在Airflow中，可以使用BranchPythonOperator来根据当前任务的失败状态来决定下游任务是否要被跳过或标记为无状态。

以下是一个示例代码：

from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator, BranchPythonOperator
from airflow.utils.trigger_rule import TriggerRule
from datetime import datetime

default_args = {
    'start_date': datetime.today()
}

def check_task_failure(**kwargs):
    task_instance = kwargs['task_instance']
    # 检查当前任务的状态
    if task_instance.failed:
        return 'skip_task'
    else:
        return 'continue_task'

def skip_task(**kwargs):
    print("Skipping task...")

def continue_task(**kwargs):
    print("Continuing task...")

dag = DAG('task_failure_example', default_args=default_args, schedule_interval=None)

check_failure = BranchPythonOperator(
    task_id='check_failure',
    provide_context=True,
    python_callable=check_task_failure,
    dag=dag
)

skip = PythonOperator(
    task_id='skip_task',
    python_callable=skip_task,
    trigger_rule=TriggerRule.NONE_FAILED,
    dag=dag
)

continue_ = PythonOperator(
    task_id='continue_task',
    python_callable=continue_task,
    dag=dag
)

check_failure >> [skip, continue_]

在上述示例中，首先定义了一个check_task_failure函数，它检查当前任务实例的状态。如果任务失败，它返回'skip_task'，否则返回'continue_task'。然后，使用BranchPythonOperator来根据返回的值决定执行哪个下游任务。

在BranchPythonOperator的回调函数中，我们使用provide_context=True来传递上下文，以便在函数中使用task_instance来访问当前任务实例。然后，根据task_instance.failed属性的值，决定返回的任务名称。

在示例中，如果当前任务失败，它将触发skip_task任务，该任务将被标记为无状态(TriggerRule.NONE_FAILED)。如果当前任务成功，它将触发continue_task任务。

你可以根据自己的需求来替换skip_task和continue_task函数，这只是一个简单的示例来演示如何使用Airflow来处理任务失败的情况。