任务分解与提示链
复杂任务分几轮完成，每轮设检查点
- 知道什么样的事该拆开做，拆开到底图什么
- 把一件大事写成一条提示链：每一步交什么、在哪停下让你看
- 用好三种最常用的链：先方案后动手、先小样再批量、先草稿再按标准审
- 分清"请一步步思考"这类旧说法，现在还管不管用
准备一场面试，要读懂招聘启事、对照自己的简历、预判面试官会问什么。这件事可以一口气交给 AI，也可以分三轮做。
一口气做，一段话交代完，它交回的是一篇完整的面试准备（真实结果，节选）：
下面是一则招聘启事和我的简历，帮我准备这个岗位的面试。【启事】【简历】
你和这个岗位有实打实的交集：做过餐饮门店的小红书内容，也组织过线下打卡活动……先准备一段自我介绍……这几个问题值得重点练：1. 你为什么从门店转做新媒体运营？2. 如果一周要发 5 条，你怎么安排？3. 一篇笔记数据不好，你怎么判断原因？4. 没做过抖音，能胜任吗？5. 你怎么跟商家约拍、对接达人？
问题在于：你打听到一件启事上没写的事，这家公司特别看数据，每周都要复盘。一口气做的那份里，数据只是五个问题中的一个，第 5 个问题还在练你不太用得上的"对接达人"。你知道的这件事，它没有机会用上。
分三轮做，情况就不一样了。
同一件事，分三轮
第一轮，只让它从启事里找出这个岗位真正考察的能力，最多 5 项，每项引用启事原句，做完停下。它排出了五项：稳定产出双平台内容、独立策划本地生活内容、看数据并调整选题、协调商家拍摄和达人、完成基础拍摄与剪辑。
你在这里插了一句："……'对接商家和达人'我觉得没那么重要，我打听过，这家公司很看数据，每周要做复盘。把它换成'数据复盘'，其余不变。"
第二轮，让它拿简历逐项对照（真实结果）：
| A | B | C | |
|---|---|---|---|
| 1 | 能力 | 你已有的证据 | 还差什么 |
| 2 | 1. 稳定产出双平台内容 | "负责门店的小红书账号，发了 40 多篇笔记"；"会剪映，会用手机拍视频" | 简历没有说明是否达到每周 5 条；"没做过抖音"是明确短板。 |
| 3 | 3. 根据数据调整选题 | "其中一篇'隐藏菜单'笔记有 1.2 万赞" | 有单篇内容的结果，但还缺"看了哪些数据、发现了什么、下一篇怎么调整"的证据。 |
| 4 | 4. 每周做数据复盘 | "负责门店的小红书账号，发了 40 多篇笔记" | 有持续运营经历，但简历没有提到定期复盘、比较不同笔记的表现，或用复盘结果安排下周内容。 |
第三轮，只针对差得最多的两项出面试题，回答只能用简历里真有的经历。它挑了双平台产出和数据复盘，每项两道题，最后给了一个面试前一周能补的事（真实结果，节选）：
面试前一周补一件事：把已有笔记做一次真实复盘。选出"隐藏菜单"及几篇不同选题的笔记，记录能查到的发布时间、阅读、点赞、收藏和评论，写下一个有数据支撑的发现，以及下周准备尝试的一个选题。面试时把它称为近期补做的复盘，不要说成过去一直在做的周复盘。
两种做法用的是同一个 AI、同一份材料。差别在于：分轮做，你在中间有机会把只有你知道的事塞进去，也有机会在第一步就纠正方向，不让错误一路带到最后。
任务分解与提示链是什么
任务分解，是把一件复杂的事拆成几个小步骤；提示链，是把这些步骤一个接一个地交给 AI，前一步的产出，就是后一步的输入。
它管用，不是因为 AI 一口气想不清楚。现在的模型，很多多步骤的推理它能在心里自己做完。做大模型的公司在指南里写得很清楚：把任务拆成几步，主要是为了让你能检查中间的结果，并在需要的地方把流程固定下来。
所以提示链的核心不是"拆"，是检查点：
- 错在第一步，就在第一步改。第一步找的考察点偏了，后面对照、出题全跟着偏。一口气做完才发现，只能整个重来。
- 你知道的事，有地方塞进去。"这家公司看数据"这种信息，你一开始可能没想到要说，看到第一步的结果才想起来。
