🚀 快速安装

复制以下命令并运行，立即安装此 Skill：

npx skills add https://skills.sh/firebase/agent-skills/developing-genkit-dart

💡 提示：需要 Node.js 和 NPM

Genkit Dart

Genkit Dart 是一个用于 Dart 的 AI SDK，为代码生成、结构化输出、工具、工作流和 AI 智能体提供了统一的接口。

核心功能与使用

如果您需要初始化 Genkit（Genkit()）、生成（ai.generate）、工具（ai.defineTool）、工作流（ai.defineFlow）、嵌入（ai.embedMany）、流式传输或调用远程工作流端点方面的帮助，请加载核心框架参考：
references/genkit.md

Genkit CLI（推荐）

Genkit CLI 提供了一个本地开发 UI，用于运行工作流、跟踪执行、与模型交互以及评估输出。

检查用户是否已安装：genkit --version

安装：

curl -sL cli.genkit.dev | bash # 原生 CLI
# 或者
npm install -g genkit-cli # 通过 npm

使用：
使用 genkit start 包装您的运行命令，以附加 Genkit 开发者 UI 和跟踪功能：

genkit start -- dart run main.dart

插件生态系统

Genkit 依赖大量插件来执行生成式 AI 操作、与外部 LLM 交互或托管 Web 服务器。

当被要求使用任何给定的插件时，请始终通过查阅其对应的参考文档来验证用法。当您需要了解插件的特定初始化参数、工具、模型和使用模式时，应加载该参考文档：

插件名称 参考链接 描述
genkit_google_genai references/genkit_google_genai.md 加载以获取 Google Gemini 插件的接口用法。
genkit_anthropic references/genkit_anthropic.md 加载以获取用于 Claude 模型的 Anthropic 插件接口。
genkit_openai references/genkit_openai.md 加载以获取用于 GPT 模型、Groq 和自定义兼容端点的 OpenAI 插件接口。
genkit_middleware references/genkit_middleware.md 加载以获取特定智能体行为的工具：filesystem、skills 和 toolApproval 中断。
genkit_mcp references/genkit_mcp.md 加载以获取模型上下文协议集成（服务器、主机和客户端功能）。
genkit_chrome references/genkit_chrome.md 加载以获取使用提示 API 在 Chrome 浏览器内本地运行 Gemini Nano。
genkit_shelf references/genkit_shelf.md 加载以获取通过 Dart Shelf 在 HTTP 上集成 Genkit Flow 操作。
genkit_firebase_ai references/genkit_firebase_ai.md 加载以获取 Firebase AI 插件接口（通过 Vertex AI 的 Gemini API）。

外部依赖

每当您在工具、工作流和提示内部定义模式映射时，必须使用 schemantic 库。
要学习如何使用 schemantic，请务必阅读 references/schemantic.md，了解如何实现类型安全的生成 Dart 代码。当您遇到诸如 @Schema()、SchemanticType 或带有 $ 前缀的类等符号时，这一点尤其重要。Genkit Dart 为其所有数据模型使用 schemantic，因此这是使用 Genkit Dart 的一项关键技能。

最佳实践

  • 在生成最终响应之前，始终使用 dart analyze 检查代码是否能干净地编译。
  • 始终使用 Genkit CLI 进行本地开发和调试。

📄 原始文档

完整文档（英文）：

https://skills.sh/firebase/agent-skills/developing-genkit-dart

💡 提示：点击上方链接查看 skills.sh 原始英文文档，方便对照翻译。

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