任务拆解与输出控制
为什么"一句话提需求"效果总是差
来做一个实验。打开你的 AI 工具，输入：
帮我写一篇关于 SGLT2 抑制剂在心力衰竭治疗中的综述
看看它给你什么。
你大概率会得到一篇"看起来还行但实际没法用"的东西：
- 内容泛泛而谈，缺少具体的临床试验数据
- 结构虽然有，但和你心目中的写法不一样
- 参考文献可能是编的（还记得 L1-2 讲的幻觉吗？）
- 篇幅或长或短，跟你的需求对不上
为什么？因为你给了 AI 一个"太大"的任务。
打个比方：你跟一个新来的实习生说"帮我写一份综述"，不告诉他什么范围、什么结构、什么深度、给谁看的、多少字——他只能按自己的理解来写，结果大概率不是你要的。
核心原则
AI 也是一样。任务越大越模糊，AI 的发挥空间越大，离你想要的结果就越远。
解决方法是——拆。
任务拆解：把"大象"切成"可执行的步骤"
任务拆解的核心思路是：不要让 AI 一口气完成一个大任务，而是把它拆成一系列小步骤，每步给出明确的指令，上一步的输出作为下一步的输入。
实操演示：完成一篇病例报告的讨论部分
假设你要写一篇病例报告，需要 AI 帮你完成讨论（Discussion）部分。如果你直接说"帮我写讨论"，效果一定不好。拆成这样做：
第 1 步：整理病史摘要
以下是这位患者的原始病历记录。请整理成一份简洁的病史摘要，包括：主诉、现病史、既往史、关键检查结果、诊断、治疗经过和转归。每一项不超过 2 句话。
[粘贴原始病历记录]
第 2 步：基于病例特点提取讨论要点
基于以上病史摘要，这个病例有哪些值得在学术论文中讨论的要点？请从以下角度分析：
1. 诊断过程中有哪些不典型的特征或挑战？
2. 治疗方案的选择依据是什么？有无争议？
3. 转归有哪些值得关注的地方？
4. 对临床实践有哪些启示？
每个角度列出 2-3 个要点即可，不需要展开。
第 3 步：针对每个讨论要点检索文献支持
针对你列出的讨论要点，请为每个要点给出 2-3 条可能相关的文献检索方向（关键词和建议检索的数据库）。注意：不要编造文献，只给检索建议。
（拿到检索建议后，你自己去 PubMed 查——L1-2 讲过，AI 编的文献不能用。）
第 4 步：撰写讨论段落
我已经找到了以下文献支持（粘贴你自己查到的真实文献摘要）。请基于病史摘要和这些文献，撰写病例报告的讨论部分。要求：
· 每个讨论要点独立成段
· 引用文献时用 [数字] 标注
· 总字数 800-1200 字
· 学术论文风格
第 5 步：格式优化
请将以上讨论部分的语言进一步润色，使之更符合 [目标期刊名称] 的风格。同时将参考文献按 Vancouver 格式列出。
五步走下来，你得到的讨论部分，质量远好于直接说"帮我写讨论"的一句话方案。
为什么拆开做效果好
- 每步的任务更小、更明确：AI 更容易做好
- 你在每一步都能检查和修正：发现不对立刻调整，而不是最后才发现整篇不能用
- 上一步的高质量输出成为下一步的高质量输入：链式推进，质量层层保障
- 人+AI 各自做擅长的事：AI 做整理、起草、格式化，你做判断、验证和决策
拆解的一般方法
面对任何大任务，你可以问自己三个问题：
- 起点是什么？（输入：一段病历？一篇论文？一堆数据？）
- 终点是什么？（输出：一份报告？一张表格？一篇文章？）
- 从起点到终点，中间需要经过哪几步？
然后每一步单独给 AI 一个指令。
常见的中间步骤包括：
| 步骤类型 | 说明 | 举例 |
|---|---|---|
| 提取 | 从一堆信息中找出关键内容 | 从论文中提取研究方法和核心结果 |
| 整理 | 把凌乱的信息变成结构化的格式 | 把会议录音文字稿整理成正式纪要 |
| 分析 | 对比、评估、找出规律 | 对比三种降压药的优劣势 |
| 生成 | 基于已有信息创造新内容 | 撰写讨论段落、生成科普材料 |
| 转换 | 改变格式、语言或风格 | 英文摘要翻译成中文、专业文本改写成科普 |
| 优化 | 润色、精简、调整格式 | 把初稿润色到期刊投稿水平 |
输出格式控制
L2-2 讲了"格式"是提示词四要素之一。这里展开讲几种最常用的格式控制技巧。
表格输出
表格是医疗工作者最常用的格式之一——药物对比、检查结果整理、鉴别诊断列表，全都适合表格。
"请以表格形式对比以下三种 SGLT2 抑制剂（达格列净、恩格列净、卡格列净），对比维度包括：适应症、推荐剂量、肾功能限制、心血管获益证据、常见不良反应。"
