Task Master (Grade A)სინამდვილით ტესტებული განვითარების მონაცემები კლაუდ AI-ებისთვის. გრეიდ A. ადვილებენ მაღალი დონის მოთხოვნის დაყოფა სჭარვედ, აქციონებელ ზედსართაო დავალებებად.

Why You Should Use This?

Individual: 30%+ token savings, stop repeating standards, security guardrails, instant scaffolding. Teams: Consistent AI behavior, day-one onboarding, codified patterns, compounding cost savings. Organizations: Always-on compliance, same standards across 1,000 projects, central governance, measurable ROI.

Asked by Ximenez Alvarado · Mar 14, 2026

What You Can Customize?

Project: Name, description, repo URL. Tech Stack: Language, framework, tools (e.g., TypeScript + Express or Python + FastAPI). Paths: Directory structure for handlers, services, and common code. Domain: Business entities like Order, Product, Customer with lifecycle states. Patterns: Code patterns such as a 7-step handler flow or error handling strategy. Testing: Quality gates like 90% coverage, test/lint/type-check commands. Database: Conventions like soft delete field, timestamp columns, naming. Packages: Internal packages settings (e.g., @your-org scope, registry URL). Conventions: Git and workflow rules like branch prefixes, commit format, PR templates.

Asked by Tunde Balogun · Mar 10, 2026

რა იპოვის?

Language: იპოვება tsconfig.json, go.mod, Cargo.toml, requirements.txt, pom.xml, ფაილის გაფართოებები. Framework: იპოვება დამოკიდებულებები package.json ან requirements.txt-დან (React, Express, Django, Spring, ა.შ.). Database: იპოვება ORM კონფიგურაციები (prisma/, sequelize, typeorm), .sql ფაილები, მიგრაციის საქაღალდეები. Testing: იპოვება jest.config., vitest, pytest, cypress/, playwright.config. Infrastructure: იპოვება Dockerfile, terraform/, cdk.json, serverless.yml, cloud SDK dependencies. CI/CD: იპოვება .github/workflows/, .gitlab-ci.yml, Jenkinsfile.

Asked by Yelena Popova · Jan 18, 2026

რა არის შიგთავსში?

წესები (47): კოდირების სტანდარტების გაწვრთნა ყველა AI ურთიერთქმედებაზე, ყოველთვის ჩართული. აგენტები (62): სპეციალიზებული ასისტენტები რთულ დავალებებისთვის, მოთხოვნის მიხედვით /agent-name-ით. უნარები (50): ნაბიჯ-ნაბიჯ მიგვედრა workflow-ები checklists-ით, კონტექსტუალურად გაშვება. ბრძანებები (37): მსუბუქი, token-ეფისიონტური სწრაფი ქმედებები, მოთხოვნის მიხედვით /command-ით. hook-ები (12): ავტომატიზაციის სკრიპტები AI-loop-ში, მოვლენებზე დაფუძნებული before/after ქმედებები. შაბლონები (9): scaffolding handler-ებისთვის, კომპონენტებისთვის, ტესტებისთვის, ა.შ., რომლებიც მიმართულია უნარებსა და აგენტებს.

Asked by Mireille Dupont · Jan 3, 2026

როგორ მუშაობს?

Layer 1 — Pre-Processing: Hooks inject project context and block dangerous commands before your prompt reaches the AI. Layer 2 — Rules Engine: 47 always-on rules enforce token efficiency, security, architecture, code standards, database conventions, and testing thresholds. Layer 3 — Specialized Processing: The right component activates — an agent, skill, or command — based on your prompt. Layer 4 — Post-Processing: Hooks validate output, auto-format, scan for secrets, and verify coverage.

Asked by Ulrik Madsen · Dec 31, 2025