developing-genkit-go
KI-Anwendungen mit dem Genkit Go SDK erstellen
Für die Entwicklung von KI-Anwendungen in Go ist das Verständnis der Genkit SDK-Muster für Generierung, Prompts, Flows und Model-Provider erforderlich. Diese Skill bietet umfassende Referenzdokumentation für die Erstellung von KI-gesteuerten Go-Anwendungen mit strukturierter Ausgabe, Streaming und Tool-Aufrufen.
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Einschalten und loslegen
Teste es
Verwendung von "developing-genkit-go". Create a flow that generates a joke about the topic 'programming bugs'
Erwartetes Ergebnis:
Eine funktionierende Go-Datei mit genkit.Init, einer DefineFlow für Witzgenerierung, HTTP-Handler-Einrichtung mit genkit.Handler und Anweisungen zum Testen mit genkit start.
Verwendung von "developing-genkit-go". Show how to generate structured JSON with a Recipe type
Erwartetes Ergebnis:
Go-Code, der Recipe- und Ingredient-Strukturen mit jsonschema-Tags definiert, dann ein genkit.GenerateData-Aufruf, der einen *Recipe mit title-, ingredients- und steps-Feldern zurückgibt.
Sicherheitsaudit
SicherAll 283 static findings are false positives. This is a legitimate Firebase community skill providing Genkit Go SDK documentation. The skill contains Go code examples with printf-style string formatting (e.g., 'Tell me a joke about %s'), bash CLI installation commands, and references to standard AI API environment variable names. No malicious code patterns exist.
Probleme mit mittlerem Risiko (2)
Probleme mit niedrigem Risiko (2)
Qualitätsbewertung
Was du bauen kannst
KI-gestützte APIs erstellen
HTTP-APIs erstellen, die KI-Modelle für Inhaltsgenerierung, Klassifizierung oder Datenextraktion mit eingebautem Tracing verwenden.
Mehrstufige KI-Workflows implementieren
Komplexe KI-Flows mit Tool-Aufrufen erstellen, bei denen das Modell benutzerdefinierte Go-Funktionen aufrufen kann, um Informationen zu sammeln oder Aktionen auszuführen.
Strukturierte Daten mit KI generieren
Genkits Schema-Unterstützung nutzen, um typisierte Go-Strukturen direkt aus KI-Modellausgaben zu generieren, ohne manuelles JSON-Parsing.
Probiere diese Prompts
Show me how to use genkit.GenerateText to generate a joke about a topic the user provides.
Create a flow that uses genkit.GenerateData with a Go struct schema to return structured JSON data.
Define a Genkit tool that allows the AI to search a database, then show how to use it in a flow.
Set up Genkit with both Google AI and Anthropic providers, showing how to switch between models.
Bewährte Verfahren
- Die *Genkit-Instanz explizit durch die Aufrufkette weitergeben, anstatt sie als globale Variable zu speichern
- jsonschema-Struct-Tags für Ausgabetypen verwenden, damit Modelle verstehen, was jedes Feld enthalten soll
- Klare Tool-Beschreibungen schreiben - das Modell entscheidet anhand dieser Beschreibungen, welche Tools aufgerufen werden
Vermeiden
- Modellnamen nicht fest kodieren - Provider-Dokumentation auf aktuelle Modell-IDs prüfen, da diese sich häufig ändern
- Flows für Produktionscode nicht überspringen - Flows bieten Tracing und Observability, die für das Debugging unerlässlich sind
- Vage Tool-Beschreibungen vermeiden - sie führen zu verpassten oder falschen Tool-Aufrufen vom Modell