Diseño y configuración de agentes CrewAI. Útil al crear, configurar o depurar agentes de CrewAI: selección de rol/objetivo/historia, elección de LLMs, asignación de herramientas, ajuste de max_iter/max_rpm/max_execution_time, activación de planificación/ejecución de código/delegación, configuración de fuentes de conocimiento, uso de guardrails o configuración de agentes en YAML vs código.
Este skill está diseñado para ayudar a desarrolladores e integradores de IA a diseñar, configurar y depurar agentes del framework CrewAI. Permite definir aspectos fundamentales como el rol, objetivo y backstory de cada agente, así como seleccionar el modelo de lenguaje (LLM) más adecuado y asignar herramientas específicas. Además, facilita el ajuste de parámetros de ejecución como `max_iter`, `max_rpm` y `max_execution_time`, y la activación de capacidades avanzadas como planificación, ejecución de código y delegación entre agentes. También permite configurar fuentes de conocimiento, implementar guardrails de seguridad y elegir entre la definición de agentes en YAML o directamente en código Python. Compatible con plataformas como Claude Code, Cursor y Codex, este skill centraliza todas las operaciones de diseño de agentes CrewAI en un solo comando, agilizando el flujo de trabajo y reduciendo errores.
npx skills add https://github.com/crewaiinc/skills/tree/main/skills/design-agentDiseño y configuración de agentes CrewAI. Útil al crear, configurar o depurar agentes de CrewAI: selección de rol/objetivo/historia, elección de LLMs, asignación de herramientas, ajuste de max_iter/max_rpm/max_execution_time, activación de planificación/ejecución de código/delegación, configuración de fuentes de conocimiento, uso de guardrails o configuración de agentes en YAML vs código.
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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.
CrewAI task design and configuration. Use when creating, configuring, or debugging crewAI tasks — writing descriptions and expected_output, setting up task dependencies with context, configuring output formats (output_pydantic, output_json, output_file), using guardrails for validation, enabling human_input, async execution, markdown formatting, or debugging task execution issues.
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.
ElevenLabs text-to-speech with mac-style say UX.
Oracle CLI second-model review/debug/refactor/design with selected files, dry-run token checks, API or browser engine.
Capture and automate macOS UI with the Peekaboo CLI.
Generate multiple radically different interface designs for a module using parallel sub-agents. Use when user wants to design an API, explore interface options, compare module shapes, or mentions "design it twice".
Build a throwaway prototype to flesh out a design — a runnable terminal app for state/business-logic questions, or several radically different UI variations toggleable from one route.
Interview the user relentlessly about a plan or design until reaching shared understanding, resolving each branch of the decision tree. Use when user wants to stress-test a plan, get grilled on their design, or mentions "grill me".