gemini-agent-dev-support

Gemini API 開発スキル

1. 計画フェーズ（定義前）

実装計画を提案する前に、次のアーキテクチャ上の制約を確認し、認識を合わせる必要があります。

• メモリなし：最新の SDK 仕様を確認するには、Docs MCP の search_docs を検索するか、llms.txt を参照してください。
• SDK のインポート：@google/genai（JS/TS）または google-genai（Python）のみを厳密に使用してください。レガシー SDK はインポートしないでください。
• オリジン：Web アプリはローカル開発サーバー（例：localhost）で実行する必要があります。file:// での実行は絶対に避けてください。
• 認証情報ポリシー：API キーと認証情報は、サーバー側／バックエンドプロキシに保持してください。クライアント側のコードでキーを公開しないでください。
• 時間のグラウンディング：計画には、動的なシステム指示への時刻の注入を含める必要があります。
• モック禁止：機能しない要素は無効化するか非表示にしてください。本番コードの実行経路に静的なスタブ応答を含めないでください。

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2. コーディングとデバッグのフェーズ（標準パターン）

生成する本番コードにコメントを追加せず、常に次のクリーンコードパターンを使用してください。

A. IME と送信イベント

input.addEventListener('keydown', (e) => {
  if (e.key === 'Enter') {
    if (e.isComposing || e.keyCode === 229) return;
    if (!e.shiftKey) {
      e.preventDefault();
      handleSend();
    }
  }
});

• 送信後、ただちに input.value をクリアしてください。
• loading === true の間は、入力要素と送信ボタンを無効にしてください。
• input.value.trim() === "" の場合は送信を防いでください。
• 音声入力：マイクの権限要求、UI の状態表示（リスニング中、エラー、再試行）、テキスト入力へのフォールバックを実際に実装してください。マイクのアイコンだけを表示するプレースホルダーを使用しないでください。

B. モデルの選択と時間の認識

new GoogleGenAI({}).models.list();

const systemInstruction = `Current local time: ${new Date().toLocaleString()}`;

// API Key Validation (verify by listing models via SDK)
async function validateApiKey(apiKey) {
  try {
    const ai = new GoogleGenAI({ apiKey });
    await ai.models.list();
    return true;
  } catch {
    return false;
  }
}

C. ツールの組み合わせ（Gemini 2.x と 3.x）

import { GoogleGenAI } from '@google/genai';
const ai = new GoogleGenAI({});

function adaptGenerateContent(options) {
  // call tools seperately
  // call official tools seperately
}

function withOfficial(options) {
  // append official tools
}

async function callGemini(modelName, userInput, tools = [], enableSearch = false) {
  const options = {
    model: modelName,
    contents: userInput,
    config: { tools }
  }
  return checkAllowToolCombine(modelName) ?
    await adaptGenerateContent(options) :
    await ai.model.generateContent(options);
}

• ツールのグラウンディング：systemInstruction を動的に更新してください。検索が無効な場合は、次の文を追加してください："Tool google_search is disabled. Do not attempt to call it."

D. ツールのエラー処理

{
  "functionResponse": {
    "name": "unknown_or_failed_tool",
    "response": {
      "error": "Error message for model auto-correction."
    }
  }
}

• ツールの実行エラーや不明なツール名に対して、直接スローしないでください。上記の構造化されたエラー JSON を返してください。

E. 履歴スキーマ

• 履歴オブジェクトに複数形の functionCalls フィールドを含めないでください。個々の functionCall を、対応する functionResponse にマッピングしてください。
• ダイアログループでは、thought、（interactions context 内の）signature、およびサーバー側のツールコンテキストを保持してください。

F. エラー処理と安全なレンダリング

{
  "error": {
    "code": "API_LIMIT_EXCEEDED",
    "message": "Friendly error summary in Traditional Chinese.",
    "details": {
      "status": 429,
      "reason": "rate_limit_exceeded",
      "debug_info": "Debug stack trace without API keys."
    }
  }
}

import { marked } from 'marked';
import DOMPurify from 'dompurify';

const safetyHtml = DOMPurify.sanitize(marked.parse(markdown));

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出力形式

検証ログ

• Docs MCP／スキルのクエリーリンク：[例：search_docs のクエリー]
• モデル：[例：gemini-2.5-flash]

チェックリスト

ID	項目	結果	根拠
S1	SDK／ツール	PASS / FAIL / N/A	[コード行またはテストのスクリーンショットリンク]

コード変更

• [file path]：[変更内容]

スモークテストの出力

[test execution logs]

残存リスク

• [未テストの機能、プロキシ、または「なし」]

再発防止

• [防止メカニズムを記述：Rule / Hook / Test / Skill / 「不要」とその理由]