Integración con IA

Función Pro

Las funciones de integración con IA requieren una licencia Pro. Esto incluye archivos de contexto en vivo y prompts listos para usar.

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Descripción General

GalataJ se integra con asistentes de IA (ChatGPT, Claude, Cursor, GitHub Copilot, etc.) para ayudarle a analizar datos de rendimiento y obtener sugerencias de optimización. El plugin genera automáticamente archivos de contexto que la IA puede leer.

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Contexto de Rendimiento en Vivo

GalataJ genera automáticamente un archivo live-performance.md en la carpeta .galataj/ de su proyecto. Este archivo contiene datos de perfilado en tiempo real formateados para consumo de IA.

Ubicación del Archivo

your-project/
├── .galataj/
│   ├── live-performance.md      ← Datos de perfilado actuales
│   └── baseline-live-compare.md ← Comparación con baseline
├── src/
└── ...

Contenido de live-performance.md

El archivo incluye:

• Resumen del runtime de JVM
• Métodos principales por tiempo de CPU
• Detección de contexto (endpoints HTTP, consultas de base de datos, tareas programadas)

Auto-Actualización

El archivo se actualiza automáticamente mientras el perfilado está activo:

• Intervalo predeterminado: Cada 5 segundos
• Configurable: Configuración → GalataJ → Live Context Refresh

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Comparación Baseline vs En Vivo

Cuando tiene un baseline establecido, GalataJ también genera baseline-live-compare.md mostrando comparación en tiempo real entre su baseline y el rendimiento actual.

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Prompts de IA Listos para Usar

GalataJ incluye prompts pre-construidos optimizados para análisis de rendimiento. Cópielos con un clic y péguelos en su asistente de IA.

Acceso a los Prompts

IntelliJ IDEA:

1. Abra la ventana de herramientas Profiler
2. Haga clic en el desplegable AI Prompts
3. Seleccione un prompt
4. Haga clic en Copiar al Portapapeles

VS Code / Cursor / Windsurf:

1. Abra el panel lateral GalataJ
2. Encuentre la sección AI Prompts
3. Haga clic en un prompt para copiar

Prompts Disponibles

Analizar Regresiones de Rendimiento

Identifica hotspots, analiza cuellos de botella (CPU vs IO), detecta patrones inusuales, compara con baseline.

Sugerir Optimizaciones Concretas

Proporciona correcciones a nivel de código: mejoras de algoritmos, oportunidades de caché, correcciones de consultas N+1, reducción de memoria.

Análisis de GC & Memoria

Analiza patrones de asignación, churn de objetos, posibles fugas y sugiere object pooling, uso de StringBuilder.

Diagnóstico IO vs CPU Bound

Determina si los métodos son CPU-bound, IO-bound o sufren de contención de locks. Recomienda soluciones apropiadas.

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Uso con Diferentes Herramientas de IA

ChatGPT / Claude

1. Copie el prompt deseado de GalataJ
2. Abra el chat de IA
3. Pegue el prompt
4. Copie el contenido de .galataj/live-performance.md
5. Pegue y envíe

Cursor / Windsurf

1. Agregue reglas de IA a la configuración de su IDE
2. Haga preguntas como:
   • “¿Por qué OrderService.processOrder es lento?”
   • “¿Cómo puedo optimizar los 5 métodos principales en live-performance.md?”

GitHub Copilot Chat

1. Abra Copilot Chat
2. Escriba: “Lee @.galataj/live-performance.md y sugiere optimizaciones”

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Mejores Prácticas

Sea Específico en sus Preguntas

En lugar de “¿Por qué mi app es lenta?”, pregunte “¿Por qué UserService.findAll tarda 200ms cuando el baseline era 20ms?”

Incluya Contexto

Siempre apunte la IA a sus archivos .galataj/. Cuanto más contexto, mejores las sugerencias.

Verifique las Sugerencias

Las sugerencias de IA son puntos de partida. Siempre perfile nuevamente después de implementar cambios para verificar mejoras.

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Próximos Pasos

• Panel de Historial - Guarde y compare sesiones
• Configuración - Personalice configuraciones de contexto de IA
• Referencia CLI - Opciones de exportación de IA por línea de comandos