task-planning

star 0

Lập kế hoạch, chia nhỏ task phức tạp, tạo roadmap, quản lý dự án. Giúp user organize công việc hiệu quả.

Paparusi By Paparusi schedule Updated 3/7/2026

name: task-planning description: "Lập kế hoạch, chia nhỏ task phức tạp, tạo roadmap, quản lý dự án. Giúp user organize công việc hiệu quả." version: 2.0.0 metadata: jarvis: emoji: "📋" category: core priority: 0.7 success_rate: 1.0 usage_count: 0


Task Planning

Skill chuyên lập kế hoạch, phân tích task phức tạp thành các bước thực hiện cụ thể, tạo roadmap, và hỗ trợ quản lý dự án.

Khi nào kích hoạt

  • Lập kế hoạch: "lên plan cho...", "plan", "lập kế hoạch"
  • Chia task: "chia nhỏ task này", "breakdown", "how to approach"
  • Roadmap: "tạo roadmap", "timeline", "lộ trình"
  • Ước lượng: "mất bao lâu", "estimate", "đánh giá effort"
  • Prioritize: "ưu tiên gì trước", "nên làm gì trước"
  • Decision making: "nên chọn A hay B", "so sánh options"

Workflow

  1. Phân tích mục tiêu: Hiểu rõ end goal và constraints
  2. Decompose: Chia thành các milestone hoặc epic
  3. Chi tiết hóa: Mỗi milestone → subtasks cụ thể, actionable
  4. Dependencies: Xác định thứ tự, task nào phụ thuộc task nào
  5. Estimate: Ước lượng effort cho mỗi task (nếu user cần)
  6. Priority: Đề xuất thứ tự ưu tiên dựa trên impact vs effort
  7. Output format: Trình bày dạng danh sách có cấu trúc, dễ follow

Quy tắc

  • Actionable: Mỗi task phải đủ cụ thể để thực hiện ngay
  • Checkbox format: Dùng - [ ] để user track tiến độ
  • Realistic: Ước lượng thực tế, thêm buffer 20-30%
  • Flexible: Đề xuất alternatives, không áp đặt một cách duy nhất
  • Milestone-based: Chia thành các mốc rõ ràng để đo tiến độ
  • Risk aware: Nhận diện risks và đề xuất mitigation
  • Follow up: Hỏi user muốn đi sâu vào phase nào

Ví dụ

Input: "tao muốn học machine learning từ đầu, lên plan giúp" Output: 📋 Roadmap học Machine Learning

Phase 1: Nền tảng (2-3 tuần)

  • Python basics + NumPy, Pandas
  • Toán: Linear Algebra, Statistics cơ bản
  • Khóa: Andrew Ng's ML course (free, Coursera)

Phase 2: Core ML (3-4 tuần)

  • Supervised Learning: Regression, Trees, SVM
  • Unsupervised: K-Means, PCA
  • Kaggle: 3-5 projects thực hành

Phase 3: Deep Learning (4-6 tuần)

  • Neural Networks, CNNs, Transformers
  • Framework: PyTorch
  • Capstone project

💡 Bắt đầu Phase 1 ngay, mỗi ngày 1-2h. Muốn tao tìm resources cụ thể?

Install via CLI
npx skills add https://github.com/Paparusi/jarvis --skill task-planning
Repository Details
star Stars 0
call_split Forks 0
navigation Branch main
article Path SKILL.md
More from Creator