用 AI 创建

本指南涵盖了如何利用 AI 工具为您的 Flutter 应用构建 AI 驱动的功能，并简化您的 Flutter 和 Dart 开发。

在您的 Flutter 应用中使用 AI 可以解锁新的用户体验，让您的应用支持自然语言理解和内容生成。

要开始在 Flutter 中构建 AI 驱动的体验，请查看这些资源：

• Firebase AI Logic - 用于直接在 Flutter 中使用生成式 AI 功能的官方 Firebase SDK。与 Gemini 开发者 API 或 Vertex AI 兼容。要开始使用，请查看官方文档。
• Flutter AI Toolkit - 一个带有预构建小部件的示例应用，可帮助您在 Flutter 中构建 AI 驱动的功能。

AI 不仅可以是您应用中的一项功能，也可以是您开发工作流程中强大的助手。Gemini Code Assist 和 Gemini CLI 等工具可以帮助您更快地编写代码，理解复杂概念，并减少样板代码。

Gemini Code Assist 是 Visual Studio Code 和 JetBrains IDEs（包括 Android Studio）中可用的 AI 驱动协作者。它对您项目的代码库有深入的了解，可以帮助您完成以下工作：

• 代码补全和生成：它根据您正在编写的上下文建议并生成整个代码块。
• 编辑器内聊天：您可以直接在 IDE 中询问有关您的代码、Flutter 概念或最佳实践的问题。
• 调试和解释：如果您遇到错误，可以要求 Gemini Code Assist 解释它并建议修复，以及Dart 和 Flutter MCP 服务器

Gemini CLI 是一个命令行 AI 工作流工具。它允许您在不离开开发环境的情况下与 Gemini 模型进行各种任务交互。您可以使用它来：

• 快速搭建一个新的 Flutter 小部件、Dart 函数或完整的应用。
• 使用 MCP 服务器工具，例如 Dart 和 Flutter MCP 服务器。
• 自动化任务，例如提交和推送更改到 Git 仓库。

要开始使用，请访问 Gemini CLI 网站，或尝试这个 Gemini CLI codelab。

为了在 Flutter 开发过程中提供帮助，Gemini Code Assist 和 Gemini CLI 等 AI 工具需要与 Dart 和 Flutter 的开发者工具进行通信。Dart 和 Flutter MCP（模型上下文协议）服务器促进了这种通信。模型上下文协议是一个规范，概述了开发工具如何与 AI 模型共享用户代码的上下文，这使得 AI 能够更好地理解和与代码交互。

Dart 和 Flutter MCP 服务器提供了一系列不断增长的工具，用于分析和修复错误、热重载、获取选定的小部件等等。这弥合了 AI 的自然语言理解与 Dart 和 Flutter 的开发者工具套件之间的鸿沟。

要开始使用，请查看 dart.dev 上 Dart 和 Flutter MCP 服务器 的官方文档以及 Dart 和 Flutter MCP 仓库。