c-tasks
О программе
c-tasks — это унифицированный CLI-инструмент для управления задачами в Todoist, Things 3 и Taskwarrior. Он автоматически определяет установленный у вас менеджер задач и предоставляет единообразные команды для добавления, просмотра, завершения и фильтрации задач. Используйте его для оптимизации рабочего процесса через единый интерфейс к нескольким инструментам продуктивности.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx skills add daxaur/openpaw -a claude-code/plugin add https://github.com/daxaur/openpawgit clone https://github.com/daxaur/openpaw.git ~/.claude/skills/c-tasksСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
This skill supports three task managers. Detect which is available with which todoist-cli things-cli task and use accordingly.
Todoist — todoist-cli
todoist-cli list # List today's tasks
todoist-cli list --project "Work" # Tasks in a project
todoist-cli add "Task name" --due today --priority 2
todoist-cli add "Task" --project "Work" --label "urgent"
todoist-cli complete <task-id>
todoist-cli delete <task-id>
todoist-cli projects # List all projects
todoist-cli search "query"
Things 3 — things-cli
things-cli today # Today's tasks
things-cli list # All tasks
things-cli list --area "Work"
things-cli add "Task name" --when today --tag "urgent"
things-cli add "Task" --project "Project Name" --deadline "2026-03-01"
things-cli complete "Task name"
things-cli projects # List projects
things-cli areas # List areas
Taskwarrior — task
task list # List pending tasks
task next # Highest-priority next task
task add "Task name" due:tomorrow pri:H project:work
task add "Task" +tag1 +tag2
task <id> done # Complete a task
task <id> delete
task <id> modify priority:H
task project:work list # Filter by project
task +OVERDUE list # Overdue tasks
task summary # Project summary
Usage Guidelines
- Check which tool is installed before running commands.
- If multiple are installed, ask the user which they prefer or use the one matching their request context.
- For natural language dates, Todoist and Things handle them natively; Taskwarrior uses
due:YYYY-MM-DDordue:tomorrow.
Notes
- Todoist requires API token configured via
todoist-cli auth. - Things 3 requires macOS and the Things 3 app.
- Taskwarrior stores tasks locally in
~/.task/.
GitHub репозиторий
Frequently asked questions
What is the c-tasks skill?
c-tasks is a Claude Skill by daxaur. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform c-tasks-related tasks without extra prompting.
How do I install c-tasks?
Use the install commands on this page: add c-tasks to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.
What category does c-tasks belong to?
c-tasks is in the Other category, tagged tasks, todoist, things, taskwarrior, productivity and todo.
Is c-tasks free to use?
Yes. c-tasks is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
Похожие навыки
LlamaGuard — это модель от Meta с 7–8 миллиардами параметров для модерации входных и выходных данных больших языковых моделей по шести категориям безопасности, таким как насилие и разжигание ненависти. Она обеспечивает точность 94–95% и может быть развернута с помощью vLLM, Hugging Face или Amazon SageMaker. Используйте этот навык, чтобы легко интегрировать фильтрацию контента и защитные механизмы в ваши ИИ-приложения.
Этот навык Claude помогает разработчикам оптимизировать облачные расходы за счет правильного подбора ресурсов, стратегий тегирования и анализа затрат. Он предоставляет framework для сокращения облачных расходов и внедрения управления затратами в AWS, Azure и GCP. Используйте его, когда вам нужно проанализировать расходы на инфраструктуру, оптимизировать ресурсы или уложиться в бюджетные ограничения.
Этот навык Клода анализирует рынки спортивных ставок, включая форы, тоталы и ставки на игроков, изучая исторические тенденции и ситуационную статистику для выявления валуйных ставок. Он предоставляет структурированный вывод в формате markdown с практическими рекомендациями в образовательных целях. Разработчикам следует использовать его для инструментов анализа спортивных ставок, учитывая, что он предназначен исключительно для развлечения и обучения.
Этот навык выполняет квантизацию LLM до 8-битной или 4-битной точности с использованием библиотеки bitsandbytes, обеспечивая сокращение использования памяти на 50-75% при минимальной потере точности. Он идеально подходит для запуска больших моделей при ограниченной памяти GPU или для ускорения вывода, поддерживая форматы INT8, NF4 и FP4. Навык интегрируется с HuggingFace Transformers и позволяет использовать обучение QLoRA и 8-битные оптимизаторы.
