task-drill
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
- 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
- 快速分类:根据任务特征快速判断属于哪种类型
- 清晰分配:明确每一步由AI执行还是人类执行
- 提供工具:为每一步提供具体的提示词模板
- 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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