任务定义
AI 到底应该做什么，这件事又是否应该交给它？
先判断任务是否需要 AI、由谁控制下一步，再用真实输入和人工后备把期望行为写成可测试的任务。
AI VISTA / DECISION01 / 03
当前判断合适的候选任务通常有变化的输入、可核验的输出、可控的出错代价，以及人可以接手的后备方案。
01输入
02验收
03边界
带回真实任务复核✓
判断分支
先回答这个主题真正要做的决定。
- 先问↓
能否把需求缩成一个有真实输入、合格输出和负责人可确认的动作？
- 如果↓
重复输入有变化、结果可核验且错误后果可控，就用少量案例试验 AI 是否带来价值。
- 否则✓
先用规则、检索或人工流程完成任务；不要把整个岗位交给 AI。
完整案例
客服来信分流，到底要自动化哪一个动作？
团队每周收到约 900 封来信，希望 AI 识别诉求、分配队列并自动回复。三个动作的出错后果完全不同，却在需求里被写成一句“自动处理客服邮件”。
最终产物一张动作边界表：每个动作对应输入、后果、权限和后备方案。
01错误捷径
看到量大、重复，就把整条流程当成一个适合 AI 的任务，并用节省时间作为唯一理由。
02更好的判断
把读取、判断、分流、起草和发送拆开。先开放可撤销的分类建议与回复草稿，把混合诉求、敏感信息和退款承诺留给人工。
03如何验收
使用 50 条历史来信和 10 条边界案例复核；混合诉求不能自动发送，敏感字段不得进入模型，人工能看见分类依据与接手入口。
进入与离开信号
知道何时进入，也要知道什么时候已经足够。
主题页不是无限深入的知识目录。进入信号帮助你判断当前问题是否属于这一层；完成信号用来决定是否继续下一主题，而不是用阅读时长代替成果。
01从这里进入
- 需求仍写成“用 AI 提效”
- 多个不同后果的动作混成一个任务
- 还没有合格输出与人工接手条件
02达到这些信号后离开
- AI 动作可用一个动词准确描述
- 输入、边界、错误后果和负责人已明确
- 可以用少量真实案例决定继续或停止
4 项实践
按顺序建立判断、制作产物，再用真实案例复核。
01 这项任务究竟适不适合使用 AI？在选择模型或搭建流程之前，先从变化程度、可核验性、出错代价、数据边界和后备方案判断任务是否适合 AI。 任务定义 02 把一个 AI 想法写成可验证的任务简报把模糊的 AI 功能想法，改写成一页任务简报：写清用户、输入、合格输出、证据、边界和失败后的处理方式。 任务定义 03 固定工作流还是 AI Agent？先决定谁控制下一步用真实任务判断固定流程是否足够；只有需要根据工具反馈选择下一步时，才设计有预算、停止条件和人工接手的 Agent。 任务定义 04 在 AI 读取输入前，先画清数据边界把每个字段分配到允许、变换、隔离或排除路径，避免一条有用的工作流悄悄变成失控的数据传递。 任务定义
不适用边界
这个主题页不会替你做什么？
这个主题帮助你界定一个 AI 辅助步骤，不是法律、医疗、就业、财务等高风险决定的合规认证。
01不要用 AI 取代明确的规则校验02不要让语言模型单独批准高影响动作03没有人工接手人，就不要扩大自动化范围
当动作、边界、负责人和后备路径都写清，就把任务简报带进上下文主题。