Task Parsing 用于把自然语言转换成结构化任务格式，任务行格式为：- [ ] 任务描述 @项目 #标签 !优先级 ~预估耗时。
用途：在添加任务、处理收件箱，或用户口头描述要做的工作时，把一句话拆解成带元数据的待办项。
主要能力： 优先级识别：urgent、ASAP、critical、blocking 对应 !high；important、should、need to 对应 !medium；when possible、eventually、nice to have 对应 !low。 耗时估算：quick、small、minor 约 ~15m；short、simple 约 ~30m；medium、regular 约 ~1h；large、significant 约 ~2h；big、complex、deep work 约 ~4h。 截止日期处理：today、EOD 写入 today.md；tomorrow 写入 today.md 并加备注；this week、by Friday 写入 backlog 的 Do First；next week、soon 写入 backlog 的 Schedule；someday、eventually 写入 someday.md。 项目识别：优先读取显式 @project-name；也可从上下文推断，如“for the API project”推断为 @api；工作相关默认 @work，个人事项加 #personal。 标签提取：常用标签包括 #code、#docs、#meeting、#research、#bug、#feature、#review。
使用方式：输入自然语言后，按处理步骤执行——提取核心动作（动词+宾语）、从紧迫词判断优先级、从复杂度提示估算耗时、提取或推断项目、添加相关标签、确定目标文件，最后格式化为 markdown 复选框。官方给出的示例：输入“Review John's PR for the auth feature, it's blocking the release”，输出为 - [ ] Review John's PR for auth feature @work #review #code !high ~30m；输入“Eventually learn Kubernetes”，输出为 - [ ] Learn Kubernetes #learning !low ~4h 并归入 someday.md；输入“Need to fix the login bug today”，输出为 - [ ] Fix login bug @work #bug !high ~1h 并归入 today.md。
适用场景：个人任务收集、口头待办转结构化清单、按项目和标签归类工作、按紧急程度和预计耗时安排优先级。
限制：资料未提供安装命令、配置方式、平台支持、收费信息或与其他工具的集成方式；也未说明自然语言解析的准确率、语言范围及冲突规则，这些均暂未提供。