Assistente de IA

O assistente escreve Jobs na linguagem que o Studio já entende. O system prompt dele é gerado do mesmo catálogo que dirige os formulários e o linter, então ele não consegue sugerir uma transformação que o framework não tem.

Configurando

1. Abra Settings → AI assistant.

2. Escolha um provedor e cole uma chave:

   Provedor	Obter chave	Modelo padrão
   Anthropic	console.anthropic.com	claude-opus-5
   OpenAI	platform.openai.com	gpt-5.6-sol
   Google	aistudio.google.com	gemini-3.7-flash
   Compatível com OpenAI	seu próprio gateway, Ollama, vLLM	texto livre

3. Opcionalmente clique em Test connection — envia um ping de um token e reporta o resultado inline.

Onde a chave fica

As requisições vão direto do seu navegador para o seu provedor — não há servidor Sparquet no meio. Por padrão a chave fica em memória só na sessão. “Remember key in this browser” a guarda no localStorage, o que é conveniente numa máquina pessoal e má ideia numa compartilhada.

Usando

Abra o painel com Ctrl/⌘+/. Escolha uma intenção, descreva o que quer, envie.

Intenção	O que faz
Generate	Um Job completo a partir de uma descrição
Modify	Altera o Job que está no canvas
Explain	Explicação em português do que o Job faz
Fix issues	Pega os achados do linter e propõe correções
Optimize	Sugere checkpoints, pushdown e leituras mais baratas
Document	Escreve os campos description

Bons prompts são específicos sobre fontes, chaves e destinos:

Leia orders da tabela Delta sales.orders, mantenha os confirmados, agregue receita por cliente e faça upsert do resultado em analytics.customer_revenue por customer_id.

Adicione um bloco de qualidade que falha a execução quando id tiver nulos ou duplicados, e grave o report em quality.report como Delta.

O join está lento. Empurre a lista de ids de cliente para o lado direito em vez de ler a tabela de eventos inteira.

Propostas

Quando uma resposta contém um JSON de pipeline, ela chega como um card, não como mudança aplicada:

• Apply to canvas substitui o grafo — e está a um Ctrl/⌘+Z de ser desfeito.
• View JSON mostra o documento cru primeiro.

Uma explicação que apenas cita um fragmento não gera proposta — só um JSON de pipeline completo gera, o que evita que uma resposta de “o que isso faz?” apague seu trabalho.

O que o modelo recebe

O system prompt é gerado do catálogo em build time e carrega:

• todo tipo de transformação com suas chaves obrigatórias e opcionais
• formatos legíveis e graváveis, com seus modos de escrita válidos
• validators e as políticas on_failure
• as regras duras: agg é uma lista de strings SQL, entradas de select são expressões, binary é só leitura, merge precisa de merge_keys, skip_if_false é chave de topo, {param} e {{variable}} são mecanismos diferentes

Contexto é adicionado por requisição: o JSON compilado, as issues de lint atuais e o nó selecionado — só quando Share job context está ligado. Desligue e nada do seu Job sai do navegador.

Custo e limites

Você paga seu provedor direto, nas tarifas dele. Uma geração costuma ser alguns milhares de tokens de entrada e menos de mil de saída. Conversas longas cortam turnos antigos em vez de crescer sem limite.

Quando ele erra

O linter é a rede de segurança: aplique a proposta, leia o painel Issues e corrija à mão ou mande as issues de volta com Fix issues. O assistente é uma ferramenta de rascunho — o arquivo que ele produz é checado pelas mesmas regras de qualquer um que você escreva.