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Agent Skill · 前端设计

gemini(Gemini 助手)

gemini 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

gemini 是前端设计类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为接触敏感数据;许可证信息还不明确,第三方扫描有提醒项,按安装量在前端设计类的 10,216 个 Skill 里排第 7,251。

总安装 396周安装 16GitHub Stars 4下载 124核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:gemini(Gemini 助手)
来源仓库:https://github.com/alphaonedev/openclaw-graph
仓库路径:skills/gemini
安装命令:
npx skills add https://github.com/alphaonedev/openclaw-graph --skill gemini
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/alphaonedev/openclaw-graph --skill gemini

这个 Skill 是做什么的

前端设计类 Skill 关注页面结构、视觉规范和组件写法,输出通常是可运行的界面代码。

用于接入 Google Gemini API 实现多模态交互和大上下文处理。适合长文本生成、图文混合输入及函数调用集成任务。支持高达 100 万 token 的上下文窗口和代码执行扩展功能。使用需配置 API 密钥并遵守 Google AI 内容政策与使用条款。涉及敏感信息时应注意数据脱敏和输出过滤机制设置。

来源仓库内路径:skills/gemini

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/alphaonedev/openclaw-graph --skill gemini;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

gemini 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/alphaonedev/openclaw-graph --skill gemini。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

gemini 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

gemini 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

gemini 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

gemini 用的人多吗?

公开数据是累计安装 396 次,近一周安装 16 次,下载 124 次,GitHub 4 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

gemini 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理前端设计类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

前端设计类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
frontend-design

前端设计 · Codex、Claude

8,823,360126,072只读MIT通过
vercel-composition-patterns

Vercel 组合模式 · Codex、Claude

3,858,81625,893需要联网MIT通过
vercel-react-native-skills

Vercel React native skills 前端 · Codex、Claude

2,468,66425,878只读MIT通过
adapt

adapt 搜索 · Codex、Claude

2,027,04023,125操作浏览器未明确通过
bolder

bolder 分析 · Codex、Claude

2,004,28823,130只读未明确通过
gemini

Gemini 助手 · 本页

3964接触敏感数据未明确有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

gemini

Purpose

This skill interfaces with the Google Gemini API to enable advanced AI interactions, focusing on multimodal inputs, extended context handling, and integrated features like function calling and code execution. Use it to extend OpenClaw's capabilities for complex tasks requiring large-scale context or multimedia processing.

When to Use

Use this skill for tasks involving long-form conversations (up to 1M tokens), multimodal data (e.g., text + images), or dynamic function calls. Ideal for code generation, data grounding, or API-based workflows in applications like chatbots, content analysis, or automated scripting. Avoid it for simple text-only tasks where lighter models suffice.

Key Capabilities

  • Multimodal support: Process text, images, and audio via the Gemini API; e.g., send an image URL with text for analysis.
  • Long context: Handle up to 1M tokens for extended conversations; specify context in requests to maintain state.
  • Function calling: Define and call external functions dynamically; use the API's tools parameter to specify functions.
  • Grounding: Integrate real-time data fetching for accurate responses; enable via the grounding config in requests.
  • Code execution: Generate and execute code snippets; ensure safe execution by wrapping in try-catch blocks.
  • API endpoints: Primary endpoint is https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-pro:generateContent for text generation.

Usage Patterns

To use this skill, first set the API key via environment variable (export GEMINI_API_KEY=your_key). Then, invoke it in OpenClaw by referencing the skill ID ("gemini") in your agent prompt. For API calls, structure requests as JSON payloads with authentication in the header. Pattern: Load the skill, prepare input data (e.g., multimodal array), send the request, and parse the response. Always check for rate limits by monitoring API responses. For repeated use, cache responses or use streaming for long contexts.

Common Commands/API

  • API Request: Use HTTP POST to https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-pro:generateContent with header Authorization: Bearer $GEMINI_API_KEY.
  • Example CLI via curl: curl -X POST -H "Authorization: Bearer $GEMINI_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"contents": [{"parts": [{"text": "Hello"}]}]}' https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-pro:generateContent
  • Function Calling: In payload, add "tools": [{"functionDeclarations": [...]}] to define functions; call with "parts": [{"functionCall": {"name": "functionName", "args": {}}}].
  • Code Snippet for Python integration: import requests response = requests.post('https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-pro:generateContent', headers={'Authorization': f'Bearer {os.environ["GEMINI_API_KEY"]}'}, json={'contents': [{'parts': [{'text': 'Generate code for a simple server'}]}]}) print(response.json())
  • Config Format: Use JSON for requests, e.g., {"contents": [{"parts": [{"text": "Prompt"}, {"inlineData": {"mimeType": "image/jpeg", "data": "base64encodedimage"}}]}] for multimodal.

Integration Notes

Integrate by loading the skill in OpenClaw with skill load gemini. Authentication requires setting $GEMINI_API_KEY as an environment variable; do not hardcode keys. For cluster integration (e.g., "community"), reference via OpenClaw's graph: skill link gemini to other_skill. Handle multimodal inputs by encoding files (e.g., base64 for images) and including in the "parts" array. Test locally with the Google AI SDK if available, but use direct API calls for production. Ensure your OpenClaw agent has network access for outbound requests.

Error Handling

Check HTTP status codes: 401 for auth issues (verify $GEMINI_API_KEY), 429 for rate limits (add retry logic with exponential backoff). Parse API errors from the response body, e.g., if "code" is 4, handle invalid input by validating prompts before sending. In code, wrap calls like:

try:
    response = requests.post(...)  # API call
    if response.status_code != 200:
        raise Exception(response.json()['error']['message'])
except Exception as e:
    print(f"Error: {e} - Retrying in 5 seconds")
    time.sleep(5)

Always log errors with context (e.g., prompt details) for debugging. For Gemini-specific errors, refer to Google's API docs for codes like "INVALID_ARGUMENT".

Graph Relationships

  • Related to: "google" (shares API ecosystem), "ai" (common AI capabilities), "multimodal" (overlaps with vision/image skills).
  • Connected via: "community" cluster (links to other community skills like openai for comparative use).
  • Dependencies: Requires external API access; no direct skill dependencies in OpenClaw graph.

平台分布

Codex

36.22%
按下载量换算45

Claude

28.67%
按下载量换算36

Cursor

16.74%
按下载量换算21

Gemini CLI

8.61%
按下载量换算11

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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