把“准备培训”拆成“做好准备”没有行动价值。本文让AI按可交付的成果、前置依赖和已知截止点拆任务，帮助负责人检查能否执行；资源和时间估计仍由执行人确认。
以下使用虚构示例，预期结果是人工按材料推导的核对基准，未在真实业务或对话产品中实测。可在你已有的文字对话工具中粘贴材料和指令；先移除真实姓名、联系方式和内部敏感信息。
准备材料与明确规则
虚构约束：10月20日培训；讲师10月10日前确认主题；主题确认后制作邀请内容；参会名单10月14日锁定；名单确定后安排座位；场地已经确认。未提供负责人或各任务耗时。可以直接使用的指令
拆为成果可检查的任务，列交付物、完成判定、前置任务、已知截止日、待确认事项。不要把场地再当成未完成任务，不估计未给耗时。主题→邀请、名单→座位两条依赖必须保留。示例核对基准
至少包括主题确认记录、邀请内容定稿、锁定名单、座位安排四项。邀请依赖主题，座位依赖名单。10月10日只属于主题确认，10月14日只属于名单锁定，不能给所有任务套同一天。
实际操作与回查方法
先手画两个依赖箭头，再比较AI输出。任务名称尽量用动作加成果，例如“确认主题并保存讲师回复”。负责人认领后再填耗时，检查到培训前能否完成；若前置延误，后续任务要显式显示阻塞。
适用范围与停止条件
AI不能在没资源数据时判断排期必然可行。需要并行完成的事项也不能一律排成串行。拆得太碎会增加管理成本，以能独立交付和检查为边界；本例只有任务结构，没有真实执行状态。
提示词设计依据
本流程将材料、约束和输出要求分开，设计依据见OpenAI 提示词建议与Anthropic 提示词说明（核验于 2026-10-02）。具体业务规则来自本篇示例，使用时应替换成你已确认的规则。
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