同一个 AI 智能体，有人用起来又快又准，有人用起来改错方向还烧额度，差距常在开工前那段任务描述上。社区的共识很直白：任务描述的质量决定产出质量——范围给大了，agent 会把半无关的文件都翻一遍，额度烧在扫描上，改动还容易偏；范围说清了，它直奔目标，diff 干净得可以直接合。这篇是攻略：单任务描述的范围、验收、边界三要素，大任务的拆分方法，外加一份反面清单，条条可照做；指令为什么短而具体才好使，通用原理见提示工程一篇。
为什么任务描述决定产出
agent 不是猜心意的助手，是执行指令的工人：你给什么，它做什么。描述模糊时，它会用最可能的解释去填空——路径猜一条、范围划一片、标准自己定，猜对的概率随任务复杂度上升而下降。更实际的账是额度：范围模糊导致它多读多改多跑，token 花在歧义引发的搜索上；改偏了再纠正，又是一轮开销。描述上投资的几分钟，换回的是少烧的额度和不用返工的 diff。任务表述与智能体成功率的关系有专门的讨论，智能体成功率一篇可以补充阅读。
| 含糊的地方 | agent 会怎么补 | 你要付的代价 |
|---|---|---|
| 路径没指明 | 自己猜一条 | 改偏后纠正，多一轮开销 |
| 范围没划清 | 自己划一片 | 多读多改多跑，额度耗在歧义搜索上 |
| 完成标准没给 | 自己定一套 | 它交付的完成与你要的对不上 |
三要素：范围、验收、边界
范围，说清动哪里：改哪个模块、哪些文件、改到什么程度，能点名文件就点名——把登录模块的报错处理统一到 src/auth/errors.py，远好于优化一下错误处理。验收，说清怎么算完成：跑哪条测试命令算通过、输出什么结果算对，agent 拿到验收标准会自己验证，交付质量立刻上台阶。边界，说清不许碰什么：锁文件别动、生成的代码别改、某个目录跳过——边界不是不信任，是替它省掉纠结。三要素加起来不过几行字，却把任务从开盲盒变成照图施工。同类任务反复出现时，可以把描述进一步模板化，思路见提示模板一篇。
大任务拆成小任务
范围给大了怎么办？拆。一个把这个项目重构了的任务，正确形态是一串小任务：先让 agent 出一份重构计划并停下来等确认，再按模块一个个提交——每个任务范围、验收、边界三要素齐全，完成一个验收一个。拆分的好处不止质量：每步的 diff 小，人审得过来；出问题回退损失小；agent 每步都有明确终点，不会在漫长任务里迷失方向、烧掉额度。拆到多细算合适？一个可操作的标尺：单个任务的 diff 你愿意逐行看完——超过这个量，就再拆一刀。哪些活适合交给 agent 连续自主跑、哪些适合拆成流水线，工作流与智能体一篇有对照。
反面清单：五种没用的写法
一，帮我优化一下这个项目——没有范围没有验收，agent 只能自己发明任务。二，像大厂那样重构——形容词执行不了，它不知道你心里的大厂是哪一家。三，一段话塞三个目标——它通常只完成最先出现的那个，其余被静默忽略。四，顺便把相关的也改了——相关的边界给了它自由发挥的空间，diff 会超出你预期一倍。五，只说做什么不说怎么算对——它交付的完成与你要的完成很可能不是一回事。对照检查自己最近的任务描述，中几条改几条；改完的直观感受是 diff 变小、一次通过率上升。想让团队的描述质量整体抬升，可以让 DeepSeek 把三要素整理成提交任务前的自检清单，再让 Kimi 挑出历史任务描述里的模糊词、让豆包按清单做对照批改，两轮下来全员的手感就起来了。
任务描述速查
- 描述质量决定产出：范围模糊等于额度烧在歧义搜索上
- 三要素：范围点名文件、验收给命令、边界列禁区
- 大任务先出计划再拆步，单任务 diff 控制在愿意逐行看
- 反面五条：无范围、形容词、多目标、开放式顺便、无验收
- 描述多花几分钟，换回少烧额度与免返工
关于任务描述的三问三答
- 任务描述写在对话里还是要存成文件？单任务在对话里说清即可；反复出现的同类任务写进 AGENTS.md 或模板文件，一次编写反复生效。
- 描述写多长合适？以三要素齐为准，不以字数论；几行能说清的不写一段，需要背景的附上文件路径让 agent 自己去读。
- agent 理解偏了怎么办？停下来纠正范围，别让它带着偏差继续跑；把这次的歧义点记进模板，下次描述里提前堵住。
