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## 目錄
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- [✨ 功能特點](#功能特點1)
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- [📖 使用指南](#使用指南)
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- [🔬 研究模式](#研究模式)
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- [🧠 任務記憶功能](#任務記憶功能)
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- [📋 專案規範初始化](#專案規範初始化)
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- [🌐 網頁圖形介面](#網頁圖形介面)
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- [📚 文件資源](#文件資源)
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- [🔧 安裝與使用](#安裝與使用)
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- [🔌 在支援 MCP 的客戶端中使用](#客戶端中使用)
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- [💡 系統提示詞指導](#系統提示詞指導)
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- [🛠️ 可用工具一覽](#可用工具一覽)
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- [📄 許可協議](#許可協議)
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- [🤖 推薦模型](#推薦模型)
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# MCP 蝦米任務管理器
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[](https://www.youtube.com/watch?v=Arzu0lV09so)
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[](https://smithery.ai/server/@cjo4m06/mcp-shrimp-task-manager)
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> 🚀 基於 Model Context Protocol (MCP) 的智能任務管理系統，為 AI Agent 提供高效的程式開發工作流程框架。
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蝦米任務管理器透過結構化的工作流程引導，協助 Agent 系統性規劃程式開發步驟，強化任務記憶管理機制，有效避免冗餘與重複的編程工作。
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## ✨ <a id="功能特點1"></a>功能特點
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- **任務規劃與分析**：深入理解與分析複雜任務需求
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- **智能任務拆分**：將大型任務自動拆分為可管理的小型任務
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- **依賴關係管理**：精確處理任務間的依賴關係，確保正確的執行順序
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- **執行狀態追蹤**：即時監控任務執行進度和狀態
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- **任務完整性驗證**：確保任務成果符合預期要求
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- **任務複雜度評估**：自動評估任務複雜度並提供最佳處理建議
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- **任務摘要自動更新**：完成任務時自動產生摘要，優化記憶效能
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- **任務記憶功能**：自動備份任務歷史記錄，提供長期記憶和參考能力
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- **思維鏈過程**：通過步驟化的推理系統性地分析複雜問題
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- **研究模式**：系統性技術研究功能，提供引導式工作流程來探索技術、最佳實踐和解決方案比較
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- **專案規範初始化**：定義專案標準和規則，維持大型專案的一致性
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- **<a id="網頁圖形介面"></a>網頁圖形介面**：提供選用的網頁圖形化使用者介面來管理任務。透過在您的 `.env` 檔案中設定 `ENABLE_GUI=true` 來啟用。啟用後，將會在您的 `DATA_DIR` 中建立一個包含存取網址的 `WebGUI.md` 檔案。您可以透過設定 `WEB_PORT` 來自訂網頁埠號（若未指定，系統將自動選擇可用的埠號）。
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## 🧭 <a id="使用指南"></a>使用指南
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蝦米任務管理器提供結構化的 AI 輔助程式開發方法，通過引導式工作流程和系統化任務管理實現高效開發。
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### 什麼是蝦米？
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蝦米本質上是一個提示詞範本，通過一系列提示詞引導 AI Agent 更好地理解和適應您的專案。它確保 Agent 能夠更貼近您專案的特定需求和慣例。
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### 實際應用中的研究模式
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在深入任務規劃之前，您可以善用研究模式進行技術調查和知識收集。這在以下情況特別有用：
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- 您需要探索新的技術或框架
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- 您想要比較不同的解決方案方法
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- 您正在調查專案的最佳實踐
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- 您需要理解複雜的技術概念
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只需告訴 Agent「研究 [您的主題]」或「進入研究模式研究 [技術/問題]」即可開始系統性調查。研究發現將為您後續的任務規劃和開發決策提供資訊基礎。
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### 首次使用設置
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在使用新專案時，只需對 Agent 說「init project rules」（初始化專案規則）。這將引導 Agent 生成一份符合您專案特定需求和結構的規則檔案。
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### 任務規劃流程
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要開發或更新功能，使用命令「plan task [您的描述]」（規劃任務 [您的描述]）。系統將參考先前建立的規則，嘗試理解您的專案，搜尋相關程式碼區塊，並根據專案的當前狀態提出全面的計劃。
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### 反饋機制
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在規劃過程中，蝦米引導 Agent 進行多步驟思考。您可以審查這個過程，如果您覺得某個部分偏離了您的目標，可以直接打斷並提出您的觀點。Agent 將採納您的反饋並繼續思考過程。
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### 任務執行
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當您對規劃內容滿意後，使用「execute task [任務名稱或 ID]」（執行任務 [任務名稱或 ID]）來實施計劃。如果您不指定任務名稱或 ID，系統將自動識別並執行最優先的任務。
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### 連續模式
