W.AI工作标准面向AI从业者给我的 Agent
研究预览：任务标准为草案，本站未运行AI实测；外部评测数值不代表本站任务成绩。方法与局限 →

面向AI从业者 · 研究预览

AI岗位的工作，
怎样交付、怎样验收？

覆盖AI开发、AI产品、企业交付、数据分析与内容增长。把一项具体工作拆成AI能推进的步骤、人的判断和验收标准，再交给你的Agent。

按方向查找 ↓各方向的评测覆盖 ↓

5个方向 · 20项标准草案 · 5项完整示例

先找到你要完成的工作

选一个方向，看具体交付

全部任务 →
01

AI开发

从明确需求到可验收的软件交付

4项任务 · 1项完整示例 →02

AI产品

把用户问题转成有依据的产品决策

4项任务 · 1项完整示例 →03

企业交付 / FDE

让Agent进入真实业务流程

4项任务 · 1项完整示例 →04

数据分析

从业务口径到可复核的分析结论

4项任务 · 1项完整示例 →05

内容与增长

从可信内容到可解释的增长判断

4项任务 · 1项完整示例 →

把一个岗位拆成任务

每项任务，AI参与到哪一步

数据与口径 →

每一行是本站一个方向的参照职业，每一段是它在O*NET中的一项任务。悬停或点击一段查看任务，点击职业名看逐项明细。

软件开发人员17项任务监控设备运行，确保系统符合规格：自动化交互 95% · AI自主度 2.65/5 · 人独立约20分钟，借助AI约2分钟（模型估计）修改现有软件：修复错误、适配新硬件、升级接口或提升性能：自动化交互 69% · AI自主度 2.87/5 · 人独立约5.1小时，借助AI约42分钟（模型估计）分析信息，建议并规划新系统的安装或现有系统的改造：自动化交互 50% · AI自主度 2.92/5 · 人独立约10.5小时，借助AI约61分钟（模型估计）分析用户需求与软件需求，判断设计在时间和成本约束下是否可行：自动化交互 44% · AI自主度 2.94/5 · 人独立约11.2小时，借助AI约58分钟（模型估计）与系统分析师、工程师、程序员等沟通系统设计，了解项目限制、性能要求与接口：自动化交互 41% · AI自主度 2.42/5 · 人独立约7.9小时，借助AI约105分钟（模型估计）撰写关于项目规格、进展或状态的报告与沟通文件：自动化交互 49% · AI自主度 2.5/5 · 人独立约4.5小时，借助AI约54分钟（模型估计）运用科学分析和数学模型设计、开发与修改软件系统，预测并衡量设计的结果：自动化交互 42% · AI自主度 3.1/5 · 人独立约14.7小时，借助AI约63分钟（模型估计）就项目状态、方案或技术问题（如系统设计与维护）与客户或其他部门沟通：自动化交互 47% · AI自主度 2.64/5 · 人独立约5.4小时，借助AI约56分钟（模型估计）制定或指导软件系统的测试与验证流程、编程及文档：该月未公布使用数据（样本未达公布门槛，不等于零）协调软件系统的安装：该月未公布使用数据（样本未达公布门槛，不等于零）存取和处理数据，用于分析系统能力与需求：该月未公布使用数据（样本未达公布门槛，不等于零）确定系统性能标准：该月未公布使用数据（样本未达公布门槛，不等于零）指导程序员、技术人员及其他工程与科研人员的工作：该月未公布使用数据（样本未达公布门槛，不等于零）与数据处理或项目经理沟通，了解数据处理项目的限制与能力：该月未公布使用数据（样本未达公布门槛，不等于零）为程序员、设计师、技术人员等分派并监督工作：该月未公布使用数据（样本未达公布门槛，不等于零）收集并评估报表格式、成本、安全需求等信息，确定硬件配置：该月未公布使用数据（样本未达公布门槛，不等于零）培训用户使用新设备或改造后的设备：该月未公布使用数据（样本未达公布门槛，不等于零）委派 3 · 协作 5 · 未公布 9
