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基础知识
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AI
在 AI 辅助下开发
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Firebase 中的 Gemini
使用 Firebase 界面和工具中 AI 赋能的助理,简化开发流程。
AI 工具、技能和 MCP
访问智能体型开发工具,例如我们的智能体技能和 MCP 服务器。
Firebase Studio(已弃用)
直接在浏览器中构建和发布注入了 AI 技术的全栈应用。
构建 AI 赋能的应用
Firebase AI Logic
直接从移动应用和 Web 应用中构建生成式 AI 功能并安全地访问 Gemini 模型。
构建
Authentication
在一个安全的一体化身份平台上简化用户身份验证和登录流程。
电话号码验证
直接从运营商处获取设备的电话号码,无需通过短信。
App Check
保护您的后端资源免遭滥用和未经授权的访问。
安全规则
定义精细的服务器强制执行规则,以保护数据库和存储空间数据。
SQL Connect
使用全托管式 PostgreSQL 关系型数据库服务构建和扩缩应用。
Firestore
使用可扩缩的 NoSQL 云端数据库存储和同步数据,该数据库具有丰富的数据模型和查询功能。
Realtime Database
使用 NoSQL 云数据库实时存储和同步数据。
Storage
使用安全的云托管解决方案存储和提供图片、音频、视频等内容。
App Hosting
部署具有服务器端渲染和 AI 功能的现代全栈 Web 应用。
Hosting
只需一个命令,即可将静态 Web 应用和单页 Web 应用部署到全球 CDN。
Cloud Functions
无需预配或管理服务器即可运行后端代码,以响应事件。
扩展程序(已弃用)
部署预构建的集成和解决方案,以执行常见任务。
Emulator Suite
在真实条件下测试应用,而不会影响实时数据。
运行
Test Lab
在云端测试各种真实设备和虚拟设备上的 Android 和 iOS 应用。
App Distribution
简化向可信测试员交付预发布 Android 和 iOS 应用的流程。
Crashlytics
跟踪、确定应用稳定性问题的优先级并加以修复。
Performance Monitoring
实时深入了解应用的性能并修复问题。
Remote Config
无需发布更新,即可立即更改应用的行为和外观。
A/B Testing
测试变体,以便根据数据做出有关更改、功能和广告系列的决策。
Cloud Messaging
在 Android、iOS 和 Web 上向用户发送通知和消息。
In-App Messaging
在应用内通过有针对性且符合情境的消息吸引活跃用户。
Google Analytics
深入了解用户行为,并优化应用的营销和效果。
Google AdMob
创收、获取用户数据洞见并量身定制广告体验。
Google Ads
投放更智能的广告系列,寻找高价值用户,并衡量应用内转化。
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概览
Release
Test Lab
简介
使用 Flutter 进行集成测试
iOS+
开始使用
运行 Robo 测试
运行 Robo 脚本
运行游戏循环测试
运行 XCTest
通过 Firebase 控制台进行测试
通过 gcloud CLI 进行测试
在可用设备上进行测试
分析测试结果
Android
开始使用
运行插桩测试
运行 Robo 测试
运行 Robo 脚本
运行游戏循环测试
通过 Firebase 控制台进行测试
通过 gcloud CLI 进行测试
通过 Android Studio 进行测试
在可用设备上进行测试
使用虚拟设备进行测试
分析测试结果
用量、配额和价格
通过 CI 系统进行测试
通过 Cloud Functions 扩展
Android 设备流式传输
使用 Android 设备串流功能进行测试
Cloud Audit Logging
参考文档
Robo 脚本参考指南
REST API 参考文档
Testing(提交测试和监控)
ToolResults(检索结果)
Test Lab IAM 权限参考指南
问题排查和常见问题解答
App Distribution
