·task-decomposer
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task-decomposer

Produce schede di attività strutturate in fasi dalle richieste di funzionalità: elementi di lavoro con mappatura delle dipendenze con flag di parallelizzazione, flag di rischio, tabelle di casi limite e matrici di strategie di test. Si attiva su: "scomponi questa funzionalità", "suddivisione delle attività con dipendenze", "piano di implementazione in fasi", "mappa delle dipendenze per", "suddividilo in attività con fasi", "struttura di suddivisione del lavoro". L'elemento di differenziazione è il formato di output strutturato (tabelle a fasi, flag di parallelizzazione, catene di dipendenze): utilizza questa competenza quando hai bisogno di una task board formale, non di una scomposizione ad hoc che il modello gestisce in modo nativo. NON per stime dello sforzo, calcoli PERT o intervalli di confidenza: utilizzare invece il calibratore di stima.

9Installazioni·0Tendenza·@mathews-tom

Installazione

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

Come installare task-decomposer

Installa rapidamente la skill AI task-decomposer nel tuo ambiente di sviluppo tramite riga di comando

  1. Apri il terminale: Apri il tuo terminale o strumento da riga di comando (Terminal, iTerm, Windows Terminal, ecc.)
  2. Esegui il comando di installazione: Copia ed esegui questo comando: npx skills add https://github.com/mathews-tom/praxis-skills --skill task-decomposer
  3. Verifica l'installazione: Dopo l'installazione, la skill verrà configurata automaticamente nel tuo ambiente AI di coding e sarà pronta all'uso in Claude Code, Cursor o OpenClaw

Fonte: mathews-tom/praxis-skills.

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 |

Fatti (pronti per citazione)

Campi e comandi stabili per citazioni AI/ricerca.

Comando di installazione
npx skills add https://github.com/mathews-tom/praxis-skills --skill task-decomposer
Categoria
>_Produttività
Verificato
Prima apparizione
2026-03-10
Aggiornato
2026-03-10

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Risposte rapide

Che cos'è task-decomposer?

Produce schede di attività strutturate in fasi dalle richieste di funzionalità: elementi di lavoro con mappatura delle dipendenze con flag di parallelizzazione, flag di rischio, tabelle di casi limite e matrici di strategie di test. Si attiva su: "scomponi questa funzionalità", "suddivisione delle attività con dipendenze", "piano di implementazione in fasi", "mappa delle dipendenze per", "suddividilo in attività con fasi", "struttura di suddivisione del lavoro". L'elemento di differenziazione è il formato di output strutturato (tabelle a fasi, flag di parallelizzazione, catene di dipendenze): utilizza questa competenza quando hai bisogno di una task board formale, non di una scomposizione ad hoc che il modello gestisce in modo nativo. NON per stime dello sforzo, calcoli PERT o intervalli di confidenza: utilizzare invece il calibratore di stima. Fonte: mathews-tom/praxis-skills.

Come installo task-decomposer?

Apri il tuo terminale o strumento da riga di comando (Terminal, iTerm, Windows Terminal, ecc.) Copia ed esegui questo comando: npx skills add https://github.com/mathews-tom/praxis-skills --skill task-decomposer Dopo l'installazione, la skill verrà configurata automaticamente nel tuo ambiente AI di coding e sarà pronta all'uso in Claude Code, Cursor o OpenClaw

Dov'è il repository sorgente?

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