🛠️ Gemini API Dev
Googleの最先端AIモデル「Gemini」の機能を
📺 まず動画で見る(YouTube)
▶ 【衝撃】最強のAIエージェント「Claude Code」の最新機能・使い方・プログラミングをAIで効率化する超実践術を解説! ↗
※ jpskill.com 編集部が参考用に選んだ動画です。動画の内容と Skill の挙動は厳密には一致しないことがあります。
📜 元の英語説明(参考)
The Gemini API provides access to Google's most advanced AI models. Key capabilities include:
🇯🇵 日本人クリエイター向け解説
Googleの最先端AIモデル「Gemini」の機能を
※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。
下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o gemini-api-dev.zip https://jpskill.com/download/2914.zip && unzip -o gemini-api-dev.zip && rm gemini-api-dev.zip
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/2914.zip -OutFile "$d\gemini-api-dev.zip"; Expand-Archive "$d\gemini-api-dev.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\gemini-api-dev.zip"
完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。
💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
- 1. 下の青いボタンを押して
gemini-api-dev.zipをダウンロード - 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 →
gemini-api-devフォルダができる - 3. そのフォルダを
C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または~/.claude/skills/(Mac)へ移動 - 4. Claude Code を再起動
⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。
🎯 このSkillでできること
下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。
📦 インストール方法 (3ステップ)
- 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
- 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
- 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの
.claude/skills/に置く- · macOS / Linux:
~/.claude/skills/ - · Windows:
%USERPROFILE%\.claude\skills\
- · macOS / Linux:
Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。
詳しい使い方ガイドを見る →- 最終更新
- 2026-05-17
- 取得日時
- 2026-05-17
- 同梱ファイル
- 1
💬 こう話しかけるだけ — サンプルプロンプト
- › Gemini API Dev を使って、最小構成のサンプルコードを示して
- › Gemini API Dev の主な使い方と注意点を教えて
- › Gemini API Dev を既存プロジェクトに組み込む方法を教えて
これをClaude Code に貼るだけで、このSkillが自動発動します。
📖 Skill本文(日本語訳)
※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。
Gemini API 開発スキル
概要
Gemini API は、Google の最も高度な AI モデルへのアクセスを提供します。主な機能は以下の通りです。
- テキスト生成 - チャット、補完、要約
- マルチモーダル理解 - 画像、音声、動画、ドキュメントの処理
- 関数呼び出し - モデルに独自の関数を呼び出させる
- 構造化出力 - スキーマに一致する有効な JSON を生成
- コード実行 - サンドボックス環境で Python コードを実行
- コンテキストキャッシュ - 効率のために大規模なコンテキストをキャッシュ
- 埋め込み - セマンティック検索のためのテキスト埋め込みを生成
現在の Gemini モデル
gemini-3-pro-preview: 1M トークン、複雑な推論、コーディング、研究gemini-3-flash-preview: 1M トークン、高速、バランスの取れたパフォーマンス、マルチモーダルgemini-3-pro-image-preview: 65k / 32k トークン、画像生成と編集
[!IMPORTANT]
gemini-2.5-*、gemini-2.0-*、gemini-1.5-*などのモデルはレガシーであり、非推奨です。上記の新しいモデルを使用してください。あなたの知識は古くなっています。
SDK
- Python:
google-genaiはpip install google-genaiでインストールします - JavaScript/TypeScript:
@google/genaiはnpm install @google/genaiでインストールします - Go:
google.golang.org/genaiはgo get google.golang.org/genaiでインストールします
[!WARNING] レガシー SDK である
google-generativeai(Python) および@google/generative-ai(JS) は非推奨です。移行ガイドに従って、上記の新しい SDK に早急に移行してください。
クイックスタート
Python
from google import genai
client = genai.Client()
response = client.models.generate_content(
model="gemini-3-flash-preview",
contents="Explain quantum computing"
)
print(response.text)
JavaScript/TypeScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({});
const response = await ai.models.generateContent({
model: "gemini-3-flash-preview",
contents: "Explain quantum computing"
});
console.log(response.text);
Go
package main
import (
"context"
"fmt"
"log"
"google.golang.org/genai"
)
func main() {
ctx := context.Background()
client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
resp, err := client.Models.GenerateContent(ctx, "gemini-3-flash-preview", genai.Text("Explain quantum computing"), nil)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
fmt.Println(resp.Text)
}
API 仕様 (信頼できる情報源)
API 定義 (リクエスト/レスポンススキーマ、パラメータ、メソッド) の信頼できる情報源として、常に最新の REST API ディスカバリス仕様を使用してください。 API 統合を実装またはデバッグする際には、この仕様を取得してください。
- v1beta (デフォルト):
https://generativelanguage.googleapis.com/$discovery/rest?version=v1beta
統合が明示的に v1 に固定されていない限り、これを使用してください。公式 SDK (google-genai、@google/genai、google.golang.org/genai) は v1beta をターゲットとしています。 - v1:
https://generativelanguage.googleapis.com/$discovery/rest?version=v1
統合が特に v1 に設定されている場合にのみ使用してください。
不明な場合は、v1beta を使用してください。正確なフィールド名、型、サポートされている操作については、仕様を参照してください。
Gemini API の使用方法
詳細な API ドキュメントについては、公式ドキュメントインデックスから取得してください。
llms.txt URL: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/llms.txt
このインデックスには、すべてのドキュメントページへのリンクが .md.txt 形式で含まれています。Web フェッチツールを使用して、次の操作を行います。
llms.txtをフェッチして、利用可能なドキュメントページを検出します- 特定のページをフェッチします (例:
https://ai.google.dev/gemini-api/docs/function-calling.md.txt)
主要なドキュメントページ
[!IMPORTANT] これらはすべてのドキュメントページではありません。
