用途：当复杂AI产品无法用单个A→B映射解决时，把问题分解为多个连续步骤，每步是一个独立模块，串联成流水线（如智能音箱的唤醒→语音识别→意图识别→执行；自动驾驶的物体检测→运动预测→路径规划→控制）。
主要能力：绘制流水线并明确每步的输入输出与数据流；为各模块设定独立指标；用乘法估算端到端性能（如四个模块各95%约为81%）；识别薄弱环节并优先优化，必要时加冗余或人工兜底；设计端到端评估指标；按模块划分团队并统一接口规范。
触发信号：多个AI模块、流水线、AI系统架构、模块串联、端到端、误差累积、复杂AI产品；需判断是单A→B问题（用ml-workflow）还是多步骤系统设计（用本skill）。
完成标准：产出流水线架构图，明确各模块A→B映射、接口规范与端到端性能指标。
限制：不适用于单一A→B可解、模块无顺序依赖或模块少于两个的场景；警惕只看单模块指标、接口不规范、无人对端到端负责、过度设计拆分等失败模式。资料未提供原书对模块间反馈回路和各模块错误相关性的深入讨论，此处仅为作者盲区提示。