KI-gestütztes Aufgabenverwaltungssystem für Cursor, Windsurf und andere Editoren.
Nahtloser Task Master für Cursor-, Lovable-, Windsurf- und Roo-Code-Chats.
Taskmaster ist ein KI-gestütztes Aufgabenverwaltungssystem, das über MCP direkt in KI-Chat-Editoren wie Cursor und Windsurf integriert wird. Es eignet sich für Entwickler, die komplexe Energie- und Nachhaltigkeitsanwendungen erstellen und eine strukturierte, an ein PRD gebundene Task-Ausführung wünschen.
Es verwaltet Aufgaben, verfolgt Aufgabenabhängigkeiten, handhabt Tags und Workstreams und führt Recherchenbefehle über konfigurierte LLM-Anbieter aus. Sie konfigurieren ein Hauptmodell, ein Forschungsmodell und ein Fallback-Modell, um Entwicklungs-Workflows direkt aus Ihrem Code-Editor heraus auszuführen.
Es eignet sich für Entwickler, die KI-gestützte Editoren verwenden und ein strukturiertes Tracking für mehrstufige Projekte benötigen. Es eignet sich nicht für Teams, die keine KI-Chat-Editoren nutzen oder über keine API-Schlüssel für unterstützte Modell-Anbieter verfügen.
Integriert sich über das Model Control Protocol direkt in Cursor, Windsurf, VS Code und Q CLI.
Verfolgt Beziehungen zwischen Aufgaben, um die korrekte Implementierungsreihenfolge vorzugeben.
Unterstützt die Konfiguration eines separaten Forschungsmodells wie Perplexity neben Ihrem Haupt-Coding-Modell.
Erstellt und referenziert ein Produktanforderungsdokument unter .taskmaster/docs/prd.txt für den Kontext.
Das Tool selbst ist kostenlos nutzbar, Sie müssen jedoch für Ihre eigene API-Nutzung bei den von Ihnen konfigurierten LLM-Anbietern wie Anthropic, OpenAI oder Google bezahlen.
870 offene Remote-Stellen im KI-Training, aktualisiert am 14. November 2026; die meisten zahlen $20–$170 pro Stunde. 12 davon suchen Deutschsprachige. Zekai listet sie kostenlos; die Bewerbung läuft über die Plattform des Arbeitgebers.
Ja, Sie benötigen mindestens einen API-Schlüssel von einem unterstützten Anbieter, es sei denn, Sie verwenden Claude Code CLI oder Codex CLI mit OAuth.
Cursor, Windsurf, VS Code und Q CLI werden über MCP-Konfigurationen unterstützt.
Ja, Sie können neben Ihrem Haupt-Coding-Modell ein dediziertes Forschungsmodell wie Perplexity definieren.
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