SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC gemini-api

Вызов Gemini API из командной строки с помощью CLI-утилиты Google `gemini-api`, если этот бинарный файл установлен — текст и рассуждения, генерация и редактирование изображений, преобразование текста в речь, музыка, видео, анализ документов/аудио/видео/YouTube, транскрипция и субтитры, загрузка файлов и управляемые агенты (Deep Research), работающие в фоновом режиме. Используйте, когда задача требует модель Gemini или второе мнение от нее, сгенерированное изображение/озвучку/саундтрек/клип, ответ из PDF или записи, файл субтитров SRT или долгосрочного исследовательского агента. Триггеры: 'use gemini', 'ask gemini', 'gemini-api', 'generate an image', 'make a voiceover', 'transcribe this', 'analyze this PDF', 'deep research'. Не для написания кода приложений с использованием Gemini SDK или Vertex AI.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Call the Gemini API from the shell with Google's `gemini-api` CLI, whe…»

Call the Gemini API from the shell with Google's `gemini-api` CLI, when that binary is installed — text and reasoning, image generation and editing, text-to-speech, music, video, document/audio/video/YouTube analysis, transcription and captions, file uploads, and managed agents (Deep Research) run in the background. Use when the task needs a Gemini model or a second opinion from one, a generated image/voiceover/soundtrack/clip, an answer out of a PDF or recording, an SRT caption file, or a long-running research agent. Triggers: 'use gemini', 'ask gemini', 'gemini-api', 'generate an image', 'make a voiceover', 'transcribe this', 'analyze this PDF', 'deep research'. Not for writing application code against the Gemini SDK or Vertex AI.

sanjay3290/ai-skills Agent Skills автор: sanjay3290 2 файла тело ≈ 1 700 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 ч назад

Вызов Gemini API из командной строки с помощью CLI-утилиты Google gemini-api, если этот бинарный файл установлен — текст и рассуждения, генерация и…

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, повторный запуск

ИнтеграцияYouTubeМедиа и видеоИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
96
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Входы и предусловия вес 11
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host references/cli.md:14
      Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)
      curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/google-gemini/gemini-api-cli/main/scripts/install.sh | bash

    Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Шаги. Шагов: 13
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1700 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее

    Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

    Сигналы качества

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 742 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 96.