1. Introdução
Visão geral
Onde começa a criação com IA hoje? Para a maioria de nós, ela começa com uma consulta ou um protótipo simples. O Google AI Studio oferece um modo de criação avançado (geralmente chamado de "vibe coding") que permite projetar, testar e criar aplicativos da Web de pilha completa usando a geração de código orientada por modelos do Gemini.
Neste codelab, você vai criar um aplicativo colaborativo de tarefas com um banco de dados do Firestore para armazenamento persistente e o Firebase Authentication para logins de usuários. O agente do AI Studio vai configurar todos os serviços de back-end e escrever o código de interação do front-end e do banco de dados. Depois que o app estiver pronto, você poderá implantá-lo diretamente no Cloud Run com um único clique.
Atividades deste laboratório
- Solicitar ao Google AI Studio que crie um protótipo de um aplicativo da Web colaborativo de lista de tarefas.
- Configurar e ativar a integração do Firebase para provisionar um banco de dados do Firestore e configurar a autenticação do Login do Google.
- Testar o aplicativo no ambiente de simulação de visualização interativa.
- Implantar o aplicativo no Cloud Run diretamente na interface do Google AI Studio.
O que você vai aprender
- Como usar o modo de criação do Google AI Studio para criar rapidamente um protótipo de um serviço de pilha completa usando linguagem natural.
- Como o Google AI Studio configura automaticamente as integrações do Firebase Firestore e do Authentication.
- Como implantar o aplicativo do AI Studio como um contêiner sem servidor no Cloud Run.
- Como inspecionar registros de banco de dados e o status de segurança no console do Firebase.
2. Configuração do projeto
Antes de iniciar o AI Studio, verifique o status da sua conta e os pré-requisitos.
Informações da conta do Google e do nível
- Se você ainda não tiver uma Conta do Google, crie uma.
- Dica: use uma Conta do Google pessoal para este laboratório, se possível. Contas de grupo, corporativas ou escolares podem aplicar políticas do Workspace que desativam recursos experimentais ou integrações na nuvem.
- Revise os detalhes de faturamento das implantações:
- Nível Starter do Google Cloud: permite publicar até dois aplicativos de pilha completa em uma região selecionada sem custo financeiro, sem estabelecer uma conta de faturamento completa do Google Cloud.
- Implantação padrão: conecta-se a um projeto na nuvem pago do Google Cloud e expande os limites de armazenamento, os recursos de CPU e as APIs.
3. Criar um app de tarefas no modo de criação do AI Studio
Vamos criar o shell do aplicativo e solicitar ao assistente de código de IA que crie camadas de segurança e persistência.
- Navegue até o painel "Apps" do Google AI Studio e clique em Novo app.
- Na caixa de comando de chat, insira a descrição do aplicativo de tarefas:
Build a collaborative to-do list application using Firebase as a backend. Users must be able to securely sign in using Google Sign-In, view their personal tasks, add new task items, toggle status as completed, and delete tasks. The database must isolate tasks so users can only view and modify their own records. - Clique em Criar para iniciar o processo de geração do aplicativo.
Quando o agente do AI Studio reconhece a necessidade de armazenamento de banco de dados e login seguro do usuário, ele aciona o fluxo de configuração automatizado do Firebase.
- Após cerca de um minuto, um card de integração para Ativar o Firebase aparece no espaço de trabalho.
- Clique no botão Ativar o Firebase para confirmar e aceitar os Termos de Serviço.
- O agente vai executar a configuração em segundo plano. Em segundo plano:
- Uma instância do banco de dados do Firestore é provisionada.
- O Firebase Authentication é ativado com o Login do Google.
- Uma configuração de conta de serviço é estabelecida (por exemplo, criando
src/lib/firebase.tsque contém credenciais de API). - Um
firestore.rulesque contém limites de segurança padrão (regras de isolamento do usuário) é adicionado.
4. Teste e repita
Antes de iniciar o serviço, execute verificações de validação na visualização interativa.
