本文探讨如何让AI工作流具备“可委托性”，即人设定边界和验收标准，AI执行并交回结果。核心在于稳定优先，通过外置文档和确定性runtime确保跨上下文连续性和规则一致，同时明确人、模型、工具的职责分工。作者提出Task-Driven实现方式，强调授权不可让渡，成本与验收标准挂钩，并接受不追求证明所有问题已解决。

本文探讨如何将复杂工作可靠地委托给AI，提出“可委托性”概念，强调稳定性、成本可预测和边界明确的验收标准。作者主张人负责意图与授权，模型执行判断，工具记录事实，并通过外置交接记录防止信息丢失。文章还介绍了Task-Driven工作法，包括角色分工、独立上下文和授权门，以提升AI协作的可靠性。