Praktische Tipps zur Verbesserung der Qualität der Gemini AI-Ausgabe:
- kontextsensitiver AnsatzEinfügen von Tech-Stack-Informationen in natürlichsprachliche Anweisungen (z. B. "Erstellen Sie eine JSON-API mit Node.js Express"), und lassen Sie die KI bei Bedarf den Vortritt.Analyse der aktuellen Dokumentenstruktur(Befehl eingeben: /context).
- Progressive GenerationKomplexe Funktionalität wird in mehrere kleine Aufgaben zerlegt (zuerst in ein Routing-Skelett → dann Middleware hinzufügen → schließlich die Geschäftslogik verfeinern), wobei jeder Schritt durch die/verfeinernBefehl iterative Optimierung.
- Beispielorientierter AnsatzBei nicht-routinemäßigen Anforderungen geben Sie Beispiele für die Ein- und Ausgabe an (z. B. "Eingabe: Benutzer-ID, Ausgabe: Bestellliste JSON"), und die KI wird das Muster lernen.
- Erklärung der ZwängeExplizite Angabe von Schlüsselparametern ("use Firestore database, paging 10 entries per page"), um Standardimplementierungen zu vermeiden, die nicht den Erwartungen entsprechen.
- Prozess der NachkalibrierungUnmittelbar nach der Generierung des Codes wird die KI aufgefordert, die Schlüsselpassagen zu interpretieren (Direktive: /explain) und mit dem eingebauten ESLint statisch zu überprüfen.
Warnung: AI kann auf veraltete APIs verweisen, überprüfen Sie dies vor dem Einsatz!offizielles DokumentÜberprüfung. Es wird empfohlen, in den Einstellungen die Option "Nur stabile API verwenden" zu aktivieren.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelFirebase Studio: Das Cloud-Tool von AI für die schnelle Entwicklung und Bereitstellung von Full-Stack-AnwendungenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann die Genauigkeit der KI-Code-Generierung in Firebase Studio optimiert werden?