IT项目经理21项任务与项目成员沟通，发现并解决问题：自动化交互 95% · AI自主度 2.55/5 · 人独立约8.2小时，借助AI约42分钟（模型估计）监控和跟踪项目里程碑与交付物：自动化交互 100% · AI自主度 3/5 · 人独立约46分钟，借助AI约3分钟（模型估计）制定或更新IT项目计划，包括目标、技术、系统、信息规格、进度、资金与人员：自动化交互 71% · AI自主度 3.06/5 · 人独立约6.6小时，借助AI约43分钟（模型估计）收集、分析和汇总信息与趋势，撰写项目状态报告：自动化交互 67% · AI自主度 3.21/5 · 人独立约5.8小时，借助AI约30分钟（模型估计）制定并管理IT项目的工作分解结构（WBS）：自动化交互 58% · AI自主度 3.08/5 · 人独立约7.8小时，借助AI约44分钟（模型估计）发起、审查或批准项目计划的变更：自动化交互 40% · AI自主度 2.88/5 · 人独立约6小时，借助AI约56分钟（模型估计）开展风险评估并制定应对策略：自动化交互 39% · AI自主度 2.89/5 · 人独立约5.5小时，借助AI约30分钟（模型估计）管理项目执行，确保预算、进度与范围达标：该月未公布使用数据（样本未达公布门槛，不等于零）提交项目交付物，确保符合质量标准：该月未公布使用数据（样本未达公布门槛，不等于零）通过直接沟通、调查等方式评估客户当前及未来的需求与优先级：该月未公布使用数据（样本未达公布门槛，不等于零）安排并主持IT项目相关会议：该月未公布使用数据（样本未达公布门槛，不等于零）指挥或协调项目成员的工作：该月未公布使用数据（样本未达公布门槛，不等于零）识别项目初期或追加的资源需求：该月未公布使用数据（样本未达公布门槛，不等于零）制定包含成本收益或投资回报分析的实施计划：该月未公布使用数据（样本未达公布门槛，不等于零）识别、评审或选择满足项目需要的供应商或顾问：该月未公布使用数据（样本未达公布门槛，不等于零）制定并管理IT项目的年度预算：该月未公布使用数据（样本未达公布门槛，不等于零）制定并执行项目沟通计划：该月未公布使用数据（样本未达公布门槛，不等于零）跟踪项目成员的绩效，给出并记录反馈：该月未公布使用数据（样本未达公布门槛，不等于零）协调项目人员的招聘或选拔：该月未公布使用数据（样本未达公布门槛，不等于零）为项目成员分配职责与授权范围：该月未公布使用数据（样本未达公布门槛，不等于零）与项目干系人或供应商谈判，获取资源或物料：该月未公布使用数据（样本未达公布门槛，不等于零）委派 5 · 协作 2 · 未公布 14
计算机系统分析师22项任务排查程序与系统故障，恢复正常运行：自动化交互 90% · AI自主度 2.84/5 · 人独立约6.5小时，借助AI约78分钟（模型估计）帮助员工和用户解决故障、程序问题等计算机相关问题：自动化交互 87% · AI自主度 2.38/5 · 人独立约1.9小时，借助AI约57分钟（模型估计）测试、维护和监控程序与系统，包括协调程序与系统的安装：自动化交互 96% · AI自主度 3.05/5 · 人独立约3.5小时，借助AI约21分钟（模型估计）用计算机分析和解决业务问题，如开发集成的生产、库存控制与成本分析系统：自动化交互 51% · AI自主度 3.03/5 · 人独立约8.8小时，借助AI约63分钟（模型估计）协调并连接组织内的计算机系统，提高兼容性以便共享信息：自动化交互 95% · AI自主度 2.48/5 · 人独立约1.9小时，借助AI约25分钟（模型估计）使用面向对象编程语言，以及客户端与服务端应用开发、多媒体和互联网技术：自动化交互 67% · AI自主度 3.2/5 · 人独立约16.8小时，借助AI约56分钟（模型估计）审查计算机输出和性能指标，定位并修正代码问题：自动化交互 86% · AI自主度 2.93/5 · 人独立约9.1小时，借助AI约89分钟（模型估计）扩展或改造系统，以支持新用途或改进工作流程：自动化交互 