夜雨聆风前段时间有幸参加了肖杨老师的项目管理培训,获益匪浅。两天下来我才明白,原来项目管理是一种通用的元能力，能够降低协作和复杂项目的熵增。
用项目经理的视角回头看自己这一年多对 AI 的学习,很多地方一下子就“通”了。从最早只会用对话框聊天,到后来开始自己写 skill、封装 agents,再到搭起一个十几个 agents 协同的小系统,中间走过的弯路不少。早期我一直以为关键在 prompt 工程，后来才明白，真正的差距是定位——即如何定义自己与 AI 的关系。
我核心的发现有以下三点。
▲ 全文核心要点一图速览
一、用项目经理的角度,搭建和运营自己的 AI System
肖老师课上有两句关于项目经理的定义,让我印象很深。一句是，项目经理应该是负责搭台子的导演，而不是演员。另一句是，项目经理的关注点不是做事，而是管人。
这两件事放到 AI 上一模一样。
大部分人用 AI 的姿势是这样的:打开 ChatGPT,布置一个任务,产出不满意就自己改两段,或者重新喂一遍指令。当时是省事的,但是下次再让它做类似的事,水平还是原地踏步,毛病还是那几个。我自己也这么干过一段时间,改到后来才反应过来：我每次都改的是同样的几个地方。
这就是导演下场演戏的问题。导演去补演员的戏,演员永远不知道自己哪里没演到位,下次开拍还得继续补。
后来我换了个做法：AI 产出不到位的时候,我不自己修改,而是让它自己分析“不到位”的原因和改进方式——这次哪里没达到标准、回头想想目标是什么、合格的标准应该是什么、中间的差距在哪里。一句话的事,但效果完全不一样。
AI 真的会回去想,而且会把它的判断过程摊给你看：它在哪一步默认了一个不该默认的前提、用了哪个不该用的数据、绕开了哪个它觉得我不想听的结论。知道了 AI 当时是怎么想的、怎么做的、有哪些 bug，才是下次可以在 prompt 里堵上的真正漏洞。
以项目经理的视角看 AI,工作的重心就发生了变化：多花时间帮 AI agents 发现自己的不足、推动它们迭代,克制自己亲手改最终产出的冲动。这样 agents 才会越用越像样。
二、先基于“产品”分解任务,再基于工作分解
这一点在课上也让我印象很深。肖老师在课上多次强调一个理念：以终为始。分解任务应该从最终的产品出发,从客户的视角出发,而不能从自己的工作流程出发。这一点在我们向 AI 发布项目的 Prompt 时同样至关重要。
大部分人写 prompt 是这样：先做 A，再做 B，然后做 C。比如让 AI 做一个项目分析，我自己最早写的 prompt 就是,先检索文献综述，再整理在研管线，再做竞品分类，再写市场判断，最后总结风险。但这种告诉AI每一步怎么做的 prompt 产出总是差强人意，因为 AI 只知道工作流程，却不知道你想要的产出是什么样子的，所以它只能按部就班、不明所以地交给你一个“差点儿意思”的成品。
后来我换了个写法。我会告诉 AI 这项工作的目的是什么、受众是谁、最终需要达到什么标准。比如:“撰写一份这个靶点的项目可行性分析,输出格式为 Word,用于向公司科学决策委员会汇报,内容需要涵盖靶点 MOA、转化医学证据、临床数据、竞争情况、与我司战略匹配度等方面,所引用的文献和资料需要为近 3 年的高质量材料并标明出处。请根据项目背景与目的,对该任务进行分解和规划。”
也就是说,我们需要告诉 AI 的,其实只有三件事:
我希望拿到的最终产品是什么 面向的“客户”是谁 预期达到的标准是怎么样的
让 AI 自己去规划工作步骤,而不是直接告诉它每一步怎么做。
三、项目经理最重要的技能,是搭一个合理的组织架构
肖老师课上有一句话我印象特别深：项目经理最重要的工作,在项目执行之前。
意思是，真正决定一个项目成败的,是筹备和启动阶段。组织架构、分工、流程、关键节点,这些东西在项目正式开跑之前就得想清楚、定下来。一旦进入执行,项目经理反而轻松了。好的架构会自己运转。架构没搭好，执行阶段就是在不停救火。
项目经理真正的核心价值，是把一群目标不一致的人,凝聚成目标一致的团队。
在我们使用 AI 的过程中也是如此。搭一个合理有效的 AI System,真正需要思考的是:
为了完成这个 project,应该搭建哪些 agents? 这些 agents 各自需要哪些 skill?需要哪些底层数据? agents 之间该用什么样的 workflow 串联? 应该在哪些阶段或节点人工介入审查? 应该设置哪些 gate,来对阶段交付物做质量检查?
这些问题想清楚了,后面的 prompt 是水到渠成的事。这些问题没想清楚，prompt 写得再花哨也撑不起一个能跑的系统。
我自己搭一个十几个 agent 协同的小系统,前期设计和反复调试花了一个多月,但是真正运行起来后,一个复杂项目的评估也只需要半天。当时觉得前期太磨人，回头看，那一个多月是这个系统能跑起来唯一的原因。
搭组织架构这件事,关键就两点:让每个 agent 在合适的 workflow 下工作,以及在流程里设好质量管控和门控节点（gate)。虽然这个过程会耗费巨大的心力,但它能保证项目后续自动化地运行,并确保以后在类似的项目中也能复用。
这可能是 AI 时代最大的杠杆之一。
我对项目管理的学习也只是刚刚入门，如果大家感兴趣，也推荐和我一起阅读肖老师的著作《微权力下的项目管理:如何在有责无权的状况下带领项目团队获得项目成功》。相信项目管理这项元能力能够在 AI 运用中发挥更大的价值,成为更大的杠杆。
