Conception et configuration d'agents CrewAI. À utiliser lors de la création, configuration ou débogage d'agents CrewAI — choix du rôle/objectif/background, sélection des LLM, attribution d'outils, réglage de max_iter/max_rpm/max_execution_time, activation de la planification/exécution de code/délégation, mise en place de sources de connaissances, utilisation de garde-fous, ou configuration d'agents en YAML vs code.
Cette compétence est spécialisée dans la conception et la configuration d'agents CrewAI, un framework pour orchestrer des équipes d'agents IA. Elle est utile lorsque vous devez créer, configurer ou déboguer des agents CrewAI. La compétence vous assiste dans le choix du rôle, de l'objectif et du background de l'agent, la sélection des modèles de langage (LLM), l'attribution d'outils, et le réglage des paramètres avancés comme max_iter, max_rpm et max_execution_time. Elle vous guide également dans l'activation de fonctionnalités telles que la planification, l'exécution de code et la délégation entre agents. Vous pouvez configurer des sources de connaissances, mettre en place des garde-fous, et décider de configurer les agents en YAML ou directement en code. La compétence prend en charge les outils de développement comme Claude Code, Cursor et Codex, et fournit des instructions markdown détaillées pour une intégration transparente.
npx skills add https://github.com/crewaiinc/skills/tree/main/skills/design-agentConception et configuration d'agents CrewAI. À utiliser lors de la création, configuration ou débogage d'agents CrewAI — choix du rôle/objectif/background, sélection des LLM, attribution d'outils, réglage de max_iter/max_rpm/max_execution_time, activation de la planification/exécution de code/délégation, mise en place de sources de connaissances, utilisation de garde-fous, ou configuration d'agents en YAML vs code.
This repo contains 3 individual skills — each has its own dedicated page.
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".