developing-genkit-dart について
Dart 開発者向けの Genkit 活用スキルです。生成、構造化出力、ツール、フロー、AI エージェントとプラグインの参照方法を扱い、Genkit CLI によるローカル実行、トレース、評価も説明します。
主な機能
- 01Genkit による生成と構造化出力
- 02ツール、フロー、AI エージェントの定義
- 03プラグインを介したモデルやサービスの接続
- 04CLI によるフローの実行とトレース
- 05schemantic による型付きデータの定義
活用シーン
- 01Dart アプリで生成 AI 機能を構築
- 02Genkit フローの開発とデバッグ
- 03プラグイン資料に沿ったモデルや MCP 機能の統合
MCP 対応
README では、Model Context Protocol の Server、Host、Client 機能を備える genkit_mcp プラグインに言及しています。詳しい使い方は対応するリファレンスを参照します。
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
npx skills add https:/ / github.com/ evanca/ flutter-ai-rules --skill developing-genkit-dartインストール後、Claude Code で/developing-genkit-dartを入力して読み込まれたか確認します。
同梱ファイル
SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。
agents/openai.yamlreferences/genkit_anthropic.mdgenkit_chrome.mdgenkit_firebase_ai.mdgenkit_google_genai.mdgenkit_mcp.mdgenkit_middleware.mdgenkit_openai.mdgenkit_shelf.mdgenkit.mdschemantic.md詳細
Genkit Dart
Genkit Dart は、コード生成、構造化出力、ツール、フロー、AI エージェントに統一されたインターフェースを提供する、Dart 向けの AI SDK です。
主な機能と使い方
Genkit の初期化(Genkit())、生成(ai.generate)、ツール(ai.defineTool)、フロー(ai.defineFlow)、埋め込み(ai.embedMany)、ストリーミング、リモートフローエンドポイントの呼び出しについてサポートが必要な場合は、コアフレームワークのリファレンスを読み込んでください。
references/genkit.md
Genkit CLI(推奨)
Genkit CLI は、フローの実行、実行のトレース、モデルの試用、出力の評価を行うためのローカル開発 UI を提供します。
インストールされているか確認してください:genkit --version
インストール:
npm install -g genkit-cli # Via npm (preferred)
ネイティブ CLI インストーラーについても https://genkit.dev/docs/devtools に記載されています。このインストーラーはリモートスクリプトを bash に渡すため、エージェントに実行させず、ご自身で実行してください。
使い方:
実行コマンドを genkit start でラップすると、Genkit 開発者 UI とトレースが有効になります:
genkit start -- dart run main.dart
プラグインのエコシステム
Genkit は、生成 AI の操作、外部 LLM との連携、ウェブサーバーのホスティングを行うために、多数のプラグインを利用します。
特定のプラグインを使うよう求められた場合は、必ず以下の対応するリファレンスを参照して使い方を確認してください。プラグイン固有の初期化引数、ツール、モデル、使用パターンを確認する必要がある場合は、そのリファレンスを読み込んでください。
| プラグイン名 | リファレンスリンク | 説明 |
|---|---|---|
genkit_google_genai | references/genkit_google_genai.md | Google Gemini プラグインのインターフェースの使い方を確認する場合に読み込みます。 |
genkit_anthropic | references/genkit_anthropic.md | Claude モデル向け Anthropic プラグインのインターフェースを確認する場合に読み込みます。 |
genkit_openai | references/genkit_openai.md | GPT モデル、Groq、カスタムの互換エンドポイント向け OpenAI プラグインのインターフェースを確認する場合に読み込みます。 |
genkit_middleware | references/genkit_middleware.md | 特定のエージェント動作のためのツール(filesystem、skills、toolApproval 割り込み)を確認する場合に読み込みます。 |
genkit_mcp | references/genkit_mcp.md | Model Context Protocol の統合(サーバー、ホスト、クライアントの機能)を確認する場合に読み込みます。 |
genkit_chrome | references/genkit_chrome.md | Prompt API を使って Chrome ブラウザー内で Gemini Nano をローカル実行する方法を確認する場合に読み込みます。 |
genkit_shelf | references/genkit_shelf.md | Dart Shelf を使って Genkit フローのアクションを HTTP 経由で統合する方法を確認する場合に読み込みます。 |
genkit_firebase_ai | references/genkit_firebase_ai.md | Firebase AI プラグインのインターフェース(Vertex AI 経由の Gemini API)を確認する場合に読み込みます。 |
外部依存関係
ツール、フロー、プロンプト内でスキーマのマッピングを定義する場合は、必ず schemantic ライブラリを使用してください。
schemantic の使い方や、型安全な生成 Dart コードの実装方法については、references/schemantic.md を必ず読んでください。これは、@Schema()、SchemanticType、または $ を接頭辞に持つクラスなどのシンボルに遭遇した場合に特に重要です。Genkit Dart はすべてのデータモデルに schemantic を使用するため、Genkit Dart を使ううえで理解が不可欠なスキルです。
ベストプラクティス
- 最終的な回答を生成する前に、
dart analyzeを使ってコードが問題なくコンパイルされることを必ず確認してください。 - ローカルでの開発とデバッグには、必ず Genkit CLI を使用してください。