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如果您希望連續執行所有任務而不需要為每個任務手動干預，可以使用「continuous mode」（連續模式）自動處理整個任務隊列。
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### Token 限制注意事項
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由於 LLM 的 Token 限制，在長時間對話中可能會喪失上下文。如果發生這種情況，只需開啟新的聊天會話並請 Agent 繼續執行即可。系統將從上次中斷的地方繼續，無需重複任務細節或上下文。
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### 提示詞語言與客製化
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您可以透過設定 `TEMPLATES_USE` 環境變數來切換系統提示詞的語言。預設支援 `en`（英文）和 `zh`（繁體中文）。此外，您也可以複製現有的模板目錄（例如 `src/prompts/templates_en`）到 `DATA_DIR` 指定的位置，進行修改後，將 `TEMPLATES_USE` 指向您的客製化模板目錄名稱，以實現更深度的提示詞客製化
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## 🔬 <a id="研究模式"></a>研究模式
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蝦米任務管理器包含專門的研究模式，專為系統性技術調查和知識收集而設計。
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### 什麼是研究模式？
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研究模式是一個引導式工作流程系統，幫助 AI Agent 進行徹底且系統性的技術研究。它提供結構化的方法來探索技術、比較解決方案、調查最佳實踐，並為程式設計任務收集全面的資訊。
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### 主要功能
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- **系統性調查**：結構化工作流程確保研究主題的全面覆蓋
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- **多源研究**：結合網路搜尋和程式碼庫分析，實現完整理解
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- **狀態管理**：在多個會話中維護研究上下文和進度
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- **引導式探索**：防止研究變得不專注或偏離主題
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- **知識整合**：將研究發現與任務規劃和執行無縫整合
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### 何時使用研究模式
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研究模式特別適用於：
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- **技術探索**：調查新的框架、函式庫或工具
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- **最佳實踐研究**：尋找行業標準和推薦方法
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- **解決方案比較**：評估不同的技術方法或架構
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- **問題調查**：深入研究複雜的技術挑戰
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- **架構規劃**：研究設計模式和系統架構
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### 如何使用研究模式
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只需告訴 Agent 進入研究模式並指定您的主題：
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- **基本用法**：「進入研究模式研究 [您的主題]」
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- **特定研究**：「研究 [特定技術/問題]」
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- **比較分析**：「研究並比較 [選項 A 與選項 B]」
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系統將引導 Agent 通過結構化的研究階段，確保徹底調查的同時保持對您特定需求的專注。
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### 研究工作流程
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1. **主題定義**：明確定義研究範圍和目標
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2. **資訊收集**：系統性收集相關資訊
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3. **分析與綜合**：處理和組織研究發現
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4. **狀態更新**：定期進度追蹤和上下文保存
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5. **整合應用**：將研究結果應用到您的專案上下文中
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> **💡 建議**：為了獲得最佳的研究模式體驗，我們建議使用 **Claude 4 Sonnet**，它提供卓越的分析能力和全面的研究綜合功能。
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## 🧠 <a id="任務記憶功能"></a>任務記憶功能
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蝦米任務管理器具備長期記憶功能，可以自動保存任務執行的歷史記錄，並在規劃新任務時提供參考經驗。
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### 功能特點
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- 系統會自動將任務備份到 memory 目錄中
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- 備份文件按照時間順序命名，格式為 tasks_backup_YYYY-MM-DDThh-mm-ss.json
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- 任務規劃 Agent 會自動獲得關於如何利用記憶功能的指導
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### 優勢與效益
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- **避免重複工作**：參考過去任務，不必從零開始解決類似問題
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- **借鑒成功經驗**：利用已驗證有效的解決方案，提高開發效率
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- **學習與改進**：識別過去的錯誤或低效方案，持續優化工作流程
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- **知識沉澱**：隨著系統使用時間增長，形成持續擴展的知識庫
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通過有效利用任務記憶功能，系統能夠不斷積累經驗，智能化程度和工作效率將持續提升。
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## 📋 <a id="專案規範初始化"></a>專案規範初始化
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專案規範功能有助於維持代碼庫的一致性：
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- **標準化開發**：建立一致的編碼模式和實踐
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- **新開發者引導**：為專案貢獻提供明確的指南
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- **維持品質**：確保所有代碼符合既定的專案標準
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> **⚠️ 建議**：當專案規模不斷擴大或發生重大變更時，請初始化專案規範。這有助於在複雜度增加時維持一致性和品質。
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在以下情況使用 `init_project_rules` 工具設置或更新專案標準：
