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把一个较大的 PM、AI PM 或商业化任务拆成可快速验证的执行步骤。适用于任务过大、容易失控、需要先把执行顺序和检查点想清楚的场景。
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更新时间2026年3月26日 05:18
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把一个较大的 PM、AI PM 或商业化任务拆成可快速验证的执行步骤。适用于任务过大、容易失控、需要先把执行顺序和检查点想清楚的场景。
用结构化输入定义或调整定价与套餐结构,明确目标客户、价值指标、免费层边界、套餐层级、升级触发点与风险取舍。适用于定价新建、改版、AI 增值包或商业化实验前的推演。
在正式交付前用结构化关口审查方案、文档或分析结果。适用于避免局部正确但整体跑偏、避免草率交付的场景。
定义一个 AI 功能的用户任务、输入、输出、质量标准和 fallback。适用于把模糊 AI 点子整理成可讨论方案的场景。
把一个 AI 产品想法整理成问题定义、功能定义、评估方案和风险评审。适用于 roadmap 前的产品定义场景。
诊断转化漏斗的阶段、掉点、可能原因和下一步核查方向。适用于获客、激活或付费转化出问题的场景。
为 AI 功能定义离线与线上评估方案,包括样本、指标和阻断阈值。适用于上线前需要明确质量标准的场景。
| name | task-decomposition |
| description | 把一个较大的 PM、AI PM 或商业化任务拆成可快速验证的执行步骤。适用于任务过大、容易失控、需要先把执行顺序和检查点想清楚的场景。 |
| type | component |
| best_for | ["把大任务拆成小步骤","降低 PRD、评审或分析任务的失控风险","给 agent 或团队生成可执行计划"] |
| scenarios | ["把一份复杂 PRD 写作任务拆成 30 分钟内可推进的步骤","把一次商业化诊断拆成若干可验证的小任务"] |
在真正执行前,先把大任务拆成一串足够小、足够清楚、每步都能检查的动作,避免“直接开做然后一路漂移”。
每一步都应该:
如果一个步骤完成后仍然不知道“算不算做完”,说明还不够小。
优先做:
不要把最关键的不确定性留到最后。
好拆解不只是顺序清单,还要写出:
## Task Decomposition
### Goal
[这次任务最终要交付什么]
### Assumptions
- [关键假设]
### Work Steps
1. [步骤]
- Output: [产出]
- Check: [如何判断过关]
2. [步骤]
- Output: [产出]
- Check: [如何判断过关]
### Review Points
- [在哪些节点复核]
### Stop / Rework Conditions
- [什么情况下暂停或返工]
好:
差:
## Task Decomposition
### Goal
产出一份面向新用户 onboarding 改版的 PRD 草案,并能支持设计和工程进入细化讨论。
### Assumptions
- 当前最大问题发生在首次价值出现前
- 本轮先解决激活,不同时处理邀请后的协作问题
### Work Steps
1. 重新确认问题定义
- Output: 一段明确的问题陈述
- Check: 能回答“谁卡住、卡在哪、为什么现在要解决”
2. 拆出 success metrics 和 guardrails
- Output: 1 个主指标 + 2-3 个配套指标
- Check: 指标能支持 go / no-go 判断,而不只是观察
3. 收敛本轮 scope
- Output: must-have / out-of-scope 清单
- Check: 每个 must-have 都能解释它如何影响主指标
4. 写核心流程和需求
- Output: PRD 主体
- Check: 方案、范围、风险之间没有明显冲突
5. 做交付前复核
- Output: 返工点或可交付结论
- Check: 至少经过一次 fit / reasoning / integration 审查
### Review Points
- Step 1 后复核是否把方案误写成问题
- Step 3 后复核是否 scope 失控
- Step 5 后决定是否可直接交付
### Stop / Rework Conditions
- 如果问题定义无法支撑主指标,停止写 PRD,回到 discovery
- 如果 must-have 超过本轮资源上限,回到 scope 收敛
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