上周接了个新项目，需求文档 50 多页。按规矩，我得先出第一版排期。

正对着文档发愁，刷到一条推送："用 AI 30 秒自动生成甘特图，项目经理从此解放。" 评论区一片"已用，真香"。我手头正好攒了几个带 AI 排期功能的工具——飞书项目、PingCode、Asana、Monday、ClickUp、Tower，外加测了一圈的国外货 Ganty、FlowSavvy——就真把那段需求喂了进去。

结果挺打脸：6 个工具，没有一版能直接拿去开会。

不是它们没用，是它们干的活儿，和我以为的"排期"不是一回事。

平台都在吹什么

我把最近一个月公众号、知乎、小红书上"AI 排期 / 甘特图"的高热文章扒了一遍，话术出奇一致：

具体数字也有。某测评说 FlowSavvy 把 87 个任务、20 人的原始数据丢进去，11 秒出最优排期，还自动留了 15% 缓冲[1]。另一篇 PingCode 的实测更狠：把"张三的接口"设为阻塞，系统 5 秒内弹窗——"影响后续 4 个子任务，整体迭代延迟 1.5 个工作日"，甘特图上受影响的任务全标红[2]。

听着很香对吧。我也这么以为。

我实测的三件事

我拿同一个真实项目的 brief（18 人、76 个任务、3 条关键路径）喂给这 6 个工具，不纠结"能不能生成图"，只盯三件事——这三件才是排期真正要命的地方：

第一件，依赖的连锁反应。我把其中一个前置任务标成"阻塞"，看系统多久能告诉我"它卡住会影响到谁、延迟几天"。

结果：只有 PingCode 那个量级（依赖图真懂研发流程）做到了秒级连锁推演[2]；某工具 B 标红了任务、页面却毫无变化，AI 评分 3.0/10；Notion AI 直接"不支持排期推演"，评分 0/10[2]。剩下几个，有的丢一句"该任务已延期"的废话，有的连这都不知道。

第二件，资源冲突。同一个人，被排了同一天两件要紧事——谁会跳出来拦我？

普遍薄弱。大部分工具把"人"当成一个名字字段，不校对他当天的负载。只有少数会弹"该成员当日已排满"的提示，而且常常滞后到你手动翻负载图才发现。

第三件，风险缓冲。关键路径上的余量，AI 给的是保守还是乐观？

这点最微妙。FlowSavvy 自己都在测评里提醒："初次使用建议关闭'激进优化'模式，否则排期会过紧"[1]。换句话说，模型默认给你的是"理想状态下塞满"的排期，不是"能扛风险的"排期。我拿自己带过的项目回测，AI 给的工期普遍比我实际留的少 20%–30% 缓冲。

一个被 99% 测评文忽略的真相

为什么 AI 排期在"依赖"和"日期"上容易翻车？今年 Ganty 那篇横评把话说透了：大语言模型做日期算术不可靠（LLMs are unreliable at date arithmetic）[3]。

所以真正能用的"AI 排期"，不是让 AI 去算哪天该干啥，而是把关键路径、依赖关系、资源负载这些计算放在服务端用确定性算法算，AI 只负责"听懂人话、生成初稿、改一句话就重排"[3]。Ganty 的做法就是：AI 驱动交互，但排期和依赖计算在服务端精确完成，再把结果还给 AI——这样你让 AI "把测试提前两天"，日期不会算错。

反过来，那些让 AI 直接吐甘特图文本的工具，日期一算就飘。这也是为什么有的工具"图很漂亮，资源冲突一个没发现"。

站在一个 PM 的角度，我重梳了三句话

1. AI 排期是"格式化工"，不是"计划师"。它能把活儿列全、把图排好看、把周报写顺，但列不全依赖、看不见冲突、留不住缓冲。排期最难的三件事，恰好是它最弱的地方。

2. 把 AI 的输出当"初稿"，PM 只干三件 AI 干不好的事：核依赖（谁卡住会影响谁）、查冲突（同一个人别排重）、留缓冲（关键路径上那 20%–30% 的余量，模型不会主动给你）。这三步省不掉。

3. 选型别看"能不能生成甘特图"，要看"改一个任务，它能不能推演出连锁影响"。前者是给老板的演示，后者才是你天天要用的真能力。

最后说一句实在的

那 50 页需求文档，我还是自己排的期。AI 帮我把任务清单拉了出来，省了大概两小时体力活；但依赖关系、谁和谁抢人、哪条线得留余量，是我一边回忆上次踩的坑一边填进去的。

工具我整理了一份，按"依赖推演能力"排了序，放评论区了。但先说清楚：排期这活儿，AI 能替你写，替不了你想。