A plataforma de IA unificada para terminal, servidor e Kubernetes.
_{12 provedores. 12 agentes autônomos. Um único binário.}

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ChatCLI conecta os maiores modelos de linguagem do mercado a uma interface única e extensível — do chatcli -p no seu terminal até um operador Kubernetes com pipeline AIOps autônomo, passando por um servidor gRPC production-ready com autenticação, fallback e métricas.

# Homebrew (macOS / Linux)
brew tap diillson/chatcli && brew install chatcli

# Go install
go install github.com/diillson/chatcli@latest

# Binários pre-compilados
# https://github.com/diillson/chatcli/releases

git clone https://github.com/diillson/chatcli.git && cd chatcli
go mod tidy && go build -o chatcli

# Com informações de versão
VERSION=$(git describe --tags --always --dirty 2>/dev/null || echo "dev")
go build -ldflags "-X github.com/diillson/chatcli/version.Version=${VERSION}" -o chatcli

Crie um arquivo .env na raiz ou exporte as variáveis:

LLM_PROVIDER=OPENAI          # OPENAI, CLAUDEAI, GOOGLEAI, XAI, ZAI, MINIMAX, COPILOT, OLLAMA, STACKSPOT, OPENROUTER
OPENAI_API_KEY=sk-xxx         # Chave do provider escolhido

O ChatCLI adapta-se ao seu contexto — da máquina de um desenvolvedor a um cluster Kubernetes em produção.

chatcli
chatcli -p "Explique este repo"
git diff | chatcli -p "Resuma"

chatcli server --port 50051 \
  --token meu-token
chatcli connect \
  --server host:50051 \
  --token meu-token

helm install chatcli-operator \
  oci://ghcr.io/diillson/charts/chatcli-operator \
  --namespace aiops-system \
  --create-namespace

apiVersion: platform.chatcli.io/v1alpha1
kind: Instance
metadata:
  name: chatcli-prod
spec:
  provider: ZAI
  model: glm-5
  replicas: 2
  fallback:
    enabled: true
    providers:
      - name: OPENAI
        model: gpt-5.4
      - name: MINIMAX
        model: MiniMax-M2.7

helm install chatcli oci://ghcr.io/diillson/charts/chatcli \
  --namespace chatcli --create-namespace \
  --set llm.provider=OPENAI --set secrets.openaiApiKey=sk-xxx

12 provedores com interface unificada. Fallback automático entre providers com classificação inteligente de erros.

# Fallback chain configurável
CHATCLI_FALLBACK_PROVIDERS=OPENAI,CLAUDEAI,ZAI,MINIMAX,OPENROUTER

Classificação de erros (rate limit, timeout, auth, context overflow), backoff exponencial e cooldown por provider.

Motor ReAct (Reason + Act) com 12 agentes especializados executando em paralelo.

/coder "Refatore o módulo auth para usar JWT"
chatcli -p "Crie testes para o pacote utils" --agent-auto-exec

Os agentes operam de forma coordenada, decompondo tarefas complexas em subtarefas e delegando para os workers mais adequados:

Segurança não é um feature flag. É a fundação de cada camada do ChatCLI.

O ChatCLI implementa segurança defense-in-depth, da autenticação ao armazenamento, da rede ao plugin system.

/auth login openai-codex       # OAuth PKCE + callback local
/auth login anthropic          # OAuth PKCE + code manual
/auth login github-copilot     # Device Flow (RFC 8628)
/auth status                   # Status de todos os providers

Cada feature foi projetada para compor com as demais. Plugins descobrem skills. Hooks acionam tools. Contextos alimentam agentes.

// ~/.chatcli/mcp_servers.json
{
  "servers": [
    {
      "name": "filesystem",
      "transport": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@anthropic/mcp-server-filesystem", "/workspace"]
    },
    {
      "name": "search",
      "transport": "sse",
      "url": "http://mcp-search:8080/sse"
    }
  ]
}

chatcli/
  cli/            Interface TUI (Bubble Tea), modo agente, multi-agent workers
  llm/            12 providers, registry auto-registro, fallback chain, catalog
  pkg/registry/   Skill registries multi-source (skills.sh, ClawHub, custom), instalação atômica
  pkg/persona/    Skills, agentes customizáveis, resolução por preferência
  server/         Servidor gRPC com TLS, JWT auth, metrics e MCP
  operator/       Kubernetes Operator — 17 CRDs, pipeline AIOps autônomo
  k8s/            Watcher (collectors, store, summarizer)
  models/         Tipos compartilhados (ToolDefinition, ToolCall, LLMResponse)
  auth/           OAuth PKCE, Device Flow, token refresh, store encriptado (AES-256-GCM)
  config/         ConfigManager com migração versionada
  i18n/           Internacionalização (embed.FS + golang.org/x/text)

Princípio de design: cada pacote define suas interfaces e se auto-registra no sistema. O llm/ registry permite adicionar um novo provider implementando uma única interface. O operator/ coordena CRDs independentes via controller pattern.

1. Fork o repositório
2. Crie uma branch a partir da main: git checkout -b feature/minha-feature
3. Commit e push
4. Abra um Pull Request

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