design-agent は何をしますか？
CrewAI エージェントの設計と構成。CrewAI エージェントの作成、設定、デバッグ（ロール/ゴール/バックストーリーの選択、LLMの選択、ツールの割り当て、max_iter/max_rpm/max_execution_timeの調整、計画/コード実行/委任の有効化、ナレッジソースの設定、ガードレールの使用、YAML vs コードでのエージェント設定）を行う際に使用します。
CrewAI エージェントの設計と構成。CrewAI エージェントの作成、設定、デバッグ（ロール/ゴール/バックストーリーの選択、LLMの選択、ツールの割り当て、max_iter/max_rpm/max_execution_timeの調整、計画/コード実行/委任の有効化、ナレッジソースの設定、ガードレールの使用、YAML vs コードでのエージェント設定）を行う際に使用します。
このスキルは、CrewAI エージェントの設計と構成を専門的に支援します。開発者は、エージェントのロール、ゴール、バックストーリーの定義から、LLM（大規模言語モデル）の選択、ツールの割り当て、max_iter、max_rpm、max_execution_time などのパラメータ調整まで、エージェント設定のあらゆる側面を効率的に行えます。また、計画モード、コード実行、委任機能の有効化、ナレッジソースの設定、ガードレールの実装など、高度な機能もサポートします。設定は YAML 形式とコードベースの両方をサポートしており、エージェントのデバッグやパフォーマンスチューニングにも有用です。CrewAI フレームワークを使用する開発者にとって、エージェントの動作を最適化し、複雑なマルチエージェントシステムを構築するための必須ツールです。
npx skills add https://github.com/crewaiinc/skills/tree/main/skills/design-agentCrewAI エージェントの設計と構成。CrewAI エージェントの作成、設定、デバッグ（ロール/ゴール/バックストーリーの選択、LLMの選択、ツールの割り当て、max_iter/max_rpm/max_execution_timeの調整、計画/コード実行/委任の有効化、ナレッジソースの設定、ガードレールの使用、YAML vs コードでのエージェント設定）を行う際に使用します。
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".