你有沒有這種經驗？興高采烈地丟給本地 AI 一大串指令，結果它不是忘東忘西，就是寫到一半開始胡言亂語、邏輯大崩潰。
心裡忍不住想：「小 AI 怎麼這麼笨？」
其實，這真的不完全是 AI 的問題。想像一下，如果老闆突然塞給你一份長達五十頁、涵蓋企劃、撰寫、校對、排版的超級大專案，還要求你「一口氣做完」，你大概也會腦袋打結、當場眼神死吧？
對運算能力有限的本地 LLM 來說，一次塞進太多需求，就是典型的「注意力分散」。
今天這篇文章，就要來教大家一個超實用的密技——讓 AI 自動把任務拆解成 task_plan.md 檢查清單，並透過自主迴圈（Loop）一關一關順利通關！
這類拆解提示詞的工作其實不需要人類動手。像 pi agent 這樣的 harness 或是自主迴圈工具，理論上確實可以做到完全自動化。
人類之所以還要手動介入，主要原因在於模型的注意力機制限制與上下文視窗大小。如果一次丟給 AI 太多複雜的指令，模型很容易在中間階段迷失方向或開始胡言亂語。
從一個生活中的小故事說起
Max 是個上班族，迷上了用 AI 幫忙寫部落格文章。
有一天，他複製了一段落落長的提示詞丟給 AI：「請把這份資料改寫成一篇生活化、有台灣口語感、要帶入小故事、聚焦在工作事半功倍、最後還要檢查錯別字的部落格文章！」
結果呢？AI 開始瘋狂輸出，前半段的故事還算溫馨，到了中段開始胡言亂語，到了結尾直接略過檢查錯別字，交出一篇慘不忍睹的半成品。
阿杰氣得拍桌：「怎麼每次都要人工盯著、一個口令一個動作，累都累死了！」
直到後來，阿杰學會了——給 AI 一份「自動化任務計畫書」。簡而言之就是進入 plan mode, 與 AI 討論工作項目有那些。
為什麼你需要 task_plan.md 與自動化迴圈？
當我們把大任務交給 AI 時，如果加上這幾個關鍵步驟，效果會完全不同：
- 具象化（Concrete Plan）：逼 AI 先把要做的事情寫成
task_plan.md，讓它自己看清楚有哪幾步。 - 自動化推進（Autonomous Loop）：明確告訴 AI「不需要等我回覆，請一口氣照著清單做完」，省去人類在旁邊盯場的時間。
- 逐項打勾（Checklist）：每完成一個步驟就自己打勾，確保不會漏掉任何細節（像是最後的錯別字檢查）。
實戰教學：如何把這個超強提示詞餵給 AI？
下次當你需要 AI 幫你處理大任務時，可以直接把下面這段話改寫後丟給它。這是一段專為「自動化迴圈與任務拆解」設計的提示詞：
請將 [原始素材資料檔案名稱.md] 改寫成 [目標檔案名稱.md]。由於任務較為複雜，請嚴格按照以下步驟分階段執行，並在每次完成一個步驟後建立或更新你的檢查清單。
請先建立一個名為 task_plan.md 的檔案，內容必須包含以下清單：
- [ ] 步驟一：讀取資料，並規劃文章大綱與核心架構。
- [ ] 步驟二：撰寫文章前半部（包含生活化的小故事與引言）。
- [ ] 步驟三：撰寫文章後半部（聚焦於核心訊息與實用技巧）。
- [ ] 步驟四：檢查全文錯別字與語句流暢度，並產出最終檔案。
目標與風格要求：
- 語言：繁體中文，台灣口語風格，用詞親切自然。
- 目標客群：一般大眾，內容淺顯易懂、邏輯流暢。
請直接開始建立計畫並連續執行各個步驟，全程以自主循環推進，不需要等待我的回覆，直到完成最終的檔案為止。上面這個提示詞也是產生出來的，也不需去背或複製，透過 AI 即可生成：
請把以下大任務拆解成 task_plan.md，避免模型一次收到太多指令而分心，並直接開始執行 task_plan.md。結語：放手讓 AI 變成你的專屬小秘書
學會這招之後，Max 再也不用守在電腦前當「AI 監工」了。看著終端機裡 AI 乖乖建立 task_plan.md、一項一項打勾、最後吐出高品質的完美文章，那種爽快感真不是蓋的！
別再讓你的本地 AI 因為一次吃太多東西而消化不良了。今天就試著把任務拆解交給它，讓它在迴圈裡一步一步幫你把事情完美搞定吧！
