新手用 WorkBuddy 最容易踩的 5 个坑：为什么 AI 很忙，你却更累？[!NOTE]“让 AI 自己想办法”听起来省事，却经常让复核成本失控。本篇用五个高频错误，建立适合新手的任务颗粒度与确认节奏。 本篇围绕“避坑”场景给出可直接练习的方法、专属指令、案例和验收依据，帮助你把一次输出变成能够核对和改进的工作结果。一、先从一个真实场景开始AI 输出很快，但使用者不断补充要求、重新生成、人工找错，最后反而比自己做更慢。这通常是新手最早遇到的效率陷阱。这一阶段的重点是建立正确预期：从低风险、可核对的小任务开始，先学会描述交付，再研究更多能力。本篇的学习目标是：识别模糊目标、超大任务、无来源结论、权限失控和未验收输出。练习时只需要准备：你近期一个使用 AI 后返工过的任务。完成后应得到：一份返工复盘表和下一次的改写指令。先明确“不做什么”本篇只讨论如何规划、整理、分析或起草，不默认 WorkBuddy 可以访问任何未授权资料，也不让它自行发送、发布、删除或修改外部内容。如果当前客户端的入口、权限或能力与文章不同，以你实际看到的产品说明和组织制度为准。二、这项任务的关键判断常见问题可以分成目标不清、资料不足、边界缺失、验收缺位和任务过大五类。先判断属于哪一类，再修改任务，而不是连续
