developing-genkit-go
Genkit Go SDK로 AI 앱 구축하기
Go에서 AI 애플리케이션을 구축하려면 생성, 프롬프트, 플로우 및 모델 제공자에 대한 Genkit SDK 패턴을 이해해야 합니다. 이 스킬은 구조화된 출력, 스트리밍 및 도구 호출을 통해 AI 기반 Go 애플리케이션을 만들기 위한 종합적인 참조 문서를 제공합니다.
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토글을 켜고 사용 시작
테스트해 보기
"developing-genkit-go" 사용 중입니다. 주제 'programming bugs'에 대한 농담을 생성하는 플로우를 만드세요
예상 결과:
genkit.Init, 농담 생성을 위한 DefineFlow, genkit.Handler를 사용한 HTTP 핸들러 설정이 포함된 작동하는 Go 파일과 genkit start로 테스트하는 지침
"developing-genkit-go" 사용 중입니다. Recipe 타입으로 구조화된 JSON을 생성하는 방법을 보여주세요
예상 결과:
jsonschema 태그가 있는 Recipe와 Ingredient 구조체를 정의하고 title, ingredients, steps 필드가 있는 *Recipe를 반환하는 genkit.GenerateData 호출이 포함된 Go 코드
보안 감사
안전All 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.
중간 위험 문제 (2)
낮은 위험 문제 (2)
품질 점수
만들 수 있는 것
AI 기반 API 구축
내장된 추적 기능으로 콘텐츠 생성, 분류 또는 데이터 추출을 위해 AI 모델을 사용하는 HTTP API를 만듭니다.
다단계 AI 워크플로우 구현
도구 호출을 사용하는 복잡한 AI 플로우를 구축합니다. 이 플로우에서 모델은 정보를 수집하거나 작업을 수행하기 위해 커스텀 Go 함수를 호출할 수 있습니다.
AI를 사용하여 구조화된 데이터 생성
Genkit의 스키마 지원을 사용하여 AI 모델 출력에서 직접 타입화된 Go 구조체를 생성하고, 수동 JSON 파싱을 제거합니다.
이 프롬프트를 사용해 보세요
genkit.GenerateText를 사용하여 사용자가 제공하는 주제에 대한 농담을 생성하는 방법을 보여주세요.
genkit.GenerateData와 Go 구조체 스키마를 사용하여 구조화된 JSON 데이터를 반환하는 플로우를 만듭니다.
AI가 데이터베이스를 검색할 수 있는 Genkit 도구를 정의한 다음 플로우에서 사용하는 방법을 보여주세요.
Google AI와 Anthropic 제공자를 모두 사용하여 Genkit을 설정하고 모델 간 전환 방법을 보여주세요.
모범 사례
- *Genkit 인스턴스를 전역 변수로 저장하지 말고 호출 체인을 통해 명시적으로 전달하세요
- 출력 타입에 jsonschema struct 태그를 사용하여 모델이 각 필드에 포함되어야 하는 내용을 이해하도록 하세요
- 명확한 도구 설명을 작성하세요 - 모델은 이러한 설명을 기반으로 호출할 도구를 결정합니다
피하기
- 모델 이름 하드코딩을 피하세요 - 모델 ID는 자주 변경되므로 제공자 문서에서 현재 모델 ID를 확인하세요
- 프로덕션 코드에서 플로우를 건너뛰지 마세요 - 플로우는 디버깅에 필수적인 추적과 관측 가능성을 제공합니다
- 모호한 도구 설명을 피하세요 - 모델이 잘못된 도구를 호출하거나 놓칠 수 있습니다