design-agent은(는) 무엇을 하나요?
CrewAI 에이전트 설계 및 구성. CrewAI 에이전트를 생성, 구성 또는 디버깅할 때 사용합니다 — 역할/목표/백스토리 선택, LLM 선택, 도구 할당, max_iter/max_rpm/max_execution_time 조정, 계획/코드 실행/위임 활성화, 지식 소스 설정, 가드레일 사용, YAML 대 코드에서 에이전트 구성 등을 수행합니다.
CrewAI 에이전트 설계 및 구성. CrewAI 에이전트를 생성, 구성 또는 디버깅할 때 사용합니다 — 역할/목표/백스토리 선택, LLM 선택, 도구 할당, max_iter/max_rpm/max_execution_time 조정, 계획/코드 실행/위임 활성화, 지식 소스 설정, 가드레일 사용, YAML 대 코드에서 에이전트 구성 등을 수행합니다.
이 스킬은 CrewAI 에이전트의 설계 및 구성을 전담하는 전문 도구입니다. 개발자는 이 스킬을 통해 에이전트의 역할, 목표, 백스토리 같은 핵심 페르소나부터 LLM 선택, 도구 할당, max_iter, max_rpm, max_execution_time 같은 하이퍼파라미터 튜닝까지 모든 설정을 손쉽게 관리할 수 있습니다. 또한 계획 수립, 코드 실행, 위임 기능 활성화, 지식 소스 연결, 가드레일 적용 등 고급 기능을 지원하며, YAML 기반 구성과 Python 코드 기반 구성 모두를 처리할 수 있어 다양한 워크플로우에 유연하게 대응합니다. 주로 CrewAI 프레임워크를 사용하는 AI 에이전트 개발 환경(예: Claude Code, Cursor 등)에서 활용되며, 에이전트의 동작을 세밀하게 제어하고 디버깅해야 할 때 특히 유용합니다.
npx skills add https://github.com/crewaiinc/skills/tree/main/skills/design-agentCrewAI 에이전트 설계 및 구성. CrewAI 에이전트를 생성, 구성 또는 디버깅할 때 사용합니다 — 역할/목표/백스토리 선택, LLM 선택, 도구 할당, max_iter/max_rpm/max_execution_time 조정, 계획/코드 실행/위임 활성화, 지식 소스 설정, 가드레일 사용, YAML 대 코드에서 에이전트 구성 등을 수행합니다.
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".