Asistente de IA

El asistente escribe Jobs en el lenguaje que Studio ya entiende. Su system prompt se genera del mismo catálogo que dirige los formularios y el linter, así que no puede sugerir una transformación que el framework no tenga.

Configurarlo

1. Abre Settings → AI assistant.

2. Elige un proveedor y pega una clave:

   Proveedor	Obtener clave	Modelo por defecto
   Anthropic	console.anthropic.com	claude-opus-5
   OpenAI	platform.openai.com	gpt-5.6-sol
   Google	aistudio.google.com	gemini-3.7-flash
   Compatible con OpenAI	tu propio gateway, Ollama, vLLM	texto libre

3. Opcionalmente pulsa Test connection — envía un ping de un token y reporta el resultado inline.

Dónde vive la clave

Las solicitudes van directo de tu navegador a tu proveedor — no hay servidor Sparquet en medio. Por defecto la clave se guarda en memoria solo para la sesión. “Remember key in this browser” la guarda en localStorage, lo que es conveniente en una máquina personal y mala idea en una compartida.

Usarlo

Abre el panel con Ctrl/⌘+/. Elige una intención, describe lo que quieres, envía.

Intención	Qué hace
Generate	Un Job completo a partir de una descripción
Modify	Cambia el Job que está en el canvas
Explain	Explicación en lenguaje claro de lo que hace el Job
Fix issues	Toma los hallazgos del linter y propone correcciones
Optimize	Sugiere checkpoints, pushdown y lecturas más baratas
Document	Escribe los campos description

Los buenos prompts son específicos sobre fuentes, claves y destinos:

Lee orders de la tabla Delta sales.orders, quédate con los confirmados, agrega ingresos por cliente y haz upsert del resultado en analytics.customer_revenue por customer_id.

Añade un bloque de calidad que falle la ejecución cuando id tenga nulos o duplicados, y escribe el report en quality.report como Delta.

El join está lento. Empuja la lista de ids de cliente al lado derecho en vez de leer toda la tabla de eventos.

Propuestas

Cuando una respuesta contiene un JSON de pipeline, llega como una tarjeta, no como un cambio aplicado:

• Apply to canvas reemplaza el grafo — y está a un Ctrl/⌘+Z de deshacerse.
• View JSON muestra el documento crudo primero.

Una explicación que solo cita un fragmento no produce una propuesta — solo un JSON de pipeline completo lo hace, lo que evita que una respuesta de “¿qué hace esto?” borre tu trabajo.

Qué se le dice al modelo

El system prompt se genera del catálogo en build time y lleva:

• cada tipo de transformación con sus claves obligatorias y opcionales
• formatos legibles y escribibles, con sus modos de escritura válidos
• validators y las políticas on_failure
• las reglas duras: agg es una lista de strings SQL, las entradas de select son expresiones, binary es de solo lectura, merge necesita merge_keys, skip_if_false es una clave de nivel superior, {param} y {{variable}} son mecanismos distintos

El contexto se añade por solicitud: el JSON compilado, las issues de lint actuales y el nodo seleccionado — solo cuando Share job context está activo. Desactívalo y nada de tu Job sale del navegador.

Costo y límites

Pagas a tu proveedor directo, a sus tarifas. Una generación suele ser unos pocos miles de tokens de entrada y menos de mil de salida. Las conversaciones largas recortan turnos viejos en vez de crecer sin límite.

Cuando se equivoca

El linter es la red de seguridad: aplica la propuesta, lee el panel Issues y corrígelo a mano o manda las issues de vuelta con Fix issues. El asistente es una herramienta de borrador — el archivo que produce se revisa con las mismas reglas que cualquiera que escribas tú.