# SpecScore vs Task Master AI Canonical: https://specscore.md/pt-br/vs/task-master-ai/ [Task Master AI](https://github.com/eyaltoledano/claude-task-master) (o pacote `task-master-ai`, também chamado Taskmaster) é um gerenciador de tarefas para agentes de código com IA. Um documento de requisitos do produto (PRD) é um documento em prosa do que construir; o README do Task Master manda colocar um em `.taskmaster/docs/prd.txt` e transformá-lo em tarefas. O [desenvolvimento baseado em especificações](https://specscore.md/pt-br/spec-driven-development/) (SDD) é a prática de especificar o comportamento antes do código. [SpecScore](https://specscore.md/pt-br/) é um formato [de código aberto](https://github.com/specscore/specscore) para essa especificação, mais uma [interface de linha de comando](https://specscore.md/pt-br/cli/) (CLI) que a verifica. A [integração contínua](https://specscore.md/pt-br/validators/) (CI) — uma verificação automática de cada mudança proposta — executa essa verificação neste repositório. O Task Master não publica um formato de especificação para a CI lintar. ## O que têm em comum. - Ambos partem de que um agente de IA não deve inventar o trabalho inteiro a partir de um prompt de uma linha. - Ambos guardam o próprio estado no repositório para a sessão seguinte poder vê-lo. - Ambos podem dizer ao agente o que fazer em seguida, em vez de reler o projeto inteiro. ## O que o Task Master AI faz bem. Os fatos abaixo vêm do README do projeto e do índice da documentação, lidos em 30 de outubro de 2026. Contagens de ferramentas e listas de modelos nesse README mudam com frequência, então não são repetidas aqui. ### Um PRD vira uma lista de tarefas O caminho do README é concreto: `task-master parse-prd` lê um PRD e gera tarefas. `task-master next` aponta a próxima tarefa. `task-master expand` quebra uma tarefa. Tags movem o trabalho entre fluxos. Essa é uma camada útil quando você já sabe o que está construindo. ### Ele aparece dentro do editor A instalação recomendada é um servidor Model Context Protocol (MCP) — um programa pequeno que o editor chama — via `npx -y task-master-ai`, incluindo uma instalação em um passo para o Cursor e uma linha `claude mcp add` para o Claude Code. O agente então analisa, lista e atualiza tarefas sem um painel separado. ### Pesquisa com o projeto no contexto `task-master research` está documentado como um modo de perguntar a um modelo sobre uma biblioteca ou uma migração usando o projeto atual como contexto. Vários provedores de modelo são suportados. O README diz que comandos que chamam um modelo precisam de uma chave de API, a menos que você use os caminhos de Claude Code ou Codex CLI que ele lista. ## Comparação de funcionalidades. O Task Master gerencia tarefas. O SpecScore é a especificação que essas tarefas podem citar. A tabela compara esses papéis. | Capacidade | Task Master AI | SpecScore | | --- | --- | --- | | Papel principal | Lista de tarefas para agentes de código com IA, extraída de um PRD | **Formato aberto de especificação + CLI** | | Entrada | PRD em prosa, documentado em .taskmaster/docs/prd.txt | **Markdown + YAML estruturado** com seções obrigatórias | | O que você recebe | Tarefas, dependências, tags e um ponteiro de “próxima tarefa” | **Requisitos, critérios de aceitação, planos e tarefas** que citam ids de requisitos | | Verificação da especificação | Nenhum linter documentado para o PRD. O modelo analisa texto livre. | **specscore spec lint** na CI. `/score` é uma nota de IA manual da redação. | | Ambiente de execução | Node.js, em geral pelo servidor MCP. Chamadas de modelo precisam de uma chave de provedor ou de um Claude Code / Codex CLI local, segundo o README. | **Um binário Go**. O lint não chama um modelo. | | Licença | O [repositório público](https://github.com/eyaltoledano/claude-task-master) é [MIT mais uma Commons Clause](https://github.com/eyaltoledano/claude-task-master/blob/main/LICENSE). O