任务大师

作者：@eyaltoledano & @RalphEcom

一个与Claude配合使用的人工智能驱动开发的任务管理系统，旨在与Cursor AI无缝协作。

要求

任务大师在多个命令中利用了人工智能，并且这些功能需要单独的API密钥。你可以通过添加你的API密钥来使用来自不同AI提供商的各种模型。例如，如果你想使用Claude 3.7，你需要一个Anthropic API密钥。

你可以定义三种类型的模型供使用：主模型、研究模型和回退模型（当主模型或研究模型失败时使用）。无论你使用哪种模型，其提供商的API密钥必须存在于mcp.json或.env文件中。

至少需要以下之一：

• Anthropic API密钥 (Claude API)
• OpenAI API密钥
• Google Gemini API密钥
• Perplexity API密钥（用于研究模型）
• xAI API密钥（用于研究或主模型）
• OpenRouter API密钥（用于研究或主模型）

使用研究模型是可选的但强烈推荐。你至少需要一个API密钥。添加所有API密钥可以让你根据需要无缝切换模型提供商。

快速开始

选项1：MCP（推荐）

MCP（模型控制协议）允许你直接从编辑器运行任务大师。

1. 根据你的编辑器，在以下路径添加你的MCP配置

Cursor & Windsurf (mcpServers)

jsonc
{
"mcpServers": {
"taskmaster-ai": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "--package=task-master-ai", "task-master-ai"],
"env": {
"ANTHROPIC_API_KEY": "YOUR_ANTHROPIC_API_KEY_HERE",
"PERPLEXITY_API_KEY": "YOUR_PERPLEXITY_API_KEY_HERE",
"OPENAI_API_KEY": "YOUR_OPENAI_KEY_HERE",
"GOOGLE_API_KEY": "YOUR_GOOGLE_KEY_HERE",
"MISTRAL_API_KEY": "YOUR_MISTRAL_KEY_HERE",
"OPENROUTER_API_KEY": "YOUR_OPENROUTER_KEY_HERE",
"XAI_API_KEY": "YOUR_XAI_KEY_HERE",
"AZURE_OPENAI_API_KEY": "YOUR_AZURE_KEY_HERE",
"OLLAMA_API_KEY": "YOUR_OLLAMA_API_KEY_HERE",
},
},
},
}

🔑 将YOUR_…_KEY_HERE替换为你的实际API密钥。你可以移除不需要的密钥。

VS Code (servers + type)

jsonc
{
"servers": {
"taskmaster-ai": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "--package=task-master-ai", "task-master-ai"],
"env": {
"ANTHROPIC_API_KEY": "YOUR_ANTHROPIC_API_KEY_HERE",
"PERPLEXITY_API_KEY": "YOUR_PERPLEXITY_API_KEY_HERE",
"OPENAI_API_KEY": "YOUR_OPENAI_KEY_HERE",
"GOOGLE_API_KEY": "YOUR_GOOGLE_KEY_HERE",
"MISTRAL_API_KEY": "YOUR_MISTRAL_KEY_HERE",
"OPENROUTER_API_KEY": "YOUR_OPENROUTER_KEY_HERE",
"XAI_API_KEY": "YOUR_XAI_KEY_HERE",
"AZURE_OPENAI_API_KEY": "YOUR_AZURE_KEY_HERE",
},
"type": "stdio",
},
},
}> 🔑 请将 YOUR_…_KEY_HERE 替换为您的真实 API 密钥。您可以删除不需要使用的密钥。

2. （仅光标）启用 Taskmaster MCP

打开光标设置（Ctrl+Shift+J） ➡ 点击左侧的 MCP 选项卡 ➡ 使用切换按钮启用 task-master-ai

3. （可选）配置您想使用的模型

在编辑器的 AI 聊天面板中，输入：

txt
将主模型、研究模型和备用模型分别更改为 <model_name>, <model_name> 和 <model_name>。

可用模型表

4. 初始化 Task Master

在编辑器的 AI 聊天面板中，输入：

txt
在我的项目中初始化 taskmaster-ai

5. 确保您有一个 PRD（推荐）

对于新项目：在 .taskmaster/docs/prd.txt 创建您的 PRD
对于现有项目：您可以使用 scripts/prd.txt 或通过 task-master migrate 进行迁移

初始化后，在 .taskmaster/templates/example_prd.txt 可以找到一个示例 PRD 模板。

[!NOTE]
尽管对于复杂的项目推荐使用 PRD，但您也可以通过在聊天中询问“你能帮我实现[描述您想要做的事情]吗？”来创建单独的任务。

始终从详细的 PRD 开始。

您的 PRD 越详细，生成的任务就会越好。

6. 常用命令

使用您的 AI 助手执行以下操作：

• 解析需求：Can you parse my PRD at scripts/prd.txt?
• 规划下一步：What's the next task I should work on?
• 实现任务：Can you help me implement task 3?
• 扩展任务：Can you help me expand task 4?

更多关于如何在聊天中使用 Task Master 的示例

选项 2：使用命令行

安装

bash

全局安装

npm install -g task-master-ai

或者在您的项目中本地安装

npm install task-master-ai

初始化新项目

bash

如果全局安装

task-master init

如果本地安装

npx task-master init

这将提示您输入项目详细信息，并设置包含必要文件和结构的新项目。

常用命令

bash

初始化新项目

task-master init

解析 PRD 并生成任务

task-master parse-prd your-prd.txt

列出所有任务

task-master list

显示下一个要处理的任务

task-master next

生成任务文件

task-master generate

文档

有关更详细的信息，请查看 docs 目录中的文档：

• 配置指南 - 设置环境变量并自定义 Task Master
• 教程 - 逐步指南，帮助您开始使用 Task Master
• 命令参考 - 所有可用命令的完整列表
• 任务结构 - 了解任务格式和功能
• 示例交互 - 常见的 Cursor AI 交互示例
• 迁移指南 - 迁移到新项目结构的指南

故障排除

如果 task-master init 没有响应：

尝试直接使用 Node 运行：

bash
node node_modules/claude-task-master/scripts/init.js

或者克隆仓库并运行：

bash
git clone https://github.com/eyaltoledano/claude-task-master.git
cd claude-task-master
node scripts/init.js

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许可

Task Master 根据 MIT 许可证与 Commons Clause 发布。这意味着您可以：

✅ 允许：

• 用于任何目的（个人、商业、学术）
• 修改代码
• 分发副本
• 创建并销售使用 Task Master 构建的产品

❌ 不允许：- 销售 Task Master 本身

• 提供 Task Master 托管服务
• 基于 Task Master 创建竞争产品

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