Yapay zeka aracılarını kullanarak Firebase SQL Connect'i kullanmaya başlama

Bu hızlı başlangıç kılavuzunda, Firebase SQL Connect'ı yapay zeka kodlama aracınızla birlikte kullanarak nasıl hızlı bir şekilde tam yığınlı, ilişkisel uygulamalar oluşturacağınız gösterilmektedir. Ajanınıza Firebase Agent Skills'i ekleyerek standart veritabanı kodu yazmanız veya uç noktaları manuel olarak yapılandırmanız gerekmez. Yerel projenizi nasıl ayarlayacağınızı, yapay zeka asistanınızı nasıl yapılandıracağınızı ve güvenli bir PostgreSQL şeması, GraphQL işlemleri ve eksiksiz bir React ön ucu oluşturmak için tek bir istemi nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz. Burada öğrendiklerinizi, Firebase SQL Connect'ın desteklediği platformların herhangi biri için ön uçlar oluşturmak üzere kullanabilirsiniz.

Başlamadan önce

Bu hızlı başlangıcı tamamlamak için ortamınızın aşağıdakilerle ayarlandığından emin olun. Belirli işletim sisteminiz için adım adım yardıma ihtiyacınız varsa standart kurulum kılavuzuna bakın:

  • Node.js: Firebase CLI'yi çalıştırmak ve oluşturulan React ön ucunu desteklemek için Node.js'yi yükleyin.

  • Firebase CLI: Firebase CLI'yı global olarak yükleyin:

    npm install -g firebase-tools

  • Yapay Zeka Kodlama Aracı: Yapay zeka destekli modern bir düzenleyici (ör. Antigravity, Android Studio, Cursor veya Windsurf) yükleyin.

Çalışma alanınızı kurma

Öncelikle, tercih ettiğiniz yapay zeka kodlama aracını açın ve yeni bir proje dizini oluşturun. Aracınızın entegre terminalini açın ve başlatma komutunu çalıştırın:

firebase init dataconnect

Bu komut, projenizi başlatma konusunda size yol gösterir. İstendiğinde aşağıdaki seçenekleri belirleyin:

  • Yeni bir Firebase projesi oluşturma
  • Gemini şema oluşturma işlemini atlama
  • Yeni bir Cloud SQL örneği oluşturma
  • React şablonu oluşturma
  • Firebase için Temsilci Becerileri'ni yüklemek üzere Evet'i seçin.

Uygulamanızı yapay zeka ile oluşturma

Firebase Agent Skills yüklendiğinde yapay zeka asistanınız, üst düzey bir istemden doğrudan SQL Connect şemanızı, işlemlerinizi ve ön uç kodunuzu oluşturabilir.

Aşağıdaki istemlerden birini kopyalayıp yapay zeka asistanınıza yapıştırarak arka uç, veritabanı ilişkileri ve React ön uç oluşturun:

1. örnek: Film inceleme uygulaması

İstem:

Build a movie review website using Firebase SQL Connect. Customers can browse
a catalog of movies presented in a modern card layout displaying average
ratings and review counts, and leave a review from 1 to 5 stars. A user must
only be allowed to leave a single review per movie. Build a styled React
(Vite) frontend that displays the catalog and dynamically renders a live feed
of new reviews. Compile the database backend and React frontend, seed the
database with sample data, and verify that the application builds cleanly and
all core user flows run successfully.

2. örnek: E-ticaret vitrini

İstem:

Build an online storefront using Firebase SQL Connect. Customers can browse
product cards showing prices and stock levels, manage a shopping cart, and
check out securely. The checkout transaction must atomically verify that
their cart is not empty, check that products are in stock, create the order,
and decrease the product stock, safely rolling back if any step fails.
Build a highly responsive React (Vite) storefront with a polished checkout
process. Compile the database backend and React frontend, seed the database
with sample data, and verify that the application builds cleanly and all
core user flows run successfully.

3. örnek: Birden fazla yazarı olan blog

İstem:

Create a multi-author blog platform using Firebase SQL Connect. The homepage
should display published articles formatted in an elegant typographic layout
with comfortable reading line lengths and serif headings. Users should have
access to a secure split-pane writing dashboard built using React (Vite) to
compose posts with a live preview. Compile the database backend and React
frontend, seed the database with sample data, and verify that the
application builds cleanly and all core user flows run successfully.

Yapay Zeka Asistanınızın oluşturduğu içerikler

Bu istemleri çalıştırdığınızda yapay zeka asistanınız teknik açıdan zorlu görevleri otomatik olarak halleder:

  • Veritabanı Şeması (dataconnect/schema/schema.gql): @table yönergesini kullanarak gereksinimlerinizi ilişkisel tablolara çevirir, yabancı anahtarları ve birincil anahtarları otomatik olarak yönetir.
  • GraphQL İşlemleri (dataconnect/[connector_name]/*.gql): Uygulamanızın ihtiyaç duyduğu tam sorguları ve mutasyonları @auth yönergesiyle güvenli bir şekilde oluşturur.
  • Oluşturulan SDK (src/dataconnect/): Şemanıza ve işlemlerinize göre anında kesin olarak türlenmiş bir istemci SDK'sı oluşturmak için Firebase CLI'yı kullanır.
  • React Frontend (src/): Oluşturulan SDK'nızı kullanarak yeni arka uçunuzla iletişim kuran, eksiksiz ve güzel bir şekilde stilize edilmiş React uygulaması oluşturur.

Üretime dağıtma

Şemanızı, sorgularınızı ve mutasyonlarınızı üretime dağıtmak için terminalinizde aşağıdaki komutu çalıştırın:

firebase deploy --only dataconnect

Dağıtım işleminden sonra, canlı şemanızı görüntülemek ve işlemleri doğrudan Cloud SQL örneğinizde çalıştırmak için Firebase konsolunu ziyaret edin.

Sonraki adımlar

Hızlı başlangıç işlemlerini tamamladığınıza göre, sonraki adımlar şunlardır:

  • Hızlı başlangıç uygulama deposunu keşfedin ve codelab'lerimizi takip ederek bir SQL Connect uygulaması oluşturun.
  • Veritabanınıza veri ekleyin ve Firebase Console'da SQL Connect hizmetinizi izleyin.
  • Şema, sorgu ve mutasyon geliştirme hakkında daha fazla bilgi edinin.
  • İstemci SDK'ları ve Yönetici SDK'ları hakkında daha fazla bilgi edinin.