🚀 快速安装

复制以下命令并运行，立即安装此 Skill：

npx @anthropic-ai/skills install supercent-io/skills-template/firebase-ai-logic

💡 提示：需要 Node.js 和 NPM

Firebase AI 逻辑集成

何时使用此技能

  • 添加AI功能：将生成式AI功能集成到您的应用中
  • Firebase项目：为基于Firebase的应用添加AI能力
  • 文本生成：内容创作、摘要总结、翻译等
  • 图像分析：基于图像的AI处理

操作指南

步骤 1：Firebase 项目设置

# 安装 Firebase CLI
npm install -g firebase-tools

# 登录 Firebase
firebase login

# 初始化项目
firebase init

步骤 2：启用 AI Logic

在 Firebase 控制台中：

  1. 选择 构建 > AI Logic
  2. 点击 开始使用
  3. 启用 Gemini API

步骤 3：安装 SDK

Web (JavaScript)：

npm install firebase @anthropic-ai/sdk

初始化代码：

import { initializeApp } from 'firebase/app';
import { getAI, getGenerativeModel } from 'firebase/ai';

const firebaseConfig = {
  apiKey: "YOUR_API_KEY",
  authDomain: "YOUR_PROJECT.firebaseapp.com",
  projectId: "YOUR_PROJECT_ID",
};

const app = initializeApp(firebaseConfig);
const ai = getAI(app);
const model = getGenerativeModel(ai, { model: "gemini-2.0-flash" });

步骤 4：实现 AI 功能

文本生成：

async function generateContent(prompt: string) {
  const result = await model.generateContent(prompt);
  return result.response.text();
}

// 使用示例
const response = await generateContent("解释 Firebase 的主要特性。");
console.log(response);

流式响应：

async function streamContent(prompt: string) {
  const result = await model.generateContentStream(prompt);

  for await (const chunk of result.stream) {
    const text = chunk.text();
    console.log(text);
  }
}

多模态 (图像 + 文本)：

async function analyzeImage(imageUrl: string, prompt: string) {
  const imagePart = {
    inlineData: {
      data: await fetchImageAsBase64(imageUrl),
      mimeType: "image/jpeg"
    }
  };

  const result = await model.generateContent([prompt, imagePart]);
  return result.response.text();
}

步骤 5：配置安全规则

Firebase 安全规则：

rules_version = '2';
service cloud.firestore {
  match /databases/{database}/documents {
    // 保护 AI 请求日志
    match /ai_logs/{logId} {
      allow read: if request.auth != null && request.auth.uid == resource.data.userId;
      allow create: if request.auth != null;
    }
  }
}

输出格式

推荐的项目结构

project/
├── src/
│   ├── ai/
│   │   ├── client.ts        # 初始化 AI 客户端
│   │   ├── prompts.ts       # 提示词模板
│   │   └── handlers.ts      # AI 请求处理逻辑
│   └── firebase/
│       └── config.ts        # Firebase 配置
├── firebase.json
└── .env.local               # API 密钥 (需添加到 .gitignore)

最佳实践

  1. 提示词优化：编写清晰、具体的提示词以获得更好的结果
  2. 错误处理：在 AI 响应失败时实现降级或备用方案
  3. 速率限制：限制使用频率以控制成本
  4. 缓存策略：对重复请求的响应进行缓存
  5. 安全措施：通过环境变量管理 API 密钥，避免硬编码

约束条件

强制性规则 (必须遵守)

  1. 切勿在代码中硬编码 API 密钥
  2. 必须验证用户输入
  3. 必须实现完善的错误处理

禁止事项 (绝不能做)

  1. 不要将敏感数据发送给 AI
  2. 不要允许无限制的 API 调用

参考链接

元数据

  • 当前版本：1.0.0
  • 最后更新：2025-01-05
  • 兼容平台：Claude, ChatGPT, Gemini

使用示例

示例 1：基础用法

示例 2：高级用法

📄 原始文档

完整文档（英文）：

https://skills.sh/supercent-io/skills-template/firebase-ai-logic

💡 提示：点击上方链接查看 skills.sh 原始英文文档，方便对照翻译。

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