מנסים את Gemini במסוף Firebase

אחרי שמגדירים את Gemini ב-Firebase, אפשר להתחיל להשתמש בו כדי לשפר את חוויית הפיתוח ב-Firebase.

כדי לפתוח את החלונית של Gemini:

• לוחצים על ✦Gemini ב-Firebase בתפריט השמאלי העליון של מסוף Firebase.

החלונית של Gemini נפתחת ונשארת פתוחה בכל הדפים במסוף Firebase. עכשיו אפשר לשוחח עם Gemini ולבדוק את כל התכונות שזמינות בחלונית Gemini.

אם ✦Gemini ב-Firebase לא מופיע במסוף Firebase, צריך לפעול לפי השלבים במאמר הגדרת Gemini ב-Firebase לפרויקט כדי להפעיל אותו.

לשיחה עם Gemini

אחרי שפותחים את החלונית של Gemini, אפשר להתחיל מיד שיחה עם Gemini ולשאול שאלות בשפה טבעית.

השלבים הבאים מדגימים שיחה שיכולה להיות לכם עם Gemini בנושא Remote Config:

1. בשדה שאלות בכל נושא לגבי Firebase, מזינים שאלה ולוחצים על send שליחה. לדוגמה, אתם יכולים לשאול משהו כזה:

   When should I use a Remote Config rollout vs. an A/B Test?
   

   ‫Gemini מציג את התשובה שלו.

2. אחר כך, אפשר לשאול את Gemini שאלות הבהרה כדי להרחיב את השיחה, או להדביק קוד ולבקש עצה.

אתם יכולים להמשיך בשיחה ולשתף מידע ושאלות לגבי האפליקציה והפרויקטים שאתם עובדים עליהם בזמן שאתם פותרים בעיות, ו-Gemini יציע שיפורים ואופטימיזציות והנחיות נוספות. בנוסף, Gemini כולל ציטוטים של מקורות שבהם מפורטים המסמכים ודוגמאות הקוד שבהם Gemini השתמש כדי ליצור את התשובות שלו.

הסבר על חלונית Gemini במסוף Firebase

בחלונית Gemini במסוף Firebase יש כמה תכונות שמפשטות את העבודה המשותפת עם Gemini.

שימוש בהתאמה אישית ב-Gemini ב-Firebase

כדי להפיק את המקסימום מ-Gemini ב-Firebase, כדאי לשאול שאלות שקשורות לפרויקט Firebase. הנה כמה רעיונות:

• Cloud Firestore: "איך כדאי לי לבנות את Cloud Firestore כדי לאחזר נתונים בצורה יעילה באפליקציית הצ'אט שלי?"

• ‫Authentication: "אילו שיטות כניסה נתמכות באפליקציה שלי, ואילו שיטות אפשר להוסיף?"

• Crashlytics: "בהתבסס על הדוחות האחרונים של Crashlytics, מהן שלוש הבעיות העיקריות שכדאי לי לטפל בהן כדי לשפר את היציבות של האפליקציה שלי?"

  אם תתאימו את השאלות להגדרת Firebase הספציפית שלכם, Gemini ב-Firebase יוכל לספק תובנות רלוונטיות יותר ופרקטיות יותר.

שימוש בסיוע מבוסס-AI ב-Crashlytics

כדי להשתמש בעזרה מבוססת-AI ב-Crashlytics כדי ליצור תובנות לגבי קריסות:

1. במסוף Firebase, עוברים אל DevOps & Engagement > Crashlytics dashboard ובוחרים את האפליקציה.

2. מאתרים את הקריסה שרוצים לבדוק ובוחרים בה. מוצג דף האירוע Crashlytics, כולל תובנות עם אחת או יותר מהאפשרויות הבאות:

   • ניתוח של הקריסה עם סיבה אפשרית
   • הוראות לניפוי באגים
   • השלבים הבאים שניתן לבצע
   • שיטות מומלצות

   אם התכונה'עזרה מ-AI' Crashlytics לא מופיעה בראש דף האירוע, צריך לוודא ש-Gemini ב-Firebase הופעל (הוראות ההגדרה מפורטות במאמר הגדרת Gemini ב-Firebase). בנוסף, צריך לוודא שאתם צופים באירוע קריסה או ANR. עדיין אין תמיכה באירועים לא קריטיים.

3. אם רוצים להשתמש בעזרה מ-AI כדי לפתור את הבעיה ישירות בבסיס הקוד של האפליקציה, כדאי להשתמש בעזרה מ-AI ל-Crashlytics דרך MCP.

מידע נוסף זמין במאמר בנושא קבלת עזרה מ-AI ב-Crashlytics.

