方法论：把判断留给人，把执行交给 AI
不是学会更多功能，而是知道一件事该由谁主做、谁来验收。
不是学会更多功能，而是把工作跑成可交付流程
GTD 负责接住和澄清，流程思维负责找瓶颈和排节奏，千问办公负责展开执行，人负责判断、验收和承担责任。
这套方法论把 GTD 对“收集、澄清、组织、推进”的理解，改写成适合 AI 办公的交付流程。故事只是暗线，主线始终是：接住真实任务，得到可验收的结果。
先说明一个名字：这里沿用 GTD
你提到的“GDD”，在我们之前的上下文中实际持续使用的是 GTD（Getting Things Done）。这里不是把 GTD 当成时间管理口号，而是借它处理一个更现实的问题：当工作从不同入口涌来时，如何把它们收集、澄清、组织并推进到完成。
会做 × 想做：先决定谁来主做
“什么事情应该交给 AI？”没有一张永远正确的功能清单。更有用的问法是两个维度：这件事，我会不会做？这件事，我想不想自己做？交叉之后，才知道哪些事情要自己守住，哪些事情适合 AI 主做、由人审核。
这是你的价值核心，例如关键沟通、绩效面谈、最终取舍和真正想投入的创造性工作。AI 可以辅助准备，但不应替你交出去。
你知道什么叫“做好”，所以能验收结果。比如整理资料、按规则做初步分析、把会议纪要变成执行表。
自己没有基本框架，就不知道 AI 做得好不好。先让 AI 讲解、示范和陪练，再逐步把可验收的部分交出去。
不是所有事情都值得自动化。若它既不是你的价值，也不是你的意愿，优先减少注意力消耗，而不是为了用 AI 硬做。
关键边界：“会做”不是让人继续包办一切，而是让人拥有验收能力；“想做”也不是情绪测试，而是决定这件事是否值得你亲自投入。最值得优先交给 AI 的，通常是你会做、但不想重复做的部分。
六步：从混乱到可交付
GTD 解决“事情如何被接住和推进”，千问办公解决“资料如何被读取、分析、转写和产出”。两者合起来，不是让 AI 接管工作，而是把人的判断放在正确的位置。
接住混乱
消息、文件、会议和口头承诺先进入资料池。
看懂任务
确认交付物、受众、业务问题和完成标准。
拆成流程
把资料、判断、执行、验收分成可以推进的节点。
调动 AI
让千问办公做阅读、归纳、计算、草拟和格式化。
人工验收
检查事实、来源、口径、权限、敏感信息和表达。
沉淀复用
把有效 Prompt、模板、标准和失败记录留下来。
小明案例就是这六步的实证
第一章把 03-资料池 和老板消息交给 AI；第二章澄清“这个事情”是什么；第三章建立资料地图；第四章计算和交叉核验；第五章让 AI 模拟挑剔总监；第六章由人审定并生成待确认版。每一步都保留了资料、指令、产出和边界。
进入小明的六章实战 →AI 给答案，人负责让答案成立
处理竞争解释
不只找一个听起来顺的答案，还要问：有没有别的解释？证据是否足够支持这一个？
把判断做成地图
把脑中的结论变成资料地图、四象限、汇报页或清单，让协作方能理解、修改和推进。
允许方向被推翻
当新证据指向别处，重新打开可能性空间。修正不是失败，而是交付的一部分。
一句话版本：人的工作不是和 AI 比谁写得快，而是判断什么值得做、什么可以交给 AI、什么结果算成立，以及什么时候必须推翻重来。
每个案例，都要留下同一条证据链
以后新增案例不从功能介绍开始，而从一项真实工作的交付状态开始。理论只在它真正改变流程时出现。
谁被什么麻烦卡住？
岗位、触发人、时间压力和真实工作背景。
什么状态才算完成？
交什么、给谁看、验收标准是什么。
AI凭什么理解这件事？
资料、角色、权限、事实和未知项。
真正的瓶颈在哪里？
任务拆解、并行关系、关键路径和积压点。
哪些步骤交给 AI？
Prompt、中间产出、失败点和来源证据。
哪些责任不能外包？
口径、取舍、风险、授权和专业意见。
成果能被谁继续使用？
文档、表格、PPT、自动化任务或待确认成果。
下次如何更快开始？
模板、SOP、Skill、检查清单和失败记录。