如何做好任务管理：从任务入池到验收复盘

DeepSeek Harness 的发布，将 AI 任务调度推至台前。当模型开始处理真实任务，峰谷定价让运行时机直接决定成本。本文提出一套 AI 任务管理方法：入池、分级、排队、执行、验收、复盘，帮助产品团队构建可落地的调度规则，让 AI 真正高效运转。 DeepSeek 前段时间又刷屏了。 这次不是因为发布了新模型，而是它开放了一套叫 DeepSeek Harness 的 Agent 运行框架。目前产品还处于开发者预览阶段，但官方给出的那句话很有意思： Agent = Model + Harness。 很多人在讨论它的一切皆插件，我更注意到的是另一个词：调度。 因为当 AI 不再只是回答一句话，而是开始调用工具、生成文件、等待结果、失败重试，甚至持续运行几个小时，它就不再只是一个模型，而是在处理一项项真实任务。 这些任务不可能全部挤在同一条通道里。 有人正在等待客服回复，晚几十秒都会影

原文：人人产品经理