiph-ti/upuai-cli --skill upuai

Agentes suportados incluem Claude Code, Cursor, Codex CLI, Windsurf, OpenCode, Gemini CLI, GitHub Copilot, Goose, Kiro, Roo, Trae, e mais 45 — veja vercel-labs/skills. vercel-labs/skills.

Abrir no claude.ai ou chatgpt.com

Sem o CLI instalado? Estes botões abrem o chat com um prompt inicial que aponta o modelo para a documentação canônica.

O prompt inicial pergunta se você quer usar CLI ou dashboard, e te guia pelo install + deploy.

Setup único

A skill assume que o CLI upuai está instalado e autenticado na máquina onde o agente roda.

1. 1.Instale o CLI: brew install saiph-ti/upuai-cli/upuai (macOS/Linux) ou scoop install upuai (Windows). Verifique com upuai version — precisa ser v0.10.0 ou mais novo.
2. 2.Autentique uma vez: upuai login. O CLI persiste credenciais em ~/.upuai/credentials.json e auto-refresha o JWT em 401.
3. 3.Confirme: upuai whoami deve imprimir seu usuário. O agente pode rodar isso a qualquer momento pra verificar autenticação.

O que a skill sabe

A skill é um SKILL.md route-first (formato aberto Mintlify/Vercel). Ela ensina seu agente:

• •Fluxo de deploy — upuai init --repo owner/repo --framework <nome> --yes depois upuai deploy --wait --yes -o json (one-shot, bloqueia até sucesso ou falha)
• •Modelo mental — serviços têm tipos (github / docker_image / docker / empty); empty não pode deployar
• •Contrato non-interactive — quais flags pulam prompts (--yes, --name, --repo, etc.), quando usar -o json
• •Árvore de troubleshoot — failed vs build_failed, onde olhar em upuai logs --build / --deploy, quando fazer rollback
• •Config-as-code — schema do upuai.toml com release-phase migrations, health check path, builder custom
• •Limitações honestas — o que o CLI faz e não faz; quais comandos precisam de TTY

Teste num repo de exemplo

Mantemos um Next.js mínimo em saiph-ti/upuai-deploy-sample. Clone e peça ao seu agente pra fazer deploy — happy path completo em menos de um minuto.

$ git clone https://github.com/saiph-ti/upuai-deploy-sample && cd upuai-deploy-sample

Install manual (por agente)

Se você não quer rodar `npx`, copie o SKILL.md para o caminho que seu agente espera. A fonte vive em github.com/saiph-ti/upuai-cli/tree/main/skills/upuai.

O CLI vercel-labs/skills faz essas conversões pra você num único `npx skills add` — install manual é pra quem não pode rodar npx.

Limitações

• !A skill ensina o CLI — ela não dá acesso ao cluster pro seu agente. Os comandos rodam via upuai na máquina do usuário.
• !upuai login é interativo (OAuth no navegador). Em runners de agente sem navegador, peça pro usuário logar uma vez na própria máquina.
• !upuai login precisa de browser interativo no momento da auth — mesma restrição de railway login / vercel login / fly auth login. Após login, credenciais persistem e refreshem automaticamente.
• !Builds rodam no cluster da Upuai, não local. Use upuai logs --build / --deploy pra live tail durante um deploy.