用途：把用户需求映射到合适的 GCP 框架，并输出可直接运行的代码示例，来源包括 ADK samples、Agent Starter Pack、Firebase Genkit、Vertex AI samples、Generative AI examples 与 AgentSmithy。
主要能力：按六类框架（ADK 智能体、Agent Starter Pack、Genkit 流程、Vertex AI 训练、生成式 AI 多模态、AgentSmithy 编排）选择代码模式；适配 TypeScript、Python 或 Go；配置 IAM 最小权限、VPC Service Controls、Model Armor 提示注入防护；加入 Cloud Monitoring 仪表盘、告警策略、结构化日志与 OpenTelemetry 追踪；设置自动扩缩参数；按任务选择 Gemini 2.5 Flash 或 Pro 并支持批量预测；生成 Cloud Run、Firebase Functions 或 Vertex AI Endpoints 部署配置及 Terraform/IaC 模板；引用来源仓库与官方文档。
使用方式：需启用计费的 GCP 项目并激活 Vertex AI API；gcloud CLI 已认证并具备 Vertex AI User、Cloud Run Developer 等 IAM 角色；Node.js 18+ 或 Python 3.10+；Genkit 部署需 Firebase CLI（npm install -g firebase-tools）；密钥经 Secret Manager 配置，不得硬编码。流程参考 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/workflow.md，分类见 code-example-categories.md，最佳实践见 best-practices-applied.md。
适用场景：ADK 智能体（代码执行沙箱、Memory Bank、部署到 Vertex AI Agent Engine）、Genkit RAG 流程（text-embedding-gecko、向量库、Zod 校验、Cloud Run 自动扩缩）、Gemini 多模态视频分析等。
限制：需自行准备 GCP 项目、配额与凭证；模型可用性受区域限制（如 us-central1、europe-west4）；配额超限需申请提升并实现指数退避；依赖版本冲突需锁定版本。具体价格与效果资料未提供。