Gemini API를 호출하여 텍스트 생성, 다중 턴 대화, 멀티모달 이해, 이미지 생성, 스트리밍 응답, 배경 연구 작업, 함수 호출, 구조화된 출력 또는 기존 generateContent API에서 마이그레이션하는 코드를 작성할 때 사용합니다. 이 스킬은 Python과 TypeScript에서 Gemini 모델 및 에이전트를 사용하는 권장 방식인 Interactions API를 다룹니다.
이 스킬은 Google Gemini API를 사용하는 개발자에게 필수적인 가이드 역할을 합니다. 코딩 과정에서 Gemini 모델과 상호작용하는 데 필요한 최신 Interactions API를 중점적으로 다루며, 기존의 generateContent API보다 더 강력하고 유연한 인터페이스를 제공합니다. Python과 TypeScript 환경에서 모두 사용할 수 있어, 텍스트 생성, 다중 턴 대화, 이미지 및 오디오를 포함한 멀티모달 입력 처리, 이미지 생성, 스트리밍 응답, 함수 호출, 구조화된 JSON 출력 등 다양한 기능을 쉽게 구현할 수 있습니다. 특히 배경 연구 작업과 같은 복잡한 에이전트 워크플로우에 최적화되어 있으며, 기존 코드를 Interactions API로 마이그레이션하는 방법도 상세히 안내합니다. 이 스킬을 통해 개발자는 CLI 도구, 봇, 자동화 스크립트 등 다양한 애플리케이션에서 Gemini의 최신 기능을 최대한 활용할 수 있습니다.
npx skills add https://github.com/google-gemini/gemini-skills/tree/main/skills/gemini-interactions-apiInstalled? Explore more 연구 & 데이터 분석 skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Gemini API를 호출하여 텍스트 생성, 다중 턴 대화, 멀티모달 이해, 이미지 생성, 스트리밍 응답, 배경 연구 작업, 함수 호출, 구조화된 출력 또는 기존 generateContent API에서 마이그레이션하는 코드를 작성할 때 이 스킬을 사용하세요. 이 스킬은 Python과 TypeScript에서 Gemini 모델 및 에이전트를 사용하는 권장 방식인 Interactions API를 다룹니다.
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.