Primeiros passos

O Maestrly é um ambiente desktop para executar trabalho assistido por IA em chats, agentes, ferramentas e projetos. Ele é local-first, mas não local-only: a coordenação do projeto acontece na sua máquina, enquanto a inferência de IA vai direto do app ao provedor escolhido.

Este guia leva você da instalação até o primeiro resultado revisado.

GitHub Releases

1. Obter o preview de código-fonte

O Maestrly App é open source sob a licença MIT e está em preview 0.x de código-fonte. Binários oficiais, quando disponíveis, existem somente como anexos de GitHub Releases com tag. Compilar o código ou obter um pacote de CI não equivale a uma versão de produção. Não há canal de atualização automática; consulte Releases manualmente.

Para compilar, siga os requisitos e comandos do README. Abra o app sem conta Maestrly: não há login Maestrly, backend hospedado, serviço de licença, telemetria ou envio automático de diagnósticos. Os recursos locais do workspace não exigem conta de provedor.

2. Conectar um provedor de IA

Abra Configurações, escolha um provedor compatível e siga o fluxo de conexão. Você precisa da sua própria conta, assinatura ou credenciais de API no provedor. O Maestrly não é afiliado aos provedores e não revende os serviços deles.

A autenticação do provedor (incluindo login Google ou GitHub oferecido por ele) é independente do Maestrly e não cria uma conta Maestrly.

Antes de continuar:

• confirme que a conexão aparece como pronta;
• escolha um modelo disponível para sua conta e região;
• revise preços e controles de dados do provedor.

Nomes e disponibilidade de modelos podem mudar independentemente do Maestrly. Se um modelo não aparecer, confira o acesso no console do próprio provedor.

3. Adicionar um projeto

Selecione Adicionar projeto e escolha uma pasta local. Para trabalho com código, escolha um repositório Git para que o Maestrly possa isolar o trabalho, mostrar mudanças e apoiar a revisão. Repositórios e worktrees permanecem em seus caminhos existentes no sistema de arquivos.

4. Iniciar seu primeiro chat

Crie um chat dentro do projeto e escolha:

1. o provedor e o modelo;
2. um agente, caso queira um conjunto reutilizável de instruções;
3. o modo de execução — seu checkout atual ou uma worktree Git isolada;
4. as ferramentas ou skills realmente necessárias para a tarefa.

Comece com uma solicitação limitada: descreva o resultado, os arquivos ou restrições relevantes e como verificar a entrega. O prompt e o contexto selecionado são enviados diretamente ao provedor de IA escolhido para inferência, sob os termos desse provedor.

5. Revisar antes de entregar

Acompanhe chamadas de ferramentas, responda aos pedidos de aprovação e inspecione o diff resultante. Rode as verificações relevantes antes de fazer commit, merge ou deploy. Saídas de IA podem ser incompletas ou incorretas; você continua responsável pelas ações e mudanças entregues.

6. Montar o fluxo

• Chat e modelos explica a escolha de modelos e falhas nas solicitações.
• Agentes e skills transforma boas instruções em configurações reutilizáveis.
• Projetos e Git cobre checkout local, worktrees e entrega.
• Uso e custos explica cobrança e limites dos provedores.

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