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- 啟動新的大型專案
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- 有新團隊成員加入
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- 實施重大架構變更
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- 採用新的開發慣例
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### 使用範例
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您可以透過簡單的自然語言指令輕鬆使用此功能：
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- **首次設定時**：只需對 Agent 說「初始化規則」或「初始化專案規則」
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- **需要更新時**：當專案發展變化時，對 Agent 說「更新規則」或「更新專案規則」
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當您的代碼庫擴展或經歷重大結構變化時，此工具特別有價值，有助於在整個專案生命週期中保持一致的開發實踐。
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## 📚 <a id="文件資源"></a>文件資源
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- [提示詞自定義指南](prompt-customization.md)：透過環境變數自定義工具提示詞的說明
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- [更新日誌](CHANGELOG.md)：記錄此專案的所有重要變更
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## 🔧 <a id="安裝與使用"></a>安裝與使用
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### Installing via Smithery
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To install 蝦米任務管理器 for Claude Desktop automatically via [Smithery](https://smithery.ai/server/@cjo4m06/mcp-shrimp-task-manager):
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```bash
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npx -y @smithery/cli install @cjo4m06/mcp-shrimp-task-manager --client claude
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```
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### Manual Installation
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```bash
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# 安裝依賴套件
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npm install
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# 建置並啟動服務
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npm run build
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```
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## 🔌 <a id="客戶端中使用"></a>在支援 MCP 的客戶端中使用
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蝦米任務管理器可以與任何支援 Model Context Protocol 的客戶端一起使用，例如 Cursor IDE。
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### 在 Cursor IDE 中配置
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蝦米任務管理器提供兩種配置方式：全局配置和專案特定配置。
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#### ListRoots 協議支援
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蝦米任務管理器現在支援 **ListRoots 協議**，提供自動專案隔離和靈活的路徑配置功能：
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- **如果您的客戶端支援 ListRoots** (例如 Cursor IDE)：
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- **絕對路徑模式**：在指定的 DATA_DIR 中建立專案資料夾，讓您可以使用全域 mcp.json 配置，Shrimp 會自動隔離專案
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- **相對路徑模式**：在專案根目錄中建立 DATA_DIR 來存放 Shrimp 資料
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- **如果您的客戶端不支援 ListRoots**：
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- DATA_DIR 保持舊版邏輯（建議使用絕對路徑）
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- 建議向您的客戶端廠商要求支援 ListRoots 協議以獲得增強功能
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#### 全局配置
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1. 開啟 Cursor IDE 的全局設定檔案（通常位於 `~/.cursor/mcp.json`）
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2. 在 `mcpServers` 區段中添加以下配置：
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**選項 A：絕對路徑（專案隔離模式）**
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```json
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{
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"mcpServers": {
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"shrimp-task-manager": {
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"command": "node",
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"args": ["/path/to/mcp-shrimp-task-manager/dist/index.js"],
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"env": {
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"DATA_DIR": "/Users/username/ShrimpData", // 絕對路徑 - 自動建立專案資料夾
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"TEMPLATES_USE": "zh",
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||
"ENABLE_GUI": "false"
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}
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}
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}
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}
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```
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**選項 B：NPX 配合絕對路徑**
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```json
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{
