Gemini

dmux-workflows est un guide pour orchestrer des sessions parallèles d’agents IA avec dmux dans des volets tmux. Il aide à répartir la recherche, l’implémentation, les tests et la documentation entre Claude Code, Codex, OpenCode et des environnements similaires, afin de gérer le développement multi-agent avec moins de goulets d’étranglement liés au contexte.

brainstorming est une compétence de pré-implémentation qui explore le contexte, pose des questions de clarification une par une et impose une validation du design avant tout code. Elle inclut un compagnon visuel optionnel et une prise en charge solide de la planification des exigences.

writing-plans aide à transformer une spec ou un document d’exigences en un plan d’implémentation détaillé, avec des indications au niveau des fichiers, un séquencement des tâches, des étapes de test et une invite de relecture avant de commencer à coder.

using-superpowers est une skill de démarrage de session du dépôt obra/superpowers qui impose une recherche de skills avant toute réponse, afin d’aider les agents à repérer et activer d’abord le bon workflow.

content-strategy aide les équipes à structurer un programme de content marketing avec des piliers clairs, une cartographie par étape du parcours d’achat, une priorisation et une feuille de route de publication concrète. Utilisez-la pour poser le contexte, passer en revue les fichiers clés et transformer des objectifs flous en stratégie exploitable.

Utilisez la skill copy-editing pour améliorer des contenus marketing existants avec un workflow Seven Sweeps. Découvrez les étapes d’installation, les fichiers recommandés, les prompts d’usage et la meilleure façon de préserver le ton tout en resserrant la formulation, la correction, la clarté et la copy-editing pour la relecture.

ai-seo aide les équipes à améliorer leur visibilité dans les réponses IA sur ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews, Claude et Gemini. Utilisez-le pour diagnostiquer l’indexation, l’accès des bots, l’extractibilité du contenu et la capacité à être cité, puis construire un plan de contenu concret à partir des références du dépôt sur les plateformes et les modèles de contenu.

mama est une variante narrative de la skill pua qui conserve les mêmes règles de base, mais adopte la voix d’une mère chinoise insistante. Servez-vous-en pour installer un schéma de déclenchement réutilisable dans des workflows persistants de dépannage, de débogage et de Prompt Writing, avec escalade héritée, checklists et meilleur suivi dans l’exécution.

baoyu-danger-gemini-web est un wrapper client Gemini Web pour la génération de texte, la génération d’images, l’analyse d’images de référence et les conversations multi-tours. Il s’exécute depuis le dépôt local de la skill avec bun ou npx, s’appuie sur des scripts dans `scripts/` et exige une vérification du consentement avant la première installation et utilisation.

Utilisez le skill gemini-interactions-api pour créer du code API Gemini pour le chat, les prompts multimodaux, le streaming, les sorties structurées, l’utilisation d’outils et la génération d’images. Il aide aussi à migrer depuis les anciens schémas `generateContent` et fournit des conseils pratiques pour le développement d’API en Python et en TypeScript.

gemini-live-api-dev est un skill pratique pour créer des applications temps réel bidirectionnelles avec l'API Gemini Live. Il couvre le streaming WebSocket, le VAD, l'audio natif, l'appel de fonctions, la gestion des sessions, les jetons éphémères et les recommandations SDK pour google-genai et @google/genai.

vertex-ai-api-dev est un guide pratique pour le développement d’API avec Gemini API sur Google Cloud Vertex AI, à l’aide du Gen AI SDK. Il aide les équipes à gérer l’authentification entreprise, l’accès aux modèles, la génération de texte et multimodale, l’appel de fonctions, le JSON structuré, les embeddings, Live API, le caching, la prédiction par lot et le tuning.

