Gemini Code Assist Standard und Enterprise für Entwickler im Google Cloud Shell-Editor kennenlernen

1. Einführung

In diesem Lab verwenden Sie Gemini Code Assist, einen KI-Assistenten in Google Cloud. Sie lernen, wie Sie Gemini Chat und die Inline-Codeunterstützung verwenden können, um Code zu generieren, Code zu verstehen und andere KI-gestützte Programmieraufgaben auszuführen.

Aufgaben

• Sie verwenden Cloud Shell IDE, um eine vorhandene Codevorlage für eine Webanwendung herunterzuladen.
• Sie verwenden Gemini Chat in Cloud Shell IDE, um allgemeine Fragen zu Google Cloud zu stellen.
• Sie verwenden Gemini Code Assist Inline-Codeunterstützung in der Cloud Shell-IDE, um Code zu generieren, zusammenzufassen und zu vervollständigen.

Lerninhalte

• Hier erfahren Sie, wie Sie Gemini Code Assist für verschiedene Entwickleraufgaben wie Codegenerierung, Codevervollständigung und Codezusammenfassung verwenden.
• Cloud Assist verwenden, um mehr über Google Cloud zu erfahren

Voraussetzungen

• Chrome-Webbrowser
• Ein Gmail-Konto
• Ein Cloud-Projekt mit aktivierter Abrechnung
• Gemini Code Assist für Ihr Cloud-Projekt aktiviert

Dieses Lab richtet sich an Entwickler aller Erfahrungsstufen, auch an Anfänger. Die Beispielanwendung ist zwar in Python geschrieben, aber Sie müssen sich nicht mit der Python-Programmierung auskennen, um zu verstehen, was passiert. Wir konzentrieren uns darauf, die Funktionen von Gemini Code Assist für Entwickler kennenzulernen.

2. Einrichtung

In diesem Abschnitt erfahren Sie alles, was Sie für den Einstieg in dieses Lab wissen müssen.

Cloud Assist im Google Cloud-Projekt aktivieren

Wir aktivieren jetzt Cloud Assist in unserem Google Cloud-Projekt. Gehen Sie dazu so vor:

1. Rufen Sie https://console.cloud.google.com auf und achten Sie darauf, dass Sie das Google Cloud-Projekt ausgewählt haben, mit dem Sie in diesem Lab arbeiten möchten. Klicken Sie oben rechts auf das Symbol zum Öffnen von Gemini.

2. Das Cloud Assist-Chatfenster wird rechts in der Console geöffnet. Klicken Sie auf den Button, wie unten gezeigt. Auf dem nächsten Bildschirm werden die APIs hervorgehoben, die aktiviert werden. Klicken Sie auf die Schaltfläche „Aktivieren“.

Wenn Sie die Schaltfläche Aktivieren nicht sehen, sondern stattdessen eine Chatoberfläche, haben Sie Cloud Assist wahrscheinlich bereits für das Projekt aktiviert und können direkt mit dem nächsten Schritt fortfahren.

3. Nach der Aktivierung können Sie Cloud Assist testen, indem Sie ein oder zwei Prompts eingeben. Es werden einige Beispielabfragen angezeigt, aber Sie können auch etwas wie What is Cloud Run? ausprobieren.

Cloud Assist antwortet mit der Antwort auf Ihre Frage. Sie können oben rechts auf das Symbol X klicken, um das Cloud Assist-Chatfenster zu schließen.

Gemini Code Assist in der Cloud Shell-IDE aktivieren

Für den Rest des Codelabs verwenden wir die Cloud Shell IDE, eine vollständig verwaltete Entwicklungsumgebung, die auf Code OSS basiert. Wir müssen Code Assist in der Cloud Shell-IDE aktivieren und konfigurieren. Die Schritte dazu sind unten aufgeführt:

1. Rufen Sie ide.cloud.google.com auf. Es kann eine Weile dauern, bis die IDE angezeigt wird. Sie sehen einen Bildschirm wie den unten gezeigten. Das Gemini Code Assist-Fenster sollte im rechten Bereich geöffnet worden sein.

