用途：当用户提出“替代XX岗位”“全自动”“AI取代”“把X工作交给AI”等目标时，把模糊的岗位级目标拆解为具体、可执行的任务级项目。核心观点是应关注自动化任务而非岗位，因为岗位由多个任务组成，其中部分任务更易自动化。
主要能力：一是列出目标岗位的全部任务，要求用户给出至少5到10个具体任务；二是逐一评估每个任务，从概念简单性（能否一秒内判断）、数据可用性（是否有历史数据可训练）、业务价值三个维度判断；三是选出“简单+有数据+高价值”的任务作为第一个自动化项目范围。
使用方式：技能被激活后，先向用户提问该岗位每天要做哪些事情，再对每个任务追问判断速度、数据与价值，最后建议用户明确一个具体任务而非整个岗位。可配合一秒法则判断单任务可行性，配合双因素框架评估数据可用性。
适用场景：呼叫中心客服可先选“分类邮件”而非取代客服；放射科可先选“X光片解读”作为辅助读片工具而非替代医生。也适用于团队讨论AI对某角色的影响、项目范围过大需要拆解、或有人提出不现实的全自动目标时。
限制：不适用于岗位本身只有单一不可拆分任务、需要整体流程自动化、或创意型工作的场景；也不适用于用户只想了解AI对就业的影响而非真正做项目。需注意失败模式：选了技术可行但业务价值低的任务、忽略任务间依赖导致下游断裂、过度简化任务定义。资料还指出该方法假设任务相互独立、未讨论任务粒度问题、偏向只选一个任务，且在LLM时代部分工作可能被端到端模型整体解决。与流程再造、RPA的区别在于本框架是用AI替代流程中的某个环节，而非重新设计流程或规则驱动自动化。