Requêtes efficaces

L'efficacité de votre modèle d'application et la qualité du code généré dépendent de la clarté et des détails de vos requêtes. Lorsque vous utilisez App Prototyping agent, tenez compte des consignes suivantes pour une invite efficace lors de la génération et du débogage d'applications:

  • Soyez précis:définissez clairement les fonctionnalités, les interactions utilisateur et les exigences de données de votre application. Demandez des technologies spécifiques, dans la mesure du possible. Par exemple, si vous essayez de créer une application Web avec des éléments 3D, vous pouvez demander à Gemini d'utiliser three.js.
  • Demandez des tâches supplémentaires pour configurer des services:Gemini peut écrire du code pour votre application, mais il ne peut pas configurer de services, activer d'API ni provisionner de ressources (comme un bucket Cloud Storage ou un compte Stripe). Veillez à indiquer à Gemini que s'il écrit du code pour des services spécifiques, il doit également vous indiquer comment configurer ces services.
  • Utilisez Gemini pour affiner votre requête:utilisez Gemini pour Google, chattez avec Gemini dans Firebase en mode Code ou sur d'autres surfaces Gemini pour affiner et optimiser votre requête.
  • Fournissez du contexte:incluez des informations générales sur l'objectif de votre application, son audience cible et l'expérience utilisateur souhaitée.
  • Donnez des exemples:si possible, donnez des exemples de la façon dont les utilisateurs doivent interagir avec l'application ou des données à afficher.
  • Itérez et affinez:abordez votre développement de manière itérative. Envisagez de commencer par une requête de base, puis d'ajouter une fonctionnalité, de la tester, de l'affiner, puis d'ajouter une autre fonctionnalité.

En suivant ces consignes, vous pouvez considérablement améliorer la qualité et la pertinence des modèles d'application générés par Firebase Studio, ainsi que son succès lors du débogage de votre application.

Utiliser des invites supplémentaires pour affiner les réponses

Si les résultats initiaux ne correspondent pas à vos attentes, vous pouvez affiner vos requêtes en ajoutant plus de détails ou en fournissant des instructions spécifiques:

  • Ajouter des contraintes:spécifiez des contraintes sur l'UI, le modèle de données ou les fonctionnalités.
  • Donnez des exemples:donnez des exemples de la façon dont les utilisateurs doivent interagir avec l'application et des données qui doivent s'afficher.
  • Utilisez des mots clés:utilisez des mots clés pour décrire les fonctionnalités que vous souhaitez que le LLM associe à la classe de sortie souhaitée. Par exemple, vous pouvez utiliser Material Design dans une invite dans laquelle vous indiquez que vous souhaitez que votre application respecte les normes de conception de Google.
  • Demander des modifications spécifiques:demandez des modifications spécifiques au code ou au plan généré. Ajoutez chaque demande de fonctionnalité dans une requête distincte.
  • Demandez au modèle de raisonner:si vous ne parvenez pas à obtenir les résultats souhaités, essayez de demander au modèle de raisonner à partir de la requête. Par exemple, vous pouvez dire : Je souhaite créer une zone de saisie pour mon application de tâches. Elle doit contenir un bouton "Ajouter une tâche" et un bouton "Annuler"."

En utilisant ces techniques, vous pouvez affiner vos requêtes de manière itérative pour obtenir les résultats souhaités.

Exemples de requêtes efficaces pour les maquettes d'application

Voici quelques exemples de requêtes efficaces pour différents types d'applications:

Outil de suivi des tâches simple :

Create a simple web app that displays a list of to-do items.
Users should be able to add new items to the list and mark items as complete.
Provide a way to delete items and export the list as a text file.
Use a clean and modern UI using Google Material Design principles.

Application de gestion budgétaire :

A budgeting and expense tracking app with spending categories, charts, and
budget goals. Include a clean dashboard with key insights. It should include
spending categories, charts, and budget goals. The app should allow users to
manually add expenses or upload csv files. The app should also allow users to
upload receipts, then use AI to convert the receipt into an expense entry that
users can edit. Data should be stored in browser cache, with download and
delete options.

Invite d'application de jeu avec l'aide de Gemini (Markdown):

Generate a delightful sliding number puzzle game (15-puzzle) with Javascript,
HTML, and CSS.

- **Setup:** Create a 4x4 grid with numbers 1-15 and one empty space. Use a
  **solvable shuffling algorithm** to randomize the start.
- **Gameplay:** Allow clicking tiles **adjacent to the empty space** to slide
  them. Count and display the number of moves.
- **Timer:** Include a **countdown timer** starting at **120 seconds**
  (2 minutes).
- **End Conditions:**
    - If solved (numbers 1-15 in order): Alert with an encouraging winning
      statement generated by AI.
    - If timer reaches 0: Alert with a funny retort generated by AI.

Conseils de débogage

Vous pouvez utiliser Gemini dans Firebase pour vous aider à déboguer votre code avec le chat dans votre espace de travail Code ou le App Prototyping agent.

Bien que Gemini puisse écrire du code à votre place, il peut parfois également générer des erreurs. Lorsqu'il détecte une erreur, il tente de la corriger. Si vous constatez qu'il ne parvient pas à résoudre le problème indiqué par le message d'erreur, vous pouvez essayer certaines des techniques suivantes:

  • Décrivez le problème:dans l'interface de chat, décrivez le problème que vous rencontrez aussi clairement et concisement que possible. Bien que Gemini puisse avoir accès au contexte, comme aux messages d'erreur et aux journaux, il est possible qu'il ne comprenne pas le contexte complet. Décrire le comportement avec le message d'erreur peut aider Gemini à résoudre les erreurs plus rapidement.

  • Posez des questions spécifiques:n'hésitez pas à poser des questions directes sur votre code.Gemini Par exemple, "Quelle pourrait être la cause d'une exception de pointeur nul dans cette fonction ?" ou "Comment puis-je éviter cette condition de course ?"

  • Décomposez les problèmes complexes:si vous faites face à un problème complexe, décomposez-le en parties plus petites et plus faciles à gérer. Demandez à Gemini de vous aider à déboguer chaque partie séparément et à réfléchir aux problèmes étape par étape.

  • Utilisez des accolades:lorsque vous partagez des extraits de code, utilisez des accolades pour vous assurer que le code est correctement mis en forme. Cela permet à Gemini de lire et de comprendre plus facilement votre code.

  • Itérer et affiner:Gemini ne fournit pas toujours la solution parfaite du premier coup. Examinez les réponses, posez des questions de clarification et fournissez des informations supplémentaires si nécessaire.

  • Évitez les boucles de requêtes:si Gemini se bloque dans une boucle ou ne parvient pas à répondre à votre question, essayez de reformuler votre requête ou de fournir un contexte supplémentaire. Parfois, reformuler votre question peut aider Gemini à comprendre ce que vous demandez.

    Si reformuler votre requête ne résout pas la boucle, essayez les techniques suivantes:

    • Démarrez une nouvelle discussion:si vous utilisez Gemini dans la discussion Firebase de votre espace de travail Code, démarrez une nouvelle session de chat pour réinitialiser le contexte de Gemini. Cela peut vous aider à vous libérer de toute idée fausse ou hypothèse que Gemini a pu formuler lors de la conversation précédente.

    • Fournissez des contre-exemples:si Gemini émet des hypothèses incorrectes, fournissez des contre-exemples pour l'aider à comprendre le comportement correct.

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