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 חלונית Gemini:

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

החלונית של Gemini נפתחת ונשארת בכל הדפים במסוף Firebase. עכשיו אפשר לדבר עם Gemini ולגלות את כל התכונות הזמינות בחלונית Gemini.

אם האפשרות ✦Gemini ב-Firebase לא מופיעה במסוף Firebase, צריך לפעול לפי השלבים שמפורטים במאמר הגדרת Gemini ב-Firebase לפרויקט כדי להפעיל אותה.

שיחות עם Gemini

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

השלבים הבאים מדגימים שיחה שעשויה להתנהל עם Gemini לגבי Remote Config:

בשדה Ask me anything about Firebase, מזינים שאלה ולוחצים על send שליחה. לדוגמה, תוכלו לשאול:
```
When should I use a Remote Config rollout vs. an A/B Test?
```
‫Gemini מציג את התשובה שלו.
לאחר מכן, תוכלו לשאול את Gemini שאלות להבהרה כדי להרחיב את השיחה, או להדביק קוד ולבקש עצה.

תוכלו להמשיך את השיחה ולשתף מידע ושאלות לגבי האפליקציה והפרויקטים שאתם עובדים עליהם בזמן פתרון הבעיות, ו-Gemini תציע שיפורים ואופטימיזציות והנחיות נוספות. Gemini כולל גם ציטוטים של מקורות שמפרטים אילו מסמכים ודוגמי קוד שימשו את Gemini ליצירת התשובות.

חלונית Gemini במסוף Firebase

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

אפשרות	פעולה
התראות	הצגת ההתראות ב-Firebase.
spark	פותחים את Gemini בצ'אט של Firebase.
contact_support	לקבל עזרה: לחפש במסמכי העזרה למפתחים, ליצור קשר עם התמיכה ולבדוק את סטטוס השירות של Firebase.
dark_mode	בוחרים עיצוב: בוחרים עיצוב בהיר או כהה, או בוחרים את ברירת המחדל של המכשיר.
	מוחקים את השיחה. כשמנקים את השיחה, כל ההקשר הקודם נמחק ומתחיל סשן שיחה חדש.
text_select_start	הצמדת חלונית Gemini למיקום ספציפי במסוף. אפשר להצמיד את החלונית לצד ימין, לצד שמאל, למעלה, למטה או לחלק העליון.
text_select_move_back_word	מנתקים את חלונית Gemini כדי להחזיר אותה למצב המקורי.
fullscreen	מרחיבים את חלונית Gemini למקסימום כדי שהיא תתפוס את כל המסוף.
fullscreen_exit	החזרת חלונית Gemini לגודל המקורי.
	דיווח על בעיה לצוות Firebase לגבי החוויה שלכם עם Gemini ב-Firebase. אנחנו מעודדים אתכם לדווח על באגים, להציע שיפורים או לספק משוב כללי.
סגירה	סוגרים את חלונית Gemini.

שימוש בעזרה מבוססת-AI ב-Crashlytics

כדי להשתמש בעזרה של AI ב-Crashlytics כדי ליצור תובנות על תאונות:

פותחים את מרכז הבקרה של Crashlytics בפרויקט ובוחרים את האפליקציה.
מאתרים את התקרית שרוצים לבדוק ובוחרים בה. דף האירוע Crashlytics יופיע, כולל תובנות עם אחת או יותר מהאפשרויות הבאות:
- ניתוח של הקריסה עם סיבה אפשרית
- הוראות לניפוי באגים
- השלבים הבאים שאפשר לבצע
- שיטות מומלצות
אם התכונה'עזרה מ-AI ב-Crashlytics' לא מופיעה בחלק העליון של דף האירוע, צריך לוודא ש-Gemini ב-Firebase הופעל (הוראות ההגדרה מפורטות במאמר הגדרת Gemini ב-Firebase). בנוסף, צריך לוודא שמוצג אירוע קריסה או אירוע ANR. עדיין אין תמיכה באירועים לא קטלניים.
כדי לספק קוד והקשר כדי לקבל תובנות מעמיקות יותר, לוחצים על מתחילים בתיבה רוצים תובנות מעמיקות יותר?.
מדביקים בשדה הקוד את הקוד ש-Gemini ב-Firebase מבקש.
אם יש לכם עוד הקשר או פרטים נוספים שיכולים לעזור לשפר את התובנות של ה-AI, תוכלו להוסיף אותם לשדה שיתוף הקשר או פרטים רלוונטיים.
לוחצים על Regenerate AI insights.

‏Gemini ב-Firebase יוצר תובנות מעודכנות על סמך הקוד וההקשר שסיפקתם.

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

קבלת תובנות מבוססות-AI לקמפיינים של הודעות עם Gemini ב-Firebase

Gemini ב-Firebase מספק סיכום של קמפיינים של הודעות, תובנות והנחיות לשיפור הביצועים של קמפיינים ב-Firebase Cloud Messaging וב-In-App Messaging. ניתוח נתוני הקמפיינים ב-Gemini ב-Firebase יכול לעזור לכם להבין את פוטנציאל החשיפה וההשפעה של הקמפיינים, ולהציע אסטרטגיות לשיפור המעורבות של המשתמשים והצמיחה של העסק.

גישה לתובנות מ-AI בקמפיינים להעברת הודעות

כדי להשתמש בתובנות מ-AI בקמפיינים להעברת הודעות, צריך לוודא שהפרויקט כולל את הרכיבים הבאים:

Gemini ב-Firebase מופעל בפרויקט. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת Gemini ב-Firebase.
Firebase Cloud Messaging או In-App Messaging מופעלים בפרויקט Firebase.
קיים קמפיין אחד לפחות שמופיע במסוף Firebase.