2. Wenn Sie in der unteren Statusleiste den Button Cloud Code – Anmelden sehen, klicken Sie darauf und autorisieren Sie das Plug-in wie beschrieben. Wenn in der Statusleiste Cloud Code – kein Projekt angezeigt wird, wählen Sie diese Option aus und wählen Sie dann das Google Cloud-Projekt aus der Liste der Projekte aus, mit denen Sie arbeiten möchten.
3. Sie können Gemini Code Assist jederzeit über das Drop-down-Menü für Gemini Chat rechts neben der Suchleiste aktivieren oder deaktivieren, wie unten dargestellt. Klicken Sie auf die Option Gemini Code Assist-Chat öffnen, damit der Gemini Code Assist-Chat im rechten Bereich angezeigt wird.

Gemini Code Assist ist einsatzbereit.

Gemini Code Assist ist auch in lokalen IDEs wie Visual Studio Code oder JetBrains IntelliJ verfügbar. Sie ist auch in Google Cloud Workstations verfügbar. In diesem Codelab wird die Cloud Shell IDE verwendet, damit alle dieselbe Umgebung nutzen können. Sie können aber auch Ihre bevorzugte Einrichtung ausprobieren. Weitere Informationen finden Sie unter diesem Link.

Optional:Wenn Sie den Bereich „Gemini Code Assist“ in der IDE nicht sehen, prüfen Sie, ob Gemini Code Assist aktiviert ist. Rufen Sie dazu die Einstellungen auf und suchen Sie nach „Gemini Code Assist aktivieren“, wie unten dargestellt. Die Einstellung sollte ausgewählt sein.

3. Beispielanwendung erstellen

Wir erstellen eine Beispielanwendung (eine Python Flask-Anwendung), mit der wir die Funktionen von Gemini Code Assist kennenlernen.

Gehen Sie so vor:

1. Klicken Sie in der Statusleiste unten auf den Google Cloud-Projektnamen.

2. Eine Liste mit Optionen wird angezeigt. Klicken Sie in der Liste unten auf Neue Anwendung.

3. Wählen Sie die Cloud Run-Anwendung aus.
4. Wählen Sie die Anwendungsvorlage Python (Flask): Cloud Run aus.
5. Speichern Sie die neue Anwendung am gewünschten Speicherort.
6. In einer Benachrichtigung wird bestätigt, dass die Anwendung erstellt wurde, und ein neues Fenster mit der geladenen Anwendung wird geöffnet (siehe unten). Eine README.md-Datei wird geöffnet. Sie können diese Ansicht jetzt schließen.

4. Mit Gemini chatten

Wir beginnen damit, wie Sie mit Gemini chatten können. Rufen Sie den Gemini Code Assist-Chat im rechten Bereich auf, wie oben beschrieben.

Anschließend können Sie mit Gemini chatten, um Hilfe zu Google Cloud zu erhalten.

Wir verwenden den Gemini-Chatbereich, um einen Prompt einzugeben und die Antwort von Gemini anzusehen. Geben Sie den folgenden Prompt ein:

What is Cloud Run? 

Gemini sollte mit den Details zu Cloud Run antworten. Prompts sind Fragen oder Aussagen, in denen Sie beschreiben, wobei Sie Unterstützung benötigen. Prompts können Kontext aus vorhandenem Code enthalten, den Google Cloud analysiert, um Ihnen hilfreiche oder vollständige Antworten zu geben. Weitere Informationen zum Schreiben von Prompts, auf die Sie gute Antworten erhalten, finden Sie unter Bessere Prompts für Gemini in Google Cloud schreiben.

Probieren Sie die folgenden Beispiel-Prompts oder eigene Prompts aus, um Fragen zu Google Cloud zu stellen:

• What is the difference between Cloud Run and Cloud Functions?
• What services are available on Google Cloud to run containerized workloads?
• What are the best practices to optimize costs while working with Google Cloud Storage?

5. Erläuterung zum Code:

Damit Sie produktiver arbeiten können und weniger Kontextwechsel erforderlich sind, bietet Gemini Code Assist KI-basierte intelligente Aktionen direkt in Ihrem Code-Editor. Wenn Sie Ihren Code im Code-Editor auswählen, können Sie eine Liste von Aktionen aufrufen und auswählen, die für Ihren Kontext relevant sind.

