Use o painel Assistência da IA para saber mais sobre como seu site funciona com a ajuda da IA.
Visão geral
O painel de assistência de IA permite conversar com o Gemini diretamente no DevTools. As conversas iniciadas nesse painel têm contexto automático detalhes técnicos da página que você está inspecionando.
Ao usar o painel de assistência de IA, você pode usar exemplos fornecidos ou suas próprias perguntas como ponto de partida para conversas e continuar com quantas perguntas de acompanhamento forem necessárias para resolver a tarefa.
As conversas no painel Assistência de IA podem ajudar você a entender melhor o estilo da sua página. Pergunte sobre elementos da árvore DOM e saiba por que eles são exibidos de determinada maneira, como eles interagem entre si e resolva desafios de estilo com as correções fornecidas.
Estamos estudando levar a assistência de IA a mais áreas do DevTools e estamos aberto para feedback no Issue Tracker público.
Requisitos
Para usar o painel Assistência da IA, faça o seguinte:
- Ter pelo menos 18 anos e estar em um dos locais compatíveis.
- Chrome Canary 131 ou mais recente.
- estão conectados ao Chrome com sua Conta do Google;
- Ter a opção Inglês (EUA) selecionado nas Configurações > Preferências > Aparência > Language no DevTools.
- Ative a assistência de IA nas Configurações > Inovações de IA nas Ferramentas do desenvolvedor.
Como seus dados são usados
Este aviso e nosso aviso de privacidade descrevem como as inovações de IA nas Ferramentas do desenvolvedor do Chrome processam seus dados. Leia com atenção.
A assistência por IA do Chrome DevTools usa todos os dados que a página inspecionada está expondo pelas APIs da Web.
O Google coleta esses dados de entrada, a saída gerada e o uso de recursos relacionados informações e feedback. O Google usa esses dados para fornecer, melhorar e desenvolver produtos, serviços e tecnologias de aprendizado de máquina, incluindo os produtos empresariais do Google, como o Google Cloud.
Para fins de qualidade e melhoria dos nossos produtos, revisores humanos podem ler, anotar e processar os dados de entrada mencionados acima, a saída gerada, os dados informações de uso de recursos e seu feedback. Não inclua informações sensíveis (por exemplo, confidenciais) ou pessoais que possam ser usadas para identificar você ou outras pessoas nos seus comandos ou feedback. Seus dados serão armazenados de uma forma O Google não sabe quem forneceu os dados e não pode mais concluir nenhuma exclusão solicitações e serão retidas por até 18 meses. Não podemos coletar dados para melhorar nosso produto se sua Conta do Google for gerenciada por uma organização.
Ao usar a assistência de IA, é importante saber o seguinte:
- A assistência de IA usa tecnologia experimental e pode gerar resultados imprecisos ou ofensivas que não representam as opiniões do Google. Votação ativada as respostas ajudarão a melhorar este recurso.
- Esse recurso é experimental e está sujeito a mudanças futuras.
- Use snippets de código gerados com cuidado.
Para usar o recurso, você precisa concordar que seu uso da assistência de IA está sujeito aos Termos de Serviço do Google.
Problemas conhecidos
A assistência por IA usa os modelos de linguagem grandes do Google para gerar uma explicação. Os modelos de linguagem grandes, ou LLMs, são uma área nova e ativa de pesquisa. As respostas geradas pelos LLMs às vezes são questionáveis ou até completamente incorretas. É importante que você entenda que os resultados podem ser impreciso ou enganoso. Por isso, sempre verifique!
Explicação incorreta
Os LLMs geram conteúdo que parece provável e plausível. Na maioria dos casos, conteúdo contém insights verdadeiros e úteis que podem ajudar você a entender um ou alerta no contexto relevante. Desenvolvimento moderno e depuração da Web é uma tarefa desafiadora, com um alto nível de complexidade que requer anos de experiência para se tornar proficiente. Às vezes, as respostas que os LLMs produzem parecer convincente, mas na verdade são enganosas ou sem sentido para as pessoas desenvolvedor. Estamos fazendo o possível para melhorar continuamente a qualidade e a exatidão das respostas geradas.
Exemplos de respostas ou explicações incorretas:
- Recursos, propriedades ou sintaxe do CSS alucinados
- Elementos ou nomes de classes não existentes
Você pode nos ajudar enviando feedback ao encontrar explicações erradas.
Injeção de comando
Muitos aplicativos LLM são suscetíveis a uma forma de abuso conhecida como comando por injeção. Não é diferente com esse recurso. É possível enganar o LLM para aceitar instruções que não são destinadas aos desenvolvedores.
Confira o exemplo inofensivo a seguir:
