⚡ CompileIQ

Do log à solução, inovando em compilação.

Este projeto open source foi criado para ajudar desenvolvedores e equipes de engenharia a identificar gargalos de performance com base em tracelogs, análise estática e um XML detalhado com as etapas de execução do seu código.

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📌 Problema

Imagine o cenário:
Um banco digital precisa processar 1 milhão de requisições por minuto. Porém, uma das tasks internas roda com 500ms de execução — isso gera um grande gargalo no tráfego de dados e pode derrubar toda a aplicação.

Hoje, identificar esses gargalos exige:

• Ler logs complexos manualmente.
• Rastrear etapas de execução.
• Entender o comportamento do algoritmo.
• Ajustar otimizações no escuro.

Isso consome tempo, aumenta custos e impacta diretamente o negócio.

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🚀 Nossa Solução

O CompileIQ nasceu para automatizar a análise de performance e sugerir otimizações de forma inteligente.
Através de uma combinação de:

• Tracelogs completos da execução.
• Análise estática detalhada do código.
• XML com etapas de execução e métricas.

A IA consegue:

1. Entender como seu código foi executado.
2. Identificar onde estão os gargalos de performance.
3. Otimizar automaticamente as tasks quando possível.
4. Recomendar ajustes quando a otimização não atinge o tempo solicitado.

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👤 Perfil do Usuário

O projeto foi desenhado para:

• Desenvolvedores que precisam garantir performance crítica.
• Times que trabalham com aplicações de alta disponibilidade.
• Empresas que lidam com grandes volumes de tráfego.
• Projetos com SLA rigoroso onde cada milissegundo importa.

Exemplos de uso:

• Bancos processando milhões de requisições por minuto.
• Plataformas SaaS com tasks de alta concorrência.
• Sistemas IoT que precisam de respostas quase em tempo real.

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🧠 Como Funciona

O sistema recebe:

• Tracelogs do algoritmo.
• Um XML detalhado com todas as etapas da execução.
• Os limites de tempo definidos pelo usuário.

Em seguida:

1. A IA analisa os dados e entende o comportamento do código.
2. Identifica pontos críticos com base no consumo de tempo e recursos.
3. Caso seja possível, otimiza automaticamente os gargalos.
4. Se a otimização não for suficiente, gera recomendações práticas.

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🛠️ Tecnologias Utilizadas

• Python 3.12+
• FastAPI – Interface para upload e processamento de arquivos.
• LLMs Otimizados – Modelos de IA para análise de performance.
• XML Parsing – Para leitura detalhada do fluxo de execução.
• Logging Avançado – Geração de logs claros e rastreáveis.

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📂 Estrutura do Projeto

.
├── app/
│   ├── client.py          # Cliente principal para rodar a análise
│   ├── core/              # Núcleo da lógica da aplicação
│   ├── utils/             # Funções auxiliares e helpers
│   └── models/            # Modelos e interfaces para IA
├── data/
│   ├── traces/            # Tracelogs originais
│   ├── xml/               # XMLs de execução
│   └── logs/              # Logs gerados pelo sistema
├── README.md
└── requirements.txt

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⚙️ Instalação

Clone o repositório:

git clone https://github.com/seu-usuario/compileiq.git
cd compileiq

Crie e ative um ambiente virtual:

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate    # Linux / MacOS
.venv\Scripts\activate      # Windows

Instale as dependências:

pip install -r requirements.txt

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▶️ Como Usar

O cliente principal do sistema está localizado em app/client.py.
Ele será responsável por processar o XML, analisar os tracelogs e gerar recomendações.

python app/client.py --xml caminho/do/arquivo.xml --trace caminho/do/tracelog.log --timeout 200

Exemplo:

python app/client.py --xml data/xml/output.xml --trace data/traces/app.log --timeout 300

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📊 Saídas Geradas

Após a execução, o sistema gera:

• Logs detalhados → data/logs/optimization.log
• Sugestões de otimização → data/logs/recommendations.log
• Resumo da execução → Exibido no terminal

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🧩 Exemplo de Uso Real

python app/client.py --xml ./data/xml/execucao.xml --trace ./data/traces/prod.log --timeout 150

Saída esperada:

[INFO] Iniciando análise...
[INFO] Executando IA de otimização...
[OK] 4 tasks foram otimizadas com sucesso.
[WARN] 2 tasks não atingiram o limite de 150ms.
[INFO] Recomendações foram salvas em: data/logs/recommendations.log

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🧑‍💻 Contribuindo

Este projeto é open source!
Sinta-se livre para abrir issues e enviar pull requests.

1. Faça um fork do projeto.
2. Crie uma nova branch: git checkout -b feature/sua-feature
3. Commit suas mudanças: git commit -m 'feat: adiciona nova feature'
4. Envie para o repositório: git push origin feature/sua-feature
5. Abra um Pull Request 🎉

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