Mit Gemini Code Assist können Sie sich Teile des Anwendungscodes erklären lassen. Kehren Sie zur Anwendung zurück, die wir in einem vorherigen Schritt erstellt haben, und lassen Sie sich von Gemini Code Assist die Dateien und den Code in Ihrer IDE erklären.

1. Falls die Dateien nicht angezeigt werden, klicken Sie in der Aktivitätsleiste der IDE auf Explorer ( ).
2. Wählen Sie im Explorer-Bereich die Option Dockerfile aus.
3. Sie können einen beliebigen Teil des Dateiinhalts auswählen, auf die Glühbirne ( ) klicken und dann Gemini: Auswahl erklären auswählen. Markieren Sie beispielsweise die Zeile, die mit ENTRYPOINT beginnt, klicken Sie auf die Glühbirne ( ) und dann auf Gemini: Auswahl erklären. Gemini liefert eine Erklärung des jeweiligen Abschnitts des Dockerfile, zu dem Sie weitere Informationen benötigen, in natürlicher Sprache. Gemini zeigt Ihnen Details zur ENTRYPOINT-Anweisung an. Sie erfahren, dass Docker damit die Datei app.py ausführt, wenn der Container gestartet wird.
4. Klicken Sie in der Aktivitätsleiste auf Explorer ( ) und wählen Sie dann app.py aus, um sich den Inhalt der Datei app.py anzusehen.
5. Markieren Sie in der Definition der Funktion hello() die Zeilen, zu denen Sie weitere Informationen erhalten möchten. Klicken Sie dann auf die Glühbirne ( ) und dann auf Gemini : Auswahl erklären. In unserem Beispiel haben wir die folgenden beiden Codezeilen ausgewählt und dann die Aktion Gemini: Erkläre mir das ausgelöst.

6. Gemini antwortet mit einer detaillierten Erklärung zu den beiden Cloud Run-Umgebungsvariablen (K_SERVICE, K_REVISION) und ihrer Verwendung im Anwendungscode. Gemini hat nicht nur den Python-Code erklärt, sondern auch den Kontext der Variablen in Cloud Run erläutert.

Sie können auch auf folgende Weise eine Erklärung für Code erhalten:

1. Lassen Sie app.py als aktuell geöffnete Datei in der IDE. Rufen Sie in VS Code in der linken Navigationsleiste das Gemini-Chatfeld auf und geben Sie den Prompt Erkläre diese Datei ein. Die gesamte Datei wird berücksichtigt und Ihnen erklärt.
2. Sie können auch einen beliebigen Teil der Datei auswählen und dann im Gemini-Chatbereich auf der linken Seite den Prompt Erkläre das eingeben. Es wird nur der ausgewählte Teil der Datei erklärt. Das ist so, als würden Sie auf die Glühbirne( ) und dann auf Gemini: Auswahl erklären klicken.

6. Code mit Prompts generieren

In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie Sie mit Gemini Code Assist Code aus Kommentaren generieren.

Sehen wir uns diese Funktionen einmal an. Gehen Sie dazu so vor:

1. Erstellen Sie eine neue Datei mit dem Namen utils.py.
2. Geben Sie in Ihrer neuen Codedatei in einer neuen Zeile # Function to print a list of blobs in a Google Cloud Storage bucket ein und drücken Sie dann Enter (für Windows und Linux) oder Return (für macOS). Gemini versucht möglicherweise, Code zu generieren, während Sie tippen, aber Sie sollten ihn nicht akzeptieren. Im nächsten Schritt wird die Codegenerierung ausgelöst.
3. Drücken Sie zum Auslösen der Codeerstellung Control+Enter (für Windows und Linux) oder Control+Return (für macOS). Gemini Code Assist generiert den Code neben Ihrem Prompttext in der Python-Datei in Form von Ghosttext. Sie erhalten einen oder mehrere Codevorschläge mit einer Symbolleiste, über die Sie zwischen den einzelnen Vorschlägen wechseln können (falls es mehrere Vorschläge gibt). Sie können sogar über die Symbolleiste alle Codevorschläge annehmen. Wenn Sie die Symbolleiste nicht sehen oder sie verschwindet, bewegen Sie den Mauszeiger auf den generierten Code, damit sie wieder angezeigt wird.
4. Optional: Drücken Sie Tab, um den generierten Code zu übernehmen. Wenn mehrere Vorschläge vorhanden sind, können Sie mehrmals auf Tab drücken, um von einem vorgeschlagenen Code-Snippet zum nächsten zu wechseln.

