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task-decomposer

Produce tableros de tareas estructurados en fases a partir de solicitudes de funciones: elementos de trabajo mapeados por dependencias con indicadores de paralelización, indicadores de riesgo, tablas de casos extremos y matrices de estrategias de prueba. Activadores de: "descomponer esta característica", "desglose de tareas con dependencias", "plan de implementación por fases", "mapa de dependencias para", "dividir esto en tareas con fases", "estructura de desglose del trabajo". El diferenciador es el formato de salida estructurado (tablas en fases, indicadores de paralelización, cadenas de dependencia). Utilice esta habilidad cuando necesite un tablero de tareas formal, no una descomposición ad hoc que el modelo maneja de forma nativa. NO para estimaciones de esfuerzo, cálculos PERT o intervalos de confianza; en su lugar, utilice el calibrador de estimaciones.

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Instalación

$npx skills add https://github.com/mathews-tom/praxis-skills --skill task-decomposer

Cómo instalar task-decomposer

Instala rápidamente el skill de IA task-decomposer en tu entorno de desarrollo mediante línea de comandos

  1. Abrir Terminal: Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.)
  2. Ejecutar comando de instalación: Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/mathews-tom/praxis-skills --skill task-decomposer
  3. Verificar instalación: Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code, Cursor u OpenClaw

Fuente: mathews-tom/praxis-skills.

SKILL.md

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Transforms ambiguous feature requests into concrete, implementable task sequences: identifies acceptance criteria, decomposes into phased work items with effort sizing, maps dependencies and parallelization, enumerates edge cases, plans testing, and flags risks — producing a ready-to-execute task board.

When to use this skill vs native decomposition: The base model decomposes features well in an ad-hoc format. Use this skill specifically when you need the structured output: phased task tables with dependency mapping, parallelization flags, risk flags, and integrated test strategy. If you just need a quick list of steps, ask directly without

| references/decomposition-patterns.md | Feature → task decomposition strategies, granularity guidelines | Always | | references/edge-case-checklist.md | Common edge case categories by domain (web, API, data, CLI) | Edge case identification needed |

Datos (listos para citar)

Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.

Comando de instalación
npx skills add https://github.com/mathews-tom/praxis-skills --skill task-decomposer
Categoría
>_Productividad
Verificado
Primera vez visto
2026-03-10
Actualizado
2026-03-11

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Respuestas rápidas

¿Qué es task-decomposer?

Produce tableros de tareas estructurados en fases a partir de solicitudes de funciones: elementos de trabajo mapeados por dependencias con indicadores de paralelización, indicadores de riesgo, tablas de casos extremos y matrices de estrategias de prueba. Activadores de: "descomponer esta característica", "desglose de tareas con dependencias", "plan de implementación por fases", "mapa de dependencias para", "dividir esto en tareas con fases", "estructura de desglose del trabajo". El diferenciador es el formato de salida estructurado (tablas en fases, indicadores de paralelización, cadenas de dependencia). Utilice esta habilidad cuando necesite un tablero de tareas formal, no una descomposición ad hoc que el modelo maneja de forma nativa. NO para estimaciones de esfuerzo, cálculos PERT o intervalos de confianza; en su lugar, utilice el calibrador de estimaciones. Fuente: mathews-tom/praxis-skills.

¿Cómo instalo task-decomposer?

Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/mathews-tom/praxis-skills --skill task-decomposer Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code, Cursor u OpenClaw

¿Dónde está el repositorio de origen?

https://github.com/mathews-tom/praxis-skills