从「提问」到「管项目」
前两部分，你学会了让 AI 回答问题、帮你动手。这一部分要上真正的台面：让 AI 替你完成一个需要好几天、好几个环节的复杂项目——而你的角色，从"提问者"变成"项目经理"。
练习案例（本部分贯穿案例 A，你不用真有这样的项目）：我们用一个具体例子来学——假设有一家公司要推一款面向 30 岁以下年轻人的白酒新品。目标人群定了，但四个关键问题没答案：①度数定在什么区间？②定价区间？③规格怎么定（500ml / 200ml / 100ml）？④市面上有哪些竞品？最终要交一份产品定位报告。这不是问一句就能解决的——这是个项目。后面几讲，我们就用这个例子，一步步走完整套方法。
为什么"问一句"在复杂任务上必然失败
如果你直接问 AI"年轻人白酒应该定多少度"，它会给你一段听起来合理、其实是泛泛而谈、没有证据的回答（还可能掺着第二部分讲的幻觉）。复杂决策不能建立在"它觉得"之上，必须建立在真实证据之上。而采集证据、甄别真伪、分析提炼、写成报告——这是一连串环节，不是一次问答。
| 问答思维（前两部分） | 项目思维（这一部分） | |
|---|---|---|
| 你做什么 | 问一个问题 | 定义目标、拆解步骤、调度执行、验收成果 |
| AI 做什么 | 给一个回答 | 分头采集、分析、产出，像一个团队 |
| 结果 | 一段文字 | 一份有证据支撑的交付物 |
| 你的角色 | 提问者 | 项目经理 |
本部分的核心方法论：复杂任务五步法
任何复杂任务，都能用这套可复制的流程啃下来。整部分就是教你把它用熟：
- 拆解——把模糊大目标拆成明确的问题和可执行步骤（第 2 讲）
- 采集——系统性、全量、合规地获取真实信息（第 3 讲）
- 甄别——去伪存真，识别广告与水军，留下真实声音（第 4 讲）
- 分析——从海量噪音中提炼出可决策的洞察（第 5 讲）
- 交付——产出经得起追问的专业报告（第 6 讲）
再加两个进阶能力：让 AI 给自己造工具（第 7 讲）、把重复工作自动化（第 8 讲），最后用规模下的质量把关（第 9 讲）压舱。
项目经理的第一个动作：先拆，别急着干
拿到"做个定位报告"，高手不会立刻去搜。他会先问自己：要回答哪几个问题？每个问题需要什么证据？证据从哪来？怎么判断证据可信？最后长什么样？把这些想清楚，AI 才有发挥的框架。下一讲我们就动手拆。
你将获得的能力
学完这一部分，再遇到"做个市场分析""出个竞品报告""把这件每周重复的事自动化"这类任务，你不会再发怵——你有方法、有流程、有能调度 AI 的手感。这是从"会用 AI"到"能用 AI 交付成果"的跨越。
这一讲记住什么
- 复杂任务不能靠"问一句"，要靠项目思维：拆解 → 调度 → 验收。
- 决策要建立在真实证据上，不是 AI 的"它觉得"。
- 记住主线：复杂任务五步法 = 拆解·采集·甄别·分析·交付。