Dadurch wird der akzeptierte Code in die Datei utils.py eingefügt. Unten sehen Sie einen Beispiel-Screenshot. Der Code, der Ihnen zur Verfügung gestellt wird, kann sich von dem unten gezeigten Code unterscheiden. Wenn zusätzliche Methoden generiert werden, können Sie diese nach dem Akzeptieren des Codes löschen.

(Optional) Hier sind einige weitere Vorschläge für die Codegenerierung:

1. Sie können auch die Gemini Chat-Funktion verwenden, um denselben Prompt zu stellen und die Antwort im Chatfenster zu erhalten. In der Chat-Oberfläche werden dann Optionen zum Kopieren des Codes oder zum Einfügen in die aktuelle Datei angezeigt.
2. Probieren Sie eigene Prompts für Beispielcode aus. Hier einige Vorschläge (vorausgesetzt, Sie befinden sich in einer der Python-Dateien): oder wählen Sie einen der folgenden Prompts aus:

• Python-Code zum Veröffentlichen einer Nachricht in Google Cloud Pub/Sub schreiben
• Python-Code zum Initialisieren eines BigQuery-Clients schreiben
• Python-Code schreiben, um meine Anwendung mit Cloud SQL zu verbinden

7. Inline-Codevorschläge während der Programmierung erhalten

Während Sie Code schreiben, macht Gemini Code Assist Inline-Codevorschläge, die Sie annehmen oder ignorieren können. Um diese Funktion auszuprobieren, ändern wir die Datei utils.py, die wir im vorherigen Abschnitt erstellt haben :

1. Öffnen Sie die Datei utils.py als aktuelle Datei in der Cloud Shell IDE.
2. Wir können beispielsweise die richtigen import-Anweisungen bereitstellen, wenn sie im generierten Code nicht vorhanden sind.
3. Beginnen Sie mit der Eingabe des Wortes import. Gemini Code Assist sollte dann Code in Form von Ghosttext vorschlagen. Drücken Sie Tab, um den Codevorschlag von Gemini Code Assist zu akzeptieren. Wenn Sie den Vorschlag ignorieren möchten, drücken Sie Esc oder fahren Sie mit dem Schreiben Ihres Codes fort. Im Beispielbild unten wird vorgeschlagen, die Klasse storage zu importieren, da sie im Code verwendet wird. Drücken Sie Tab, um den Codevorschlag zu akzeptieren. Außerdem wird die import os-Anweisung vorgeschlagen. Da sie jedoch nicht benötigt wird, können wir sie entfernen.

4. Rufen Sie das Ende der Datei utils.py auf und fügen Sie die Zeile zum Aufrufen der Funktion hinzu, falls sie nicht angegeben ist. In diesem Fall ist es die Funktion print_blobs. In Ihrem Fall kann es sich aber auch um eine andere Funktion handeln. Sie können einfach mit der Eingabe des Funktionsnamens beginnen. Code Complete hilft Ihnen dann, die Anweisung zu vervollständigen.
5. Sie müssen den bucket_name angeben. Sie können den folgenden öffentlichen Bucket-Namen verwenden : gemini-codeassist-bucket. Der Beispielaufruf für die Funktion ist unten dargestellt. Beachten Sie, dass es geringfügige Unterschiede bei Funktionsnamen usw. geben kann.

print_blobs(bucket_name="gemini-codeassist-bucket")

Optional: Beispielcode ausführen

Da wir Code geschrieben haben, um die Blobs in einem Google Cloud Storage-Bucket aufzulisten, müssen wir die Python-Bibliothek google-cloud-storage installieren.

Rufen Sie die Datei requirements.txt auf und fügen Sie eine neue Zeile mit der Abhängigkeit google-cloud-storage ein, wie unten gezeigt. Unten sehen Sie eine Beispiel-requirements.txt-Datei.

Flask==2.3.3
requests==2.31.0
debugpy # Required for debugging.
google-cloud-storage

Speichern Sie die Datei requirements.txt.

