计划表做得漂亮，执行第一周就卡住。任务栏里写着「完成接口对接」，没人知道今天该干什么；写着「优化体验」，没人知道做到什么程度算完。用 AI 出计划能省掉从零列清单的时间，但它默认你有一个理想团队、一条没有等待的流水线。下面按五步拆开，说清每步交什么、哪里最容易空转。
拆解失败的两种样子
一种是拆得太粗，任务写成目标，比如完成系统对接、搭建数据链路。这类条目在周会上无法汇报进度，只能报在做。另一种是拆得太细，把半天能做完的事拆成八个步骤，维护计划的时间超过执行时间。
合适的粒度有一个可操作的判断：一个人、一天左右、有明确交付物。三条里缺一条，这条任务在执行时就会变成扯皮。
五步，从目标到可执行的清单
| 步骤 | 产出物 | 常见坑 |
|---|---|---|
| 交代约束 | 一段说明：目标、可用人力、截止时间、不能动的东西 | 只说目标不说人力，它按理想团队排期 |
| 出工作分解 | 三到四层分解，最底层是动词开头的任务 | 停在阶段层，看着完整，落不下去 |
| 给每条写完成标准 | 每条任务后面一句：做到什么算完 | 写成完成开发，等于没写 |
| 标依赖与关键路径 | 一张前置关系表，标出哪些必须串行 | 默认全并行，实际处处互相等 |
| 留缓冲 | 关键路径上加两成左右余量，写明用途 | 排满，一出意外全盘延后 |
完成标准这一条最容易被跳过，也最影响执行。完成标准不用写得复杂，一句话能判断做完没做完就够，比如接口在测试环境返回 200 且字段齐全，而不是接口开发完成。
它排出来的计划为什么总是全员并行
模型看到的是一条条任务描述，看不到人和人之间的等待。它不知道 A 的产出是 B 的输入，也不知道一次评审要等两天。所以它给的排期往往每条都从第一天开始，看着高效，实际处处卡住。
补的办法是在提示里显式要求标前置关系，然后自己过一遍。判断方法很简单：随便挑一条任务，问它开始之前必须有什么。答不上来的，依赖就没标全。
完成标准要写到能被验收
整理用户反馈这条任务，完成标准可以是收集不少于 50 条并归成 5 类，也可以是输出一份 3 页的分类报告。两种都行，但要选一个写进去。不写，执行的人会按自己理解的最低标准交。
标准还要能被第三方判断。让一个没参与的人看这条标准，能不能判断做完了没有？不能，就说明还太模糊。这条规则对 AI 生成的任务同样适用，它写的标准常带着完善、优化这类无法验收的词，提示词里怎么把要求写死有更细的写法。
缓冲留给关键路径，别平均撒
每条任务都加 20% 余量，等于没加。总工期被拉长同样的比例，真正会出问题的地方没得到额外保护。合理做法是先找出关键路径，也就是决定总工期的那条最长链，只在它上面留余量，非关键路径上的延迟会被浮动时间吸收。
余量也别只写预留，要写清用途：返工、评审等待、联调排期。写清用途，超支时才知道该动哪一块。
它不知道的三件事，得自己补
第一，人的实际可用时间。一个人一周真正能投入的时间远不到 40 小时，会议、支持、临时需求会占掉一半。第二，历史速度。上个类似项目实际花了多久，这个数字只有你有。第三，组织约束。谁和谁不能并行、哪个评审必须走完流程。
这三样补进去，计划才从看起来合理变成能排期。做法也简单：把历史数据当成输入的一部分给它，比如上一个同类项目三人做了六周，它排出来的工期会接近现实得多。至于它自己编出来的人力配置，看到就删，模型为什么会补全不存在的信息是同一个机制。
另外，计划一旦进入执行，任务状态会天天变，靠对话里改表很快就会失真。要把清单落到能改状态的地方，让智能体按固定格式回写，多步任务怎么交给智能体跑讲的是这条链路的上限和风险。
计划是草稿，节奏得自己定
AI 出的计划适合当讨论底稿：结构完整、覆盖全，能省掉从零列清单的时间。但它不知道你们团队的节奏，也不知道哪些任务其实可以砍。
拿到清单后做三件事：删掉不产生交付物的任务，合并小于半天的碎任务，把每条任务的负责人填上。填不出负责人的任务，通常说明它还没拆到位，或者本来就不该做。
速查：拿到 AI 计划后先查五处
- 粒度：一个人一天能完成，有明确交付物
- 标准：每条能判断做完没做完，没有完善优化这类词
- 依赖：随便挑一条，说得出它前面必须有什么
- 缓冲：只在关键路径上，且写明用途
- 人力：按真实可用工时核一遍，编出来的配置直接删
