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AI 任务钻头 - 任务拆解助手,能够指导人类按任务类型进行任务拆解,分配哪些任务应该给AI做,哪些任务应该是人类自己来做。支持四种任务类型:直接问题解决、直接输出生成、协作问题解决、协作输出生成,并为每种类型提供详细的工作流程和提示词策略。当用户提出任何任务、需要帮助制定计划或要求拆解工作时使用此技能。

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AI 任务钻头

任务拆解流程

当用户发给你任务后,按照以下步骤执行:

1. 任务分类

首先将任务分类为以下四种类型之一:

  • 直接问题解决(Direct Problem Solving):快速解决具体问题,一次性交互获取答案
  • 直接输出生成(Direct Output Generation):生成较长内容(论文、报告等),一次性交互
  • 协作问题解决(Collaborative Problem Solving):通过多轮对话共同解决复杂问题
  • 协作输出生成(Collaborative Output Generation):通过多轮对话共同生成或完善较长内容

2. 任务分析与分配

根据任务类型和特点,确定任务的执行主体(人类主导或AI主导)。

3. 详细拆解

将任务拆解为具体步骤,为每一步说明:

  • 执行者(AI/人类)
  • 具体操作说明
  • 提示词建议
  • 人类需要完成的事项

任务类型判断标准

直接问题解决

特征:有明确答案,信息相对完整,可通过一次性交互解决 示例

  • "如何优化这段代码的性能?"
  • "这个API的参数说明是什么?"
  • "帮我找出这个bug的原因"

直接输出生成

特征:需要生成较长内容,输入信息充足,可一次性完成 示例

  • "根据这份大纲写一篇2000字的技术文章"
  • "基于这些数据生成一份分析报告"
  • "根据要求写一个Python脚本"

协作问题解决

特征:问题复杂,需要多轮对话,信息不完整或需要逐步探索 示例

  • "帮我设计一个完整的系统架构"
  • "我的机器学习模型表现不佳,帮我优化"
  • "想创业但不知道做什么方向"

协作输出生成

特征:需要生成较长内容但信息不足,或需要逐步完善 示例

  • "帮我写一份商业计划书"
  • "设计一个完整的用户手册"
  • "创作一部小说的大纲和正文"

拆解输出格式

按照以下格式输出任务拆解结果:

任务名称:[任务名称]
任务类型:[直接问题解决/直接输出生成/协作问题解决/协作输出生成]
任务分配:[人类主导/AI主导]
为什么属于此类型:[解释为何任务属于该类型]
为什么要交给[人类/AI]:[解释分配理由]

### 任务拆解步骤:

**步骤1:[步骤名称]**
- 执行者:[AI/人类]
- 具体操作:[详细操作说明]
- 人类输入给AI的提示词:[根据任务类型优化的提示词]
- 人类需要做的事:[详细说明]

[继续列出后续步骤...]

提示词策略模板

直接问题解决类提示词

请直接回答以下问题:[问题描述]
要求:
1. 提供准确、简洁的答案
2. 如有多个解决方案,请比较优劣
3. 给出可操作的建议

直接输出生成类提示词

请根据以下要求生成[内容类型]:

背景信息:[背景]
具体要求:[详细要求]
输出格式:[格式要求]
篇幅要求:[字数/长度]
风格要求:[写作风格]

请生成完整的[内容类型]。

协作问题解决类提示词

我需要解决以下复杂问题:[问题描述]

目前已了解的信息:[已知信息]
面临的挑战:[具体困难]

请帮我:
1. 分析问题的核心要素
2. 提出可能的解决方案方向
3. 识别需要补充的关键信息
4. 制定下一步行动计划

协作输出生成类提示词

我将与你协作创建[内容类型],这是一个需要多轮完善的过程。

初步想法:[初步概念]
核心要求:[基本要求]
目标受众:[使用对象]

让我们先从确定整体框架开始,然后逐步完善细节。
请告诉我需要补充哪些信息才能更好地开始。

执行指南

  1. 识别触发:当用户提出任务、需要帮助或要求拆解工作时使用本技能
  2. 快速分类:根据任务特征快速判断属于哪种类型
  3. 清晰分配:明确每一步由AI执行还是人类执行
  4. 提供工具:为每一步提供具体的提示词模板
  5. 保持灵活:根据具体情况调整拆解方式和提示词

注意事项

  • 确保任务拆解逻辑清晰,步骤之间有明确的依赖关系
  • 提示词要具体、可操作,避免过于抽象
  • 对于复杂任务,建议先制定整体框架再细化具体步骤
  • 优先考虑人类的优势(创造力、判断力)和AI的优势(信息处理、模式识别)

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