Decisões de arquitetura e scaffolding de projetos CrewAI. Use ao iniciar um novo projeto CrewAI, escolhendo entre LLM.call() vs Agent.kickoff() vs Crew.kickoff() vs Flow, scaffolding com 'crewai create flow', configurando YAML (agents.yaml, tasks.yaml), conectando @CrewBase crew.py, escrevendo Flow main.py com @start/@listen, ou usando interpolação {variable}.
Esta skill fornece orientação completa sobre decisões arquiteturais e scaffolding para iniciar projetos com CrewAI. Ela ajuda desenvolvedores a escolher entre os diferentes métodos de execução, como LLM.call() para chamadas diretas à API, Agent.kickoff() para iniciar agentes individuais, Crew.kickoff() para executar equipes completas e Flow para orquestrar fluxos de trabalho complexos. A skill também cobre o processo de scaffolding usando o comando 'crewai create flow', configuração de arquivos YAML (agents.yaml para definir agentes e tasks.yaml para tarefas), e a implementação de @CrewBase em crew.py para conectar agentes e tarefas. Além disso, aborda a criação de arquivos main.py com decoradores @start e @listen para definir pontos de entrada e sequenciamento, e o uso de interpolação {variable} para passar dados entre tarefas. Suporta todas as plataformas que executam agentes CrewAI, como Claude Code, Cursor e Codex, tornando essencial para equipes que desejam estruturar projetos de automação multiagente de forma eficiente.
npx skills add https://github.com/crewaiinc/skills/tree/main/skills/getting-startedInstalled? Explore more Produtividade e Colaboração skills: steipete/gemini, steipete/gh-issues, steipete/skill-creator · View all 6 →
Decisões de arquitetura e scaffolding de projetos CrewAI. Use ao iniciar um novo projeto CrewAI, escolhendo entre LLM.call() vs Agent.kickoff() vs Crew.kickoff() vs Flow, scaffolding com 'crewai create flow', configurando YAML (agents.yaml, tasks.yaml), conectando @CrewBase crew.py, escrevendo Flow main.py com @start/@listen, ou usando interpolação {variable}.
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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 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.
Gemini CLI one-shot prompts, summaries, generation, skills, hooks, MCP, or Gemma routing.
Fetch GitHub issues, select candidates, spawn background fix agents, open PRs, and optionally process PR review comments.
Create, edit, audit, tidy, validate, or restructure AgentSkills and SKILL.md files.
Search, install, update, sync, or publish agent skills with the ClawHub CLI and registry.
Delegate coding work to Codex, Claude Code, or OpenCode as background workers; not simple edits or read-only code lookup.
List, configure, authenticate, call, and inspect MCP servers/tools with mcporter over HTTP or stdio.