69% · AI自主度 3.08/5 · 人独立约8.3小时，借助AI约49分钟（模型估计）培训员工和用户使用计算机系统与程序：自动化交互 62% · AI自主度 2.66/5 · 人独立约6.5小时，借助AI约163分钟（模型估计）评估现成应用软件包的适用性，并适配到用户环境：自动化交互 56% · AI自主度 3.17/5 · 人独立约5.1小时，借助AI约27分钟（模型估计）阅读手册、期刊和技术报告，学习如何开发满足员工和用户需求的程序：自动化交互 60% · AI自主度 2.56/5 · 人独立约3小时，借助AI约15分钟（模型估计）与客户沟通程序要解决的信息处理或计算需求：自动化交互 51% · AI自主度 2.72/5 · 人独立约10.8小时，借助AI约97分钟（模型估计）用结构化分析、数据建模等方法分析信息处理需求，并规划和设计计算机系统：自动化交互 39% · AI自主度 2.97/5 · 人独立约11.1小时，借助AI约64分钟（模型估计）推荐新的设备或软件包：自动化交互 31% · AI自主度 2.66/5 · 人独立约1.7小时，借助AI约24分钟（模型估计）定义系统目标，绘制描述程序逻辑步骤的流程图：自动化交互 44% · AI自主度 3.03/5 · 人独立约6.6小时，借助AI约30分钟（模型估计）与管理层沟通，确保就系统原则达成一致：该月未公布使用数据（样本未达公布门槛，不等于零）确定系统使用的输入，规划结果的分发与使用：该月未公布使用数据（样本未达公布门槛，不等于零）通过访谈、调查、观察或亲自操作，了解处理哪些信息以及如何处理：该月未公布使用数据（样本未达公布门槛，不等于零）指导程序员或其他系统分析师，或担任具体系统项目的负责人：该月未公布使用数据（样本未达公布门槛，不等于零）确定搭建或改造系统所需的软件或硬件：该月未公布使用数据（样本未达公布门槛，不等于零）制定、记录和修订系统设计流程、测试流程与质量标准：该月未公布使用数据（样本未达公布门槛，不等于零）开展成本收益与投资回报分析，辅助系统实施决策：该月未公布使用数据（样本未达公布门槛，不等于零）委派 12 · 协作 3 · 未公布 7
数据科学家16项任务使用统计软件分析、处理大规模数据：自动化交互 50% · AI自主度 3/5 · 人独立约9.8小时，借助AI约61分钟（模型估计）向管理层或最终用户口头或书面汇报建模与数据分析结果：自动化交互 71% · AI自主度 2.79/5 · 人独立约3.6小时，借助AI约16分钟（模型估计）使用统计软件清洗和处理原始数据：自动化交互 59% · AI自主度 2.91/5 · 人独立约7.2小时，借助AI约53分钟（模型估计）用损失函数、解释方差占比等统计指标比较模型：自动化交互 52% · AI自主度 2.81/5 · 人独立约8.6小时，借助AI约72分钟（模型估计）利用数据分析结果为预算、人员配置、营销等业务问题找到方案：自动化交互 61% · AI自主度 2.91/5 · 人独立约6.6小时，借助AI约51分钟（模型估计）用编程语言编写新的函数或应用来开展分析：自动化交互 58% · AI自主度 2.95/5 · 人独立约8小时，借助AI约54分钟（模型估计）运用数学理论与方法为工程、科学等领域提出解决方案：自动化交互 52% · AI自主度 2.6/5 · 人独立约3.3小时，借助AI约30分钟（模型估计）使用专业软件制作图表等可视化，呈现数据分析结果：自动化交互 43% · AI自主度 3.28/5 · 人独立约8.1小时，借助AI约31分钟（模型估计）测试、验证并改进模型，确保对目标结果的预测准确：自动化交互 45% · AI自主度 3.05/5 · 人独立约17小时，借助AI约90分钟（模型估计）向关键干系人提出数据驱动的解决方案：自动化交互 30% · AI自主度 2.71/5 · 