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 sobre detalhes técnicos da página que você está inspecionando.
Ao usar o painel de assistência de IA, você pode usar os 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 da IA podem ajudar você a entender melhor:
- Estilo: pergunte sobre elementos da árvore DOM e saiba por que eles são exibidos de determinada forma, como interagem entre si e resolva desafios de estilo com as correções fornecidas.
- Solicitações de rede. Pergunte sobre as solicitações enviadas no contexto da sua página. Entenda de onde elas vêm, quanto tempo levam ou por que falham.
- Origens. Faça perguntas sobre os arquivos carregados pela sua página da Web. Saiba mais sobre o conteúdo e a finalidade deles.
- Performance. Pergunte sobre as atividades de um perfil de performance registrado no Painel de performance e receba sugestões de melhoria.
Requisitos
Para usar o painel de assistência da IA, faça o seguinte:
- Ter pelo menos 18 anos e estar em um dos locais compatíveis.
- Usando o Chrome Canary 131 ou mais recente.
- Fazer login no Chrome com sua Conta do Google.
- Selecione English (US) em Settings > Preferences > Appearance > Language nas Ferramentas do desenvolvedor.
- Ative a assistência de IA nas Configurações > Inovações de IA nas Ferramentas do desenvolvedor.
Como seus dados são usados
Este aviso e nossa Política de Privacidade descrevem como as inovações de IA nas Ferramentas do desenvolvedor do Chrome processam seus dados. Leia com atenção.
A assistência de 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, saída gerada, informações de uso de recursos relacionados e seu feedback. O Google usa esses dados para oferecer, melhorar e desenvolver produtos, serviços e tecnologias de aprendizado de máquina, incluindo produtos empresariais, como o Google Cloud.
Para melhorar a qualidade e nossos produtos, revisores humanos podem ler, fazer anotações e processar os dados de entrada, o resultado gerado, as informações de uso de recursos relacionados 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 vão ser armazenados de modo que o Google não consiga identificar quem os enviou, e não vai ser mais possível atender a solicitações de exclusão. Eles vão ser retidos 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 por IA usa uma tecnologia experimental e pode gerar informações imprecisas ou ofensivas que não representam as opiniões do Google. Votar nas respostas vai ajudar a melhorar esse recurso.
- Esse recurso é experimental e está sujeito a mudanças futuras.
- Use os 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 mesmo erradas. É importante entender que os resultados podem ser incorretos ou enganosos. Por isso, sempre verifique novamente.
Explicação errada
Os LLMs geram conteúdo que parece provável e plausível. Na maioria dos casos, esse conteúdo contém insights verdadeiros e úteis que podem ajudar a entender um erro ou aviso no contexto relevante. O desenvolvimento e o depuração da Web modernos são um trabalho desafiador com um alto nível de complexidade que exige anos de experiência para se tornar proficiente. Às vezes, as respostas que os LLMs produzem parecem convincentes, mas são enganosas ou sem sentido para um desenvolvedor da Web humano. Estamos fazendo o possível para melhorar continuamente a qualidade e a precisão das respostas geradas.
Exemplos de respostas ou explicações incorretas:
- Recursos, propriedades ou sintaxe do CSS alucinados
- Elementos ou nomes de classe que não existem
Envie feedback quando encontrar explicações incorretas.
Injeção de comando
Muitos aplicativos de LLM são suscetíveis a uma forma de abuso conhecida como injeção de comandos. Este recurso não é diferente. É possível enganar o LLM para aceitar instruções que não são destinadas aos desenvolvedores.
Confira o exemplo inofensivo a seguir:
