控制台数据分析:使用 Gemini 更好地了解错误和警告

Sofia Emelianova
Sofia Emelianova

让 Gemini 直接在开发者工具控制台中提供数据分析,以便您更好地了解错误和警告。

另请参阅数据使用方式已知问题

要求

若要使用管理中心数据分析功能,请确保您:

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  • 已年满 18 周岁,并且位于支持此功能的地区。
  • 使用的是 Chrome 125 或更高版本。
  • 使用您的 Google 账号登录 Chrome。
  • 已启用“利用 AI 了解控制台消息”。
  • settings 设置 > 中选择 English (US)偏好设置 >外观 >Language

    正在设置语言设置...

    开发者工具中的语言设置。

开启“利用 AI 了解控制台消息”在开发者工具中

打开开发者工具,然后前往 settings 设置。 在偏好设置下 >控制台,勾选check_box 通过 AI 了解控制台消息

正在设置位置…

“利用 AI 了解控制台消息”设置。

如果您无法选中该复选框,则会显示信息信息图标,这表示您不符合一项或多项要求。将鼠标悬停在该图标上即可了解详情。

获取控制台消息的说明

如需获取说明,请在 Chrome 中执行以下操作:

  1. 访问此演示页面
  2. 打开开发者工具并检查页面。
  3. 打开控制台以检查控制台消息。
  4. 在演示页面上,点击搜索框内部。无法提取下拉菜单,且控制台显示错误。

    当下拉菜单提取失败时控制台中显示的错误。

  5. 将鼠标悬停在 CORS 错误消息上。错误消息的右侧会显示 灯泡火花。 了解此错误按钮。

    “了解此错误”按钮。

  6. 如需调出一个对话框,请点击 灯泡火花。 了解此错误

    如果您是首次使用此功能 ...

    1. 阅读隐私权声明,了解 Google 如何使用你的数据,然后点击下一步包含隐私权声明的对话框。

      在此,您还可以取消对话框或在设置中停用此功能

    2. 在下一个对话窗口中,阅读法律声明,了解您应该了解的信息。若要接受相关服务条款,请选中check_box复选框,然后点击继续包含法律声明的对话框。

      您也可以在此处转到设置中返回停用此功能

  7. 在对话框窗口中,了解会向 Google 发送哪些数据。要在新标签页中查看数据,您可以点击相应的链接。

    如要查看说明,请点击继续

    包含要发送的数据的对话框。

  8. 几秒钟后,控制台错误下方会显示说明。

    AI 生成的错误说明。

如果您认为该说明不理想,则可以点击改用搜索,打开一个包含该错误搜索结果的新标签页。

如果您能提供反馈,我们将不胜感激。点击 thumb_up 我喜欢或 thumb_down 不喜欢按钮,以帮助我们不断改进此功能。

我们如何使用您的数据

本声明和我们的隐私权声明说明了 Chrome 开发者工具如何处理您的数据。请仔细阅读。

Chrome 开发者工具会将控制台消息、关联的堆栈轨迹、相关源代码和关联的网络标头用作输入数据。当您使用了解此消息功能时,Google 会收集这些输入数据、生成的输出、相关功能使用情况信息,以及您的反馈。Google 会利用这些数据提供、改进和开发 Google 产品、服务和机器学习技术,包括 Google 的企业产品,如 Google Cloud。

为协助提高服务品质和改进产品,人工审核者可能会读取、注释和处理上述输入数据、生成的输出、相关功能使用情况信息以及您的反馈。请勿在提示或反馈中包含可用于识别您或他人身份的敏感信息(例如机密信息)或个人信息。我们将按以下方式存储您的数据:Google 无法判断数据提供者的身份,并且无法再满足任何删除要求。数据保留时间最长可达 18 个月。如果您的 Google 账号由组织管理,我们可能不会收集数据来改进我们的产品。

在您尝试了解此邮件时,请注意以下重要事项:

  • Chrome 开发者工具使用控制台消息、关联的堆栈轨迹、相关源代码和关联的网络标头来提供答案。
  • Chrome 开发者工具采用实验性技术,可能会生成不准确或令人反感的信息。如果发生这类情形,并不代表 Google 的观点。对回复进行投票将有助于改进此功能。
  • 此功能尚处于实验阶段,日后可能会有所变化。
  • 谨慎使用生成的代码段

若要使用此功能,你需要同意在使用了解此消息功能时遵守 Google 服务条款

已知问题

Chrome 开发者工具使用 Google 的大语言模型来生成说明。大型语言模型 (LLM) 是一个新兴的活跃研究领域。LLM 生成的回答有时令人怀疑,甚至完全错误。请务必了解结果可能不准确或具有误导性,因此请务必仔细检查!

说明有误

LLM 会生成听起来可能且合理的内容。在大多数情况下,这些内容包含真实而有用的数据分析,可帮助您了解相关上下文中的错误或警告。现代 Web 开发和调试是一项具有高度复杂性的具有挑战性的工艺,需要多年的经验才能熟练掌握。有时,LLM 给出的回答听起来令人信服,但实际上对人类 Web 开发者而言具有误导性或毫无意义。我们正在尽最大努力不断改进生成的数据分析的质量和正确性。如果您遇到错误的说明,可以提交反馈来帮助我们。

提示注入

许多 LLM 应用都容易受到一种称为“提示注入”的滥用形式。此功能也不例外。这种技术有可能会诱使 LLM 接受开发者并非有意为之的指令。

请参阅以下无害示例:

提示注入示例。