AI 任務拆解委派計畫表
用途
把一個複雜工作任務拆成 AI 可以執行的子任務，並明確標出每個步驟由 AI 還是由你負責，以及你要怎麼驗收 AI 的產出。
何時用
- 適合：接到一個複雜任務，想把部分工作交給 AI 輔助，但不確定哪段 AI 可以做、哪段需要人工判斷時。
- 不要用：任務本身很單純，一句話就能請 AI 完成——直接下指令就好，不需要先畫計畫表。
Prompt
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幫我把以下任務拆成一份 AI 委派計畫表。
任務名稱：{{例：準備下個月的客戶培訓課程}}
要解決什麼問題：{{例：客戶學員缺乏 AI 工具使用經驗，需要從零開始建立信心}}
成功標準：{{例：學員能獨立完成 3 個實際工作場景的 AI 輔助操作}}
可用工具：{{例：Claude.ai、Google Slides、NotebookLM}}
請拆出 3-5 個子任務，每個子任務填：
- 做什麼（一句話描述）
- 由誰負責：AI / 我 / AI 起草我決定
- 為什麼這樣分工（一句話）
- 我怎麼驗收 AI 的輸出（具體標準，不要用「確認是否合適」這種模糊說法）
用表格格式輸出。範例 / 變體
- 填好變數：任務「撰寫季度報告」；問題「要整合 5 個部門數據並提出建議」；成功標準「主管一次過關不需要大改」；工具「Claude.ai、Excel」。
- 變體（快速版）：只填任務名稱和成功標準，讓 AI 先猜分工，你再調整——適合對任務本身還在摸索的早期階段。
- 變體（簡報專用）：在成功標準後面加「最終產出是可以直接上台的 PDF 簡報」，AI 會自動把素材整理和視覺設計拆成不同子任務。
🎯 範例輸出（實測）
在 Claude.ai 跑這句、把
{{變數}}填成「任務：準備下個月的 n8n 企業培訓課程；問題：學員沒有 IT 背景，對自動化工具陌生；成功標準：學員課後能獨立建立第一個 Webhook 工作流；工具：Claude.ai、Google Slides、NotebookLM」的結果：
點開看 AI 實際輸出
| 子任務 | 負責方 | 分工原因 | 驗收標準 |
|---|---|---|---|
| 盤點學員背景與痛點（問卷設計） | AI 起草我決定 | AI 能快速生成問題清單，但選題邏輯需要我對客戶的了解 | 問卷 ≤ 10 題，每題都對應一個課程設計決策；我能說出每題的用途 |
| 撰寫課程大綱（章節 + 每章學習目標） | AI 起草我決定 | AI 能根據受眾描述推導 KUDM 架構，但優先順序需要我確認 | 每章有明確的「學員離場帶走什麼」，與成功標準直接掛鉤 |
| 製作示範投影片（前 3 章草稿） | AI 輔助我主導 | 視覺設計判斷和職場類比需要我決定，AI 負責文字初稿 | 每張投影片主訊息 ≤ 1 個；我不需要大改就能直接上台講 |
| 建立學員練習素材（Webhook 任務卡） | AI 全部 | 任務卡格式固定、AI 熟悉，我的職業判斷在驗收而不在生成 | 任務卡步驟可以讓零基礎學員在 20 分鐘內完成；我跑過一遍確認無卡關 |
| 製作講師備課筆記 | 我 | 教學節奏和現場應變屬於默會知識，AI 給的備課筆記我不信任 | N/A（此步驟由我全權負責） |
💡 實測心得：「驗收標準」欄位是最能考出你對任務理解深度的地方——填不出來就先把這格空著，讓 AI 幫你反問「你怎麼知道這個子任務做完了」，往往比直接填更有效。
延伸
簡單來說，委派計畫表的核心是「驗收標準」那一欄——如果你填不出來，代表你自己還沒想清楚這個任務要長什麼樣。先把驗收標準寫清楚，AI 的輸出品質會直接提升。搭配「三層 AI 使用評估」可以看出你目前的委派習慣停在哪個層次。