AI-native

Deploy com IA

Instale a skill upuai no seu agente de programação — Claude Code, Cursor, Codex CLI, Windsurf, e mais de 50 outros — depois peça o deploy em linguagem natural.

Instale a skill

A skill Upuai funciona com qualquer agente suportado pelo vercel-labs/skills. Um comando, e seu agente conhece o fluxo do CLI upuai.

Rode no seu repo (qualquer agente):

$ 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.

Abrir no Claude.ai

Abrir no ChatGPT

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.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.Autentique uma vez: upuai login. O CLI persiste credenciais em ~/.upuai/credentials.json e auto-refresha o JWT em 401.
3.Confirme: upuai whoami deve imprimir seu usuário. O agente pode rodar isso a qualquer momento pra verificar autenticação.

Auth é via `upuai login` interativo (browser OAuth ou email OTP) — mesmo padrão de Railway/Vercel/Fly. Após login, o CLI cuida da rotação automática de tokens.

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

Ver no GitHub

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.

Agent	Path	Notes
Claude Code	.claude/skills/upuai/SKILL.md	Copie a pasta `skills/upuai/` inteira.
Cursor	.cursor/rules/upuai.mdc	Converta SKILL.md para `.mdc` com frontmatter `description` / `globs`.
Codex CLI / OpenCode	AGENTS.md	Cole o corpo do SKILL.md no AGENTS.md do repo (ou append num existente).
Windsurf	.windsurfrules	Cole o corpo do SKILL.md — Windsurf lê markdown puro.

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.