Claude Task Master v0.13.0 版本发布：多模型支持与任务管理增强

项目简介

Claude Task Master 是一个基于 AI 的任务管理系统，它利用大型语言模型（如 Claude、GPT 等）来帮助用户高效地创建、管理和执行任务。该系统特别适合开发者和技术团队使用，能够智能地分解复杂任务、提供研究支持，并与开发环境深度集成。

核心更新内容

1. 多模型支持与配置管理

本次更新最大的亮点是引入了对多种 AI 模型和提供商的支持：

• 新增模型提供商：除了原有的 Anthropic Claude 模型外，现在支持 OpenAI、Google Gemini、xAI Grok、OpenRouter 等多种模型
• 模型配置系统：新增了 .taskmasterconfig 配置文件，用于管理主模型、研究模型和备用模型
• 交互式设置：通过 task-master models --setup 命令可以轻松配置不同场景下使用的模型
• 自定义模型支持：特别为 Ollama 和 OpenRouter 提供了自定义模型 ID 的支持

技术实现上，系统会根据 supported-models.json 中的定义自动调整最大 token 限制，确保不同模型的兼容性。对于 OpenRouter 的自定义模型，还会实时验证模型可用性。

2. 任务扩展功能增强

任务分解是 Claude Task Master 的核心功能之一，本次更新对其进行了显著改进：

• 智能任务分解：系统现在会读取 task-complexity-report.json 来自动确定子任务数量，并使用定制化的提示词进行扩展
• 扩展模式选择：默认行为改为将新子任务追加到现有任务中，新增 --force 标志用于清除现有子任务后重新扩展
• 上下文感知：更新子任务时，现在会考虑父任务详情以及前后子任务的关系，提高连贯性

3. 研究模式优化

针对需要深度研究的任务场景：

• Perplexity AI 优化：研究模式下会最大化输入 token 数量（达到 8,700），并强制使用 0.1 的温度值确保输出稳定性
• 时效性增强：系统会特别强调获取当天的最新信息，适合追踪技术公告等时效性内容
• 便捷访问：新增 --research 标志到 add-task 命令，可直接在研究模式下创建任务

4. 任务管理功能改进

• 子任务状态过滤：show 命令新增 --status 标志，可按状态筛选显示的子任务
• 智能任务推荐：next 命令现在会考虑子任务状态和依赖关系，优先推荐正在进行任务的子任务
• 批量删除修复：修复了 remove-subtask 命令批量删除时只处理第一个 ID 的问题
• 路径兼容性：增强了对 Windows、Linux 和 WSL 不同路径格式的支持

技术实现亮点

1. 模块化设计：新增的 config-manager.js 模块专门负责模型配置管理，保持代码清晰
2. AI SDK 集成：利用 Vercel AI SDK 统一不同提供商的接口，简化多模型支持
3. 实时验证：设置 OpenRouter 自定义模型时会实时查询其 API 验证模型可用性
4. 上下文优化：任务操作时智能传递必要上下文，平衡信息完整性和 token 效率

使用建议

对于新用户，建议通过 task-master init 初始化项目后，立即运行 task-master models --setup 配置适合的模型组合。研究型任务可优先考虑 Perplexity 或 Gemini 等擅长网络搜索的模型，而复杂任务分解则推荐使用 Claude 或 GPT-4 级别的大模型。

开发团队可以将模型配置纳入版本控制，确保团队成员使用一致的 AI 辅助环境。对于需要处理大量子任务的项目，善用新的扩展模式和 --force 标志可以显著提高任务管理效率。

本次更新使 Claude Task Master 在模型选择灵活性、任务管理精细度和研究能力方面都达到了新的水平，为技术团队提供了更强大的 AI 辅助工具链。