Configuration de l'agent de codage et ressources pour les développeurs

Les agents de codage IA s'appuient sur des données d'entraînement qui s'arrêtent à une date définie. Par conséquent, les agents suggèrent souvent des modèles obsolètes (gemini-1.5), des SDK plus anciens (google-generativeai) ou des modèles de code obsolètes.

En connectant votre agent aux ressources officielles pour les développeurs Gemini, vous l'aidez à écrire du code précis à l'aide des modèles actuels, du SDK google-genai et de l'API Interactions.

Vous pouvez donner à votre agent de codage accès à la documentation et aux règles Gemini de quatre manières :

Résumé des ressources de l'agent

Installer les compétences d'agent Gemini

Les compétences d'agent fournissent à votre agent de codage des règles de procédure, les noms des modèles actuels et des modèles de code SDK. Au lieu d'ajouter de longues instructions à votre requête, votre agent ne charge chaque compétence que lorsque cela est nécessaire. Cela permet à votre agent d'éviter les SDK obsolètes et d'utiliser des modèles Gemini modernes.

Les compétences fonctionnent avec le serveur MCP Gemini Docs. Si l'agent n'a pas installé le serveur MCP, la skill revient à llms.txt. Pour en savoir plus sur le fonctionnement des compétences, consultez le guide sur les compétences de l'API Gemini.

Installer avec la CLI (skills.sh ou Context7)

Installez les compétences à l'aide de skills.sh (recommandé) ou de Context7 :

# 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>

Compétences disponibles

gemini-api-dev

Compétences pour créer des applications avec l'API Interactions et les SDK officiels de l'API Gemini (google-genai pour Python et @google/genai pour TypeScript). Cette compétence couvre les points suivants :

• Génération de texte, chat multitour, streaming, sorties structurées et appel de fonction
• Génération d'images, synthèse vocale et entrées multimodales
• Gestion de l'état des conversations côté serveur, exécution en arrière-plan, Deep Research et agents gérés
• Noms de modèles actuels et migration de l'ancien code generateContent ou google-generativeai

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

gemini-live-api-dev

Compétence pour créer des applications de streaming audio et vidéo en temps réel avec l'API Gemini Live. Cette compétence couvre les points suivants :

• Gestion des sessions WebSocket, jetons client éphémères et reprise de session
• Streaming audio, vidéo et texte avec détection de l'activité vocale (VAD) et prise en charge de l'interruption
• Raisonnement en arrière-plan (réflexion approfondie), appels d'outils asynchrones non bloquants, transcription et traduction vocale en direct

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

gemini-omni-flash-api

Compétence pour générer et modifier des vidéos avec Gemini Omni Flash à l'aide de l'API Interactions. Inclut des scripts d'assistance (upload_file.py, generate_video.py, prep_video.py, inspect_video.py) et couvre les aspects suivants :

• Génération de vidéos à partir de texte et création de requêtes
• Transitions de la première à la dernière image et génération de vidéos guidée par des références
• Extensions vidéo et workflows de prétraitement des contenus multimédias

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

Monter des compétences dans les agents gérés

Lorsque vous exécutez des agents gérés à distance avec l'API Interactions, vous pouvez monter le dépôt google-gemini/gemini-skills dans l'espace de travail de l'agent. Pour en savoir plus, consultez le guide des compétences de l'API Gemini :

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",
            }
        ],
    },
)

Connecter le serveur MCP Gemini Docs

Le serveur MCP de la documentation Gemini publique (https://gemini-api-docs-mcp.dev) permet à votre agent d'accéder en direct à l'ensemble du site de documentation. Votre agent peut rechercher et lire des pages de documentation pour vérifier les schémas de requête, les limites de modèle et les nouvelles fonctionnalités :

• gemini_search_docs : recherche la documentation de l'API Gemini par thème ou requête.
• gemini_get_doc : lit l'intégralité du contenu Markdown d'une page de documentation spécifique.

Configuration rapide

Exécutez cette commande dans votre terminal ou à la racine de votre projet pour configurer automatiquement les agents de codage détectés :

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

Configuration par environnement

$ 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"
    }
  }
}

Plug-in de l'API Gemini

Si vous utilisez Antigravity, le plug-in de l'API Gemini est le moyen le plus rapide de configurer votre espace de travail. Il regroupe le serveur MCP Gemini Docs, toutes les compétences Gemini officielles (gemini-api-dev, gemini-live-api-dev, gemini-omni-flash-api) et les outils de clé API dans un seul téléchargement.

• Installer dans Antigravity (UI) : accédez à Settings > Customizations > Build with Google Plugins (Paramètres > Personnalisations > Créer avec les plug-ins Google), puis téléchargez API Gemini.
• Installer avec la CLI : bash agy plugin install https://github.com/google-gemini/gemini-skills

Documentation lisible par machine

Les pages Web standards incluent des balises HTML, des barres de navigation et des scripts qui occupent de l'espace dans la fenêtre de contexte. ai.google.dev fournit des points de terminaison lisibles par machine afin que les agents et les scripts puissent récupérer directement le code Markdown propre :

• Index llms.txt (https://ai.google.dev/gemini-api/docs/llms.txt) : Liste toutes les pages de documentation de l'API Gemini avec des liens vers chacune d'elles.
• URL Markdown directes (.md.txt) : ajoutez .md.txt à n'importe quelle URL de documentation sur ai.google.dev (par exemple, https://ai.google.dev/gemini-api/docs/coding-agents.md.txt) pour obtenir une source Markdown propre pour les requêtes enregistrées, les règles AGENTS.md ou les scripts automatisés.

Règles de projet recommandées (AGENTS.md)

Un fichier de règles de projet (AGENTS.md, .cursorrules ou CLAUDE.md) définit les règles de base qui se chargent au début de chaque session d'agent. Ajoutez ces consignes à la racine de votre projet pour que les agents de codage utilisent par défaut les modèles et SDK actuels :

# 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.

Vérifier et résoudre les problèmes

Vérifier votre configuration

Pour tester votre configuration, demandez à votre agent de codage :

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

Un agent configuré utilisera gemini_search_docs sur le serveur MCP geminiDocs et écrira du code à l'aide de client.interactions.create avec le SDK google-genai ou @google/genai.

Commandes d'état

Dépannage

• Compétence ou serveur MCP non détectés : redémarrez votre éditeur (Cursor ou VS Code) ou votre session de terminal (Claude Code ou Codex). La plupart des agents chargent les serveurs et les compétences MCP uniquement au démarrage.
• Conflit de compétence globale : si votre agent ignore une compétence installée globalement, installez la compétence à la racine de votre projet sans --global : bash npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill gemini-api-dev
• Règles ignorées : assurez-vous que votre fichier AGENTS.md, .cursorrules ou CLAUDE.md se trouve dans le répertoire racine de votre projet.

Étape suivante

• Guide des compétences de l'API Gemini
• Compétences de l'API Gemini sur GitHub
• API Interactions
• Modèles disponibles
• Bibliothèques et SDK