用途
AI 任务钻头是一款任务拆解助手，用于在用户提出任务、需要帮助制定计划或要求拆解工作时，指导人类按任务类型进行任务拆解，并明确哪些任务应交给 AI 完成、哪些应由人类自己完成。
主要能力
该技能支持四种任务类型，并为每种类型提供详细的工作流程和提示词策略：
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直接问题解决（Direct Problem Solving）：快速解决具体问题，一次性交互获取答案。特征为有明确答案、信息相对完整、可通过一次性交互解决。示例包括优化代码性能、查询 API 参数说明、定位 bug 原因。
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直接输出生成（Direct Output Generation）：生成较长内容（论文、报告等），一次性交互完成。特征为需要生成较长内容、输入信息充足、可一次性完成。示例包括根据大纲写技术文章、基于数据生成分析报告、按要求写 Python 脚本。
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协作问题解决（Collaborative Problem Solving）：通过多轮对话共同解决复杂问题。特征为问题复杂、需要多轮对话、信息不完整或需要逐步探索。示例包括设计系统架构、优化机器学习模型、探索创业方向。
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协作输出生成（Collaborative Output Generation）：通过多轮对话共同生成或完善较长内容。特征为需要生成较长内容但信息不足，或需要逐步完善。示例包括撰写商业计划书、设计用户手册、创作小说大纲和正文。
使用方式
当用户发来任务后，按以下步骤执行：
- 任务分类：将任务归类为上述四种类型之一。
- 任务分析与分配：根据任务类型和特点，确定任务的执行主体（人类主导或 AI 主导）。
- 详细拆解：将任务拆解为具体步骤，为每一步说明执行者（AI/人类）、具体操作说明、提示词建议、人类需要完成的事项。
拆解输出格式如下：
- 任务名称
- 任务类型（四类之一）
- 任务分配（人类主导/AI 主导）
- 为什么属于此类型
- 为什么要交给人类/AI
- 任务拆解步骤：每一步包含执行者、具体操作、人类输入给 AI 的提示词、人类需要做的事
该技能还提供四类提示词策略模板：
- 直接问题解决类：直接回答问题，要求提供准确简洁答案、比较多个方案优劣、给出可操作建议。
- 直接输出生成类：按背景信息、具体要求、输出格式、篇幅要求、风格要求生成完整内容。
- 协作问题解决类：分析问题核心要素、提出解决方案方向、识别需补充的关键信息、制定下一步行动计划。
- 协作输出生成类：从确定整体框架开始，逐步完善细节，并询问需要补充哪些信息。
执行指南包括：识别触发、快速分类、清晰分配、提供工具、保持灵活。
适用场景
适用于用户提出任何任务、需要帮助制定计划或要求拆解工作的场景，尤其适合需要判断人机分工、需要结构化步骤与提示词建议的复杂任务。
限制
注意事项包括：确保任务拆解逻辑清晰、步骤之间有明确依赖关系；提示词要具体可操作，避免过于抽象；复杂任务建议先制定整体框架再细化步骤；优先考虑人类优势（创造力、判断力）和 AI 优势（信息处理、模式识别）。关于收费、价格、平台支持等信息暂未提供。