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"mcpServers": {
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||
"shrimp-task-manager": {
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||
"command": "npx",
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||
"args": ["-y", "mcp-shrimp-task-manager"],
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"env": {
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||
"DATA_DIR": "/Users/username/ShrimpData", // 絕對路徑 - 自動建立專案資料夾
|
||
"TEMPLATES_USE": "zh",
|
||
"ENABLE_GUI": "false"
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||
}
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||
}
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||
}
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||
}
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```
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||
> ⚠️ 請將 `/path/to/mcp-shrimp-task-manager` 和 `/Users/username/ShrimpData` 替換為您的實際路徑。
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>
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> 💡 **絕對路徑優勢**：透過 ListRoots 支援，Shrimp 會自動為每個專案建立獨立資料夾（例如 `/Users/username/ShrimpData/my-project/`、`/Users/username/ShrimpData/another-project/`），實現完美的專案隔離，只需要一個全域配置。
|
||
>
|
||
> 💡 **可選設定：** 您可以在 `env` 區段中添加 `"WEB_PORT": "3000"` 來指定網頁 GUI 的自訂埠號。若未指定，系統將自動選擇可用的埠號。
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#### 專案特定配置
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您也可以為每個專案設定專屬配置。此方法允許使用相對路徑進行專案內數據存放：
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1. 在專案根目錄創建 `.cursor` 目錄
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2. 在該目錄下創建 `mcp.json` 文件，內容如下：
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**選項 A：相對路徑（專案內存放模式）**
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```json
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{
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"mcpServers": {
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"shrimp-task-manager": {
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"command": "node",
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"args": ["/path/to/mcp-shrimp-task-manager/dist/index.js"],
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||
"env": {
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||
"DATA_DIR": ".shrimp", // 相對路徑 - 在專案根目錄建立資料夾
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||
"TEMPLATES_USE": "zh",
|
||
"ENABLE_GUI": "false"
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||
}
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||
}
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||
}
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||
}
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||
```
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||
**選項 B：NPX 配合相對路徑**
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```json
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{
|
||
"mcpServers": {
|
||
"shrimp-task-manager": {
|
||
"command": "npx",
|
||
"args": ["-y", "mcp-shrimp-task-manager"],
|
||
"env": {
|
||
"DATA_DIR": "shrimp-data", // 相對路徑 - 在專案根目錄建立資料夾
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||
"TEMPLATES_USE": "zh",
|
||
"ENABLE_GUI": "false"
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||
}
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||
}
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||
}
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||
}
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```
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||
**選項 C：絕對路徑（替代方案）**
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```json
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{
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"mcpServers": {
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||
"shrimp-task-manager": {
|
||
"command": "npx",
|
||
"args": ["-y", "mcp-shrimp-task-manager"],
|
||
"env": {
|
||
"DATA_DIR": "/Users/username/ShrimpData", // 絕對路徑配合專案隔離
|
||
"TEMPLATES_USE": "zh",
|
||
"ENABLE_GUI": "false"
|
||
}
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||
}
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||
}
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||
}
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```
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||
> ⚠️ 請將 `/path/to/mcp-shrimp-task-manager` 替換為您的實際路徑。
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>
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||
> 💡 **相對路徑優勢**：資料存放在專案目錄內（例如 `./shrimp-data/`），方便根據需要選擇是否納入版本控制。
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||
>
