ask-docs은(는) 무엇을 하나요?
공식 CrewAI 문서를 검색하여 답변을 얻습니다. 사용자가 CrewAI 관련 질문을 하지만, getting-started, design-agent, design-task 스킬로 완전히 해결되지 않는 경우에 사용하세요. 예를 들어, 특정 API 세부 정보, 구성 옵션, 고급 기능, 오류 문제 해결, 엔터프라이즈 기능, 도구 참조 또는 최신 문서가 최고의 정보 출처인 모든 경우에 해당합니다.
공식 CrewAI 문서를 검색하여 답변을 얻습니다. 사용자가 CrewAI 관련 질문을 하지만, getting-started, design-agent, design-task 스킬로 완전히 해결되지 않는 경우에 사용하세요. 예를 들어, 특정 API 세부 정보, 구성 옵션, 고급 기능, 오류 문제 해결, 엔터프라이즈 기능, 도구 참조 또는 최신 문서가 최고의 정보 출처인 모든 경우에 해당합니다.
이 스킬은 공식 CrewAI 문서를 질의하여 답변을 제공합니다. 사용자가 CrewAI 프레임워크에 대한 특정 질문(예: 특정 API 세부 정보, 구성 옵션, 고급 기능, 오류 문제 해결, 엔터프라이즈 기능, 도구 참조 등)을 가지고 있지만, 기존의 getting-started, design-agent, design-task 스킬로는 완전히 해결되지 않는 경우에 유용합니다. 특히 최신 문서가 가장 신뢰할 수 있는 정보 출처일 때 이 스킬이 필요합니다. 이 스킬은 CrewAI 에이전트와 호환되며, 질문에 대한 정확하고 최신의 답변을 제공하기 위해 문서 저장소를 쿼리합니다.
npx skills add https://github.com/crewaiinc/skills/tree/main/skills/ask-docs공식 CrewAI 문서를 검색하여 답변을 얻습니다. 사용자가 CrewAI 관련 질문을 하지만, getting-started, design-agent, design-task 스킬로 완전히 해결되지 않는 경우에 사용하세요. 예를 들어, 특정 API 세부 정보, 구성 옵션, 고급 기능, 오류 문제 해결, 엔터프라이즈 기능, 도구 참조 또는 최신 문서가 최고의 정보 출처인 모든 경우에 해당합니다.
This repo contains 3 individual skills — each has its own dedicated page.
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.
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".