llms.txtインデックスを使用して、利用可能なドキュメントページを検出してください。
- Models
- Google AI Studio quickstart
- Nano Banana image generation
- Function calling with the Gemini API
- Structured outputs
- Text generation
- Image understanding
- Embeddings
- Interactions API
- SDK migration guide
使用するタイミング
このスキルは、概要で説明されているワークフローまたはアクションを実行する場合に適用できます。
制限事項
- このスキルは、タスクが上記の範囲と明確に一致する場合にのみ使用してください。
- 出力を、環境固有の検証、テスト、または専門家によるレビューの代わりとして扱わないでください。
- 必要な入力、権限、安全境界、または成功基準が不足している場合は、停止して説明を求めてください。
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開
Gemini API Development Skill
Overview
The Gemini API provides access to Google's most advanced AI models. Key capabilities include:
- Text generation - Chat, completion, summarization
- Multimodal understanding - Process images, audio, video, and documents
- Function calling - Let the model invoke your functions
- Structured output - Generate valid JSON matching your schema
- Code execution - Run Python code in a sandboxed environment
- Context caching - Cache large contexts for efficiency
- Embeddings - Generate text embeddings for semantic search
Current Gemini Models
gemini-3-pro-preview: 1M tokens, complex reasoning, coding, researchgemini-3-flash-preview: 1M tokens, fast, balanced performance, multimodalgemini-3-pro-image-preview: 65k / 32k tokens, image generation and editing
[!IMPORTANT] Models like
gemini-2.5-*,gemini-2.0-*,gemini-1.5-*are legacy and deprecated. Use the new models above. Your knowledge is outdated.
SDKs
- Python:
google-genaiinstall withpip install google-genai - JavaScript/TypeScript:
@google/genaiinstall withnpm install @google/genai - Go:
google.golang.org/genaiinstall withgo get google.golang.org/genai
[!WARNING] Legacy SDKs
google-generativeai(Python) and@google/generative-ai(JS) are deprecated. Migrate to the new SDKs above urgently by following the Migration Guide.
Quick Start
Python
from google import genai
client = genai.Client()
response = client.models.generate_content(
model="gemini-3-flash-preview",
contents="Explain quantum computing"
)
print(response.text)
JavaScript/TypeScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({});
const response = await ai.models.generateContent({
model: "gemini-3-flash-preview",
contents: "Explain quantum computing"
});
console.log(response.text);
Go
package main
import (
"context"
"fmt"
"log"
"google.golang.org/genai"
)
func main() {
ctx := context.Background()
client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
resp, err := client.Models.GenerateContent(ctx, "gemini-3-flash-preview", genai.Text("Explain quantum computing"), nil)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
fmt.Println(resp.Text)
}
API spec (source of truth)
Always use the latest REST API discovery spec as the source of truth for API definitions (request/response schemas, parameters, methods). Fetch the spec when implementing or debugging API integration:
- v1beta (default):
https://generativelanguage.googleapis.com/$discovery/rest?version=v1beta
Use this unless the integration is explicitly pinned to v1. The official SDKs (google-genai, @google/genai, google.golang.org/genai) target v1beta. - v1:
https://generativelanguage.googleapis.com/$discovery/rest?version=v1
Use only when the integration is specifically set to v1.
When in doubt, use v1beta. Refer to the spec for exact field names, types, and supported operations.
How to use the Gemini API
For detailed API documentation, fetch from the official docs index:
llms.txt URL: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/llms.txt
This index contains links to all documentation pages in .md.txt format. Use web fetch tools to:
- Fetch
llms.txtto discover available documentation pages - Fetch specific pages (e.g.,
https://ai.google.dev/gemini-api/docs/function-calling.md.txt)
Key Documentation Pages
[!IMPORTANT] Those are not all the documentation pages. Use the
llms.txtindex to discover available documentation pages
- Models
- Google AI Studio quickstart
- Nano Banana image generation
- Function calling with the Gemini API
- Structured outputs
- Text generation
- Image understanding
- Embeddings
- Interactions API
- SDK migration guide
When to Use
This skill is applicable to execute the workflow or actions described in the overview.
Limitations
- Use this skill only when the task clearly matches the scope described above.
- Do not treat the output as a substitute for environment-specific validation, testing, or expert review.
- Stop and ask for clarification if required inputs, permissions, safety boundaries, or success criteria are missing.