用AI要像领导一样。
但真正的领导，不是等员工交稿后，才开始挑毛病。
在任务开始之前，他就已经想清楚了：
- 这件事要不要交出去？
- 应该交给谁？
- 做到什么程度才算合格？
- 哪些地方可以自由发挥？
- 哪些地方绝对不能出错？
所以，领导式用AI，不只是会提问，而是做好下面5件事。
一、先定目标：到底要AI交付什么
不要只说："帮我做一份竞品分析。"
要说清楚这份分析准备给谁看；用来做什么决策；需要哪些信息；以及以什么形式交付。
目标不清楚，AI只能猜。
只能得到一份内容很多，但无法支持决策的报告。
二、做好分工：不同任务交给不同AI
选AI就像选人，不是永远把任务交给"能打的那个"，而是看它适不适合。
查资料、找来源：交给具备搜索能力的AI
发散选题、想创意：交给通用模型
复杂分析、制定策略：交给推理能力更强的模型
重复且流程固定的工作：交给Skill或Agent
对外发布、客户沟通、重要决策：AI辅助，人来拍板
模型名称一直会变，但选择逻辑不会变：任务越复杂，越需要推理；流程越固定，越适合自动化；风险越高，越需要人参与。
三、决定松紧：不是所有任务都要管得严
有些事情要管松一点。
比如头脑风暴、标题创意、内容角度、视觉方向。
这时候不要规定得太严，要让AI多发散、多尝试。
有些事情则必须管严。
比如数据、事实、引用来源、客户信息、预算、合同和对外发布内容。
这些地方要设置清晰边界，要求AI提供依据，并由人确认。
一套很好记的原则是：创意上放松，事实上管严；低风险放权，高风险收权；路径可以放松，目标必须管严；过程可以交给AI，结果必须由人验收。
四、设置检查点：不要等到后面才发现跑偏
真正的领导既不会事无巨细地盯着，也不会把任务扔出去后完全不管。
复杂任务最好拆成几个节点：先确认方向，再确认结构，然后生成完整结果。
比如让AI写一篇文章，可以分成：选题判断 → 内容提纲 → 核心观点 → 完整初稿 → 事实检查 → 定稿。
如果提纲阶段就跑偏了，就没必要让它继续写三千字。
五、交付验收：会挑毛病，也要会给反馈
AI第一次交付的，通常只能算初稿。
验收时可以检查5件事：
- 目标有没有跑偏；
- 事实能不能验证；
- 逻辑是否成立；
- 表达是否具体；
- 结果能不能直接使用。
但挑毛病不是只说一句："感觉不太行，重新写。"
有效的反馈应该说明：哪里有问题、为什么有问题、哪些内容保留、哪些内容删除，以及下一版按照什么标准修改。
真正会用AI的人，不是在和一个聊天机器人对话。
而是在管理一支由不同模型、工具、Skill和Agent组成的AI团队。
你不需要亲自完成所有工作。
但你要知道该把什么事交给谁、什么时候放权、什么时候收权，以及什么结果才算合格。
未来真正稀缺的，可能不只是使用AI的能力，而是组织AI完成工作的能力。