developing-genkit-dart
Dart/FlutterでAIエージェントを構築したり、Genkitフローを利用したりする際に、必要なコードを生成し、ドキュメントを提供するSkill。
📜 元の英語説明(参考)
Generates code and provides documentation for the Genkit Dart SDK. Use when the user asks to build AI agents in Dart, use Genkit flows, or integrate LLMs into Dart/Flutter applications.
🇯🇵 日本人クリエイター向け解説
Dart/FlutterでAIエージェントを構築したり、Genkitフローを利用したりする際に、必要なコードを生成し、ドキュメントを提供するSkill。
※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。
下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o developing-genkit-dart.zip https://jpskill.com/download/19098.zip && unzip -o developing-genkit-dart.zip && rm developing-genkit-dart.zip
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/19098.zip -OutFile "$d\developing-genkit-dart.zip"; Expand-Archive "$d\developing-genkit-dart.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\developing-genkit-dart.zip"
完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。
💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
- 1. 下の青いボタンを押して
developing-genkit-dart.zipをダウンロード - 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 →
developing-genkit-dartフォルダができる - 3. そのフォルダを
C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または~/.claude/skills/(Mac)へ移動 - 4. Claude Code を再起動
⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。
🎯 このSkillでできること
下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。
📦 インストール方法 (3ステップ)
- 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
- 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
- 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの
.claude/skills/に置く- · macOS / Linux:
~/.claude/skills/ - · Windows:
%USERPROFILE%\.claude\skills\
- · macOS / Linux:
Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。
詳しい使い方ガイドを見る →- 最終更新
- 2026-05-18
- 取得日時
- 2026-05-18
- 同梱ファイル
- 11
📖 Skill本文(日本語訳)
※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。
Genkit Dart
Genkit Dartは、コード生成、構造化出力、ツール、フロー、AIエージェントのための統合インターフェースを提供する、Dart用のAI SDKです。
コア機能と使用法
Genkitの初期化(Genkit())、生成(ai.generate)、ツール(ai.defineTool)、フロー(ai.defineFlow)、埋め込み(ai.embedMany)、ストリーミング、またはリモートフローエンドポイントの呼び出しについてサポートが必要な場合は、コアフレームワークのリファレンスを読み込んでください。
references/genkit.md
Genkit CLI(推奨)
Genkit CLIは、フローの実行、実行のトレース、モデルでの試行、出力の評価のためのローカル開発UIを提供します。
ユーザーがインストールしているか確認してください: genkit --version
インストール:
curl -sL cli.genkit.dev | bash # ネイティブCLI
# または
npm install -g genkit-cli # npm経由
使用法:
実行コマンドをgenkit startでラップして、Genkit開発者UIとトレースをアタッチします。
genkit start -- dart run main.dart
プラグインエコシステム
Genkitは、生成AIアクションを実行したり、外部LLMとインターフェースしたり、ウェブサーバーをホストしたりするために、多数のプラグインスイートに依存しています。
特定のプラグインを使用するよう求められた場合は、必ず以下の対応するリファレンスを参照して使用法を確認してください。プラグインの特定の初期化引数、ツール、モデル、および使用パターンを知る必要がある場合は、リファレンスを読み込む必要があります。
| プラグイン名 | リファレンスリンク | 説明 |
|---|---|---|
genkit_google_genai |
references/genkit_google_genai.md | Google Geminiプラグインインターフェースの使用のために読み込みます。 |
genkit_anthropic |
references/genkit_anthropic.md | Claudeモデル用のAnthropicプラグインインターフェースのために読み込みます。 |
genkit_openai |
references/genkit_openai.md | GPTモデル、Groq、およびカスタム互換エンドポイント用のOpenAIプラグインインターフェースのために読み込みます。 |
genkit_middleware |
references/genkit_middleware.md | 特定のエージェント的動作のためのツール(filesystem、skills、toolApproval割り込み)のために読み込みます。 |
genkit_mcp |
references/genkit_mcp.md | モデルコンテキストプロトコル統合(サーバー、ホスト、クライアント機能)のために読み込みます。 |
genkit_chrome |
references/genkit_chrome.md | Prompt APIを使用してChromeブラウザ内でGemini Nanoをローカルで実行するために読み込みます。 |
genkit_shelf |
references/genkit_shelf.md | Dart Shelfを使用してHTTP経由でGenkit Flowアクションを統合するために読み込みます。 |
genkit_firebase_ai |
references/genkit_firebase_ai.md | Firebase AIプラグインインターフェース(Vertex AI経由のGemini API)のために読み込みます。 |
外部依存関係
ツール、フロー、およびプロンプト内でスキーママッピングを定義する際は常に、schemanticライブラリを使用する必要があります。
schemanticの使用方法を学ぶには、型安全な生成Dartコードを実装する方法についてreferences/schemantic.mdを必ず読んでください。これは、@Schema()、SchemanticType、または$プレフィックスを持つクラスのようなシンボルに遭遇した場合に特に関連します。Genkit Dartはすべてのデータモデルにschemanticを使用しているため、Genkit Dartを使用する上で理解しておくべき重要なスキルです。
ベストプラクティス
- 最終的な応答を生成する前に、
dart analyzeを使用してコードがクリーンにコンパイルされることを常に確認してください。 - ローカル開発とデバッグには常にGenkit CLIを使用してください。
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開
Genkit Dart
Genkit Dart is an AI SDK for Dart that provides a unified interface for code generation, structured outputs, tools, flows, and AI agents.
