Gemini APIを使用してテキスト生成、マルチターンチャット、マルチモーダル理解、画像生成、ストリーミング応答、バックグラウンド研究タスク、関数呼び出し、構造化出力、または古いgenerateContent APIからの移行をコーディングする際に使用します。このスキルは、PythonおよびTypeScriptでGeminiモデルとエージェントを使用する推奨方法であるInteractions APIをカバーします。
このスキルは、GoogleのGemini API、特にInteractions APIを使用した開発を支援します。従来のgenerateContent APIから移行する開発者や、新たにGeminiモデルとエージェントを扱う開発者にとって必須のスキルです。テキスト生成、マルチターンチャット、画像や音声を含むマルチモーダル理解、画像生成、リアルタイムストリーミング応答、バックグラウンドでの研究タスク、関数呼び出しによる外部ツール連携、JSONスキーマに基づく構造化出力など、幅広いユースケースをカバーします。PythonおよびTypeScriptの両方で利用可能であり、最新のSDK設計に則ったベストプラクティスを提供します。このスキルは、Gemini APIの機能を最大限に活用し、コードの品質と開発効率を向上させます。
npx skills add https://github.com/google-gemini/gemini-skills/tree/main/skills/gemini-interactions-apiInstalled? Explore more 研究＆データ分析 skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Gemini APIを呼び出してテキスト生成、マルチターンチャット、マルチモーダル理解、画像生成、ストリーミング応答、バックグラウンド研究タスク、関数呼び出し、構造化出力を行うコードを書くとき、または古いgenerateContent APIから移行するときにこのスキルを使用してください。このスキルは、PythonとTypeScriptでGeminiモデルとエージェントを使用する推奨方法であるInteractions APIをカバーします。
This repo contains 4 individual skills — each has its own dedicated page.
Use this skill when building applications with Gemini API hosted models, including Gemini and Gemma 4, working with multimodal content (text, images, audio, video), implementing function calling, using structured outputs, or needing current model specifications. Covers SDK usage (google-genai for Python, @google/genai for JavaScript/TypeScript, com.google.genai:google-genai for Java, google.golang.org/genai for Go), model selection, and API capabilities.
Use this skill when building real-time, bidirectional streaming applications with the Gemini Live API. Covers WebSocket-based audio/video/text streaming, voice activity detection (VAD), native audio features, function calling, session management, ephemeral tokens for client-side auth, live translation, and all Live API configuration options. SDKs covered - google-genai (Python), @google/genai (JavaScript/TypeScript).
Use this skill for generative video editing, text-to-video, image-referenced video generation, first-frame-to-video, first-and-last-frame transitions, and video extensions using Gemini Omni 1.1 Flash (gemini-omni-1.1-flash) via the official google-genai SDK. Includes workflows for pre-processing/optimizing high-resolution or long source videos with ffmpeg, stripping audio for full sound regeneration, and handling turn-by-turn video editing and parallel execution.
Guides the usage of Gemini API on Google Cloud Vertex AI with the Gen AI SDK. Use when the user asks about using Gemini in an enterprise environment or explicitly mentions Vertex AI. Covers SDK usage (Python, JS/TS, Go, Java, C#), capabilities like Live API, tools, multimedia generation, caching, and batch prediction.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.