developing-genkit-dart
Genkit Dart SDKでAIアプリケーションを構築
DartおよびFlutterアプリケーションにAIモデルを統合するには、Genkitのフロー、ツール、プラグインの理解が必要です。このスキルは、Genkit Dart SDKに関する包括的なリファレンスドキュメントとコード例を提供します。
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オンにして利用開始
テストする
「developing-genkit-dart」を使用しています。 AnthropicプラグインでGenkitを初期化し、Claudeでテキストを生成。
期待される結果:
genkitとgenkit_anthropicをインポートし、Platform.environmentからANTHROPIC_API_KEYを読み取り、anthropicプラグインでGenkitインスタンスを作成し、claude-sonnet-4-5モデルでai.generateを呼び出すDartのmain関数。
「developing-genkit-dart」を使用しています。 localhostで実行されているフローを呼び出すリモートアクションクライアントを定義。
期待される結果:
localhostのURLを使用したdefineRemoteActionのDartコードで、型安全な入力および出力スキーマを持つ非ストリーミングおよびストリーミング呼び出しパターンの両方を示す。
「developing-genkit-dart」を使用しています。 Genkitフローを提供するShelf HTTPサーバーをセットアップ。
期待される結果:
genkit_shelfをインポートし、シンプルなフローを定義し、startFlowServerを使用してポート8080でHTTPサーバーを起動するDartのmain関数。
セキュリティ監査
安全This skill is a documentation and reference guide from the official Firebase agent-skills repository. It contains 11 markdown files with Dart code examples for the Genkit Dart SDK. The static analyzer reported 202 potential issues, but all are false positives. The primary detection was markdown code fences (```) misinterpreted as Ruby/shell backtick execution. Environment variable references in examples follow secure patterns (reading from Platform.environment rather than hardcoding credentials). Localhost URLs and API endpoint references are standard documentation examples. No executable code, no prompt injection attempts, and no malicious patterns were found. The skill is safe for publication.
品質スコア
作れるもの
Flutter開発者：AI機能の追加
Flutter開発者がGenkit Dartを使用して、AIによるテキスト生成、画像認識、ツール呼び出しをモバイルアプリケーションに統合します。
Dartバックエンドエンジニア：AIエージェントの構築
バックエンドエンジニアが構造化された出力を持つGenkitフローを定義し、Google GeminiやAnthropic Claudeを含む複数のAIモデルプロバイダーを統合します。
Model Context Protocolを採用するチーム
開発チームがMCPホストおよびサーバー設定を実装し、Genkitを利用したアプリケーションと外部ツールサーバーを接続します。
これらのプロンプトを試す
Google AIプラグインを使用してGenkitを初期化し、Geminiモデルでユーザープロンプトへのレスポンスを生成するDart関数を作成してください。
schemanticを使用して入力スキーマを定義し、指定された場所の天気データを返す関数を持つGenkitツールをDartで定義する方法を示してください。
トピック文字列を受け取り、Geminiを使用してストーリーを生成し、context.sendChunkで出力チャンクをストリーミングし、完了メッセージを返すGenkitフローをDartで記述してください。
npxを使用してファイルシステムMCPサーバーに接続するGenkit DartのMCPホストを設定し、generate呼び出しで統合されたツールを参照する方法を示してください。
ベストプラクティス
- APIキーはソースファイルにハードコードせず、Platform.environmentを使用して環境変数から読み取る
- 型安全性を確保するため、すべてのツール入力およびフロー出力スキーマに@Schema注釈付きのschemanticライブラリを使用する
- 本番環境のHTTPエンドポイントには、GenkitフローをstartFlowServerでラップするか、既存のShelfルーターに統合する
回避
- 環境変数を使用せず、DartソースファイルにAPIキーを直接ハードコードする
- schemanticスキーマを定義した後にbuild_runnerステップをスキップし、コード生成を防止する
- 開発用エンドポイントでlocalhostではなく、本番環境ですべてのネットワークインターフェースにHTTPサーバーをバインドする