gsearch — Gemini(google_search) で web 検索

自然文の質問を投げると、Gemini が自分で検索キーワードを組んで Google を検索し、グラウンディングされた回答＋使った検索クエリ＋ソースURL を返す。内蔵 WebSearch の代替（品質・クエリ自動生成で優れる）。

前提

• node v18+（global fetch / webcrypto / AbortSignal.timeout を使う）。
• 認証情報を次のいずれかで env にセットする（この skill はキーを保持しない。env から読むだけ）:
  • GEMINI_API_KEY … AI Studio キー（優先される）。
  • GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS … Vertex AI のサービスアカウント JSON のパス。
    • PROJECT_ID は SA キー JSON の project_id から自動取得する。
    • GEMINI_LOCATION でリージョン上書き（既定 us-central1）。
• 両方ある場合は AI Studio が優先される。両方未設定だとエラー終了する。

使い方

plugin install 経由なら gsearch コマンドが PATH に乗る:

gsearch "<検索したい質問(自然文でよい)>"

任意でモデルを第 2 引数に渡せる:

gsearch "<質問>" gemini-2.5-flash

• 質問は自然文でよい。検索キーワードは Gemini が咀嚼して自動で組む。
• 既定モデルは経路ごとに分けている。AI Studio 経路は gemini-3.5-flash、Vertex AI 経路は gemini-2.5-flash（Vertex AI 側に gemini-3.5-flash が存在しないため）。両方とも GEMINI_MODEL env または第 2 引数で上書きできる。
• 出力は stdout（回答 → Gemini が使った検索クエリ → ソースURL）。tail で切らず全文を扱う。
• 所要 ~15〜20秒（grounding のため）。タイムアウトは 120 秒に設定済み。Vertex AI 経路では追加で access token 取得 (約 1〜2 秒) が入る。

挙動

• Gemini API の google_search グラウンディングを単発で1回呼ぶ（ループしない）。
  • AI Studio 経路: tools [{ google_search: {} }]。
  • Vertex AI 経路: tools [{ googleSearch: {} }]（camelCase）。SA キー JSON から RS256 JWT を webcrypto で自前署名し、oauth2.googleapis.com/token で access token を交換する（外部 npm 依存なし）。
• ソースは grounding の redirect URL を実URLに解決して表示（best-effort）。

いつ使うか

• 「Googleで調べて」等、ユーザーが明示的に Google 検索を求めたときに使う。
• 内蔵 WebSearch の自動全置換ではない。指示があったら本 skill で検索する。
• 用途: 最新情報・事実確認の web 検索、根拠付き回答、セカンドオピニオン。