gemini-delegation
将任务委托给 Gemini CLI，扩展AI代理对Google模型的使用能力。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：gemini-delegation。 它的用途是：将任务委托给 Gemini CLI，扩展AI代理对Google模型的使用能力。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/gemini-delegation-x-2/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
‘请分析这段代码的潜在性能问题。’，它会通过本Skill将代码分析任务委托给Gemini CLI，利用Gemini模型的专业知识生成详细的评估报告。或者，当您需要对比不同模型的回答质量时，可以指示代理：‘用Gemini模型重新润色这段文案’，代理便会通过此Skill调用Gemini来完成。
介绍
这个Skill旨在解决AI代理（Agent）在需要调用Google的Gemini模型时，缺乏标准化、可复用接口的问题。它通过实现delegation-core接口，为代理提供了一个统一的委托机制，使其能够将特定任务（如文本生成、代码分析等）安全、高效地分发给本地的Gemini CLI工具执行。
使用时，您需要在本地环境中安装并配置好Gemini CLI工具。当您的AI代理（例如基于Claude、Cursor等）需要调用Gemini模型时，只需通过此Skill发起委托请求，Skill便会将任务参数传递给Gemini CLI，并返回执行结果，整个过程对代理透明，简化了集成流程。
它非常适合那些正在开发或使用智能体（Agent）的开发者，尤其是全栈开发、智能体开发者和运维开发工程师。他们可能已经在使用多个AI模型，并希望将Google的Gemini模型作为其代理工具箱中的一个可选组件，以应对不同场景或利用特定模型优势。
建议在使用前确保Gemini CLI已正确安装且API密钥等配置无误。由于依赖外部CLI工具，其稳定性和性能受限于Gemini CLI本身。请注意，此Skill本身不提供模型访问权限，您需要自行解决Gemini API的访问问题。
核心特点
核心区别在于它专注于为AI代理提供与Google Gemini模型交互的标准化“委托”接口，而非直接调用API。这使得任何实现了delegation-core协议的代理都能无缝集成Gemini能力，无需为每个代理单独编写适配代码。
注意事项
不适合需要直接、低延迟控制Gemini API参数或处理流式响应的场景，因为它依赖于外部的Gemini CLI工具作为中间层。
常见问题
使用这个Skill需要自己申请Gemini API吗？
是的，您需要自行在Google AI Studio获取API密钥，并在本地Gemini CLI工具中完成配置。
这个Skill和直接调用Gemini API有什么区别？
它通过标准化的委托接口，让AI代理能统一调度不同后端的模型（包括Gemini），简化了代理的架构，避免了为每个模型写专用代码。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/gemini-delegation-x-2/raw/index.md 读取 gemini-delegation 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/gemini-delegation-x-2/raw/index.md（查看排版版本）