Dicas práticas para melhorar a qualidade do resultado da IA do Gemini:
- abordagem sensível ao contextoInclua informações sobre a pilha de tecnologia em instruções de linguagem natural (por exemplo, "Criar uma API JSON com Node.js Express") e, se necessário, deixe que a IA o faça primeiro.Analisar a estrutura atual do documento(Digite o comando: /context).
- Geração progressivaFuncionalidade complexa é decomposta em várias tarefas pequenas (primeiro em um esqueleto de roteamento → depois adicionar middleware → finalmente refinar a lógica de negócios), com cada etapa sendo executada por meio do/refinarComando de otimização iterativa.
- Abordagem baseada em exemplosPara requisitos não rotineiros, forneça exemplos de entrada e saída (por exemplo, "entrada: ID do usuário, saída: lista de pedidos JSON"), e a IA aprenderá o padrão.
- Declaração de restriçõesEspecificação explícita de parâmetros-chave ("usar banco de dados Firestore, paginação de 10 entradas por página") para evitar implementações padrão que não correspondam às expectativas.
- Processo de pós-calibraçãoImediatamente após gerar o código, a IA é solicitada a interpretar as passagens principais (diretiva: /explain) e verificá-las estaticamente com o ESLint integrado.
Aviso: a IA pode fazer referência a APIs desatualizadas, verifique antes de implementar!documento oficialVerificação. Recomenda-se ativar a opção "Use stable API only" nas configurações.
Essa resposta foi extraída do artigoFirebase Studio: a ferramenta de nuvem da IA para criar e implantar rapidamente aplicativos de pilha completaO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como otimizar a precisão da geração de código de IA no Firebase Studio?
