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Firebase Vertex AI

端到端管理 Firebase 项目（Auth、Firestore、Functions、Hosting），并安全地集成 Gemini/Vertex AI，打造 AI 驱动的功能。

概述

使用此技能设计、实现和部署 Firebase 应用，通过 Cloud Functions（或其他 GCP 服务）调用 Vertex AI/Gemini，并实现安全的密钥管理、最小权限 IAM 和适用于生产环境的可观测性。

先决条件

• 具备目标项目的 Node.js 运行时和 Firebase CLI 访问权限
• 一个 Firebase 项目（根据需要为 Functions/Vertex AI 启用结算）
• 已启用 Vertex AI API，并具有从后端调用 Gemini/Vertex AI 的权限
• 使用环境变量或 Secret Manager 管理密钥（绝不在客户端代码中管理）

说明

1. 初始化 Firebase（或验证现有仓库）：根据需要配置 Hosting/Functions/Firestore。
2. 实现后端集成：
   • 添加调用 Gemini/Vertex AI 的 Cloud Function/HTTP 端点
   • 验证输入并返回结构化响应
3. 配置数据和安全：
   • Firestore 规则 + 索引
   • Storage 规则（如适用）
   • Auth 提供方和授权检查
4. 部署并验证：
   • 部署 Functions/Hosting
   • 对已部署的端点运行冒烟测试
5. 添加运维防护措施：
   • 日志记录/指标
   • 针对错误激增的告警
   • 适当设置基本成本控制（预算/配额）

输出

• 可部署的 Firebase 项目结构（配置 + 所需的 Functions/Hosting）
• 安全的后端代码，用于调用 Gemini/Vertex AI（正确处理密钥）
• Firestore/Storage 规则和索引指南
• 验证清单（本地 + 已部署）及适用于 CI 的命令

错误处理

• Auth 失败：识别主体以及缺失的权限/角色；遵循最小权限原则修复。
• 结算/API 问题：检测具体是哪项 API 或配额造成阻塞，并提供解决步骤。
• Firestore 规则/索引问题：提供最小复现查询和规则修复方案。
• Vertex AI 调用失败：指出模型/区域不匹配，并为暂时性错误添加重试/退避机制。

示例

示例：由 Gemini 驱动的 Firebase 聊天 API

• 请求：“部署 Hosting 和一个为 Gemini 聊天端点提供支持的 Function。”
• 结果：/api/chat 函数、Secret Manager 配置以及冒烟测试。

示例：由 Firestore 驱动的 RAG

• 请求：“构建一个 RAG 流程，为文档生成嵌入，并通过引用回答问题。”
• 结果：数据导入方案、嵌入 + 索引策略以及评估提示词。

资源

• 完整详细指南（留作参考）：${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/SKILL.full.md
• Firebase 文档：https://firebase.google.com/docs
• Firebase 的 Cloud Functions：https://firebase.google.com/docs/functions
• Vertex AI 文档：https://cloud.google.com/vertex-ai/docs