KI-Integration

Pro-Funktion

KI-Kontextdateien erfordern eine Pro-Lizenz.

Nutzen Sie KI-Assistenten, um Ihre Performance-Daten zu analysieren und Optimierungsvorschläge zu erhalten.

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So funktioniert es

GalataJ erstellt automatisch Kontextdateien, die KI-Assistenten lesen können:

your-project/
├── .galataj/
│   ├── live-performance.md      ← Aktuelle Profiling-Daten
│   └── baseline-live-compare.md ← Vergleich mit Baseline

Richten Sie Ihren KI-Assistenten auf diese Dateien aus und stellen Sie Performance-Fragen.

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Live-Performance-Datei

live-performance.md enthält Echtzeit-Profiling-Daten im KI-Format:

• Top-Methoden nach CPU-Zeit
• Aufrufzahlen und Allokationen
• JVM-Laufzeit-Zusammenfassung
• Kontext-Erkennungsergebnisse

Wird automatisch aktualisiert, während das Profiling aktiv ist.

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Baseline-Vergleichsdatei

baseline-live-compare.md zeigt, wie sich die aktuelle Performance zur Baseline verhält:

• Langsamer gewordene Methoden (Regressionen)
• Schneller gewordene Methoden (Verbesserungen)
• Zusammenfassende Statistiken

Wird automatisch aktualisiert, während das Profiling aktiv ist.

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Mit KI-Assistenten nutzen

Cursor / Windsurf

Datei direkt referenzieren:

• “Lies @.galataj/live-performance.md und schlage Optimierungen für die langsamsten Methoden vor”
• “Lies die Datei ‘@.galataj/baseline-live-compare.md’ und sieh, wie sich die Performance nach dem letzten Update verändert hat.”

ChatGPT / Claude

1. Inhalt aus .galataj/live-performance.md kopieren
2. In den Chat einfügen
3. Ihre Frage stellen

Beispiel:

“Hier sind meine Profiling-Daten. Warum ist OrderService.findAll so langsam?”

GitHub Copilot

“@.galataj/live-performance.md analysiere die 5 langsamsten Methoden”

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Integrierte Prompts

GalataJ enthält vorgefertigte Prompts für die Performance-Analyse.

Prompts aufrufen

IntelliJ: Profiler-Panel → Dropdown Ask AI

VS Code: GalataJ-Panel → Dropdown Ask AI

Verfügbare Prompts

Regressionen analysieren

Performance-Probleme und Engpässe finden

Optimierungen vorschlagen

Konkrete Code-Verbesserungen erhalten

Speicheranalyse

Allokationsprobleme und GC-Last identifizieren

IO vs. CPU

Feststellen, ob Methoden IO- oder CPU-lastig sind

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Eigene Prompts

Sie können eigene Prompts hinzufügen, die neben den integrierten erscheinen.

Eigenen Prompt hinzufügen

IntelliJ: Profiler-Panel → Ask AI → Manage Custom Prompts

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

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In Chat einfügen

Mit der Maus über eine Methode im Profiler-Panel → Add to Chat

Die Metriken der Methode werden direkt in Ihr KI-Gespräch übernommen.

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Tipps für bessere Ergebnisse

Seien Sie konkret

Statt „Warum ist meine App langsam?“ fragen Sie: „Warum braucht UserService.findAll 200 ms, wenn die Baseline 20 ms war?“

Kontext angeben

Erwähnen Sie Ihren Tech-Stack: „Spring Boot 3 mit PostgreSQL“

Vorschläge prüfen

KI-Vorschläge sind Ausgangspunkte. Nach Änderungen immer erneut profilieren.

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Nächste Schritte

• Sitzungsverlauf — Sitzungen für KI-Analyse speichern
• Metriken verstehen — Wissen, wonach Sie fragen