AIKraft/AI/Войти
AIKraft/Skills/Задача дизайна

Задача дизайна

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.

CRcrewAI official Дизайн

Что делает навык

Навык проектирует эффективные задачи CrewAI, определяя описание (description) и ожидаемый результат (expected_output) для обеспечения качественного вывода агентов. Он охватывает настройку зависимостей, форматов вывода, валидации и асинхронного выполнения.

Когда применять

  • Создание четких инструкций (description) и критериев успеха (expected_output) для задач CrewAI
  • Настройка зависимостей между задачами через параметр context для управления потоком данных
  • Конфигурация структурированного вывода с использованием output_pydantic, output_json или output_file
  • Внедрение guardrails для валидации результатов перед передачей следующей задаче
  • Настройка асинхронного выполнения (async_execution) и человеческого контроля (human_input)

Как работает

  1. Определите описание задачи (description), включающее действие, шаги, контекст, ограничения и входные данные
  2. Сформулируйте ожидаемый вывод (expected_output) с указанием формата, структуры, длины и маркеров качества
  3. Настройте параметры задачи: agent, context (для зависимостей), output_pydantic/output_json (для структуры), output_file (для сохранения)
  4. При необходимости добавьте guardrails (функции или строковые проверки) для валидации и async_execution для параллельного запуска
  5. Используйте YAML-конфигурацию (tasks.yaml) для управления задачами и связывайте их в crew.py через методы, имена которых совпадают с ключами YAML

Примеры запросов агенту

Создай задачу research_task с описанием поиска трендов за {current_year} и ожидаемым выводом в виде структурированного брифа с 5 секциями
Настрой задачу analysis_task, которая получает контекст из research_task через параметр context и выводит приоритизированный список рекомендаций
Добавь guardrail validate_word_count к задаче, чтобы обеспечить длину вывода от 500 до 2000 слов с автоматической повторной попыткой при ошибке

Что понадобится

  • Библиотека CrewAI и модуль crewai.task
  • Pydantic (для использования output_pydantic)
  • CrewAI Tools (например, SerperDevTool, ScrapeWebsiteTool) при необходимости назначения инструментов на уровне задачи

Описание составлено по SKILL.md навыка, сверено 06.10.2026.

Как подключить

1Скачать навык
# возьмите папку навыка «design-task» из репозитория: # https://github.com/crewaiinc/skills
2Положить папку с SKILL.md к навыкам ассистента
# положите папку навыка туда, где ассистент ищет skills: cp -r design-task/ ~/.claude/skills/design-task/

Навык — папка с файлом SKILL.md (описание + инструкции) и опциональными скриптами. Ассистент (Claude, Claude Code и совместимые) подхватывает его по описанию и следует шагам.