README diz que você pode usar e modificar, e não pode vender o próprio Task Master nem oferecê-lo como um serviço hospedado. | [CC BY 4.0](https://github.com/specscore/specscore/blob/main/LICENSE) formato · [Apache-2.0](https://github.com/specscore/specscore-cli/blob/main/LICENSE) CLI | ## O que o SpecScore acrescenta. ### Um PRD não é uma especificação que dá para lintar A qualidade do Task Master depende de quão detalhado o PRD é — o README diz isso. Nada nesse README verifica a estrutura do PRD antes de o modelo analisá-lo. O SpecScore recusa uma funcionalidade a que falta uma seção obrigatória. O [dogfood.yml](https://github.com/specscore/specscore/blob/main/.github/workflows/dogfood.yml) executa `specscore spec lint` em cada pull request. O skill [/score](https://github.com/specscore/specstudio-skills/blob/main/skills/score/SKILL.md) é uma segunda passagem, manual, pela redação. Não é o comando da CI. ``` $ specscore spec lint features/apply-discount/README.md:0 [error] oq-section: Open Questions section not found features/apply-discount/README.md:0 [error] index-entries: Child directory not listed in index: refunds features/apply-discount/refunds:0 [error] readme-exists: README.md not found 3 violations found (3 errors) ``` ### Tarefas podem citar um requisito O Task Master dá às tarefas ids numéricos e dependências. O SpecScore dá aos requisitos ids estáveis (`REQ: slug`). Uma tarefa do plano pode nomear o critério que satisfaz, e um trailer de commit pode nomeá-lo de novo. A lista de tarefas e a especificação deixam de ser dois documentos sem relação. ### O lint não precisa de uma chave de API Analisar um PRD no Task Master chama um modelo. Verificar uma árvore SpecScore não. A CLI é um binário Go de [specscore/specscore-cli](https://github.com/specscore/specscore-cli), então a CI pode executá-la sem uma conta de provedor. ## Quando usar cada um. ### Recorra ao Task Master AI quando… - Você já tem um PRD e quer que um agente o divida em tarefas ordenadas dentro do Cursor, do Claude Code ou de outro cliente MCP. - Você quer next-task, expand, tags e pesquisa como comandos do editor. - O que você está gerenciando é o quadro de tarefas, não um formato de especificação reutilizável. ### Use o SpecScore quando… - Os próprios requisitos precisam ser estruturados, identificáveis e rejeitados pela CI quando quebram o formato. - Você não quer uma chamada de modelo no caminho que decide se a especificação está bem formada. - Você quer o formato [de código aberto](https://github.com/specscore/specscore) sob CC BY 4.0, com uma CLI Apache-2.0. ## Extraia tarefas de uma especificação que já passa no lint. O Task Master é um quadro de tarefas forte. Não é uma linguagem de especificação. Escreva o comportamento no SpecScore, deixe a CI lintar, e aponte a lista de tarefas para ids `REQ: slug`. Se ainda quiser as ferramentas de editor do Task Master, alimente-o com um PRD gerado a partir de uma especificação que já passou em `specscore spec lint`. Use o Task Master AI para ordenar o trabalho. Use o SpecScore para o trabalho ter um contrato. ## Fontes. As páginas públicas abaixo foram lidas em 30 de outubro de 2026. Preços, nomes de planos e linhas de versão mudam. - [eyaltoledano/claude-task-master](https://github.com/eyaltoledano/claude-task-master) - [Task Master — MIT mais Commons Clause](https://github.com/eyaltoledano/claude-task-master/blob/main/LICENSE) - [Documentação do Task Master (tryhamster.com)](https://tryhamster.com/docs/taskmaster) - [specscore/specscore — workflow de CI dogfood](https://github.com/specscore/specscore/blob/main/.github/workflows/dogfood.yml) - [specstudio-skills — skill /score](https://github.com/specscore/specstudio-skills/blob/main/skills/score/SKILL.md) - [specscore/specscore — CC BY 4.0](https://github.com/specscore/specscore/blob/main/LICENSE) - [specscore/specscore-cli — Apache-2.0](https://github.com/specscore/specscore-cli/blob/main/LICENSE)