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🛠️ Gemini API Dev

gemini-api-dev

Googleの最先端AIモデル「Gemini」の機能を

⏱ テスト計画作成 2時間 → 20分

📺 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

一言でいうと

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。

⚡ おすすめ: コマンド1行でインストール(60秒)

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。

🍎 Mac / 🐧 Linux
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
🪟 Windows (PowerShell)
$d = "$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. 1. 下の青いボタンを押して gemini-api-dev.zip をダウンロード
  2. 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. 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. 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. 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. 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. 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\

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-genaipip install google-genai でインストールします
  • JavaScript/TypeScript: @google/genainpm install @google/genai でインストールします
  • Go: google.golang.org/genaigo 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。

  1. 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
  2. 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。

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, research
  • gemini-3-flash-preview: 1M tokens, fast, balanced performance, multimodal
  • gemini-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-genai install with pip install google-genai
  • JavaScript/TypeScript: @google/genai install with npm install @google/genai
  • Go: google.golang.org/genai install with go 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:

  1. Fetch llms.txt to discover available documentation pages
  2. 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.txt index to discover available documentation pages

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.