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。