案例说明
本文使用专门编写的虚构任务演示,不包含任何公司、客户或真实内部项目信息。
收到模糊任务后,不要马上让AI生成一份“完整计划”。先让Codex检查目标、交付物、依据、相关人和约束是否清楚;不知道的信息必须标记为“待确认”,再进入工作拆解。
一个常见的模糊任务
下周给管理层一份新品机会评估初稿。
这句话听起来明确,实际上至少留下了五类未知:
- 管理层需要作出什么决定?
- 最终交付物是什么?
- 已经有哪些资料和证据?
- 谁提供信息、谁评审和批准?
- 截止时间、依赖和保密边界是什么?
如果直接让AI写计划,它通常会主动填补这些空白。结果可能结构完整,但其中一部分并不是真实要求。
第一步:确认目标
先问清楚这项工作要推动什么决定。
“判断是否进入一个市场”“选择一个产品方向”和“决定是否投入下一轮验证”看起来相似,实际需要的资料、分析方式和交付物完全不同。
第二步:定义交付物
不要只写“完成机会评估”。应明确最终需要一页结论、竞品对比、机会评分、风险清单、会议演示,还是其他可以被检查和使用的成果。
第三步:区分事实与未知
把资料分为有公开来源的事实、已经确认的信息、个人经验、待验证假设,以及当前完全不知道的内容。
AI生成的流畅句子不会自动变成事实。
第四步:明确相关人
确认谁负责提供信息、参与评审和作最后决定。
AI可以整理角色,但不能凭空指定责任人,也不能替任何人承诺截止日期。
第五步:写清时间和边界
明确第一版的时间、关键依赖、风险以及不能使用的信息。
如果涉及公司、客户、产品、个人信息、商业秘密或受版权保护的材料,应先判断能否进入AI流程。
可以直接使用的Codex指令
先不要直接写执行计划。
请围绕下面的任务,检查我是否已经说明:
1. 最终目标和需要推动的决定;
2. 交付物及验收标准;
3. 已有资料、事实来源和待验证假设;
4. 需要参与、提供信息和审批的角色;
5. 截止时间、依赖、风险及保密边界。
最多向我提出8个关键问题。
不知道的信息必须标记“待确认”,不要自行补全。
在我回答后,再输出:
- 一页任务说明;
- 分阶段工作清单;
- 每一步的输入、输出和检查点;
- 依赖与风险;
- 最终人工确认事项。最后的人工检查
- 目标是不是最初需要解决的问题;
- 有没有AI自行补写的事实;
- 责任人和日期是否得到本人确认;
- 输入资料是否可以合法、合规地使用;
- 最终交付物是否真的能够推动下一步决定。
不要让AI替你把模糊任务猜完整。
先让它暴露未知,再让它协助拆解。AI负责帮你拆,人负责确认方向。
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