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crewaiinc/design-task

Entwurf und Konfiguration von CrewAI-Aufgaben. Verwenden Sie dies beim Erstellen, Konfigurieren oder Debuggen von CrewAI-Aufgaben – einschließlich der Formulierung von Beschreibungen und expected_output, der Einrichtung von Aufgabenabhängigkeiten über Kontext, der Konfiguration von Ausgabeformaten (output_pydantic, output_json, output_file), der Nutzung von Guardrails zur Validierung, der Aktivierung von human_input, asynchroner Ausführung, Markdown-Formatierung oder der Fehlerbehebung bei der Aufgabenausführung.

Was ist design-task?

Diese Fertigkeit (Skill) unterstützt Entwickler und AI-Agenten bei der Erstellung, Konfiguration und Fehlerbehebung von Aufgaben (Tasks) im CrewAI-Framework. Sie ist besonders nützlich, wenn Sie Aufgabenbeschreibungen und erwartete Ausgaben (expected_output) präzise formulieren, Aufgabenabhängigkeiten über das context-Feld definieren oder Ausgabeformate wie output_pydantic, output_json und output_file konfigurieren möchten. Die Fertigkeit bietet zudem Anleitungen zur Integration von Guardrails für Validierungen, zur Aktivierung der menschlichen Eingabeaufforderung (human_input), zur asynchronen Ausführung sowie zur Formatierung von Ausgaben in Markdown. Sie deckt typische Debugging-Szenarien ab, bei denen Aufgaben nicht wie erwartet ausgeführt werden, und hilft dabei, die zugrunde liegenden Konfigurationsprobleme zu identifizieren und zu beheben. Unterstützt wird die Fertigkeit auf Plattformen wie Claude Code, Cursor und Codex, wobei die Nutzung über spezifische Dateipfade wie SKILL.md erfolgt.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
Part ofDesign & UI
npx skills add https://github.com/crewaiinc/skills/tree/main/skills/design-task
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Dokumentation

Was macht design-task?

CrewAI-Aufgabenentwurf und -konfiguration. Verwenden Sie dies beim Erstellen, Konfigurieren oder Debuggen von CrewAI-Aufgaben — Schreiben von Beschreibungen und expected_output, Einrichten von Aufgabenabhängigkeiten mit context, Konfigurieren von Ausgabeformaten (output_pydantic, output_json, output_file), Verwenden von Guardrails zur Validierung, Aktivieren von human_input, asynchroner Ausführung, Markdown-Formatierung oder Beheben von Problemen bei der Aufgabenausführung.

Individual skills in this repo

This repo contains 3 individual skills — each has its own dedicated page.

crewaiinc/ask-docs

Query the official CrewAI documentation for answers. Use when the user has a CrewAI question that isn't fully covered by the getting-started, design-agent, design-task skills — e.g., specific API details, configuration options, advanced features, troubleshooting errors, enterprise features, tool references, or anything where the latest docs are the best source of truth.

crewaiinc/design-agent

CrewAI agent design and configuration. Use when creating, configuring, or debugging crewAI agents — choosing role/goal/backstory, selecting LLMs, assigning tools, tuning max_iter/max_rpm/max_execution_time, enabling planning/code execution/delegation, setting up knowledge sources, using guardrails, or configuring agents in YAML vs code.

crewaiinc/getting-started

CrewAI architecture decisions and project scaffolding. Use when starting a new crewAI project, choosing between LLM.call() vs Agent.kickoff() vs Crew.kickoff() vs Flow, scaffolding with 'crewai create flow', setting up YAML config (agents.yaml, tasks.yaml), wiring @CrewBase crew.py, writing Flow main.py with @start/@listen, or using {variable} interpolation.

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