复杂任务智能分解

项目规划阶段的隐性成本

在大型工程或多团队协作项目中，把"60天内完成遥感卫星AIT"这类目标转化为可执行计划时，最常见的问题是需求到任务的映射断裂。项目经理往往需要手动拆解WBS，同时追踪任务间的依赖关系、识别关键路径，并在资源约束下判断哪些任务可以并行。这些工作看似机械，却直接影响项目总工期——一旦关键路径上的某个节点延误，整个交付计划都会受到冲击。

本技能针对的正是这一环节：输入项目上下文后，自动生成结构化的任务分解树，并基于依赖关系进行关键路径分析。

核心工作方式

技能的执行流程可以概括为五个步骤：

1. 上下文收集：通过结构化问卷确认项目目标、约束条件、团队结构、已有里程碑和历史参照。信息不足时会先输出澄清问题，而不是盲目开始分解。
2. WBS生成：按三级结构拆解任务——L1阶段/子系统、L2工作包（5-15个）、L3详细任务（含工期估算与前置条件）。
3. 依赖建模：标注任务间的FS/SS/FF/SF四种依赖关系，识别跨团队关键依赖链和循环依赖风险。
4. 关键路径计算：通过正向/反向传播计算每个任务的时差，锁定时差为零的关键路径节点。
5. 风险输出：标记依赖密集区、资源争用点和工期不确定任务，并给出并行化建议。

输出物包括WBS任务树、依赖关系矩阵、关键路径报告和风险提示四项结构化交付物。脚本wbs_generator.py可直接执行或由AI在对话中调用，references目录下还有WBS设计规范（100%规则、8-80规则）和JSON模板可供查阅。

适用边界与注意点

• 适合早期规划阶段：当项目细节尚不完整、需要快速形成结构草案时效果最好。过于明确的任务不需要这种层级拆解。
• 工期深度分级：工期超过3个月的项目推荐4级分解，1-3个月适合3级分解。
• 上下文质量决定输出质量：输入信息越少，分解结果越笼统。最少需要项目目标和1个里程碑节点，理想情况包含完整里程碑清单、预算和人员上限。
• 不是实时进度跟踪工具：本技能产出的是规划层的静态分解结果，不负责执行过程中的进度监控或动态调整。