Настройка агента для написания кода и ресурсы для разработчиков

Агенты для написания кода на основе ИИ используют данные для обучения, собранные до определенной даты. Из-за этого агенты часто предлагают устаревшие модели (gemini-1.5), более ранние версии SDK (google-generativeai) или устаревшие шаблоны кода.

Подключив агента к официальным ресурсам для разработчиков Gemini, вы поможете ему писать точный код с помощью актуальных моделей, SDK google-genai и API взаимодействий.

Вы можете предоставить агенту по написанию кода доступ к документации и правилам Gemini четырьмя способами:

Сводка ресурсов агента

Как установить специализированные действия агента Gemini

Навыки агента предоставляют агенту по написанию кода процедурные правила, названия текущих моделей и шаблоны кода SDK. Вам не нужно добавлять в запрос длинные инструкции – агент загружает навыки только при необходимости. Это поможет агенту избежать устаревших SDK и использовать современные шаблоны Gemini.

Навыки работают вместе с MCP-сервером Gemini Документов. Если на устройстве агента не установлен сервер MCP, навык переходит на llms.txt. Подробнее о том, как работают навыки Gemini API…

Установка с помощью CLI (skills.sh или Context7)

Установите навыки с помощью файла skills.sh (рекомендуется) или 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>

Доступные навыки

gemini-api-dev

Навыки создания приложений с помощью Interactions API и официальных SDK Gemini API (google-genai для Python и @google/genai для TypeScript). Этот навык включает:

• Генерация текста, многоходовые диалоги, потоковая передача, структурированные выходные данные и вызов функций
• Генерация изображений, преобразование текста в речь и мультимодальные запросы
• Управление состоянием чата на стороне сервера, выполнение в фоновом режиме, Deep Research и управляемые агенты
• Названия текущих моделей и перенос устаревшего кода generateContent или google-generativeai

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

gemini-live-api-dev

Навык создания приложений для потоковой передачи аудио и видео в реальном времени с помощью Gemini Live API. Этот навык включает:

• Управление сеансами WebSocket, временные токены клиента и возобновление сеансов
• Потоковая передача аудио, видео и текста с обнаружением голосовой активности (VAD) и поддержкой перебивания.
• Обоснование ответа (расширенное мышление), асинхронные вызовы инструментов без блокировки, транскрипция и перевод речи в реальном времени

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

gemini-omni-flash-api

Навык для создания и редактирования видео с помощью Gemini Omni Flash с использованием Interactions API. Включает вспомогательные скрипты (upload_file.py, generate_video.py, prep_video.py, inspect_video.py) и охватывает:

• Создание видео из текста и составление запросов
• Переходы между первым и последним кадрами и генерация видео на основе референсных изображений
• Расширения для видео и рабочие процессы предварительной обработки медиаконтента

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

Как подключить специализированные действия в управляемых агентах

При запуске управляемых агентов с помощью Interactions API вы можете подключить репозиторий google-gemini/gemini-skills к рабочей области агента. Подробная информация приведена в руководстве по навыкам Gemini API.

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",
            }
        ],
    },
)

Как подключить MCP-сервер Gemini Docs

Общедоступный MCP-сервер Gemini Docs (https://gemini-api-docs-mcp.dev) предоставляет вашему агенту прямой доступ ко всему сайту с документацией. Ваш агент может искать и читать страницы документации, чтобы проверять схемы запросов, ограничения моделей и новые функции:

• gemini_search_docs: ищет в документации Gemini API по теме или запросу.
• gemini_get_doc: читает весь контент в формате Markdown на определенной странице документации.

Быстрая настройка

Чтобы автоматически настроить обнаруженных агентов кодирования, выполните следующую команду в терминале или корневом каталоге проекта:

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

Настройка по среде

$ 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"
    }
  }
}

Плагин Gemini API

Если вы используете Antigravity, самый быстрый способ настроить рабочее пространство – плагин Gemini API. Он включает MCP-сервер Gemini Docs, все официальные навыки Gemini (gemini-api-dev, gemini-live-api-dev, gemini-omni-flash-api) и инструменты для работы с ключами API.

• Установка в Antigravity (интерфейс): перейдите в раздел Настройки > Специальные возможности > Плагины Google и скачайте Gemini API.
• Установка с помощью CLI: bash agy plugin install https://github.com/google-gemini/gemini-skills

Документация, доступная для машинного считывания

Стандартные веб-страницы содержат HTML-теги, панели навигации и скрипты, которые занимают место в окне контекста. ai.google.dev предоставляет конечные точки, которые можно считывать с помощью машинного обучения, чтобы агенты и скрипты могли получать чистый код Markdown напрямую:

• llms.txt index (https://ai.google.dev/gemini-api/docs/llms.txt): список всех страниц документации по Gemini API со ссылками на каждую из них.
• Прямые URL Markdown (.md.txt). Добавьте .md.txt к любому URL документации на сайте ai.google.dev (например, https://ai.google.dev/gemini-api/docs/coding-agents.md.txt), чтобы получить исходный код Markdown для сохраненных запросов, правил AGENTS.md или автоматизированных скриптов.

Рекомендуемые правила проекта (AGENTS.md)

Файл правил проекта (AGENTS.md, .cursorrules или CLAUDE.md) задает базовые правила, которые загружаются в начале каждого сеанса агента. Добавьте эти правила в корневой каталог проекта, чтобы агенты по умолчанию использовали текущие модели и 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.

Проверка и устранение неполадок

Проверка правильности настроек

Чтобы проверить настройки, попросите агента программирования:

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

Настроенный агент будет использовать gemini_search_docs на сервере MCP geminiDocs и писать код с помощью client.interactions.create с SDK google-genai или @google/genai.

Команды статуса

Устранение неполадок

• Не удалось обнаружить навык или MCP-сервер. Перезапустите редактор (Cursor или VS Code) или сеанс терминала (Claude Code или Codex). Большинство агентов загружают MCP-серверы и навыки только при запуске.
• Конфликт глобальных навыков. Если ваш агент игнорирует глобально установленный навык, установите его в корневой каталог проекта без --global: bash npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill gemini-api-dev
• Правила игнорируются. Убедитесь, что файл AGENTS.md, .cursorrules или CLAUDE.md находится в корневом каталоге проекта.

Дальнейшие действия

• Руководство по навыкам Gemini API
• Навыки работы с Gemini API на GitHub
• Interactions API
• Доступные модели
• Библиотеки и SDK