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当用户想快速判断一项任务是否能被当前AI技术自动化时使用。 用户在问"这个AI能做吗"、"技术上可行吗"、"能不能用AI自动完成X"时激活。 不适用于: 需要深度可行性分析的项目评估、涉及情感共鸣或复杂推理的创意任务、LLM时代的长文本生成场景。
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| name | one-second-rule |
| description | 当用户想快速判断一项任务是否能被当前AI技术自动化时使用。 用户在问"这个AI能做吗"、"技术上可行吗"、"能不能用AI自动完成X"时激活。 不适用于: 需要深度可行性分析的项目评估、涉及情感共鸣或复杂推理的创意任务、LLM时代的长文本生成场景。 |
Original cangjie-skill frontmatter from the distillation run:
name: one-second-rule
description: |
当用户想快速判断一项任务是否能被当前AI技术自动化时使用。
用户在问"这个AI能做吗"、"技术上可行吗"、"能不能用AI自动完成X"时激活。
不适用于: 需要深度可行性分析的项目评估、涉及情感共鸣或复杂推理的创意任务、LLM时代的长文本生成场景。
source_book: 《给所有人的AI入门课》 吴恩达 (Andrew Ng)
source_chapter: p06, p07
tags: [automation, feasibility, heuristic, task-selection]
related_skills:
- slug: ml-feasibility
relation: composes-with
- slug: automate-task
relation: depends-on
- slug: ab-mapping
relation: composes-with
"只要能在一秒钟内完成思考，我们现在或很快就能通过监督学习自动化处理。"
— 吴恩达, p06
一秒法则是一个快速筛选的启发式：如果人类能在不到一秒钟内做出所需判断，那么当前的监督学习大概率能自动化这个任务。 背后的逻辑是：人类"瞬间完成"的判断对应的是"简单概念"——而简单概念正是机器学习最擅长学习的东西。 反过来，如果人类需要几分钟甚至几小时才能完成（如写一份报告、做一次战略决策），这类"复杂概念"对当前AI仍然困难。 这个法则的价值在于它把"技术可行性"这个复杂问题，转化为一个任何人都能操作的快速测试——不需要懂算法，只需要模拟人类思考时间。 它不是精确的科学定律，而是一个高效的初筛工具，帮助团队在投入大量资源前快速排除明显不可行的项目。
ab-mapping 的区别: A→B 映射是把问题形式化为输入输出结构，一秒法则是在形式化之后判断"这个任务是否简单到AI能做"。ml-feasibility 的区别: 双因素框架是更完整的评估（概念简单性 + 数据充足性），一秒法则只是快速初筛的第一步。automate-task 的区别: 任务分解是"把岗位拆成任务"，一秒法则判断"单个任务是否可行"。当 skill 被激活后, agent 应按以下步骤执行:
明确具体任务/判断内容
模拟人类思考时间
给出可行性判定并建议下一步