Gemini API 企业开发指南
帮助开发者使用统一 Gen AI SDK 在 Gemini Enterprise Agent Platform 上构建企业级 Gemini 应用。
内容要求使用环境变量或 ADC、避免硬编码凭据，并说明企业端点与部分数据来源；但未给出最小 IAM 权限、敏感数据处理、用户确认、外部副作用隔离或回滚方案，因此扣分。未见红线风险。
文档覆盖多个 SDK、模型和工作流，且提供异常安全响应示例；但源文件未包含测试、CI、锁定版本或可复现验证，部分示例存在未展示依赖或参数兼容性不确定，静态评估下不得超过10分，因此扣分。
触发条件、支持的 SDK 和主要能力较清楚，也说明需要 Google Cloud 凭据及启用 API；但非适用场景、输入输出边界、区域可用性、中国大陆网络可达性和成本约束说明不足，因此扣分。
目录按主题拆分并提供安装、迁移、参考文件、许可证和 GitHub issue 维护入口；但没有技能自身的版本、变更记录、维护责任人、稳定性标注、FAQ 或系统化故障排查，且部分依赖和模型版本使用动态或预览标识，因此扣分。
快速开始示例和参考文件覆盖文本、多模态、工具、缓存、批处理、实时 API、媒体与调优，能支持核心集成任务；但没有仓库内验证输出，示例可能需要额外环境配置和轻度修正，且替代方案与成本收益未充分比较，因此按静态上限评为7分。
提供官方 Google Cloud 文档、迁移指南和 GoogleCloudPlatform 样例仓库链接，具备一定可审计性；但未提供提交的测试套件、CI 结果、版本锁定或第三方执行证据，关键 SDK/API/model 声明无法仅凭这些文件独立复现，因此为5分。
- 模型名称、预览状态、SDK 参数和 Agent Platform 品牌/API 路径可能随时间变化；实施前应核对当前官方文档与稳定版本。
- 示例默认使用云端凭据、GCS、搜索、代码执行、MCP、缓存、批处理或视频生成，可能产生数据暴露、权限扩大和费用；应先限定 IAM、数据范围、预算和人工确认。
- 未说明中国大陆网络可达性或替代接入路径；核心功能依赖 Google Cloud/Agent Platform 海外服务时，FollowSkills 用户可能无法直接使用。
- 未提供失败重试、超时、配额、区域不可用、作业取消、输出校验和回滚策略，生产化前需要补充。
这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
该技能面向在企业环境中使用 Gemini API 的开发者，尤其适用于明确提到 Vertex AI、Google Cloud 或 Agent Platform 的请求。它指导 Python、JavaScript/TypeScript、Go、Java 和 C# SDK 的使用，并覆盖文本、多模态输入、函数调用、结构化输出、嵌入、媒体生成、缓存、批量预测和实时双向流式 API。使用前需要有效的 Google Cloud 凭据或 Agent Platform API 密钥，并启用相关 API。技能要求优先使用新的 Google Gen AI SDK，而不是已弃用的旧版 SDK。
根据用户的集成需求，选择并示范 Google Gen AI SDK 的安装、认证、客户端初始化、模型调用和 API 配置；提供多种语言的文本生成示例；说明如何处理图像、音频、视频和文档，调用函数，生成符合 schema 的 JSON，创建嵌入，使用缓存、批量预测、媒体生成和 Live Realtime API；在需要时指向 Agent Platform 官方 API 文档及 Python 示例仓库。
- Google Cloud 开发者需要在企业项目中调用 Gemini 进行聊天、摘要或代码生成时。
- 应用团队需要让 Gemini 理解图像、音频、视频或文档时。
- 后端工程师需要实现函数调用或生成符合指定 schema 的 JSON 时。
- 搜索应用开发者需要生成文本嵌入以支持语义搜索时。
- 产品团队需要低延迟的语音或视频双向流式交互时。
- 数据平台团队需要对大规模异步数据集执行批量预测时。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 覆盖 Python、JavaScript/TypeScript、Go、Java 和 C#。
- 涵盖从文本生成到多模态、工具调用、嵌入、媒体生成、批量预测和实时 API 的多种能力。
- 明确要求使用统一的 Google Gen AI SDK，并指出旧版 SDK 的迁移方向。
- 提供认证、区域选择、模型选择和官方文档入口。
- 需要有效的 Google Cloud 凭据或 API 密钥，并启用 Agent Platform API。
- 技能内容依赖外部 Google Cloud 服务和网络连接，源材料未说明价格、配额或服务等级。
- 源材料未提供测试套件、故障排查结果或各语言示例的验证证据。
- Agent Platform 曾称为 Vertex AI，旧品牌可能造成文档和配置理解上的混淆。
如何安装这个 Skill？
在支持 Agent Skills 的客户端中运行 npx skills add google/skills，然后从该仓库选择 skills/cloud/gemini-api。README 没有提供该技能单独安装到指定客户端目录的额外步骤。
如何使用这个 Skill？
可用触发请求：请使用 Gemini API 在 Agent Platform 上为我的 Python 服务实现结构化 JSON 输出。 使用前配置 GOOGLE_CLOUD_PROJECT、GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global 和 GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE=true，或配置 GOOGLE_API_KEY 与 GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE=true；随后使用对应语言的 Gen AI SDK 初始化客户端并调用模型。
这个 Skill 与同类方案有什么区别？
源材料明确将新的 Google Gen AI SDK 与 google-cloud-aiplatform、@google-cloud/vertexai 和 google-generativeai 等旧版 SDK 区分开来，并要求迁移到新 SDK。除此之外，源材料没有提供与其他技能或平台的功能对比。