- Abra o painel de visualização no Google AI Studio.
- Clique no botão "Login" para acionar a autenticação do Login do Google no ambiente de simulação.
- Observação sobre a correção de erros: durante a geração ou o teste, você pode enfrentar problemas de execução, erros de compilação ou falhas de permissão do Firestore devido ao desalinhamento das regras de segurança. Se isso acontecer, o AI Studio vai mostrar um botão Corrigir no chat, permitindo que você peça ao agente para diagnosticar e reparar o problema automaticamente.

- Depois de fazer login, adicione várias tarefas (por exemplo, "Revisar documentos do Cloud Run", "Concluir o codelab").
- Marque algumas tarefas como concluídas e exclua uma para garantir que os gerenciadores do lado do cliente e as atualizações de estado do banco de dados sejam feitos corretamente.
- Se você quiser mudar o estilo ou o comportamento, instrua o agente pela janela de chat. Por exemplo:
"Could you style the interface using Tailwind CSS, and add a dark mode toggle button?""Show a count of remaining incomplete tasks at the footer of the task list."
- Aguarde o agente atualizar a base de código e confira o navegador de visualização para ver as atualizações.
5. Implantar no Cloud Run
Depois que o protótipo estiver totalmente funcional, implante-o como um serviço público no Cloud Run.
- No canto superior direito do Google AI Studio, clique no botão Publicar para iniciar o assistente de implantação.

- Clique em Começar para configurar seu projeto na nuvem do Google Cloud.
- Verifique se o menu suspenso Projeto do Google Cloud de destino corresponde ao projeto associado ao seu espaço de trabalho.
- O AI Studio vai gerar automaticamente um identificador de serviço exclusivo para a instância do Cloud Run.
- Se esta for sua primeira implantação e você estiver usando parâmetros padrão do Google Cloud, talvez seja necessário especificar um tipo de organização e fornecer detalhes de faturamento.
- Clique em Publicar app.
- As etapas de criação, registro e implantação de contêineres acontecem em segundo plano. Esse processo normalmente é concluído em 2 a 4 minutos.
- Quando a implantação terminar, copie o URL do aplicativo gerado e acesse o link do aplicativo ativo em uma guia do navegador.
- Teste o aplicativo da Web ativo no navegador.
6. Inspecionar no console do Firebase
Confira como os esquemas de dados e os usuários são rastreados.
- Navegue até o console do Firebase.
- Selecione seu projeto (que tem o rótulo
AI Studioou o ID do projeto vinculado manualmente). - No painel de navegação à esquerda, selecione Criar > Banco de dados do Firestore:
- Confira as coleções e os documentos do banco de dados criados pelo aplicativo.
- Verifique se cada documento tem um ID de proprietário que corresponde às credenciais de autenticação do usuário ativo.
- Selecione a guia Segurança no painel do Firestore para revisar as diretivas de segurança geradas automaticamente que limitam as permissões de leitura e gravação aos proprietários de documentos verificados.
- Navegue até Segurança > Autenticação para conferir a lista de credenciais de usuário ativas preenchidas durante os testes de login.
7. Limpeza
Para evitar cobranças de faturamento imprevistas ou limpar os recursos do espaço de trabalho:
- No Google AI Studio, acesse a página "Apps".
- Encontre seu aplicativo na grade ou na lista.
- Clique no ícone da lixeira para excluir o estado do app e cancelar a publicação do serviço no Cloud Run.
- Se você fez a implantação usando um projeto padrão e quiser desligar todos os recursos inteiramente, acesse as configurações do projeto do console do Google Cloud e exclua o projeto subjacente.
8. Conclusão
Parabéns! Você projetou, desenvolveu e implantou um aplicativo da Web colaborativo de pilha completa diretamente do Google AI Studio.
Para receber o selo de conclusão de um laboratório de criadores de conteúdo e encontrar outro laboratório para continuar sua jornada, acesse goo.gle/builders.