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||
> 💡 **可選設定：** 您可以在 `env` 區段中添加 `"WEB_PORT": "3000"` 來指定網頁 GUI 的自訂埠號。若未指定，系統將自動選擇可用的埠號。
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||
### ⚠️ 重要配置說明
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**DATA_DIR 參數**是蝦米任務管理器存儲任務數據、對話記錄等資訊的目錄。新的實作支援絕對路徑和相對路徑，並根據您的客戶端功能提供智慧化行為。
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||
#### 🚀 支援 ListRoots 協議（建議）
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如果您的客戶端支援 **ListRoots 協議**（如 Cursor IDE），蝦米任務管理器會自動偵測您的專案根目錄並提供增強功能：
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**絕對路徑模式（專案隔離）：**
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- 配置：`"DATA_DIR": "/Users/username/ShrimpData"`
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- 行為：自動建立 `{DATA_DIR}/{專案名稱}/`
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- 範例：對於專案 "my-app" → `/Users/username/ShrimpData/my-app/`
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- **優勢**：使用一個全域配置管理所有專案，完美隔離
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||
**相對路徑模式（專案內存放）：**
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||
- 配置：`"DATA_DIR": ".shrimp"` 或 `"DATA_DIR": "shrimp-data"`
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||
- 行為：在專案內建立 `{專案根目錄}/{DATA_DIR}/`
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||
- 範例：對於 DATA_DIR "shrimp-data" → `./shrimp-data/`
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||
- **優勢**：資料與專案一起存放，方便選擇是否納入版本控制
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||
#### ⚠️ 不支援 ListRoots 協議（舊版模式）
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||
如果您的客戶端**不支援 ListRoots**，系統會回退到舊版行為：
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||
- **強烈建議使用絕對路徑**以避免路徑解析問題
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||
- 相對路徑可能在不同環境下導致行為不一致
|
||
- 建議向您的客戶端廠商要求 ListRoots 支援以獲得增強功能
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||
> **舊版警告**：沒有 ListRoots 支援時，使用相對路徑可能導致：
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||
>
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> - 數據檔案找不到，導致系統初始化失敗
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> - 任務狀態丟失或無法正確保存
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||
> - 應用程式在不同環境下行為不一致
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||
> - 系統崩潰或無法啟動
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#### 💡 選擇合適的配置
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||
**使用絕對路徑（全域）當：**
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||
- 您想用一個配置管理多個專案
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- 您偏好集中式資料存放
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||
- 您想要自動專案隔離
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||
**使用相對路徑（專案特定）當：**
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||
|
||
- 您想讓資料存放在專案目錄內
|
||
- 您在不同環境中工作
|
||
- 您需要精確控制版本控制的內容
|
||
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||
**使用舊版模式當：**
|
||
|
||
- 您的客戶端不支援 ListRoots 協議
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||
- 您需要與較舊的客戶端版本相容
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|
||
### 🔧 環境變數配置
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||
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||
蝦米任務管理器支援透過環境變數自定義提示詞行為，讓您無需修改程式碼即可微調 AI 助手的回應。您可以在配置中或透過 `.env` 文件設置這些變數：
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```json
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{
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||
"mcpServers": {
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||
"shrimp-task-manager": {
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||
"command": "node",
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||
"args": ["/path/to/mcp-shrimp-task-manager/dist/index.js"],
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||
"env": {
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||
"DATA_DIR": "/path/to/project/data",
|
||
"MCP_PROMPT_PLAN_TASK": "自定義規劃指導...",
|
||
"MCP_PROMPT_EXECUTE_TASK_APPEND": "附加執行說明...",
|
||
"TEMPLATES_USE": "en",
|
||
"ENABLE_GUI": "false"
|
||
}
|
||
}
|
||
}
|
||
}
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||
```
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|
||
提供兩種自定義方式：
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||
- **覆蓋模式**（`MCP_PROMPT_[FUNCTION_NAME]`）：完全替換預設提示詞
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||
- **追加模式**（`MCP_PROMPT_[FUNCTION_NAME]_APPEND`）：在現有提示詞基礎上增加內容
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||
|
||
此外，還有其他系統配置變數：
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||
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||
- **DATA_DIR**：指定任務數據存儲的目錄
|
||