技巧：明确告诉 AI 表格的列名。不说清楚，它自己设计的列可能不是你要的。
分点输出
适合需要简洁、可扫读的内容。
"请列出 CKD 患者使用二甲双胍的 5 条注意事项，每条不超过 30 字，按重要性排序。"
技巧："每条不超过 XX 字"和"按 XX 排序"这两个指令非常有用。不加这两条，AI 可能给你长短不一、没有主次的列表。
特定结构输出
医疗工作中有很多标准化结构：SOAP 病程记录、PICO 文献检索框架、出院小结格式等。直接告诉 AI 用什么结构：
"请把以下查房记录整理成 SOAP 格式：S（主观资料）、O（客观资料）、A（评估）、P（计划），每部分有明确的小标题。"
"请将我的研究问题转化为 PICO 格式：P（研究对象）、I（干预措施）、C（对照）、O（结局指标）。"
字数和篇幅控制
"请将以下内容精简到 200 字以内，保留核心结论，去掉修饰性语句。"
"请扩展第三段，加入具体的临床试验数据和数字，扩展到 300-400 字。"
技巧：AI 对字数的控制不是绝对精准的（尤其是中文），但给一个范围比不给好得多。如果结果偏长或偏短，追一句"太长了，再精简 30%"或"太短了，请展开第二点"就行。
Markdown 格式
如果你的内容最终要发到网站或公众号，告诉 AI 用 Markdown 格式输出会很方便：
"请用 Markdown 格式输出，包括一级标题、二级标题、加粗关键词、无序列表。"
这样你拿到的文本可以直接粘贴到支持 Markdown 的编辑器中（比如公众号编辑器、飞书文档、Notion 等），格式自动呈现。
迭代优化：第一次不满意怎么办
AI 的第一次输出很少是完美的。但好消息是：你不需要重新来过，只需要在原有对话中"迭代"。
策略一：局部修改
不满意某个部分，直接指出来：
"第二段太笼统了，请加入 DAPA-HF 和 EMPEROR-Reduced 两个试验的具体数据。"
"结论部分太保守了，请更明确地给出推荐意见。"
"表格中的'不良反应'列太简单了，请补充发生率数据。"
策略二：风格调整
"这段太学术了，请改成患者能理解的语言，不要用英文缩写。"
"语气太正式了，请改成对话感更强的风格，像跟同事聊天一样。"
"这份科普太啰嗦了，请精简到最核心的 3 条建议。"
策略三：多版本选择
当你不确定哪种写法更好时：
"请给我三个版本的开头段落：第一个偏学术严谨，第二个偏临床实用，第三个偏科普通俗。"
然后你挑一个最合适的继续往下写，或者混搭——"用第一个版本的开头，但后面用第三个版本的风格"。
策略四：让 AI 自己发现问题
"请审查你刚才写的这段内容，检查是否有以下问题：事实性错误、逻辑不连贯、信息遗漏、语言不通顺。如果有，请指出并修改。"
AI 做"自我审查"虽然不能替代你的专业判断，但能帮你发现一些格式问题和明显的逻辑漏洞。
一个完整的工作流示例
把以上所有技巧串起来，看看一个完整的医疗场景怎么做。
任务：为一次教学查房准备 PPT 要点
第 1 步（任务拆解 + 四要素）
[角色] 你是一名消化内科的副主任医师，同时负责研究生教学。
[背景] 明天有一次教学查房，主题是"消化道出血的鉴别诊断和处理流程"，对象是 3 名规培生。
[任务] 请帮我列出这次教学查房 PPT 的大纲框架，按以下逻辑组织：
1. 一个典型病例引入
2. 鉴别诊断的思路（上消化道 vs 下消化道）
3. 关键检查和检验项目
4. 处理流程（急诊 vs 非急诊）
5. 几个常见的临床陷阱
[格式] 大纲形式，每一页 PPT 一行，标注该页的核心内容和关键信息点。
第 2 步（迭代优化）
大纲很好。请把第 5 点"临床陷阱"扩展一下——给出 3 个具体的病例小场景，每个场景用 2-3 句话描述，适合作为教学查房中给规培生的思考题。
第 3 步（格式转换）
请把这份大纲转化成每页 PPT 的要点文字，每页 PPT 不超过 5 行文字。关键数据和结论用加粗标注。
三步完成，你就有了一份结构清晰、内容具体的 PPT 初稿。比你从零开始写，快了好几倍。
本节小结
| 技巧 | 一句话记住 |
|---|---|
| 任务拆解 | 大任务拆小步，每步一个明确指令，上一步的输出作为下一步的输入 |
| 拆解方法 | 问自己：起点是什么 → 终点是什么 → 中间几步 |
| 格式控制 | 表格、分点、特定结构、字数限制——明确告诉 AI 你要什么样子的输出 |
| 迭代优化 | 不满意不要重来，在原对话中局部修改、调风格、出多版本 |