The Ultimate Life Hack para transformar uma caminhada chata em uma cidade natal da vida real
Este é um envio para o desafio multimodal do Google AI Studio, o que eu construí, usei o Google AI Studio para fazer da cidade da City Quest Ai ser um aplicativo interativo e de caça ao tesouro movido a IA que transforma qualquer cidade ou bairro em uma aventura dinâmica. O aplicativo resolve o problema das excursões da cidade genéricas e pré-planejadas, criando missões exclusivas e de fly-fly com base na entrada do usuário. Os usuários simplesmente inserem um local (por exemplo, “Downtown Seattle”) e um tema opcional (por exemplo, “marcos históricos” ou “cafés”), e o aplicativo gera uma caça ao reiscastador multi-parada, completa com pistas inteligentes, mais com seres fatos interessantes para cada local. Demoção Um link para o meu applet implantado: tela de configuração: o usuário é recebido com uma interface do usuário moderna e elegante. Eles entram na cidade desejada e um tema opcional para sua aventura. Tela de carregamento: Após o envio, uma animação de carregamento aparece enquanto a API Gemini cria uma caçada personalizada em segundo plano. Tela do jogo: a interface principal exibe a primeira pista. Uma vez resolvido, o usuário pode revelar o local, que aparece em um mapa incorporado. Eles então completam um desafio divertido e interativo (como tirar uma foto) e aprender um fato divertido sobre o local. A tela também possui um placar ao vivo, adicionando um elemento competitivo ao jogo. Conclusão: Depois de terminar todas as paradas, o usuário vê uma tela de parabéns comemorando sua vitória e incentivando -os a jogar novamente. Como usei o Google AI Studio I Aproveitei o modelo flash Gemini 2.5 através do @Google/Genai SDK para servir como o criativo “designer de jogos” do aplicativo. O núcleo da integração está no uso de recursos de saída estruturados. No arquivo GeminiseService.ts, defini um rigoroso esquema JSON (ResponssesChema) que descreve a estrutura de dados exata necessária para cada parada de caça ao tesouro: Clue, LocationName, Challenge e Funfact. Ao fornecer esse esquema na chamada da API, juntamente com um prompt detalhado, instruo o modelo Gemini a retornar sua saída criativa como uma matriz JSON perfeitamente formatada. Isso é poderoso porque elimina a necessidade de análise de string não confiável e garante que os dados da IA possam ser carregados direta e com segurança no estado do aplicativo, tornando a integração perfeita e robusta. Recursos multimodais O recurso primário de IA é a geração de texto com saída estruturada. O aplicativo pega a entrada de texto simples do usuário (localização e tema) e usa o modelo Gemini para gerar um objeto JSON estruturado e complexo que define o jogo inteiro. Isso vai além da geração simples de texto, forçando a IA a pensar e criar dentro de uma estrutura específica e definida pelo desenvolvedor. Embora a geração de IA seja baseada em texto, o aplicativo cria uma experiência multimodal do usuário. O texto do desafio gerado pela IA geralmente leva ao usuário a interagir com o mundo físico usando a câmera de seu dispositivo (por exemplo, “Tire uma foto de equipe em frente à fonte”). O usuário então usa o componente de upload de fotos embutido, que acessa a câmera do dispositivo, para fornecer uma prova visual de conclusão. Isso cria um loop divertido: texto para jogo: a IA gera um desafio baseado em texto.
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