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Clear acceptance criteria can keep AI tasks on track

A social media post argues that well-defined goals and strict acceptance criteria are central to making AI-assisted work more reliable. The accompanying discussion also recommends setting boundaries, requesting intermediate outputs, and adding self-checks.

Publicado em 05/08/2026, 00:34:42Última atualização 05/08/2026, 00:34:42Publicação editorial

The approach treats delegation to AI much like managing a team: a broad request is rarely enough. A useful task description should explain the intended outcome, the reason for it, the permitted scope, and the conditions that define completion. For complex work, asking for an outline or draft early can expose problems before they become costly.

The post places particular emphasis on acceptance criteria in software development and other multi-step tasks. Specifying tests and pass conditions in advance gives an AI agent a basis for checking its own work and revising it before delivery, reducing manual verification and repeated back-and-forth.

Evidências das fontes 6

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## 2. 如何提高成功率？三个变量里，成功率是最关键的可控变量。Mollick 教授建议三个方向：更好的指令——目标清晰，边界明确，完成标准具体。AI 跟人一样，指令越清楚，执行越靠谱。更好的评估——能更快识别出哪里不对，就能更快纠正。更好的反馈——一次反馈就能让 AI 改对，比来回磨合三四次强太多。这三件事有个共同点：都和专业知识相关。很多人以为 AI 时代不需要学专业知识，这可能是错的。专家知道该要什么，看得出哪里不对，知道怎么纠正。很多人说 AI 用起来没那么神，通常不是 AI 不行，是你不知道该要什么、不知道结果对不对。 ## 3. 怎么更好地委托任务？很多人抱怨 AI 笨，可能是没学会怎么委托任务。委托任务给 AI，很像给人类委托任务。如果你对下属说“给我做一个好玩的游戏”，他肯定一脸懵。但如果你说“做一个 80 年代风格的冒险游戏，EGA 像素风，15 分钟通关，包含 3 个解谜关卡”——这就能执行了。这本质上是管理知识，在 AI 出现之前就存在。软件开发有 PRD，电影导演有镜头表，建筑师有设计意图文档，美国海军陆战队有五段式命令。 Mollick 教授建议，想让 AI 干活靠谱，得像产品经理或包工头那样思考。一个好的指令应该包含： 1. 目标与动机：要达成什么？为什么？ 2. 权限边界：可以发挥什么，绝对不能动什么？ 3. 验收标准：什么样的结果才叫“做完了”？ 4. 中间产物：别憋大招，先给我看大纲或草图 5. 自检清单：交作业前，先自己检查哪几点？尤其是验收标准。我在让 AI 写代码时，不仅说明怎么做、参考什么代码，还会说清楚怎么测试验证。这样 Agent 不是做完就完，会不知疲倦地反复验证，直到通过——省了我手动验证再告诉它不对。 [...] 比如昨天我让 Codex 实现发布草稿到微信公众号的功能，直接配好 API Key，给它一个文档，让它写完后自己用这个 Key 和文档去发布验证。过一会儿去看，已经实现好了，完全不需要我反复测试。 ## 4. 怎么锻炼 AI 管理能力？几点建议：先有意识管理最重要的不是具体规范，而是意识到不是凡事都要亲力亲为，很多事可以委托出去。以前可能要做到管理岗才有机会练，现在随时可以委托 AI。多用 AI 协作就算管理经验欠缺也没关系，像 Cla