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Este guia assume que você já instalou o Aru e configurou uma chave de API.

Abrindo a REPL

aru

Você verá o logo do Aru e um prompt interativo. A partir daí basta descrever o que você quer em linguagem natural.

aru> liste os arquivos Python neste projeto e me diga qual é o ponto de entrada

O agente geral lê a estrutura, roda os comandos necessários e responde em streaming.

Usando @ para mencionar arquivos

Você pode referenciar arquivos com a sintaxe @caminho. O Aru detecta automaticamente e carrega o conteúdo no contexto:

aru> explique o que o @aru/runner.py faz
aru> compare @tests/test_cli.py com @tests/test_runner.py

Imagens também funcionam via @. Formatos suportados: .png, .jpg, .jpeg, .gif, .webp, .bmp.

aru> descreva o que aparece em @screenshot.png
aru> analise o diagrama em @docs/arch.png e sugira melhorias no código

Modelos multimodais

Imagens exigem um modelo multimodal (Claude Opus/Sonnet, GPT-4o, Gemini). Modelos locais via Ollama podem não suportar.

Planejando tarefas complexas

Para tarefas maiores, use /plan. O Planner Agent lê o código em modo read-only e produz um plano estruturado em Markdown:

aru> /plan refatore o módulo de autenticação para usar JWT

Após revisar o plano, você pode pedir ao Aru para executar os passos. Cada passo é implementado pelo Executor Agent com acesso total às ferramentas.

Executando comandos shell

Prefixe com ! para rodar diretamente no shell:

aru> ! pytest tests/ -v
aru> ! git status

O output é capturado e exibido no terminal, sem passar pelo LLM.

Trocando de modelo durante a sessão

aru> /model anthropic/claude-opus-4-6
aru> /model ollama/codellama
aru> /model openai/gpt-4o

Veja Modelos e Providers para a lista completa.

Próximos passos

• CLI — Todas as opções de linha de comando e slash commands
• Configuração — aru.json, permissões e regras
• Agentes — Como os agentes do Aru funcionam e como criar os seus