מנסים את Gemini במסוף Firebase

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

כדי לפתוח את חלונית ג'מיני:

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

החלונית של Gemini נפתחת ונשארת פתוחה בכל הדפים במסוף Firebase. מעכשיו 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.

שיחה עם Gemini

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

השלבים הבאים מדגימים שיחה שעשויה להיות לך עם ג'מיני בנושאRemote Config:

1. בשדה כאן אפשר לשאול מה שרוצים על 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 יציג את התשובה שלו.

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

תוכלו להמשיך את השיחה, ולהמשיך לשתף מידע ושאלות לגבי האפליקציה והפרויקטים שאתם עובדים עליהם. במהלך פתרון הבעיות, Gemini יציע שיפורים ואופטימיזציות, וגם הנחיות נוספות. ג'מיני כולל גם ציטוטי מקורות המפרטים את התיעוד ודוגמאות הקוד שבהן השתמש ג'מיני כדי ליצור את תגובותיו.

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 שלכם להגדרת Firebase הספציפית שלכם, Gemini ב-Firebase יוכל לספק תובנות רלוונטיות ומעשיות יותר.

שימוש בסיוע מבוסס-AI ב-Crashlytics

כדי להשתמש בסיוע של בינה מלאכותית ב-Crashlytics כדי לייצר תובנות לגבי הקריסות שלך:

1. ב-Firebase קונסולה, עבור אלDevOps ומעורבות >Crashlytics לוּחַ מַחווָנִים, ולאחר מכן בחר את האפליקציה שלך.

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

   • ניתוח של הקריסה עם סיבה אפשרית
   • הוראות לניפוי באגים
   • השלבים הבאים שצריך לבצע
   • שיטות עבודה 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. אירועים שאינם קטלניים אינם נתמכים עדיין.

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

ג'מיני ב-Firebase מספק סיכום, תובנות והדרכה של קמפיינים להעברת מסרים לשיפור ביצועים ברמת הקמפיין שלך ב-Firebase Cloud Messaging וב-In-App Messaging. ניתוח נתוני הקמפיין ב-Gemini ב-Firebase יכול לעזור לכם להבין את היקף החשיפה של הקמפיינים ואת ההשפעה שלהם, וגם להציע 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 מופעל בפרויקט Firebase שלך.

• 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 מ-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 בכתיבה ב-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 אפשר 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 בכלי לעריכת קוד, צריך לוודא שיש להן שמות. לדוגמה, השאילתה הבאה נקראת GetMovie. מזיזים את הסמן לשורה הראשונה של השאילתה או של השינוי כדי להפעיל את הלחצן Run.

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

תרחישים מתקדמים יותר לדוגמה מופיעים במאמר בנושא תרחישים לדוגמה לשימוש ב-AI assistance for SQL Connect.

שימוש בסיוע מבוסס-AI ב-Firebase App Distribution

סוכן בדיקות האפליקציות של Firebase משתמש בכוחה של בינה מלאכותית כדי ליצור ולהריץ בדיקות המבוססות על הנחיות בשפה טבעית שאתם מספקים. הסוכן יוצר בדיקות מפורטות שאפשר להריץ במכשירים וירטואליים ופיזיים שונים כדי לוודא שהאפליקציה היא באיכות הגבוהה ביותר. למידע נוסף, ראו סוכן בדיקת אפליקציות.