- **TEMPLATES_USE**：指定提示詞使用的模板集。預設為 `en`。目前可用的選項有 `en` 和 `zh`。若要使用自定義模板，請將 `src/prompts/templates_en` 目錄複製到 `DATA_DIR` 指定的位置，重新命名複製的目錄（例如，`my_templates`），並將 `TEMPLATES_USE` 設置為新的目錄名稱（例如，`my_templates`）
|
||
- **ENABLE_GUI**：啟用或停用網頁圖形化使用者介面。設定為 `true` 以啟用，`false` 以停用（預設）
|
||
- **WEB_PORT**：指定網頁 GUI 的埠號。若未指定，系統將自動選擇可用的埠號。僅在 `ENABLE_GUI` 設定為 `true` 時生效
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||
|
||
有關自定義提示詞的詳細說明，包括支援的參數和範例，請參閱[提示詞自定義指南](prompt-customization.md)。
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|
||
## 💡 <a id="系統提示詞指導"></a>系統提示詞指導
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||
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||
### Cursor IDE 配置
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||
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||
您可以啟用 Cursor Settings => Features => Custom modes 功能，並配置以下兩個模式：
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||
#### TaskPlanner 模式
|
||
|
||
```
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||
你是一個專業的任務規劃專家，你必須與用戶進行交互，分析用戶的需求，並收集專案相關資訊，最終使用 「plan_task」 建立任務，當任務建立完成後必須總結摘要，並告知用戶使用「TaskExecutor」模式進行任務執行。
|
||
你必須專心於任務規劃禁止使用 「execute_task」 來執行任務，
|
||
嚴重警告你是任務規劃專家，你不能直接修改程式碼，你只能規劃任務，並且你不能直接修改程式碼，你只能規劃任務。
|
||
```
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#### TaskExecutor 模式
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你是一個專業的任務執行專家，當用戶有指定執行任務，則使用 「execute_task」 進行任務執行，
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沒有指定任務時則使用 「list_tasks」 尋找未執行的任務並執行，
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當執行完成後必須總結摘要告知用戶結論，
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你一次只能執行一個任務，當任務完成時除非用戶明確告知否則禁止進行下一則任務。
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用戶如果要求「連續模式」則按照順序連續執行所有任務
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> 💡 根據您的需求場景選擇適當的模式：
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> - 當需要規劃任務時使用 **TaskPlanner** 模式
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> - 當需要執行任務時使用 **TaskExecutor** 模式
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### 在其他工具中使用
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如果您的工具不支援 Custom modes 功能，可以：
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- 在不同階段手動貼上相應的提示詞
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- 或直接使用簡單命令如 `請規劃以下任務：......` 或 `請開始執行任務...`
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## 🛠️ <a id="可用工具一覽"></a>可用工具一覽
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配置完成後，您可使用以下工具：
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| 功能分類 | 工具名稱 | 功能描述 |
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| ------------ | -------------------- | -------------------------- |
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| **任務規劃** | `plan_task` | 開始規劃任務 |
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| **任務分析** | `analyze_task` | 深入分析任務需求 |
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| | `process_thought` | 針對複雜問題進行步驟化推理 |
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| **方案評估** | `reflect_task` | 反思與改進方案構想 |
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| **研究調查** | `research_mode` | 進入系統性技術研究模式 |
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| **專案管理** | `init_project_rules` | 初始化或更新專案標準與規則 |
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| **任務管理** | `split_tasks` | 將任務拆分為子任務 |
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| | `list_tasks` | 顯示所有任務及狀態 |
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| | `query_task` | 搜尋並列出任務 |
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| | `get_task_detail` | 顯示完整任務詳情 |
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| | `delete_task` | 刪除未完成的任務 |
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| **任務執行** | `execute_task` | 執行特定任務 |
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| | `verify_task` | 檢驗任務完成情況 |
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## 📄 <a id="許可協議"></a>許可協議
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此專案根據 MIT 許可協議授權 - 詳情請參閱 [LICENSE](../../LICENSE) 文件。
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## 🤖 <a id="推薦模型"></a>推薦模型
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為了獲得最佳體驗，建議使用以下模型：
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- **Claude 3.7**: 提供強大的理解和生成能力。
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- **Gemini 2.5**: Google 的最新模型，表現優異。
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由於不同模型的訓練方式和理解能力存在差異，使用其他模型可能會導致相同的提示詞產生不同的效果。本專案已針對 Claude 3.7 和 Gemini 2.5 進行了最佳化。
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## Star History
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[](https://www.star-history.com/#cjo4m06/mcp-shrimp-task-manager&Timeline)
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