gemini-delegation
通过 Gemini CLI 将任务委托给 Google 模型，扩展 AI 代理能力。
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：通过 Gemini CLI 将任务委托给 Google 模型，扩展 AI 代理能力。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/gemini-delegation/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
“帮我分析一下这个复杂的业务数据集，找出潜在的模式和异常点。”，它会识别到这是一个需要深度分析的任务，自动通过此 Skill 将数据和指令委托给 Gemini 模型进行处理，然后将 Gemini 生成的详细分析报告和可视化建议返回给你。或者，在开发智能体时，你可以说：“让代理在遇到无法解决的代码问题时，自动寻求 Gemini 的帮助。”，Skill 会确保在相应场景下触发委托机制。
介绍
这个 Skill 的核心是解决 AI 代理在单一模型或工具能力不足时，如何将特定任务高效、安全地委托给更强大的 Google 模型（如 Gemini）来执行的问题。它充当了一个智能调度中心，当遇到复杂推理、代码生成或需要最新知识的任务时，可以无缝地将请求转发给 Gemini CLI 处理，并将结果整合回当前工作流。
使用方式非常直接：在配置好 Gemini CLI 的 API 密钥后，你只需在 AI 代理的对话中正常提出需求。当代理识别出某些任务更适合由 Gemini 处理时，它会自动调用此 Skill，将任务细节、上下文和指令打包发送给 Gemini CLI，获取高质量的响应后再呈现给你，整个过程对用户而言几乎是透明的。
它非常适合智能体开发者、全栈开发者以及任何希望其 AI 助手能灵活调用不同模型优势来完成工作的用户。无论是开发复杂的 AI 应用时需要更强的代码生成能力，还是在数据分析中需要模型进行深度推理，这个 Skill 都能让你的代理“如虎添翼”。
在使用时，请确保你已经正确安装并配置了 Gemini CLI，并拥有有效的 Google API 密钥。由于涉及到模型间的任务委托，建议在初次使用时对关键任务的结果进行复核，以熟悉不同模型的处理风格和差异。同时，注意管理好 API 调用成本，避免因自动化委托产生意外费用。
核心特点
与同类仅封装单一模型 API 的 Skill 不同，它实现了标准的 delegation-core 接口，专注于“任务委托”这一机制，能将工作流中不适合当前模型的任务智能路由到 Google 的 Gemini 模型，实现了跨模型的能力协同与互补。
注意事项
不适合在无法访问 Google API 或网络受限的环境中使用，且依赖用户自行配置和维护 Gemini CLI。
常见问题
这个 Skill 和直接使用 Gemini API 有什么区别？
它通过 delegation-core 标准接口集成，让你能在 AI 代理的工作流中自动、按需调用 Gemini，无需手动切换工具或上下文。
需要提前安装什么？
需要先在本地或服务器上安装并配置好 Gemini CLI，并获取有效的 Google API 密钥。
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/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/raw/index.md（查看排版版本）