你有没有过这种经历：让 AI 写一份方案，它洋洋洒洒两千字，格式漂亮、用词专业，但你一看——全是正确的废话，没有一句能直接用。你让它改，它把"废话"换成了另一种"废话"，来回三轮，你最后干脆自己动手写了。
我踩这个坑太多次，后来想明白一件事：问题不在 AI 能力，在我没告诉它"什么样算做完"。
以前我给 AI 的任务就是一句话："帮我写一份活动策划方案。"这句话里没有目标、没有边界、没有标准，AI 只能往"看起来像那么回事"的方向自由发挥。
后来我改了一个习惯：布置任务前，先写三行"验收标准"。
比如同样是活动方案，我会写：
- 预算表必须是一张能直接复制的表格，逐项列金额，总计不超过 8 万；
- 执行时间轴精确到"天"，从今天到活动当天，每天一个动作；
- 风险预案至少列 3 条，每条都要有"如果发生 → 谁来处理 → 怎么处理"。
把这三行贴在需求后面，AI 的产出立刻不一样了——第一次就交出一份能直接拿去改的方案，我只微调了两处措辞，没再返工。
验收标准要满足三个条件：可检查、可量化、可证伪。
- 可检查：有没有，一眼能看出来（"要有预算表"）；
- 可量化：多少，能数出来（"总计不超过 8 万""至少 3 条"）；
- 可证伪：对错能判断（"精确到天"——给到周就算不合格）。
一个反面教训：我有一次偷懒，只写"方案要专业一点"。"专业"这两个字 AI 无法执行，它不知道什么叫专业，只能靠猜，结果又返工两轮。形容词是 AI 的天敌，数字和清单才是它能执行的指令。
现在我的固定模板是：任务一句话 + 验收标准三行 + 一个示例。三者缺一，宁可不发。
说句实在话，AI 不是干不好活，是它需要你把"好"定义清楚。你把标准写清楚了，它比谁都稳。
