借助 Gemini Code Assist 加快开发速度

1. 概览

本实验的重点是利用 Gemini Code Assist，它是 Google Cloud 中的一个 AI 赋能的代理。您将学习如何使用 Gemini Code Assist 执行常见的开发者任务，包括理解现有代码库、生成文档和单元测试，以及重构 Python Web 应用的界面和后端组件。

学习内容

在本实验中，您将学习如何完成以下操作：

如何使用 Gemini Code Assist 执行常见的开发者任务。

前提条件

本实验假设您熟悉 Cloud 控制台和 Cloud Shell 环境。

2. 设置和要求

Cloud 项目设置

项目名称是此项目参与者的显示名称。它是 Google API 尚未使用的字符串。您可以随时对其进行更新。
项目 ID 在所有 Google Cloud 项目中是唯一的，并且是不可变的（一经设置便无法更改）。Cloud 控制台会自动生成一个唯一字符串；通常情况下，您无需关注该字符串。在大多数 Codelab 中，您都需要引用项目 ID（通常用 PROJECT_ID 标识）。如果您不喜欢生成的 ID，可以再随机生成一个 ID。或者，您也可以尝试自己的项目 ID，看看是否可用。完成此步骤后便无法更改该 ID，并且此 ID 在项目期间会一直保留。
此外，还有第三个值，即部分 API 使用的项目编号，供您参考。如需详细了解所有这三个值，请参阅文档。

接下来，您需要在 Cloud 控制台中启用结算功能，以便使用 Cloud 资源/API。运行此 Codelab 应该不会产生太多的费用（如果有的话）。若要关闭资源以避免产生超出本教程范围的结算费用，您可以删除自己创建的资源或删除项目。Google Cloud 新用户符合参与 300 美元免费试用计划的条件。

环境设置

打开 Gemini 对话。

或者，在搜索栏中输入“问问 Gemini”。

为 Google Cloud API 启用 Gemini：

在下一个屏幕上启用 GCA。

点击“Start chatting”，然后按照其中一个示例问题操作，或输入您自己的提示进行尝试。

建议尝试的提示：

用 5 个要点解释 Cloud Run。
您是 Google Cloud Run 产品经理，请用 5 个简短的要点向学生解释 Cloud Run。
您是 Google Cloud Run 产品经理，请用 5 个简短的要点向获得 Kubernetes 认证的开发者解释 Cloud Run。
您是 Google Cloud Run 产品经理，请用 5 个简短的要点向高级开发者解释何时使用 Cloud Run 而不是 GKE。

完成后，关闭 Gemini Cloud Assist 对话窗口。

如需详细了解如何撰写更好的提示，请参阅提示指南。

Gemini for Google Cloud 如何使用您的数据

Google 的隐私保护承诺

Google 是业界首家发布 AI/机器学习隐私权承诺的公司之一，该承诺概述了客户应拥有最高级别安全性并能够控制其在云中存储的数据的这一信念。

您提交和接收的数据

您问问 Gemini 的问题（包括您提交给 Gemini 以进行分析或完成的任何输入信息或代码）称为“提示”。您从 Gemini 收到的答案或代码补全结果称为“回答”。Gemini 不会将您的提示或其回答用作训练模型的数据。

提示的加密

当您向 Gemini 提交提示时，您的数据会在传输过程中加密 ，然后作为输入数据传送到 Gemini 中的底层模型。

通过 Gemini 生成的节目数据

Gemini 使用第一方 Google Cloud 代码以及所选第三方代码进行训练。您需要对代码的安全性、测试和有效性负责，包括 Gemini 为您提供的任何代码补全、生成或分析。

详细了解 Google 如何处理您的提示。

3. 测试提示的选项

如果您想更改现有提示，可以通过多种方式实现。

Vertex AI Studio

Vertex AI Studio 是 Google Cloud 的 Vertex AI 平台的一部分，专门用于简化和加快生成式 AI 模型的开发和使用。

Google AI Studio

Google AI Studio 是一款基于 Web 的工具，用于对提示工程和 Gemini API 进行原型设计和实验。

Gemini Web 应用 (gemini.google.com)

