MCP HubMCP Hub
SKILL·CB74FB

gemini

lllooollpp
更新日 1 month ago
10 閲覧
38
8
38
GitHubで表示
メタgeneral

について

このClaude Skillは、GoogleのGeminiモデルをコマンドラインから直接利用して、質疑応答、要約、テキスト生成をワンショットで行えるようにします。開発者がターミナルワークフロー内で、迅速かつ非対話的なAI補完を必要とする場合に最適です。主な機能には、異なるモデルの指定、JSONなどの出力形式の設定、拡張機能の管理が含まれます。

クイックインストール

Claude Code

推奨
メイン
npx skills add lllooollpp/clawdbot-cn -a claude-code
プラグインコマンド代替
/plugin add https://github.com/lllooollpp/clawdbot-cn
Git クローン代替
git clone https://github.com/lllooollpp/clawdbot-cn.git ~/.claude/skills/gemini

このコマンドをClaude Codeにコピー&ペーストしてスキルをインストールします

GitHub リポジトリ

lllooollpp/clawdbot-cn
パス: skills/gemini
0
FAQ

Frequently asked questions

What is the gemini skill?

gemini is a Claude Skill by lllooollpp. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform gemini-related tasks without extra prompting.

How do I install gemini?

Use the install commands on this page: add gemini to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.

What category does gemini belong to?

gemini is in the Meta category, tagged general.

Is gemini free to use?

Yes. gemini is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.

関連スキル

content-collections
メタ

このスキルは、Content Collections(Markdown/MDXファイルを型安全なデータコレクションに変換するTypeScriptファーストのツール)の本番環境でテストされた設定を提供します。Zodバリデーションによる型安全性を実現し、ブログ、ドキュメントサイト、コンテンツ重視のVite + Reactアプリケーション構築時にご利用ください。Viteプラグインの設定、MDXコンパイルから、デプロイ最適化、スキーマバリデーションまで、すべてを網羅しています。

スキルを見る
polymarket
メタ

このスキルは、開発者がPolymarket予測市場プラットフォームを活用したアプリケーション構築を可能にします。API統合による取引や市場データの取得に加え、WebSocketを介したリアルタイムデータストリーミングにより、ライブ取引や市場活動を監視できます。取引戦略の実装や、ライブ市場更新を処理するツールの作成にご利用ください。

スキルを見る
creating-opencode-plugins
メタ

このスキルは、開発者がコマンド、ファイル、LSP操作など25種類以上のイベントタイプにフックするOpenCodeプラグインを作成することを支援します。JavaScript/TypeScriptモジュール向けに、プラグイン構造、イベントAPI仕様、および実装パターンを提供します。カスタムイベント駆動ロジックでOpenCode AIアシスタントのライフサイクルをインターセプト、監視、または拡張する必要がある場合にご利用ください。

スキルを見る
sglang
メタ

SGLangは、高性能なLLMサービングフレームワークであり、RadixAttentionプレフィックスキャッシュを活用したJSON、正規表現、エージェントワークフロー向けの高速で構造化された生成を特長とします。特にプレフィックスが繰り返されるタスクにおいて、大幅に高速な推論を実現し、複雑な構造化出力やマルチターン対話に最適です。制約付きデコードが必要な場合や、広範なプレフィックス共有を伴うアプリケーションを構築する場合は、vLLMなどの代替案ではなくSGLangを選択してください。

スキルを見る