- 每一步更专注。一次只做一件事，交回的东西更扎实，也更好检查。
写一条提示链：三样东西
一、每一步交什么。"找出考察的能力，最多 5 项，每项引用原句"，比"分析一下启事"清楚。每一步的交付物要具体到你能判断对不对。
二、在哪停下。这一句最容易漏："做完这一步停下，等我确认"。不写，它常常一口气把后面几步全做了，检查点就没了。
三、下一步用什么。"拿我的简历逐项对照这 5 项"，让它明确接着上一步的产出往下做。
可以一开头就把整条链交代清楚：
这件事我们分【三】步做，每步做完停下来等我确认，再做下一步。 第一步：【这一步要交出什么，越具体越好】。 第二步：【用第一步的结果做什么】。 第三步：【用前两步的结果做什么】。 现在只做第一步。
提示词库里这一类的两条：
- 私教式学一样新东西：每次只教一小块，教完马上考你，下次回来先考上次的
- 准备一次难开口的谈话：一段话里按顺序拆成四件事：先想清你要什么，再站到对方那边，再写开场白，最后备好对方的三种反应
最常用的三种链
先方案，后动手
大一点的活，先让它交一个方案或提纲，你改完再让它写。改一份提纲只要一分钟，改一篇写完的长文要半小时。
先别写正文。给我一个提纲：分几部分、每部分讲什么、各大概多长。我改完提纲你再写。
先小样，再批量
要它做二十份同样的东西，先让它做一份给你看。一份没做对，改一份就行；二十份都做完才发现整批的方向错了，返工就大了。
我有【20】个【商品 / 学生 / 客户】要各写一份【什么】。先只做第一个给我看，我确认了格式和口吻，你再按同样的样子做完剩下的。
先草稿，再按标准审，最后改
这是最常见的一种链：先写一版，再让它对照标准检查自己的草稿，最后按检查结果改。
第一步：先写一版【什么】。 第二步：对照下面的标准，逐条检查你的草稿，哪条没做到、差在哪，列出来，先别改： 【标准 1】 【标准 2】 【标准 3】 第三步：等我看过检查结果，再只改没做到的地方，做到的部分别动。
检查那一步，最好新开一个对话，把草稿当成"别人写的"贴进去。在同一个对话里审自己刚写的东西，它容易手下留情。
"请一步步思考"还有用吗
几年前流行过一个说法：在提示词里加一句"请一步步思考"，AI 就会答得更准。这叫，对当时的模型确实有用。
现在带"深度思考"的模型，会自己先想再答。有官方指南明确写着：对这类模型，再要求它"一步步思考""解释你的推理"是不必要的，有时还可能帮倒忙。
你要拆的，是你能检查的步骤；不是替它拆它脑子里怎么想。
拆的时候别这样
拆得太碎。简单的事拆成五步，每步都要你确认，比一次做完还累。错了代价大、你中途要拍板、或者你手上的信息要中途补进去，才值得拆。
- 写了"分几步"，却没写"停下"。它会一口气全做完。每一步后面写"做完停下等我"。
- 链太长，在一个对话里越聊越乱。十几轮下来，前面说好的要求会被冲淡。每一步的成品存下来，下一步开一个新对话，只贴上一步的成品和这一步的要求。
- 检查点只是走过场。它交回一步，你看都不看就说"继续"，这一步就白停了。
再进一步：给老手的几点
- 会动手干活的 AI，先要计划再放行。让桌面上那种能改文件的 AI 做大活，先让它"只读、复述理解、列计划，等我确认再动手"，每完成一个阶段汇报一次。入门课三种工作模式一节讲过先让它出方案的模式，就是这个道理。
- 每一步开新对话。前一步的成品当材料贴进新对话，其余聊天记录不带。这样每一步都在干净的上下文里做，不会被前面的讨论带偏。
- 分支比重来便宜。第二步给你三个方向，你挑一个往下走；不满意，回到第二步的结果换一个方向，不用从第一步重来。所以每一步的成品都存下来。
- 重复做的链，存成模板。每月都要做的事（月度复盘、周报、给十个客户写回访），把整条链连同每一步的要求存下来，下次直接用（第 13 节）。
记住这一句
拆开做，图的是中间能看一眼。每一步写清交什么、做完停下；第一步看对了再往下走，你知道而它不知道的事，就在检查点塞进去。