Design e configuração de agentes CrewAI. Use ao criar, configurar ou depurar agentes CrewAI — escolhendo função/objetivo/histórico, selecionando LLMs, atribuindo ferramentas, ajustando max_iter/max_rpm/max_execution_time, habilitando planejamento/execução de código/delegação, configurando fontes de conhecimento, usando guardrails ou configurando agentes em YAML vs código.
Este agente especializado ajuda desenvolvedores a projetar e configurar agentes CrewAI de forma eficiente. Ele cobre todos os aspectos da criação de agentes CrewAI, desde a definição de papéis, objetivos e históricos até a seleção de modelos de linguagem (LLMs) e atribuição de ferramentas. O agente também orienta sobre ajustes de parâmetros como max_iter, max_rpm e max_execution_time, além de habilitar funcionalidades avançadas como planejamento, execução de código e delegação entre agentes. É útil para configurar fontes de conhecimento, aplicar guardrails de segurança e decidir entre configuração via YAML ou código. Suporta as plataformas CrewAI, Claude Code, Cursor e Codex, facilitando a integração com diferentes ambientes de desenvolvimento.
npx skills add https://github.com/crewaiinc/skills/tree/main/skills/design-agentDesign e configuração de agentes CrewAI. Use ao criar, configurar ou depurar agentes CrewAI — escolhendo função/objetivo/histórico, selecionando LLMs, atribuindo ferramentas, ajustando max_iter/max_rpm/max_execution_time, habilitando planejamento/execução de código/delegação, configurando fontes de conhecimento, usando guardrails ou configurando agentes em YAML vs código.
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".