利用這個思路，可以回應幾個問題： 🫧 如何把問題拆細？ 自己也在探索中，暫時不能找到具體的公式。但最近的方向是取材自芒格，為不同類型的問題建立理解框架。 🗑 IT 人會收皮？ LLM 的快速成長令一個大問題可以拆成更少的子問題，而當中的抽象度越來越高，即是問題的邏輯分析比例相對經驗變得更多，所以收唔收皮取決於你的工作內容上分析能力有多少。另外如果真的收皮都不用怕，因為人不應為不能改變的事憂慮，只可以盡做。 🚀 如何改善應用AI流程？ 驗證成本是其中一個影響效率的因素，所以我們也可以把驗證變成子問題。我的經驗上這的確能改善效率。（e.g. 生成測試用例）