Integración con IA

Función Pro

Los archivos de contexto para IA requieren una licencia Pro.

Usa asistentes de IA para analizar tus datos de rendimiento y obtener sugerencias de optimización.

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Cómo funciona

GalataJ crea automáticamente archivos de contexto que los asistentes de IA pueden leer:

your-project/
├── .galataj/
│   ├── live-performance.md      ← Datos de profiling actuales
│   └── baseline-live-compare.md ← Comparación con la línea base

Dirige tu asistente de IA a estos archivos y haz preguntas sobre rendimiento.

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Archivo de rendimiento en vivo

live-performance.md contiene datos de profiling en tiempo real formateados para IA:

• Métodos principales por tiempo de CPU
• Número de llamadas y asignaciones
• Resumen del tiempo de ejecución de la JVM
• Resultados de detección de contexto

Se actualiza automáticamente mientras el profiling está activo.

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Archivo de comparación con línea base

baseline-live-compare.md muestra cómo se compara el rendimiento actual con tu línea base:

• Métodos que se han ralentizado (regresiones)
• Métodos que han mejorado
• Estadísticas resumidas

Se actualiza automáticamente mientras el profiling está activo.

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Uso con asistentes de IA

Cursor / Windsurf

Referencia el archivo directamente:

• “Lee @.galataj/live-performance.md y sugiere optimizaciones para los métodos más lentos”
• “Lee el archivo ‘@.galataj/baseline-live-compare.md’ y ve cómo cambia el rendimiento tras la última aplicación.”

ChatGPT / Claude

1. Copia el contenido de .galataj/live-performance.md
2. Pégalo en el chat
3. Haz tu pregunta

Ejemplo:

“Aquí están mis datos de profiling. ¿Por qué OrderService.findAll es tan lento?”

GitHub Copilot

“@.galataj/live-performance.md analiza los 5 métodos más lentos”

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Prompts integrados

GalataJ incluye prompts listos para usar optimizados para el análisis de rendimiento.

Acceder a los prompts

IntelliJ: Panel Profiler → menú Ask AI

VS Code: Panel GalataJ → menú Ask AI

Prompts disponibles

Analizar regresiones

Encuentra problemas de rendimiento y cuellos de botella

Sugerir optimizaciones

Obtén correcciones concretas a nivel de código

Análisis de memoria

Identifica problemas de asignación y presión del GC

IO vs CPU

Determina si los métodos están limitados por IO o por CPU

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Prompts personalizados

Puedes añadir tus propios prompts que aparecerán junto a los integrados.

Añadir un prompt personalizado

IntelliJ: Panel Profiler → Ask AI → Manage Custom Prompts

VS Code: Panel GalataJ → Ask AI → Manage Custom Prompts

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Añadir al chat

Pasa el ratón sobre cualquier método en el panel del profiler → Add to Chat

Copia las métricas del método directamente en tu conversación con la IA.

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Consejos para mejores resultados

Sé específico

En lugar de “¿Por qué mi app es lenta?” pregunta “¿Por qué UserService.findAll tarda 200ms cuando la línea base era 20ms?”

Incluye contexto

Menciona tu stack: “Esta es una app Spring Boot 3 con PostgreSQL”

Verifica las sugerencias

Las sugerencias de la IA son puntos de partida. Siempre vuelve a perfilar después de los cambios.

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Próximos pasos

• Historial de sesiones — Guarda sesiones para análisis con IA
• Entender las métricas — Saber qué preguntar