ジェミニAIのアウトプットの質を向上させる実践的なヒント：
- コンテクスト・センシティブ・アプローチ: 技術スタック情報を自然言語による指示（例：「Node.js ExpressでJSON APIを作成する」）に含め、必要であればまずAIに任せる。現在の文書構造を分析する(コマンドを入力：/context）。
- 累進世代複雑な機能は複数の小さなタスクに分解され（最初にルーティングのスケルトンに→次にミドルウェアを追加→最後にビジネスロジックを洗練）、各ステップは/リファインコマンドによる反復最適化。
- 実例に基づくアプローチ非定型的な要件については、入力と出力の例（例えば、「入力：ユーザーID、出力：注文リストJSON」）を提供すれば、AIがパターンを学習する。
- 制約条件: キーパラメーター（「Firestoreデータベースを使用し、1ページあたり10エントリーをページングする」）を明示的に指定することで、期待にそぐわないデフォルトの実装を避けることができます。
- 校正後のプロセスコードを生成した直後、AIは重要な箇所を解釈し（ディレクティブ：/explain）、組み込みのESLintで静的にチェックするよう求められます。
警告：AIは古いAPIを参照している可能性があります！公文書検証設定で "Use stable API only "オプションを有効にすることをお勧めします。
この答えは記事から得たものである。Firebase Studio：フルスタックアプリケーションを迅速に構築・展開するAIのクラウドツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " Firebase StudioでAIコード生成の精度を最適化するには？
