developing-genkit-go
使用 Genkit Go SDK 构建 AI 应用
在 Go 中构建 AI 应用需要理解 Genkit SDK 的生成、提示、流程和模型提供者模式。本技能提供全面的参考文档，用于创建具有结构化输出、流式传输和工具调用功能的 AI 驱动的 Go 应用程序。
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开启并开始使用
测试它
正在使用“developing-genkit-go”。 创建一个生成关于"编程 bug"主题笑话的流程
预期结果:
A working Go file with genkit.Init, a DefineFlow for joke generation, HTTP handler setup with genkit.Handler, and instructions to test it with genkit start.
正在使用“developing-genkit-go”。 展示如何使用 Recipe 类型生成结构化 JSON
预期结果:
Go code defining Recipe and Ingredient structs with jsonschema tags, then genkit.GenerateData call returning a *Recipe with title, ingredients, and steps fields.
安全审计
安全All 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.
中风险问题 (2)
低风险问题 (2)
质量评分
你能构建什么
构建 AI 驱动的 API
创建使用 AI 模型进行内容生成、分类或数据提取的 HTTP API，并配备内置追踪功能。
实现多步骤 AI 工作流
构建具有工具调用的复杂 AI 流程，其中模型可以调用自定义 Go 函数来收集信息或执行操作。
使用 AI 生成结构化数据
使用 Genkit 的 schema 支持直接从 AI 模型输出生成类型化的 Go 结构体，无需手动解析 JSON。
试试这些提示
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.
最佳实践
- 通过调用链显式传递 *Genkit 实例，而不是将其存储为全局变量
- 在输出类型上使用 jsonschema 结构体标签，以便模型理解每个字段应包含的内容
- 编写清晰的工具描述 - 模型根据这些描述决定调用哪些工具
避免
- 避免硬编码模型名称 - 请查看提供者文档以获取当前的模型 ID，因为它们会频繁更改
- 不要在生产代码中跳过流程 - 流程提供对调试至关重要的追踪和可观测性
- 避免模糊的工具描述 - 这会导致模型错误调用或遗漏工具调用