Task Master (Grade A)מיומנות פיתוח בדקה אבטחתית עבור Claude AI. Grade A. שוברת בקשה ברמה גבוהה למשימות מ

למה כדאי להשתמש בזה?

אישיים: חיסכון של 30%+ במספר טוקנים, עצירת חזרה על סטנדרטים, רמזים לביטחון, תשתית מיידית. צוותים: התנהגות AI עקבית, קבלת פנים ביום הראשון, דפוסים מקודדים, חיסכון בעלויות משוקלל. ארגונים: תאימות תמידית, סטנדרטים אחידים על פני 1,000 פרויקטים, ניהול מרכזי, ROI נמדד.

Asked by Ximenez Alvarado · Mar 14, 2026

מה ניתן להתאמה אישית?

פרויקט: שם, תיאור, כתובת URL של מאגר. טכנולוגיה: שפה, מסגרת, כלים (למשל, TypeScript + Express או Python + FastAPI). נתיבים: מבנה תיקיות למנהלי, שירותים וקוד משותף. תחום: ישויות עסקיות כמו Order, Product, Customer עם מצבי מחזור חיים. דפוסי: דפוסי קוד כגון זרימת טיפול ב-7 שלבים או אסטרטגיית טיפול בשגיאות. בדיקות: שערי איכות כמו כיסוי 90%, פקודות test/lint/type-check. בסיס נתונים: שגרות כמו שדה soft delete, עמודות timestamp, שמות. חבילות: הגדרות חבילות פנימיות (למשל, @your-org scope, registry URL). שגרות: כללי Git ותהליכים כמו קידומות ענף, פורמט קומיט, תבניות PR.

Asked by Tunde Balogun · Mar 10, 2026

מה הוא מזהה?

שפה: מזהה tsconfig.json, go.mod, Cargo.toml, requirements.txt, pom.xml, סיומות קבצים. מסגרת: מזהה תלויות ב-package.json או requirements.txt (React, Express, Django, Spring, וכו'). מסד נתונים: מזהה קונפיגורציות ORM (prisma/, sequelize, typeorm), קבצים .sql, תיקיות מיגרציה. בדיקות: מזהה jest.config., vitest, pytest, cypress/, playwright.config. תשתית: מזהה Dockerfile, terraform/, cdk.json, serverless.yml, תלויות cloud SDK. CI/CD: מזהה .github/workflows/, .gitlab-ci.yml, Jenkinsfile.

Asked by Yelena Popova · Jan 18, 2026

מה שמכיל?

כללים (47): החלת תקני קוד בכל אינטראקציה עם AI, תמיד פעיל. סוכנים (62): סיוע מתמחה למשימות מורכבות, לפי דרישה דרך /agent-name. כישורים (50): תהליכים מודרכים שלב אחרי שלב עם רשימות בדיקה, מופעלים בהקשר. פקודות (37): פעולות מהירות, קלות, חסכון בטוקנים, לפי דרישה דרך /command. Hooks (12): סקריפטים אוטומטיים בלופ AI, אירועים לפני/אחרי. תבניות (9): scaffolding למטפלים, רכיבים, בדיקות וכו', שהן מתייחסות על ידי כישורים וסוכנים.

Asked by Mireille Dupont · Jan 3, 2026

איך זה עובד?

שכבה 1 — עיבוד מקדים: נקודות הצטברות משולבות את הקשר הפרויקט ומסבירות פקודות מסוכנות לפני שההצעה שלך מגיעה ל-AI. שכבה 2 — מנוע החוקים: 47 חוקים תמיד פעילים מחייבים יעילות מטען, אבטחה, ארכיטקטורה, תקני קוד, מוסכמות בסיס נתונים והגדרות בדיקה. שכבה 3 — עיבוד ממוקד: המודל המתאים מופעל — סוכן, כישור או פקודה — בהתאם להצעה שלך. שכבה 4 — עיבוד שלאחר: נקודות הצטברות מאמתות פלט, מיישמות אוטומציה, סורקות סודות ומוודאות כיסוי.

Asked by Ulrik Madsen · Dec 31, 2025