Google Gemini Web 应用 (gemini.google.com) 是一款基于 Web 的工具，旨在帮助您探索和利用 Google 的 Gemini AI 模型的功能。

适用于 Android 的 Google Gemini 移动应用和适用于 iOS 的 Google 应用

4. 下载并检查应用

点击搜索栏右侧的图标，激活 Cloud Shell。

如果系统提示您授权，请点击“授权”以继续。

在终端中，运行以下命令以在本地克隆 Git 代码库。

git clone https://github.com/gitrey/calendar-app-lab
cd calendar-app-lab

启动“Cloud Shell Editor”。

打开“calendar-app-lab”文件夹。

在 Cloud Shell Editor 中启动新终端。

您的环境应类似于下面的屏幕截图。

在 Gemini Code Assist 对话窗口中，发送以下提示：

Don't suggest any changes. Explain this codebase to me.

示例输出：

5. 在本地启动应用

在对话窗口中，发送以下提示：

How do I set up a virtual environment and run this app locally?

在终端中运行建议的命令：

安装依赖项：

启动应用：

点击链接即可预览应用：

示例输出：

6. 添加文档

在对话窗口中，发送以下提示：

Add docstrings to all files

查看建议的更改并在对话中接受这些更改：

在对话窗口中，发送以下提示：

update .gitignore and add venv/* folder

然后发送以下提示：

update .gitignore and add __pycache__ folder

示例输出：

切换到“源代码控制”视图，查看您目前所做的更改：

7. 添加单元测试

打开 calendar.py 文件，然后从上下文菜单中选择 Gemini Code Assist >> Generate Unit Tests

在 Gemini Code Assist 对话窗口中按 Enter 键。查看更改并接受这些更改。

问问 Gemini 如何运行测试：

How do I run the tests?

在终端中运行建议的命令并查看输出。

8. 检查 bug

打开 calendar.py 文件，然后在对话窗口中发送以下提示：

Are there any bugs in the conversion logic?

查看建议的更改并在对话中接受这些更改：

重新运行单元测试以验证更改：

python3 test_calendar.py

如果您看到错误消息，可以选择该错误并将其添加到 Gemini 的上下文中，以帮助排查和修复问题。

9. 重构界面

在对话窗口中发送以下提示：

Refactor UI to use bootstrap library

查看并接受更改：

启动应用，或者如果应用已在运行，则重新加载页面。

如果应用未在运行，请在终端中启动应用：

python3 main.py

重新加载页面并检查更改。

尝试发送负数以验证错误页面。

10. 重构后端

在对话窗口中发送以下提示：

Store requests in memory and create a page to display conversion history. Add links on all pages to view the history.

查看并接受对话中的更改：

在终端中运行以下命令以启动应用：

python3 main.py

访问应用并提交多个请求，然后再查看历史记录页面。

查看转化请求的历史记录。

11. Gemini Code Assist 结论

您现在已经了解 Gemini Code Assist 如何显著简化各种开发任务，从理解现有代码到生成文档、单元测试，以及重构界面和后端组件。它能够理解上下文并提供相关建议，因此对于开发者来说是一款强大的工具。

我们建议您进一步体验 Gemini Code Assist。尝试不同的提示，使用您自己的代码库探索其功能，并了解它如何增强您的日常开发工作流。您与它互动越多，就越能发现它在提高工作效率和改进代码质量方面的潜力。

12. 恭喜！

恭喜，您已完成此 Codelab！

所学内容：

使用 Gemini Code Assist 执行常见的开发者任务

后续步骤：

我们即将推出更多实践操作课程！

清理

为避免因本教程中使用的资源导致您的 Google Cloud 账号产生费用，请删除包含这些资源的项目，或者保留项目但删除各个资源。

删除项目

若要避免产生费用，最简单的方法是删除您为本教程创建的项目。