קבלת תובנות מ-AI לגבי קמפיינים של הודעות באמצעות Gemini ב-Firebase

‫Gemini ב-Firebase מספק סיכום של קמפיינים לשליחת הודעות, תובנות והנחיות לשיפור הביצועים ברמת הקמפיין של Firebase Cloud Messaging ושל In-App Messaging. על ידי ניתוח נתוני הקמפיין, Gemini ב-Firebase יכול לעזור לכם להבין את היקף החשיפה וההשפעה של הקמפיינים, ומציע אסטרטגיות לשיפור המעורבות של המשתמשים והצמיחה.

גישה לתובנות מבוססות-AI לגבי קמפיינים של הודעות

כדי להשתמש בתובנות מבוססות-AI לגבי קמפיינים של העברת הודעות, צריך לוודא שבפרויקט שלכם יש:

• ‫Gemini ב-Firebase מופעל בפרויקט שלכם. מידע נוסף על הגדרת Gemini ב-Firebase

• ‫Firebase Cloud Messaging או In-App Messaging מופעלים בפרויקט שלכם ב-Firebase.

• קיים לפחות קמפיין אחד שמופיע במסוף Firebase.

אחרי שתוודאו שאתם עומדים בדרישות האלה:

1. כדי לגשת לנתוני הקמפיין, נכנסים לדף DevOps & Engagement > Messaging במסוף Firebase.

2. אחרי שנתוני הקמפיין נטענים, לוחצים על יצירת תובנות מבוססות-AI.

   יופיע סיכום וניתוח של קמפיינים של הודעות.

יצירת שאילתות ומוטציות של GraphQL עבור SQL Connect באמצעות Gemini ב-Firebase

כדי להשתמש ב-AI assistance for SQL Connect כדי ליצור GraphQL על סמך שפה טבעית:

1. במסוף Firebase, עוברים אל Databases & Storage ‏ >‏ SQL Connect.

2. בוחרים את השירות ואת מקור הנתונים, ואז פותחים את הכרטיסייה נתונים.

3. לוחצים על הסמל עזרה בכתיבת GraphQLpen_spark. מתארים בשפה טבעית את השאילתה או את המוטציה שרוצים ליצור, ולוחצים על יצירה.

   לדוגמה, אם אתם משתמשים במקור הנתונים Movies שמוזכר ב-codelab "Build with SQL Connect (web)", אתם יכולים לשאול את השאלה Return the top five movies of 2022, in descending order by rating, והתשובה שתקבלו עשויה להיות כזו:

   query TopMovies2022 {
     movies(where: {releaseYear: {eq: 2022}}, orderBy: [{rating: DESC}], limit: 5) {
       id
       title
       rating
       releaseYear
     }
   }
   

4. בודקים את התשובה:

   • אם התשובה נראית נכונה, לוחצים על הוספה כדי להוסיף את התשובה לכלי לעריכת קוד.
   • אם רוצים לשפר את התשובה, לוחצים על עריכה, מעדכנים את ההנחיה ולוחצים על יצירה מחדש.

5. אחרי שמקבלים את התשובה, מגדירים את הפרטים הבאים בקטע Parameters (פרמטרים), אם רלוונטי:

   • משתנים: אם השאילתה או המוטציה מכילות משתנים, צריך להגדיר אותם כאן. אפשר להשתמש ב-JSON כדי להגדיר אותם, למשל, {"title":"The Matrix", "releaseYear":"1999"}.
   • הרשאה: בוחרים את הקשר של ההרשאה (אדמין, מאומת או לא מאומת) שדרכו יופעלו השאילתה או השינוי.

6. לוחצים על Run בעורך הקוד ובודקים את התוצאות.

כדי לבדוק כמה שאילתות או מוטציות בעורך הקוד, צריך לוודא שיש להן שם. לדוגמה, השאילתה הבאה נקראת GetMovie. כדי להפעיל את הלחצן Run, מעבירים את הסמן לשורה הראשונה של השאילתה או המוטציה.

query GetMovie($myKey: Movie_Key!) {
  movie(key: $myKey) { title }
}

לתרחישי שימוש מתקדמים יותר, אפשר לעיין בAI assistance for SQL Connect תרחישים לדוגמה.

שימוש בסיוע מבוסס-AI ב-Firebase App Distribution

הסוכן של Firebase App Testing משתמש ביכולות של AI כדי ליצור ולהריץ בדיקות על סמך הנחיות בשפה טבעית שאתם מספקים. הסוכן יוצר בדיקות מפורטות שאפשר להריץ במגוון מכשירים וירטואליים ופיזיים כדי לוודא שהאפליקציה שלכם היא באיכות הגבוהה ביותר. מידע נוסף זמין במאמר בנושא הסוכן של App Testing.