用 AI 建立

本指南涵蓋了如何利用 AI 工具為您的 Flutter 應用構建 AI 驅動的功能，並簡化您的 Flutter 和 Dart 開發。

在您的 Flutter 應用中使用 AI 可以解鎖新的使用者體驗，讓您的應用支援自然語言理解和內容生成。

要開始在 Flutter 中構建 AI 驅動的體驗，請檢視這些資源：

• Firebase AI Logic - 用於直接在 Flutter 中使用生成式 AI 功能的官方 Firebase SDK。與 Gemini 開發者 API 或 Vertex AI 相容。要開始使用，請檢視官方文件。
• Flutter AI Toolkit - 一個帶有預構建小部件的示例應用，可幫助您在 Flutter 中構建 AI 驅動的功能。

AI 不僅可以是您應用中的一項功能，也可以是您開發工作流程中強大的助手。Gemini Code Assist 和 Gemini CLI 等工具可以幫助您更快地編寫程式碼，理解複雜概念，並減少樣板程式碼。

Gemini Code Assist 是 Visual Studio Code 和 JetBrains IDEs（包括 Android Studio）中可用的 AI 驅動協作者。它對您專案的程式碼庫有深入的瞭解，可以幫助您完成以下工作：

• 程式碼補全和生成：它根據您正在編寫的上下文建議並生成整個程式碼塊。
• 編輯器內聊天：您可以直接在 IDE 中詢問有關您的程式碼、Flutter 概念或最佳實踐的問題。
• 除錯和解釋：如果您遇到錯誤，可以要求 Gemini Code Assist 解釋它並建議修復，以及Dart 和 Flutter MCP 伺服器

Gemini CLI 是一個命令列 AI 工作流工具。它允許您在不離開開發環境的情況下與 Gemini 模型進行各種任務互動。您可以使用它來：

• 快速搭建一個新的 Flutter 小部件、Dart 函式或完整的應用。
• 使用 MCP 伺服器工具，例如 Dart 和 Flutter MCP 伺服器。
• 自動化任務，例如提交和推送更改到 Git 倉庫。

要開始使用，請訪問 Gemini CLI 網站，或嘗試這個 Gemini CLI codelab。

為了在 Flutter 開發過程中提供幫助，Gemini Code Assist 和 Gemini CLI 等 AI 工具需要與 Dart 和 Flutter 的開發者工具進行通訊。Dart 和 Flutter MCP（模型上下文協議）伺服器促進了這種通訊。模型上下文協議是一個規範，概述了開發工具如何與 AI 模型共享使用者程式碼的上下文，這使得 AI 能夠更好地理解和與程式碼互動。

Dart 和 Flutter MCP 伺服器提供了一系列不斷增長的工具，用於分析和修復錯誤、熱過載、獲取選定的小部件等等。這彌合了 AI 的自然語言理解與 Dart 和 Flutter 的開發者工具套件之間的鴻溝。

要開始使用，請檢視 dart.dev 上 Dart 和 Flutter MCP 伺服器 的官方文件以及 Dart 和 Flutter MCP 倉庫。