Opus 工作流实战指南
难度：中级 | 阅读时间：15 分钟
前言
很多人使用 AI 时容易停留在“单次提问”。本教程的目标是把一次任务拆成可复用流程，让模型输出更稳定、可验收、可复盘。
一、任务拆解模板
开始前先定义 3 个要素：
- 目标：这次要交付什么结果？
- 边界：不能做什么？有哪些约束？
- 验收标准：什么样算完成？
可直接复用：
text1你现在是我的项目助理。 2目标：{填写目标} 3边界：{填写约束与禁区} 4输出格式：{Markdown / 表格 / JSON} 5验收标准：{可量化条目} 6请先给出执行计划，再逐步产出结果。
二、提示词结构化
建议把提示词分成四段：
- 角色与目标
- 输入背景（数据、上下文）
- 输出格式与长度
- 质量检查清单
示例：
text1角色：资深产品分析师 2任务：把下面的需求整理成 PRD 草稿 3输入：{贴入需求原文} 4输出： 5- 用户故事 6- 功能清单 7- 风险与假设 8- 里程碑（按周） 9质量检查： 10- 术语统一 11- 无重复项 12- 每条功能都有验收口径
三、结果复盘与二次迭代
首版结果完成后，不要直接发布，建议再跑一次复盘：
- 有无遗漏关键约束
- 是否存在模糊表述
- 是否可直接执行
复盘提示词：
text1请你作为审稿人，对上面的结果做质量审查： 21) 找出3个最可能导致执行失败的问题 32) 给出逐条修正建议 43) 输出修正版
四、常见问题
Q1：模型输出不稳定怎么办？
优先检查输入是否完整、输出格式是否明确、验收标准是否可量化。
Q2：如何让团队成员复用同一套方法？
把模板沉淀到团队知识库，统一字段与检查清单。
Q3：是否要一次把所有信息都给模型？
不建议。先给核心上下文，按阶段补充，可显著提升可控性。
总结
真正提升效率的不是“更复杂的提问”，而是可复用的流程。你可以先把这套模板应用到一个小任务，再扩展到完整项目。
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