Core Features and Usage
If you need help with initializing Genkit (Genkit()), Generation (ai.generate), Tooling (ai.defineTool), Flows (ai.defineFlow), Embeddings (ai.embedMany), streaming, or calling remote flow endpoints, please load the core framework reference:
references/genkit.md
Genkit CLI (recommended)
The Genkit CLI provides a local development UI for running Flow, tracing executions, playing with models, and evaluating outputs.
check if the user has it installed: genkit --version
Installation:
curl -sL cli.genkit.dev | bash # Native CLI
# OR
npm install -g genkit-cli # Via npm
Usage:
Wrap your run command with genkit start to attach the Genkit developer UI and tracing:
genkit start -- dart run main.dart
Plugin Ecosystem
Genkit relies on a large suite of plugins to perform generative AI actions, interface with external LLMs, or host web servers.
When asked to use any given plugin, always verify usage by referring to its corresponding reference below. You should load the reference when you need to know the specific initialization arguments, tools, models, and usage patterns for the plugin:
| Plugin Name | Reference Link | Description |
|---|---|---|
genkit_google_genai |
references/genkit_google_genai.md | Load for Google Gemini plugin interface usage. |
genkit_anthropic |
references/genkit_anthropic.md | Load for Anthropic plugin interface for Claude models. |
genkit_openai |
references/genkit_openai.md | Load for OpenAI plugin interface for GPT models, Groq, and custom compatible endpoints. |
genkit_middleware |
references/genkit_middleware.md | Load for Tooling for specific agentic behavior: filesystem, skills, and toolApproval interrupts. |
genkit_mcp |
references/genkit_mcp.md | Load for Model Context Protocol integration (Server, Host, and Client capabilities). |
genkit_chrome |
references/genkit_chrome.md | Load for Running Gemini Nano locally inside the Chrome browser using the Prompt API. |
genkit_shelf |
references/genkit_shelf.md | Load for Integrating Genkit Flow actions over HTTP using Dart Shelf. |
genkit_firebase_ai |
references/genkit_firebase_ai.md | Load for Firebase AI plugin interface (Gemini API via Vertex AI). |
External Dependencies
Whenever you define schemas mapping inside of Tools, Flows, and Prompts, you must use the schemantic library.
To learn how to use schemantic, ensure you read references/schemantic.md for how to implement type safe generated Dart code. This is particularly relevant when you encounter symbols like @Schema(), SchemanticType, or classes with the $ prefix. Genkit Dart uses schemantic for all of its data models so it's a CRITICAL skill to understand for using Genkit Dart.
Best Practices
- Always check that code cleanly compiles using
dart analyzebefore generating the final response. - Always use the Genkit CLI for local development and debugging.
同梱ファイル
※ ZIPに含まれるファイル一覧。`SKILL.md` 本体に加え、参考資料・サンプル・スクリプトが入っている場合があります。
- 📄 SKILL.md (3,757 bytes)
- 📎 references/genkit_anthropic.md (1,062 bytes)
- 📎 references/genkit_chrome.md (543 bytes)
- 📎 references/genkit_firebase_ai.md (585 bytes)
- 📎 references/genkit_google_genai.md (2,455 bytes)
- 📎 references/genkit_mcp.md (2,974 bytes)
- 📎 references/genkit_middleware.md (2,140 bytes)
- 📎 references/genkit_openai.md (1,340 bytes)
- 📎 references/genkit_shelf.md (1,403 bytes)
- 📎 references/genkit.md (10,058 bytes)
- 📎 references/schemantic.md (3,397 bytes)