google-ai

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目的

このスキルを使うと、Google の Gemini API と連携して、Pro、Flash、Ultra モデルにアクセスし、最大 1M トークンのコンテキストでテキスト生成、チャット、埋め込みなどのタスクを実行できます。RESTful エンドポイントを通じて、高度な AI 機能をアプリケーションに統合するために設計されています。

使用する場面

長文書の要約、詳細な仕様からのコード生成、複数ターンの会話への対応など、大規模なコンテキストを扱う AI 処理が必要な場合にこのスキルを使用してください。OpenAI の代替モデルでは不十分な場合や、Google Cloud のエコシステムと統合する場合など、Google 固有のモデルが必要なシナリオに適用してください。

主な機能

• 一般的なタスクには Gemini Pro、高速な推論には Flash、複雑な推論には Ultra を利用できます。
• 最大 1M トークンのコンテキストに対応しており、書籍やコードベースの処理に最適です。
• 専用エンドポイントを介して、テキストや画像などのマルチモーダル入力に対応しています。
• text-embedding-004 などのモデルを使用して、セマンティック検索向けの埋め込みを生成できます。
• API キーごとにレート制限とクォータが管理され、最大で毎分 1,000 件のリクエストに対応します。

使用パターン

必ず $GOOGLE_API_KEY 環境変数を使って認証を初期化してください。OpenClaw では、たとえば google-ai generate のように、スキル ID をコマンドの先頭に付けてこのスキルを呼び出します。リクエストには JSON ペイロードを使用し、レスポンスは JSON オブジェクトとして処理してください。基本パターンは、モデルを選択してリクエストを設定し、HTTP POST で送信してから、出力をレスポンスから解析する方法です。繰り返し使用する場合は、レート制限を避けるために API レスポンスをキャッシュしてください。

主なコマンド／API

主要なエンドポイントは https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/{model}:generateContent です。JSON 本文を含む HTTP POST リクエストを使用します。例：

{
  "contents": [{"parts": [{"text": "Write a function for sorting arrays"}]}]
}

CLI の例：curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -H "Authorization: Bearer $GOOGLE_API_KEY" -d '{"contents": [{"parts": [{"text": "Hello"}]}]}' https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-pro:generateContent を実行します。主なフラグは、モデルを選択する --model gemini-pro と、出力を制限する --max-tokens 1024 です。埋め込みには、次のようなペイロードを指定して https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/{model}:embedContent を使用します。

{
  "model": "models/text-embedding-004",
  "content": "Embed this text"
}

OpenClaw では、google-ai embed --text "Sample text" --model text-embedding-004 を実行します。

統合に関する注意事項

使用前に、たとえば export GOOGLE_API_KEY=your_api_key のように、$GOOGLE_API_KEY を環境変数として設定してください。OpenClaw の設定では、[skills] セクションに google-ai = { api_key = "$GOOGLE_API_KEY", default_model = "gemini-pro" } を追加します。Google Cloud Console の AI Studio でプロジェクトが有効になっていることを確認してください。非同期操作には、ウェブフックまたはポーリングを使用してください。他のスキルと統合するには、たとえば google-ai の結果を検索スキルにパイプするなど、出力を連結します。一時的なエラーの再試行には、指数バックオフを使用してください。

エラー処理

HTTP ステータスコードを確認してください。401 は API キーが無効であることを示すため、$GOOGLE_API_KEY を使って再認証してください。429 はレート制限を示すため、待機してから遅延を置いて再試行してください。JSON のエラー内容を解析して詳細を確認します。たとえば "code": "INVALID_ARGUMENT" の場合は、リクエスト本文を検証してください。OpenClaw では、たとえば try { execute "google-ai generate" } catch { log error and retry after 5 seconds } のように、コマンドを try-catch ブロックで囲みます。400 エラーを避けるため、入力を必ず検証してください。たとえば、モデル名が完全に一致していること（"gemini-1.0-pro" など）を確認します。

具体的な使用例

1. コードを生成する：Python 関数を作成するには、google-ai generate --model gemini-pro --prompt "Write a function to merge two sorted lists" を使用します。エンドポイントに POST を送信し、コードスニペットを返します。
2. 検索用にテキストを埋め込む：セマンティック類似度を調べるには、google-ai embed --model text-embedding-004 --text "Example query" を実行し、アプリケーション内でコサイン類似度を使って埋め込みを比較します。

グラフの関係

• クラスター：「ai-apis」に接続され、AI エンドポイントの共通処理に対応します。
• タグ：「ai-apis」と「api」にリンクされ、API 関連スキルで見つけやすくなっています。
• 関連スキル：モデルの比較では「openai」と連携し、認証フローでは「google-cloud」に依存します。