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implementation patterns for Gemini agents. Use this for coding ReAct loops, defining tools in Python, and using frameworks like LangChain/LangGraph.
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/abhishekmmgn/skills --skill agent-developmentコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
framework for implementing "Contract-Adhering Agents." Use this to define precise task specifications, deliverables, and negotiation loops to reduce ambiguity in complex workflows.
methodologies for assessing agent capabilities, tool-use trajectories, and final response quality. Use this to implement automated testing and human-in-the-loop validation for agents.
standardized protocols for agent collaboration. Use this to implement the Agent2Agent (A2A) protocol and Agent Cards to transform isolated agents into a collaborative ecosystem.
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | agent-development |
| description | implementation patterns for Gemini agents. Use this for coding ReAct loops, defining tools in Python, and using frameworks like LangChain/LangGraph. |
Implement robust agent loops and tool definitions using Python and standard agent frameworks.
To allow the model to use a tool, you must define its schema (signature) clearly.
Python Example (Google GenAI SDK):
def display_cities(cities: list[str], preferences: str = None):
"""Provides a list of cities based on user preferences."""
return cities
# Define the tool config
tool_config = types.ToolConfig(
function_calling_config=types.FunctionCallingConfig(mode='ANY')
)
# Send to model
response = client.models.generate_content(
model="gemini-2.0-flash-001",
contents="I want a ski trip...",
tools=[display_cities],
tool_config=tool_config
)