编程智能体设置和开发者资源

AI 编码智能体依赖于在设定日期截止的训练数据。因此，代理通常会建议使用已弃用的模型 (gemini-1.5)、旧版 SDK (google-generativeai) 或过时的代码模式。

将您的代理连接到官方 Gemini 开发者资源有助于其使用当前模型、google-genai SDK 和 Interactions API 编写准确的代码。

您可以通过以下四种方式向编码代理授予对 Gemini 文档和规则的访问权限：

代理资源摘要

安装 Gemini 智能体 skill

智能体技能为编码智能体提供程序规则、当前模型名称和 SDK 代码模式。您的代理不会在提示中添加长指令，而只会在需要时加载每项技能。这有助于代理避免使用已弃用的 SDK 并使用现代 Gemini 模式。

技能可与 Gemini Docs MCP 服务器搭配使用。如果您的代理未安装 MCP 服务器，技能会回退到 llms.txt。如需详细了解技能的运作方式，请参阅 Gemini API 技能指南。

使用 CLI（skills.sh 或 Context7）进行安装

使用 skills.sh（推荐）或 Context7 安装技能：

# List all available skills in the repository
npx skills add google-gemini/gemini-skills --list

# Install a specific skill globally with skills.sh
npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill <skill-name> --global

# Or install with Context7
npx ctx7 skills install /google-gemini/gemini-skills <skill-name>

可用的技能

gemini-api-dev

使用 Interactions API 和官方 Gemini API SDK（google-genai [适用于 Python] 和 @google/genai [适用于 TypeScript]）构建应用的技能。此技能涵盖以下内容：

• 文本生成、多轮对话、流式传输、结构化输出和函数调用
• 图片生成、文字转语音 (TTS) 和多模态输入
• 服务器端对话状态管理、后台执行、深度研究和受管理的代理
• 当前模型名称和迁移旧版 generateContent 或 google-generativeai 代码

npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill gemini-api-dev --global

gemini-live-api-dev

使用 Gemini Live API 构建实时音频和视频流式传输应用。此技能涵盖以下内容：

• WebSocket 会话管理、临时客户端令牌和会话恢复
• 支持语音活动检测 (VAD) 和抢占的流式音频、视频和文本
• 后台推理（扩展思考）、非阻塞异步工具调用、转写和实时语音翻译

npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill gemini-live-api-dev --global

gemini-omni-flash-api

使用 Interactions API 通过 Gemini Omni Flash 生成和编辑视频的技能。包含辅助脚本（upload_file.py、generate_video.py、prep_video.py、inspect_video.py），涵盖以下内容：

• 文生视频和提示撰写
• 第一帧和最后一帧过渡效果以及参考引导的视频生成
• 视频扩展程序和媒体预处理工作流程

npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill gemini-omni-flash-api --global

在托管式智能体中装载技能

使用 Interactions API 运行远程受管代理时，您可以将 google-gemini/gemini-skills 代码库装载到代理的工作区中。如需了解详情，请参阅 Gemini API 技能指南：

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-09-2026",
    input="Build a script that generates a 5-second video of a neon cityscape.",
    environment={
        "type": "remote",
        "sources": [
            {
                "type": "repository",
                "source": "https://github.com/google-gemini/gemini-skills",
                "target": ".agents",
            }
        ],
    },
)

连接 Gemini 文档 MCP 服务器

公共 Gemini 文档 MCP 服务器 (https://gemini-api-docs-mcp.dev) 可让您的代理实时访问整个文档网站。您的代理可以搜索和阅读文档页面，以检查请求架构、模型限制和新功能：

• gemini_search_docs：按主题或查询搜索 Gemini API 文档。
• gemini_get_doc：读取特定文档页面的完整 Markdown 内容。

快速设置

在终端或项目根目录中运行此命令，以自动配置检测到的编码代理：

npx add-mcp "https://gemini-api-docs-mcp.dev"

按环境配置

$ claude mcp add --transport http geminiDocs https://gemini-api-docs-mcp.dev

{
  "mcpServers": {
    "geminiDocs": {
      "url": "https://gemini-api-docs-mcp.dev"
    }
  }
}

$ codex mcp add geminiDocs --url https://gemini-api-docs-mcp.dev

[mcp_servers.geminiDocs]
url = "https://gemini-api-docs-mcp.dev"

{
  "servers": {
    "geminiDocs": {
      "type": "http",
      "url": "https://gemini-api-docs-mcp.dev"
    }
  }
}

Gemini API 插件

如果您使用 Antigravity，则 Gemini API 插件是设置工作区的最快方式。它将 Gemini 文档 MCP 服务器、所有官方 Gemini 技能（gemini-api-dev、gemini-live-api-dev、gemini-omni-flash-api）和 API 密钥工具捆绑在一个下载包中。

• 在 Antigravity (UI) 中安装：前往设置 > 自定义 > 使用 Google 插件构建，然后下载 Gemini API。
• 使用 CLI 进行安装： bash agy plugin install https://github.com/google-gemini/gemini-skills

机器可读的文档

标准网页包含 HTML 标记、导航栏和脚本，这些内容会占用上下文窗口空间。ai.google.dev 提供机器可读的端点，以便代理和脚本可以直接获取干净的 Markdown：

• llms.txt 索引 (https://ai.google.dev/gemini-api/docs/llms.txt)：列出所有 Gemini API 文档页面，并提供指向每个页面的链接。
• 直接 Markdown 网址 (.md.txt)：将 .md.txt 附加到 ai.google.dev 上的任何文档网址（例如 https://ai.google.dev/gemini-api/docs/coding-agents.md.txt），即可获取已保存提示、AGENTS.md 规则或自动化脚本的简洁 Markdown 源代码。

推荐的项目规则 (AGENTS.md)

项目规则文件（AGENTS.md、.cursorrules 或 CLAUDE.md）用于设置在每次代理会话开始时加载的基准规则。将这些指南添加到项目根目录，以便编码代理默认使用当前模型和 SDK：

# Gemini API Guidelines

- Before writing Gemini API code, consult the `geminiDocs` MCP server (`gemini_search_docs` / `gemini_get_doc`) or `https://ai.google.dev/gemini-api/docs/llms.txt`.
- Always use the current Gemini API SDK (`google-genai` for Python, `@google/genai` for TypeScript/JavaScript). Never use legacy SDKs (`google-generativeai` or `@google/generative-ai`).
- Use the Interactions API (`client.interactions.create`) for new applications unless a specific feature requires `generateContent`.
- Use current recommended models (see https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models) and avoid deprecated models.

验证和问题排查

验证您的设置

如需测试设置，请向编程智能体提出以下问题：

Look up the request schema for the Gemini Interactions API in the documentation.

配置的代理将使用 geminiDocs MCP 服务器上的 gemini_search_docs，并使用 google-genai 或 @google/genai SDK 通过 client.interactions.create 编写代码。

状态命令

问题排查

• 未检测到技能或 MCP 服务器：重启编辑器（Cursor 或 VS Code）或终端会话（Claude Code 或 Codex）。大多数代理仅在启动时加载 MCP 服务器和技能。
• 全局技能冲突：如果您的代理忽略了全局安装的技能，请在项目根目录中安装该技能，但不要使用 --global： bash npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill gemini-api-dev
• 规则被忽略：请确保 AGENTS.md、.cursorrules 或 CLAUDE.md 文件位于项目的根目录中。

后续步骤

• Gemini API 技能指南
• GitHub 上的 Gemini API 技能
• Interactions API
• 可用的模型
• 库和 SDK