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Agent Skill · 效率

gemini-guide(Gemini 指南)

gemini-guide 用于辅助前端页面、组件、样式和交互逻辑开发,适合在 OpenClaw 中需要维护前端项目、生成组件或检查界面实现时使用。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-guide 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 11,434。

总安装 4,606周安装 190GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,505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
MIT-0
版本
1.0.0

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-guide(Gemini 指南)
来源仓库:https://github.com/zhangifonly/gemini-guide
安装命令:
openclaw skills install gemini-guide
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 OpenClaw 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。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install gemini-guide

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

Google Gemini API 开发助手,精通 Gemini Pro/Flash、多模态、函数调用、上下文缓存

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 OpenClaw;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 openclaw skills install gemini-guide;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-guide 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install gemini-guide。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

gemini-guide 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。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-guide 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-guide 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

gemini-guide 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,606 次,近一周安装 190 次,下载 1,505 次。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-guide 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

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。
  • 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 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

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。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
gemini-guide

Gemini 指南 · 本页

4,606—接触敏感数据MIT-0通过

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

name
Gemini Guide
version
1.0.0
description
Google Gemini API 开发助手,精通 Gemini Pro/Flash、多模态、函数调用、上下文缓存
tags
["ai", "api", "gemini", "google"]
author
ClawSkills Team
category
ai

Gemini API - Google AI 模型接入指南

简介

Gemini 是 Google 的多模态大模型,通过 AI Studio 或 Vertex AI 提供 API。 核心优势:超长上下文(最高 200 万 token)和原生多模态(文本/图片/视频/音频)。

模型矩阵

模型上下文窗口特点适用场景
gemini-2.5-pro100 万最强推理,思维链复杂分析、代码生成
gemini-2.0-flash100 万速度快,性价比高日常对话、批量处理
gemini-2.0-flash-lite100 万最快最便宜简单任务、高并发
gemini-1.5-pro200 万超长上下文长文档分析、代码库理解

SDK 安装与基础调用

pip install google-genai   # 官方 SDK
from google import genai
client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.0-flash",
    contents="用 Python 实现一个快速排序算法"
)
print(response.text)

多模态能力

from google.genai import types
import pathlib
# 图片理解
image = types.Part.from_bytes(data=pathlib.Path("photo.jpg").read_bytes(), mime_type="image/jpeg")
response = client.models.generate_content(model="gemini-2.0-flash", contents=["描述图片内容", image])
# 视频理解(直接上传文件)
video_file = client.files.upload(file="video.mp4")
response = client.models.generate_content(model="gemini-2.0-flash", contents=["总结视频内容", video_file])
# 音频理解
audio_file = client.files.upload(file="audio.mp3")
response = client.models.generate_content(model="gemini-2.0-flash", contents=["转录并翻译", audio_file])

函数调用与 JSON 模式

# 函数调用
get_weather = types.FunctionDeclaration(
    name="get_weather", description="获取城市天气",
    parameters=types.Schema(type="OBJECT",
        properties={"city": types.Schema(type="STRING", description="城市名")},
        required=["city"]))
tool = types.Tool(function_declarations=[get_weather])
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.0-flash", contents="北京天气?",
    config=types.GenerateContentConfig(tools=[tool]))
# JSON 模式
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.0-flash", contents="列出 3 种编程语言",
    config=types.GenerateContentConfig(response_mime_type="application/json"))

上下文缓存(Context Caching)

反复查询同一大文档时可大幅降低成本:

cache = client.caches.create(model="gemini-2.0-flash", contents=[large_document],
    config=types.CreateCachedContentConfig(display_name="my-cache", ttl="3600s"))
response = client.models.generate_content(model="gemini-2.0-flash", contents="第三章讲了什么?",
    config=types.GenerateContentConfig(cached_content=cache.name))

定价对比(每百万 token)

模型输入价格输出价格
Gemini 2.0 Flash$0.10$0.40
Gemini 2.5 Pro$1.25$10.00
Claude Sonnet 4$3.00$15.00
GPT-4o$2.50$10.00

与 OpenAI/Claude API 的差异

特性Gemini APIOpenAI APIClaude API
最大上下文200 万 token12.8 万20 万
原生多模态文本/图片/视频/音频文本/图片/音频文本/图片
免费额度有(AI Studio)无无
上下文缓存原生支持无Prompt Caching
SDK 风格自有 + OpenAI 兼容自有自有

最佳实践

  • 默认用 gemini-2.0-flash,性价比最高
  • 长文档用上下文缓存,节省 75%+ 成本
  • 视频/音频理解是 Gemini 独特优势
  • API Key: https://aistudio.google.com/apikey

平台分布

OpenClaw

83.9%
按下载量换算1,263

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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