今年2月，OpenAI联合创始人Andrej Karpathy提出了"Vibe coding"的概念，意思是通过与AI的交互对话，最终可以完成整个产品的编码工作。这个话题一出，很快就在网上引发了广泛讨论。有的人认为，随着 LLM 能力的快速提升，这一天可能很快就会到来，甚至可能导致大量中低端程序员失业。也有观点认为，目前LLM的"幻觉"问题仍无法彻底解决，AI生成的代码仍然需要程序员进行严格审核。无论是哪种观点，大家都一致认同------借助Cursor和Claude 3.7的组合，我们的开发效率已经得到了极大提升。
但是，对于已经习惯用AI辅助编码的同学来说，可能深有体会，越是复杂的项目，越需要我们在与AI的对话中，精确地拆解复杂的功能开发任务。拆解得越合理，AI生成的代码就越精准，这样可以大大减少返工的时间和成本。而在实际操作中，如何合理拆解复杂任务，往往依赖于我们每个人对问题的理解和拆解能力，主观影响因素挺多。于是，我开始研究，是否可以借助AI来标准化这一步骤，消除拆解过程中的主观差异，最好是能通过一套标准化的AI工作流，将一个复杂的PRD（产品需求文档）拆解成一系列粒度适中、描述清晰的子任务，进而帮助AI更准确地生成代码。
初识claude-task-master
在我边研究边实践的过程中，偶然发现了一个名为claude-task-master的项目（github.com/eyaltoledan... API，它开发了一套基于PRD进行任务拆解和任务状态管理的Node CLI工具。结合MCP后，我们甚至可以在Cursor Agent模式下，通过自然语言与AI互动，完成任务拆分、任务复杂度分析、任务状态跟进等一系列工作。
从这个项目中，我总结出了一些核心的设计理念：
- LLM驱动的任务分解与规划： 该工具的核心思想是充分利用LLM强大的自然语言理解和推理能力，将用户给出的完整PRD自动拆解成一系列具体且可执行的子任务或步骤。如果拆分出来的子任务不够细致，还支持进行复杂度分析，并进一步细化拆解。
- 任务依赖分析： 拆解过程中，除了子任务的分解，系统还会分析各个子任务之间的依赖关系。这样，我们在确定子任务的执行顺序时，就能做到心中有数，确保流程的高效进行。
- 任务状态管理： 所有拆解出来的子任务都支持状态跟踪，尤其是对于那些执行周期较长的任务，我们可以及时更新每个子任务的完成状态，随时掌握整体进度。
- 灵活的人工介入： 如果在任务拆解过程中，出现了新的需求或调整，我们可以在已拆解的子任务列表中手动添加新的任务，并设置相应的依赖关系。这让我们在面对突发需求时，依然能够保持高度的灵活性。
我截取了一段操作流程如下： 
claude-task-master还不够
在深入分析了claude-task-master项目的设计理念和能力之后，我认为它的思路非常契合我们的需求，具备成为一套通用AI任务拆分和管理系统的潜力。然而，结合我们的实际应用场景，原项目仍存在一些不足之处，需要进行进一步改进：
- 模型限制： 目前项目使用的Claude模型API费用较高（输入百万，输出15/百万token），而且Claude的风控非常严格，API在国内很容易被封禁。
- 知识融合不足： 任务拆分完全依赖PRD文档，缺乏对业务知识的深度理解。而我们在实际应用中，经常需要依赖背景知识来确保任务拆解的准确性。
- 语言单一： 当前的输出仅支持英文，这意味着中文用户需要额外翻译才能理解和使用。
- 操作繁琐： 任务管理主要依赖CLI命令，且是以命令行的方式呈现，缺乏直观的可视化界面，操作体验不够友好。
- 拆分不灵活： 在任务拆解过程中，必须预设固定数量的子任务，缺乏灵活性。很多情况下，我们希望AI能帮助我们动态决策任务拆分的粒度和数量。
针对这些问题，我对系统进行了全面的改进：
- 模型升级： 我将所有的Claude调用替换为Gemini 2.5 Pro，不仅免费额度大、资费便宜，而且稳定性也更强。
- 知识库集成： 支持在任务拆解时传递业务知识库路径，AI可以参考这些背景知识，从而实现更精准的任务拆解。
- 中英双语支持： 增加了USE_CHINESE环境变量，开启后系统可以同时生成英文指令和中文描述。这样既能保证指令的执行质量（大模型对英文指令的遵循效果更好），也能提升中文用户的阅读体验。
- 可视化管理： 新增了web服务器功能，提供了一个直观的中文界面来管理任务(
只需在本地通过task-master server启动)。通过这个界面，我们便于进行任务操作、跟踪任务状态，还可以方便地复制任务的英文指令，进而在Cursor中指导AI进行代码生成。 - 智能拆分： 优化任务拆分策略，支持可以根据任务的复杂度自动决定适合的拆解粒度，更加智能和灵活。
以下是任务管理界面的截图： 
通过这些改进，并结合实际使用中的不断打磨，我相信我们的研发效率将进一步提升。这个项目已经开源，欢迎大家访问：github.com/skindhu/AI-...
结语
以上介绍了如何通过改进claude-task-master，解决模型、语言、知识融合等问题，让它更加符合实际需求。希望这个开源项目能够帮助更多的开发者，也期待大家在使用过程中不断优化它。未来，随着LLM能力越来越强，我们的开发工作也将变得更加高效和智能。github.com/skindhu/AI-...