程式設計代理設定和開發人員資源

AI 程式設計代理依賴的訓練資料有特定截止日期，因此，代理常會建議已淘汰的模型 (gemini-1.5)、舊版 SDK (google-generativeai) 或過時的程式碼模式。

將代理連結至官方 Gemini 開發人員資源，可協助代理使用最新模型、google-genai SDK 和 Interactions API 編寫準確的程式碼。

您可以透過下列五種方式，將程式設計代理連結至 Gemini 說明文件、規則和 CLI 工具：

代理資源摘要

安裝 Gemini 代理技能

代理技能可為程式設計代理提供程序規則、目前模型名稱和 SDK 程式碼模式。代理只會在需要時載入各項技能，因此您不必在提示中加入冗長的指令。這有助於代理避免使用已淘汰的 SDK，並採用現代 Gemini 模式。

技能會與 Gemini Docs MCP 伺服器搭配運作。如果代理未安裝 MCP 伺服器，技能會改用 llms.txt。如要進一步瞭解技能的運作方式，請參閱 Gemini API 技能指南。

使用 CLI (skills.sh 或 Context7) 安裝

使用 skills.sh (建議) 或 Context7 安裝技能：

# 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 for Python 和 @google/genai for TypeScript) 建構應用程式的技能。這項技能涵蓋：

• 文字生成、多輪對話、串流、結構化輸出和函式呼叫
• 圖像生成、文字轉語音 (TTS) 和多模態輸入
• 伺服器端對話狀態管理、背景執行、Deep Research 和代管代理
• 目前的模型名稱，以及遷移舊版 generateContent 或 google-generativeai 程式碼

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

gemini-live-api-dev

使用 Gemini Live API 建構即時音訊和影片串流應用程式的技能。這項技能涵蓋：

• WebSocket 工作階段管理、臨時用戶端權杖和工作階段恢復
• 串流音訊、影片和文字，支援語音活動偵測 (VAD) 和插話
• 背景延伸思考、非阻塞非同步工具呼叫、語音轉錄和即時語音翻譯

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

gemini-omni-flash-api

使用 Interactions API 透過 Gemini Omni Flash 生成及編輯影片的技能。包含輔助指令碼 (upload_file.py、generate_video.py、prep_video.py、inspect_video.py)，並涵蓋：

• 文字轉影片生成和提示詞撰寫
• 初始和結束影格轉場效果，以及參考引導式影片生成
• 影片擴充功能和媒體預先處理工作流程

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

在 Managed Agents 中掛接技能

使用 Interactions API 執行遠端代管代理時，您可以將 google-gemini/gemini-skills 存放區掛接至代理的工作區。詳情請參閱 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",
            }
        ],
    },
)

連線至 Gemini Docs MCP 伺服器

Gemini 文件 MCP 伺服器 (https://gemini-api-docs-mcp.dev) 為公開伺服器，可讓代理即時存取整個文件網站。代理可以搜尋及閱讀說明文件頁面，查看要求結構定義、模型限制和新功能：

• gemini_search_docs：依主題或查詢搜尋 Gemini API 說明文件。
• gemini_get_doc：讀取特定說明文件頁面的完整 Markdown 內容。

快速設定

在終端機或專案根目錄中執行這項指令，自動設定偵測到的程式設計代理：

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

依環境設定

$ 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 外掛程式

如果您使用 Antigravity，Gemini API 外掛程式是設定工作區最快的方式。其中包含 Gemini 文件 MCP 伺服器、所有官方 Gemini 技能 (gemini-api-dev、gemini-live-api-dev、gemini-omni-flash-api) 和 API 金鑰工具，只要下載一次即可取得。

• 在 Antigravity (UI) 中安裝：依序前往「Settings」>「Customizations」>「Build with Google Plugins」，然後下載「Gemini API」。
• 使用 CLI 安裝： bash agy plugin install https://github.com/google-gemini/gemini-skills

機器可讀說明文件

標準網頁包含 HTML 標記、導覽列和指令碼，會占用脈絡窗口空間。ai.google.dev 提供機器可讀的端點，讓代理和指令碼能直接擷取乾淨的 Markdown：

• llms.txt 索引 (https://ai.google.dev/gemini-api/docs/llms.txt)：列出所有 Gemini API 說明文件頁面，並提供各頁面的連結。
• 直接 Markdown 網址 (.md.txt)：在 ai.google.dev 上的任何說明文件網址後方附加 .md.txt (例如 https://ai.google.dev/gemini-api/docs/coding-agents.md.txt)，即可取得乾淨的 Markdown 來源，用於儲存的提示詞、AGENTS.md 規則或自動化指令碼。

建議的專案規則 (AGENTS.md)

專案規則檔案 (AGENTS.md、.cursorrules 或 CLAUDE.md) 會設定基準規則，並在每個代理工作階段開始時載入。請將這些規範新增至專案根目錄，讓程式設計代理預設使用目前的模型和 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.

驗證及疑難排解

驗證設定

如要測試設定，請向程式設計代理提出以下問題：

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

設定好的代理會使用 geminiDocs MCP 伺服器上的 gemini_search_docs，並使用 client.interactions.create 搭配 google-genai 或 @google/genai SDK 編寫程式碼。

狀態指令

疑難排解

• 未偵測到技能或 MCP 伺服器：重新啟動編輯器 (Cursor 或 VS Code) 或終端機工作階段 (Claude Code 或 Codex)。大多數代理只會在啟動時載入 MCP 伺服器和技能。
• 全域技能衝突：如果代理忽略全域安裝的技能，請在專案根目錄中安裝技能，不使用 --global： bash npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill gemini-api-dev
• 忽略規則：請確認 AGENTS.md、.cursorrules 或 CLAUDE.md 檔案位於專案的根目錄中。

後續步驟

• Gemini API CLI
• Gemini API 技能指南
• GitHub 上的 Gemini API 技能
• Interactions API
• 可用模型
• 程式庫和 SDK