Utilisez gemini-api-dev pour le développement d’API afin de créer des intégrations Gemini API actuelles avec des entrées multimodales, l’appel de fonctions, des sorties structurées et une configuration adaptée à chaque SDK. Le skill gemini-api-dev vous aide à choisir les modèles actuels, à éviter les valeurs par défaut héritées et à suivre un guide pratique pour gemini-api-dev en Python, JavaScript/TypeScript, Java et Go.

nanobanana est une skill CLI Python pour Google Gemini 3 Pro Image, avec génération texte-vers-image, retouche d’images, gestion des ratios, sortie 2K/4K et génération par lots via de simples scripts locaux.

La compétence web-content aide à créer des pages web pensées pour le SEO et la découverte par l’IA. Utilisez-la pour des pages d’atterrissage, des pages d’accueil, des pages catégories, des guides et des pages produit lorsque vous avez besoin d’une structure plus claire, de réponses directes et d’un contenu plus facile à citer par les moteurs de recherche et les systèmes d’IA.

gemini-review est un skill de revue de code propulsé par Gemini, conçu pour les grands dépôts et les PR. Il s’appuie sur Gemini 2.5 Pro et une fenêtre de contexte d’1 million de tokens pour revoir le code avec moins de découpage, un meilleur raisonnement entre fichiers et des retours adaptés aux workflows CI/CD.

code-review est un workflow de revue obligatoire pour les modifications de code avant les commits et les déploiements. Il aide les équipes à exécuter une étape structurée /code-review, à choisir un moteur et à obtenir des retours exploitables plutôt qu’un simple passage générique. Idéal pour les vérifications avant fusion, les candidats à la mise en production et les refontes à fort enjeu.

ai-models est un skill de référence pour choisir les modèles d’IA actuels selon la tâche, le coût, la latence et la qualité. Il aide les auteurs de skills et les développeurs à prendre rapidement des décisions de modèle solides pour le chat, le code, la vision, les embeddings, la voix et la génération d’images.

La compétence agentic-development vous aide à créer des agents IA pour des orchestrations en plusieurs étapes avec Pydantic AI en Python ou Claude Agent SDK en Node.js. Utilisez-la pour choisir un framework, définir des outils et concevoir des workflows d’agents typés, prêts pour la production.

deep-research est un skill GitHub pour mener des recherches autonomes en plusieurs étapes avec Google Gemini. Il planifie, cherche, lit et synthétise des sources en rapports cités pour l’analyse de marché, la veille concurrentielle, la recherche technique, les revues de littérature et la due diligence. Utilisez-le quand vous avez besoin d’une deep-research structurée pour la Web Research.

seo-geo est une compétence pratique pour le SEO et le GEO d’un site web. Elle aide pour les audits, la recherche de mots-clés, le balisage schema, les balises meta, l’indexabilité et la visibilité IA sur ChatGPT, Perplexity, Gemini, Copilot et Claude. Utilisez la compétence seo-geo quand vous avez besoin d’un guide qui transforme les problèmes de visibilité dans les moteurs de recherche en correctifs clairs et en étapes de mise en œuvre.

Utilisez le skill notebooklm pour interroger des notebooks Google NotebookLM depuis Claude Code et obtenir des réponses appuyées par des sources et des citations. Conçu pour les usages NotebookLM dans des workflows centrés sur les documents, avec automatisation du navigateur, authentification persistante et gestion de notebooks pour les tâches de guide NotebookLM et d’automatisation de workflow.

seo-image-gen est un skill GitHub qui transforme les demandes d’images SEO en prompts et réglages prêts pour la production, pour les images OG, aperçus sociaux, bannières héro, visuels produit, infographies et vignettes. Il utilise Gemini via nanobanana-mcp et suppose que l’extension banana est installée, afin de proposer un guide et un workflow seo-image-gen concrets et opérationnels.

ai-discoverability-audit aide à auditer la façon dont une marque apparaît dans les moteurs de recherche et de réponse pilotés par l’IA, comme ChatGPT, Perplexity, Claude et Gemini. Utilisez ce skill ai-discoverability-audit pour repérer les écarts de visibilité, comparer la réalité de la marque à la perception des IA, puis transformer les résultats en plan d’action priorisé pour le SEO, le contenu, les relations presse ou les mises à jour du site.