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id: 0080
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title: tables playground — LLM API "Ask AI" (fase 11)
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status: pending
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priority: medium
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created: 2026-05-12
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related_components: [cpp/apps/primitives_gallery/playground/tables]
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## Contexto
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Fase 11 del roadmap del tables playground. El user escribe en lenguaje natural
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una pregunta sobre los datos ("show me top 10 langs by total size"). El LLM
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recibe el TQL actual + schema + pregunta, devuelve nuevo TQL. App aplica via
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`tql::apply` y renderiza.
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## Cambios
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### 1. UI
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- Boton "Ask AI" en toolbar (al lado de "+ Viz").
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- Modal con:
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- InputText multiline para la pregunta.
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- Boton "Send" + spinner durante la llamada.
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- Diff side-by-side: TQL actual vs TQL propuesto (texto con highlight).
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- Botones "Apply" / "Reject" / "Edit before apply".
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### 2. Backend LLM
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- Provider: Anthropic Claude (API key desde `pass anthropic/api-key`).
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- Endpoint: `https://api.anthropic.com/v1/messages`.
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- Model: `claude-sonnet-4-6` por defecto. Configurable via env `FN_LLM_MODEL`.
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- Cliente HTTP: cURL via popen (sin deps nuevas) o libcurl si ya esta linkada.
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- Prompt template incluye:
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- Esquema TQL (de `docs/TQL.md`).
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- Cols disponibles del stage 0 (name, type) + cols joinables.
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- Funciones Lua disponibles (de `lua_engine`).
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- TQL actual.
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- Pregunta del user.
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- Response: extraer ```lua``` block del markdown, strip prose.
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### 3. Validacion + safety
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- Antes de aplicar: `tql::apply` con dry-run (parsea sin mutar State). Si fail, mostrar error + boton "Ask AI again with this error".
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- Lua sandbox ya cubre side effects en formulas — el TQL en si es declarativo, no ejecuta nada peligroso.
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### 4. Streaming
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- Stream tokens via SSE (`stream=true` en Anthropic API).
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- Mostrar texto en vivo en el modal.
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- Cuando termina, parsear lua block final.
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### 5. Persistencia conversation
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- UiState guarda lista de turns (pregunta + TQL propuesto + resultado apply).
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- "Ask AI" siguiente turn incluye history previa.
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- Boton "Reset chat" limpia.
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- NO persistido en TQL (es UI state).
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### 6. Coste / rate limit
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- Mostrar tokens estimados antes de enviar (rough char count / 4).
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- Cap input a 8000 tokens.
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- Error handling: 429 / 5xx -> mensaje + reintentar.
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## Tests
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- Mockear HTTP response con cURL stub.
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- Test: prompt build incluye schema + TQL + pregunta en formato esperado.
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- Test: response parse extrae lua block correctamente.
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- Test: tql::apply sobre output del LLM funciona end-to-end con dataset sintetico.
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## No-objetivos
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- Generacion de visualizaciones nuevas via LLM (la viz la elige TQL `display`, suficiente).
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- Acciones del LLM mas alla de modificar TQL (sin acceso a I/O del sistema).
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- Multi-provider (OpenAI / local) — fase futura. Hardcode Anthropic primero.
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