Damit wir den Code in Aktion sehen können, müssen wir über das Menüsymbol oben links eine neue Terminalsitzung in der Cloud Shell IDE starten. Klicken Sie auf das Menüsymbol und dann auf Terminal → Neues Terminal, wie unten dargestellt:

Installieren Sie in der Terminalsitzung die Python-Abhängigkeiten mit dem folgenden Befehl:

pip3 install -r requirements.txt

Schließlich können Sie die Datei utils.py mit dem folgenden Befehl ausführen:

python utils.py

Daraufhin sollten die Blobs angezeigt werden, die im öffentlichen Google Cloud Storage-Bucket vorhanden sind. Idealerweise sollten in der Ausgabe zwei Blobs aufgeführt sein (file1.txt und file2.txt).

Fehlerbehebung

Falls Sie beim Anzeigen der Objekte im oben genannten öffentlichen Bucket eine Fehlermeldung zum Zugriff erhalten, können Sie stattdessen einen eigenen Google Cloud Storage-Bucket erstellen und verwenden.gemini-codeassist-bucket Im nächsten Abschnitt erfahren Sie, wie das geht.

Optional: Eigenen Cloud Storage-Bucket erstellen

Lassen Sie uns Gemini um Befehle bitten, um einen Bucket zu erstellen, ihn öffentlich zugänglich zu machen und Beispielobjekte in den Bucket hochzuladen.

Beginnen Sie mit dem folgenden Prompt: „What is the gcloud command to create a public bucket in Google Cloud Storage?“ (Wie lautet der gcloud-Befehl zum Erstellen eines öffentlichen Buckets in Google Cloud Storage?)

Sie sollten einen gcloud-Befehl zum Erstellen eines Buckets erhalten. Der genaue Befehl ist unten zu sehen:

gcloud storage buckets create gs://<BUCKET_NAME>

Wählen Sie einen eindeutigen Namen für die <BUCKET_NAME> aus und führen Sie den Befehl im Terminal aus.

Nachdem wir einen Bucket erstellt haben, möchten wir, dass er öffentlich zugänglich ist. Fragen wir Gemini mit dem folgenden Prompt nach dem Befehl, um einen Bucket öffentlich zugänglich zu machen: Wie mache ich einen Google Cloud Storage-Bucket öffentlich zugänglich?

Dadurch sollte ein gcloud-Befehl generiert werden, mit dem Sie das Objekt öffentlich zugänglich machen können. Die Antwort sollte in etwa so aussehen:

gcloud storage buckets add-iam-policy-binding gs://<BUCKET_NAME> --member=allUsers --role=roles/storage.objectViewer

Ersetzen Sie <BUCKET_NAME> durch den Bucket-Namen, den Sie zuvor verwendet haben, und führen Sie den Befehl aus.

Zum Schluss möchten wir einige Beispieldateien in den Bucket hochladen. Führen Sie die folgenden Befehle im Terminal aus. Denken Sie daran, die Variable <BUCKET_NAME> durch Ihren Bucket-Namen zu ersetzen.

touch f1.txt
touch f2.txt

gcloud storage cp f1.txt gs://<BUCKET_NAME>
gcloud storage cp f2.txt gs://<BUCKET_NAME>

Sie können die Datei utils.py jetzt mit Ihrem <BUCKET_NAME> anstelle von gemini-codeassist-bucket ausführen.

Bereinigen

Wenn Sie einen eigenen Google Cloud Storage-Bucket erstellt haben, empfehlen wir dringend, den Bucket zu löschen, um Gebühren und potenzielle Sicherheitsrisiken zu vermeiden.

Sie können den Bucket mit dem folgenden Befehl löschen:

gcloud storage buckets delete gs://<BUCKET_NAME>

8. Glückwunsch!

Herzlichen Glückwunsch! Sie haben erfolgreich mit Gemini Code Assist an einem Beispielprojekt gearbeitet und erfahren, wie es Sie bei der Codegenerierung, Codevervollständigung und Codezusammenfassung unterstützen und Ihnen helfen kann, Antworten auf Fragen zu Google Cloud zu erhalten.

Referenzdokumente

• Startseite von Gemini Code Assist
• Gemini für Google Cloud – Übersicht
• Gemini für Google Cloud – Dokumentation