אחרי שתבדקו שאתם עומדים בדרישות האלה:

פותחים את Messaging במסוף Firebase כדי לגשת לנתוני הקמפיין.
אחרי טעינת נתוני הקמפיין, לוחצים על יצירת תובנות מ-AI.

יופיע סיכום וניתוח של הקמפיינים לשליחת הודעות.

יצירת שאילתות וטרנספורמציות של GraphQL עבור Data Connect באמצעות Gemini ב-Firebase

כדי להשתמש ב-AI assistance for Data Connect in the Firebase console כדי ליצור שאילתות GraphQL על סמך שפה טבעית:

פותחים את Data Connect בפרויקט ובוחרים את מקור הנתונים בקטע Services.
לוחצים על נתונים.
לוחצים על הסמל עזרה בכתיבה של GraphQLpen_spark.
בשדה הטקסט שמופיע, מתארים בשפה טבעית את השאילתה או המוטציה שרוצים ליצור ולוחצים על יצירה.

לדוגמה, אם אתם משתמשים במקור הנתונים Movies שמצוין בcodelab 'פיתוח עם Data Connect (אינטרנט)', תוכלו לבקש הצגת חמשת הסרטים המובילים של שנת 2022, בסדר יורד לפי דירוג. התוצאה עשויה להיות דומה לזו:
```
query TopMovies2022 {
  movies(where: {releaseYear: {eq: 2022}}, orderBy: [{rating: DESC}], limit: 5) {
    id
    title
    rating
    releaseYear
  }
}
```
בודקים את התשובה:
- אם התשובה נראית נכונה, לוחצים על Insert כדי להוסיף אותה לעורך הקוד.
- אם אפשר לשפר את התשובה, לוחצים על עריכה, מעדכנים את ההנחיה ולוחצים על יצירה מחדש.
אחרי שמאשרים את התשובה, מגדירים את הפרמטרים הבאים בקטע Parameters, אם רלוונטי:
- משתנים: אם השאילתה או המוטציה מכילות משתנים, מגדירים אותם כאן. אפשר להשתמש ב-JSON כדי להגדיר אותם, לדוגמה, {"title":"The Matrix", "releaseYear":"1999"}.
- הרשאה: בוחרים את הקשר ההרשאה (אדמין, מאומת או לא מאומת) שבו רוצים להריץ את השאילתה או את המוטציה.
אזהרה: אם אתם מפעילים מוטציה, חשוב לבדוק אותה היטב לפני שמפעילים אותה. כדי להפעיל את הבקשה, מריצים מוטציה בעורך הנתונים.
לוחצים על הפעלה בעורך הקוד ובודקים את התוצאות.

כדי לבדוק כמה שאילתות או מוטציות בכלי העריכה של הקוד, צריך לוודא שהן ניתנות לשמות. 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 }
}

חשוב: AI assistance for Data Connect in the Firebase console היא טכנולוגיה שנמצאת בשלב מוקדם, ולכן יכול להיות שהיא תפיק פלט שנראה סביר אבל בפועל הוא שגוי. יכול להיות שהיא תספק מידע לא מדויק שלא מייצג את העמדות של Google. מומלץ לאמת את כל הפלט של Gemini לפני שמשתמשים בו, ולא להשתמש בקוד שנוצר ללא בדיקה בסביבת הייצור. אסור להזין פרטים אישיים מזהים (PII) או נתוני משתמשים בהנחיה עזרה בכתיבה של GraphQL. למידע נוסף, אפשר לקרוא את המאמרים איך AI assistance for Data Connect in the Firebase console משתמש בנתונים שלכם וGemini ב-Google Cloud ואתיקה של בינה מלאכותית.

תרחישים מתקדמים יותר לדוגמה מופיעים במאמר תרחישים לדוגמה של AI assistance for Data Connect in the Firebase console.

שימוש בעזרה מבוססת-AI ב-Firebase App Distribution

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

שימוש בעזרה מבוססת-AI ב-Firebase Studio

‏Gemini ב-Firebase מספק חוויית פיתוח עם תמיכה מ-AI ב-Firebase Studio. אתם יכולים להשתמש ב-Gemini ב-Firebase בתוך Firebase Studio דרך שני ממשקים עיקריים:

הסוכן ליצירת אב טיפוס של אפליקציות (Prototyper view): This agent assists with prototyping and Next.js web app generation and publishing to Firebase App Hosting with Genkit-powered agentic AI flows. Learn more at Get started with the App Prototyping agent and Develop, publish, and monitor a full-stack web app with the App Prototyping agent.
סביבת העבודה של Firebase Studio (תצוגה Code): Firebase Studio מספק סביבת פיתוח משולבת (IDE) מלאה עם תכונות מבוססות-AI שיעזרו לכם לייעל את תהליך העבודה שלכם בקוד – בתוך עורך הקוד ובצ'אט. התכונות האלה יכולות לספק הצעות לקוד, ליצור קוד, להסביר מושגי קוד, לעדכן קבצים של פרויקטים, להריץ פקודות מסוף ולפרש את הפלט של הפקודות. מידע נוסף זמין במאמר מידע על Firebase Studio סביבות עבודה.

מידע נוסף על עזרה מבוססת-AI ב-Firebase Studio