Configurazione dell'agente di programmazione e risorse per sviluppatori

Gli agenti di programmazione AI si basano su dati di addestramento che terminano in una data prestabilita. Per questo motivo, gli agenti spesso suggeriscono modelli deprecati (gemini-1.5), SDK precedenti (google-generativeai) o pattern di codice obsoleti.

Il collegamento dell'agente alle risorse ufficiali per sviluppatori Gemini consente di scrivere codice accurato utilizzando i modelli attuali, l'SDK google-genai e l'API Interactions.

Puoi concedere al tuo agente di codifica l'accesso alla documentazione e alle regole di Gemini in quattro modi:

Riepilogo delle risorse dell'agente

Installare le skill dell'agente Gemini

Le competenze dell'agente forniscono all'agente di programmazione regole procedurali, nomi di modelli attuali e pattern di codice SDK. Anziché aggiungere istruzioni lunghe al prompt, l'agente carica ogni skill solo quando necessario. In questo modo, l'agente evita SDK ritirati e utilizza pattern Gemini moderni.

Le skill funzionano insieme al server MCP di Gemini Docs. Se l'agente non ha installato il server MCP, la skill torna a llms.txt. Per scoprire di più su come funzionano le skill, leggi la Guida alle skill dell'API Gemini.

Installazione con la CLI (skills.sh o Context7)

Installa le skill utilizzando skills.sh (opzione consigliata) o 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  --global

# Or install with Context7
npx ctx7 skills install /google-gemini/gemini-skills 

Skill disponibili

gemini-api-dev

Competenza nella creazione di applicazioni con l'API Interactions e gli SDK ufficiali dell'API Gemini (google-genai per Python e @google/genai per TypeScript). Questa competenza copre:

• Generazione di testo, chat a più turni, streaming, output strutturati e chiamata di funzione
• Generazione di immagini, sintesi vocale (TTS) e input multimodali
• Gestione dello stato della conversazione lato server, esecuzione in background, ricerca approfondita e agenti gestiti
• Nomi dei modelli attuali e migrazione del codice legacy generateContent o google-generativeai

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

gemini-live-api-dev

Competenza per la creazione di applicazioni di streaming audio e video in tempo reale con l'API Gemini Live. Questa skill tratta i seguenti argomenti:

• Gestione delle sessioni WebSocket, token client effimeri e ripresa della sessione
• Streaming di audio, video e testo con rilevamento di attività vocale (VAD) e supporto dell'interruzione
• Ragionamento in background (pensiero esteso), chiamate asincrone non bloccanti di strumenti, trascrizione e traduzione vocale in tempo reale

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

gemini-omni-flash-api

Skill per generare e modificare video con Gemini Omni Flash utilizzando l'API Interactions. Include script di assistenza (upload_file.py, generate_video.py, prep_video.py, inspect_video.py) e copre:

• Generazione di video da testo e creazione di prompt
• Transizioni del primo e dell'ultimo fotogramma e generazione di video guidata dai riferimenti
• Estensioni video e flussi di lavoro di preelaborazione dei contenuti multimediali

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

Montare le skill in Managed Agents

Quando esegui agenti gestiti da remoto con l'API Interactions, puoi montare il repository google-gemini/gemini-skills nello spazio di lavoro dell'agente. Per maggiori dettagli, consulta la guida alle competenze dell'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",
            }
        ],
    },
)

Connetti il server MCP di Gemini Docs

Il server MCP di Gemini Docs pubblico (https://gemini-api-docs-mcp.dev) consente all'agente di accedere in tempo reale all'intero sito di documentazione. Il tuo agente può cercare e leggere le pagine della documentazione per controllare gli schemi delle richieste, i limiti del modello e le nuove funzionalità:

• gemini_search_docs: esegue ricerche nella documentazione dell'API Gemini per argomento o query.
• gemini_get_doc: legge l'intero contenuto Markdown di una pagina di documentazione specifica.

Configurazione rapida

Esegui questo comando nel terminale o nella radice del progetto per configurare automaticamente gli agenti di codifica rilevati:

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

Configurazione per ambiente

$ 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"
    }
  }
}

Plugin API Gemini

Se utilizzi Antigravity, il plug-in API Gemini è il modo più rapido per configurare il tuo workspace. Include il server MCP di Gemini Docs, tutte le skill ufficiali di Gemini (gemini-api-dev, gemini-live-api-dev, gemini-omni-flash-api) e gli strumenti per le chiavi API in un unico download.

• Installazione in Antigravity (UI): vai a Impostazioni > Personalizzazioni > Crea con i plug-in Google e scarica API Gemini.
• Installa con la CLI: bash agy plugin install https://github.com/google-gemini/gemini-skills

Documentazione leggibile da macchina

Le pagine web standard includono tag HTML, barre di navigazione e script che occupano spazio nella finestra contestuale. ai.google.dev fornisce endpoint leggibili dalla macchina in modo che agenti e script possano recuperare direttamente Markdown pulito:

• Indice llms.txt (https://ai.google.dev/gemini-api/docs/llms.txt): Elenca tutte le pagine della documentazione dell'API Gemini con link a ciascuna pagina.
• URL Markdown diretti (.md.txt): aggiungi .md.txt a qualsiasi URL di documentazione su ai.google.dev (ad esempio, https://ai.google.dev/gemini-api/docs/coding-agents.md.txt) per ottenere un'origine Markdown pulita per prompt salvati, regole AGENTS.md o script automatizzati.

Regole del progetto consigliate (AGENTS.md)

Un file di regole del progetto (AGENTS.md, .cursorrules o CLAUDE.md) imposta le regole di base che vengono caricate all'inizio di ogni sessione dell'agente. Aggiungi queste linee guida alla radice del progetto in modo che gli agenti di codifica utilizzino per impostazione predefinita i modelli e gli SDK attuali:

# 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.

Verifica e risolvi i problemi

Verificare la configurazione

Per testare la configurazione, chiedi all'agente di programmazione:

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

Un agente configurato utilizzerà gemini_search_docs sul server MCP geminiDocs e scriverà codice utilizzando client.interactions.create con l'SDK google-genai o @google/genai.

Comandi di stato

Risoluzione dei problemi

• Skill o server MCP non rilevati: riavvia l'editor (Cursor o VS Code) o la sessione del terminale (Claude Code o Codex). La maggior parte degli agenti carica i server MCP e le skill solo all'avvio.
• Conflitto di skill globale: se l'agente ignora una skill installata a livello globale, installa la skill nella radice del progetto senza --global: bash npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill gemini-api-dev
• Regole ignorate:assicurati che il file AGENTS.md, .cursorrules o CLAUDE.md si trovi nella directory principale del progetto.

Passaggi successivi

• Guida alle competenze dell'API Gemini
• Competenze dell'API Gemini su GitHub
• API Interactions
• Modelli disponibili
• Librerie e SDK