简介
分发 iOS 应用
使用 Firebase 控制台
使用 Firebase CLI
使用 Fastlane
分发 Android 应用
使用 Firebase 控制台
使用 Firebase CLI
使用 Fastlane
使用 Gradle
使用 App Testing 代理 (Android)
使用自动化测试助手
管理测试人员
添加、移除和搜索测试人员
从 CSV 文件导入测试人员
注册其他 iOS 设备
创建邀请链接
安装和测试应用
测试人员设置指南
收集测试人员的反馈
通知测试人员有关新 build 的信息
解决方案
使用 CI/CD 和 Fastlane 将 Apple 应用分发给质量检查测试人员的最佳实践
使用 CI/CD 将 Android 应用分发给质量检查测试人员的最佳实践
问题排查和常见问题解答
监控
Crashlytics
简介
开始使用
自定义崩溃报告
AI 辅助
选项概览
信息中心内的 AI 分析洞见
通过 MCP 提供 AI 辅助功能
信息中心内的数据和报告
监控您的最新版本
了解“未遇到崩溃问题”指标
调试 Android 应用中的 ANR
按 Play 轨道过滤事件
提醒
选项概览
通过电子邮件或在控制台中接收提醒
与 Slack、Jira 和 PagerDuty 的基本集成
自定义提醒和通知渠道
数据导出和分析
选项概览
BigQuery
设置导出
运行 SQL 查询
构建自定义信息中心
数据集架构
Cloud Logging
设置导出
您可以对数据执行哪些操作?
过滤和基于日志的指标
构建自定义信息中心
设置自定义提醒和通知渠道
日志架构
问题排查和常见问题解答
测试实现效果
获取易于用户理解的崩溃报告
关于设置的问题排查及常见问题解答
Performance Monitoring
简介
开始使用
iOS+
Android
Web
Flutter
了解自动收集的数据
应用启动、前台、后台(iOS+ 和 Android)
屏幕呈现(iOS+ 和 Android)
页面加载 (Web)
HTTP/HTTPS 网络请求
自定义数据收集和聚合
添加针对特定代码的监控功能
添加针对特定网络请求的监控功能
自定义网络请求数据汇总
停用性能监控
跟踪、查看和过滤数据
控制台概览
使用属性过滤数据
针对性能问题设置提醒
将数据导出到 BigQuery 中
问题排查和常见问题解答
迭代
Remote Config
简介
开始使用
了解实时 Remote Config
探索使用场景
概览
使用按百分比发布的机制发布新功能
定义针对具体平台和针对具体语言区域的促销横幅
根据首次使用应用的情况提供定制体验
在限定测试组中测试新功能
使用 JSON 配置复杂实体
在模板更新时发送通知
了解参数和条件
管理 Remote Config 模板
以编程方式修改 Remote Config
探索加载策略
将 Remote Config 与 Analytics 搭配使用
通过 Cloud Functions 扩展
案例研究
发布
简介
开始使用
Remote Config 发布简介
个性化
简介
开始使用
Remote Config 个性化简介
探索使用场景
概览
针对广告展示收入进行优化
为每位用户选择最合适的广告展示位置
针对广告频次进行优化
确定难度级别,以尽可能提高互动度
导出到 BigQuery
案例研究
服务器环境
在服务器环境中使用 Remote Config
价格、配额和限制
价格
配额和限制
解决方案
将服务器端 Remote Config 与 Cloud Functions 和 Vertex AI 搭配使用
使用 Remote Config 动态更新您的 Firebase AI Logic 应用
API 参考
REST API 参考文档
条件表达式参考文档
Android SDK 参考文档
Swift SDK 参考文档
Obj-C SDK 参考文档
Flutter 参考文档
Unity 参考文档
C++ 参考文档
Web 模块参考
Web 命名空间型参考
问题排查和常见问题解答
A/B Testing
简介
Firebase A/B Testing 简介
使用 A/B Testing 来创建 Remote Config 实验
使用 A/B Testing 来创建消息传递实验
使用 A/B Testing 创建 In-App Messaging 实验
导出到 BigQuery
案例研究
问题排查和常见问题解答
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