Comparación
AI4Kanban vs.
Task Master
Ambos le dan al agente de código una lista de tareas en lugar de una ventana de chat. Task Master toma el documento de requisitos que escribiste y lo divide en un backlog ordenado. AI4Kanban empieza un paso antes: le das una frase imprecisa y pregunta hasta que hay algo que merece construirse.
Un tablero Markdown en tu repositorio. El agente propone trabajo, pregunta lo que no puede resolver y archiva lo entregado.
Un motor de tareas para cualquier editor con IA. Analiza un PRD, lo expande en subtareas y va vaciando el backlog.
La diferencia está en lo que tienes que aportar.
Task Master —escrito Taskmaster en su propia documentación— es el gestor de tareas más conocido para agentes de código, y cumple bien su función. Lee un documento de requisitos, lo divide en tareas con dependencias, puntúa la complejidad de cada una, expande las más pesadas en subtareas y te entrega la siguiente tarea sin bloqueos. Si ya escribes especificaciones, eso es casi todo lo que necesitas.
AI4Kanban da por hecho que todavía no tienes la especificación. Le das una frase. Lee el código y la memoria del proyecto, resuelve lo que puede por su cuenta, te pregunta solo lo que queda realmente abierto y repite hasta que la tarjeta es lo bastante concreta para construirla. Las preguntas son el producto. El tablero es donde quedan las respuestas.
Comprobado el 10 de agosto de 2026: la última versión de Task Master es la 0.43.1 (31 de marzo de 2026) y el commit más reciente en main es del 23 de abril de 2026, mientras el mismo equipo desarrolla Hamster, un espacio de planificación alojado. El paquete se sigue instalando unas 78 000 veces al mes: es una herramienta muy usada con un repositorio tranquilo, no un proyecto abandonado.
Qué tienes que aportar antes de que cualquiera de los dos sirva
El objetivo es el mismo: una tarea que un agente de código pueda terminar sin adivinar. Cada herramienta pide algo distinto al empezar, y ahí está casi toda la comparación.
Basta con una frase
Di la idea a grandes rasgos. Sin formato, sin documento, sin plantilla.
El agente lee el código y las decisiones anteriores del proyecto, resuelve lo que puede y te pregunta solo lo que sigue abierto.
Escribe la tarjeta, la coloca frente al resto del tablero por valor y dependencia, y guarda tus respuestas para la próxima vez.
Primero, un documento escrito
Escribe el documento de requisitos. Su guía sugiere redactarlo junto a un modelo de chat y guardarlo como
.taskmaster/docs/prd.txt.parse-prdlo divide en tareas con dependencias,expandlas desglosa en subtareas yanalyze-complexitypuntúa cuáles hay que desglosar más.nextte entrega la tarea de mayor prioridad que nada esté bloqueando.
Ninguno de los dos caminos es difícil. Pero cuando el documento es vago, Task Master divide un documento vago: siempre puedes ejecutar update-task con más contexto, y el modelo de investigación puede ir a documentarse, pero nada en el bucle te pregunta qué querías decir en realidad.
AI4Kanban vs. Task Master
Un marca la opción más clara para esa necesidad; un guion significa que depende de cómo trabajes. Task Master es más fuerte en alcance, ejecución por lotes e investigación en vivo. AI4Kanban es más fuerte en llegar de una idea vaga a una especificación real y conservar lo decidido.
Una frase imprecisa tuya, o una propuesta que el agente hace por su cuenta tras leer el código y el tablero.
Un documento de requisitos que escribes primero y se analiza en tareas. También puedes añadir tareas de una en una desde un prompt.
Un bucle de refinamiento responde lo que la memoria y el código permiten, te pregunta el resto y no da la tarjeta por lista mientras quede una pregunta abierta.
Las tareas salen tan concretas como entró el documento. Puedes actualizar una tarea, expandirla o enviar al modelo de investigación a consultar algo.
Un archivo Markdown por tarjeta bajo `docs/kanban/`, más archivos de memoria en texto plano. Un diff se lee como una frase.
Un único `.taskmaster/tasks/tasks.json` con todas las tareas y subtareas; `generate` también puede escribir un archivo de texto por tarea.
Un prompt. Sin servidor MCP, sin claves de API, sin configurar modelos: piensa el propio modelo de tu agente de código.
Un servidor MCP o la CLI, más los modelos principal, de investigación y de reserva. Los proveedores Claude Code y Codex no piden clave extra; la mayoría de los demás sí.
Tu agente implementa la tarjeta y la archiva. No hay ejecutor por lotes ni un flujo de pruebas obligatorio.
`loop` lanza sesiones nuevas de Claude Code una tras otra, con presets para pruebas, linting y duplicación; `autopilot` conduce un ciclo TDD rojo-verde-commit en su propia rama.
Memoria por módulo: decisiones, ideas rechazadas, correcciones de diseño y trabajo entregado, leídos antes de la siguiente propuesta, así que un no sigue siendo un no.
Notas con marca de tiempo añadidas a las subtareas, archivos de investigación guardados y etiquetas que mantienen separadas varias listas de tareas.
Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode, DeepSeek Harness, ZCode y Grok Build hoy. El tablero son archivos planos, así que otro entorno no necesita un formato nuevo, solo integración.
Cursor, Windsurf, VS Code, Claude Code, Codex, Kiro, Amazon Q y más, por MCP o CLI, con más de quince proveedores de modelos.
La colaboración es git: rama, revisión del plan en un pull request, merge. Nada se sincroniza en tiempo real.
El tablero de código abierto también es local, pero el mismo equipo vende Hamster, un espacio alojado con briefs compartidos y sincronización, desde 40 dólares por creador al mes.
Apache-2.0. Úsalo, bifúrcalo, vende algo construido con él: sin condiciones adicionales.
MIT con la Commons Clause: gratis para uso personal, comercial y académico, pero no puedes vender Task Master en sí ni ofrecerlo como servicio alojado.
Un archivo JSON, o un archivo por tarjeta
Los dos tableros viven en tu repositorio, así que ambos se versionan con el código. Lo que cambia es lo que un diff le enseña a una persona.
AI4Kanban
docs/kanban/todo/features/142-warn-on-a-huge-card.md147-name-the-next-card.mdskill/151-two-runs-at-once.mdmemory/site/decisions.md
Una tarjeta, un archivo Markdown. Un pull request muestra el plan cambiando en palabras que puedes leer y discutir.
Task Master
.taskmaster/docs/prd.txttasks/tasks.jsonreports/task-complexity-report.jsonstate.json
Un archivo contiene todo el backlog. El diff muestra JSON: exacto, y no escrito para leerse.
Task Master añadió bloqueo de archivos entre procesos en la 0.42.0 para que dos procesos escribiendo a la vez no pierdan datos. Los archivos separados no comparten esa contención: dos ejecuciones solo chocan si editan la misma tarjeta.
Dónde gana cada uno
Task Master llega más lejos, aguanta más tiempo sin ti y sabe ir a informarse. AI4Kanban es más estrecho a propósito: se gana su sitio en la parte del trabajo que ocurre antes de que exista una tarea.
AI4Kanban
Pregunta antes de construir
El agente convierte una frase imprecisa en preguntas, responde lo que puede con el código y las decisiones pasadas, y te deja solo lo que nadie más puede resolver.
El plan es prosa legible
Cada tarjeta es un archivo Markdown. Revisas un plan igual que revisas código: en un diff, con palabras, antes de que se escriba nada.
Recuerda lo que rechazaste
Decisiones, ideas descartadas y correcciones de diseño se guardan por módulo y se leen antes de la siguiente propuesta, así el tablero deja de sugerir lo mismo dos veces.
Nada que montar
Sin servidor MCP, sin claves de API, sin roles de modelo que configurar, sin esquemas de herramientas en cada conversación. Un prompt lo instala en un repositorio.
Task Master
Funciona casi en todas partes
Cursor, Windsurf, VS Code, Claude Code, Codex, Kiro y más, por MCP o CLI, contra más de quince proveedores de modelos, incluidos los locales.
Trae investigación incorporada
Un rol de investigación dedicado puede aportar información actual mientras se escriben o expanden las tareas, y guarda lo encontrado junto a ellas.
Puede trabajar mientras duermes
`loop` lanza una sesión nueva por tarea con presets para pruebas, linting, duplicación y malos olores de código; `autopilot` ejecuta un ciclo TDD estricto en su propia rama.
Es el que la gente ya conoce
Unas 28 000 estrellas en GitHub y unas 78 000 instalaciones de npm al mes, con documentación, un Discord y años de flujos de trabajo compartidos que copiar.
¿Cuál encaja con tu forma de trabajar?
Elige AI4Kanban cuando
- Tus ideas empiezan como una frase y escribir la especificación es lo que te frena.
- Quieres revisar el plan y su razonamiento en un diff, junto al código.
- Quieres que el tablero recuerde decisiones y rechazos y deje de preguntar lo mismo.
- Prefieres no levantar otro servidor MCP, guardar más claves de API ni configurar modelos.
Elige Task Master cuando
- Ya escribes documentos de requisitos y quieres dividirlos y ordenarlos bien.
- Trabajas en Cursor, Windsurf, VS Code o Kiro y quieres el tablero en el editor.
- Quieres ejecuciones autónomas por lotes o un flujo estricto de pruebas primero, sin montar nada.
- Quieres investigación en vivo dentro de la planificación, o un proveedor de modelos que nosotros no cubrimos.
Task Master empieza donde termina tu especificación. AI4Kanban empieza antes: su trabajo es justo el tramo entre una idea vaga y una tarea que merezca entregarse a un agente. Si escribes buenos documentos, Task Master hará más cosas hoy. Si esos documentos son lo que nunca llega a escribirse, ese hueco es lo primero que hay que resolver.
No son excluyentes: un PRD escrito a partir de una tarjeta refinada de AI4Kanban se analiza perfectamente. Pero un solo tablero debe ser el dueño del estado de las tareas, o acabarás manteniendo dos.