人独立约7.1小时，借助AI约56分钟（模型估计）识别可能影响研究结果的关系、趋势或其他因素：自动化交互 35% · AI自主度 2.77/5 · 人独立约7.8小时，借助AI约55分钟（模型估计）识别可以通过数据分析解决的业务问题或管理目标：该月未公布使用数据（样本未达公布门槛，不等于零）对预测销售、流失、医疗使用等结果的模型应用特征选择算法：该月未公布使用数据（样本未达公布门槛，不等于零）阅读论文、会议资料等研究文献，了解新兴的分析趋势与技术：该月未公布使用数据（样本未达公布门槛，不等于零）应用抽样方法确定调查对象，或采用全面普查：该月未公布使用数据（样本未达公布门槛，不等于零）设计调查问卷、民意测验等数据收集工具：该月未公布使用数据（样本未达公布门槛，不等于零）委派 7 · 协作 4 · 未公布 5
市场研究分析师与营销专员13项任务撰写研究结论报告，用图表展示数据，把复杂发现转成文字：自动化交互 60% · AI自主度 3.18/5 · 人独立约11.2小时，借助AI约33分钟（模型估计）收集并分析客户的人口特征、偏好、需求和购买习惯，识别潜在市场与影响需求的因素：自动化交互 40% · AI自主度 2.92/5 · 人独立约4.5小时，借助AI约22分钟（模型估计）收集竞争对手数据，分析其价格、销售以及营销与分销方式：自动化交互 42% · AI自主度 2.97/5 · 人独立约11.3小时，借助AI约51分钟（模型估计）分析收集的数据，预测并跟踪营销与销售趋势：自动化交互 42% · AI自主度 2.93/5 · 人独立约9.8小时，借助AI约42分钟（模型估计）制定并实施识别广告需求的流程：自动化交互 33% · AI自主度 2.93/5 · 人独立约7.6小时，借助AI约50分钟（模型估计）收集并提供信息，帮助公司判断自身的市场定位：该月未公布使用数据（样本未达公布门槛，不等于零）与营销人员、统计人员、调查人员等合作，研究消费者观点与营销策略：该月未公布使用数据（样本未达公布门槛，不等于零）设计和评估问卷、民意调查等数据收集方法，或安排获取现有数据：该月未公布使用数据（样本未达公布门槛，不等于零）衡量和评估客户与员工满意度：该月未公布使用数据（样本未达公布门槛，不等于零）监测行业统计数据，跟踪行业文献中的趋势：该月未公布使用数据（样本未达公布门槛，不等于零）参加内部会议，向管理层提供产品推广、分销、设计和定价的信息与建议：该月未公布使用数据（样本未达公布门槛，不等于零）衡量营销、广告与传播项目及策略的效果：该月未公布使用数据（样本未达公布门槛，不等于零）指导经过培训的调查访问员：该月未公布使用数据（样本未达公布门槛，不等于零）委派 1 · 协作 4 · 未公布 8

宽度：O*NET任务重要度（不是工时）；颜色：Anthropic经济指数中2026-05全球Claude聊天里该任务的交互方式。显示人们怎样用AI，不是AI完成率或岗位可替代比例。

每个方向一项完整示例

先走完一项工作，再判断能否委派

完整示例包含输入说明、分工步骤、常见失败和人工构造的产物样例。其余任务是基础草案，可作为起点交给Agent补全。

数据分析DATA-01

核对订单收入，找出差异

标准：订单净额查询与对账

SQL · 逐单对账与数据质量记录

人的责任确认业务口径与来源完整性
完整示例3条验收门槛 · 4组相关来源
AI开发DEV-01

修复重复提交导致的重复写入

标准：受限接口幂等修复

补丁 · 反例与回归 · 影响和恢复说明

人的责任确定业务操作身份与合并决定
完整示例3条验收门槛 · 3组相关来源
企业交付 / FDEFDE-02

连接业务系统，交付可恢复的流程

标准：受限业务系统集成与交接

集成 · 对账 · 故障/撤销 · 运维交接

人的责任客户系统所有者批准上线；FDE负责交付事实
完整示例4条验收门槛 · 7组相关来源
AI产品PM-02

设计AI失败时可恢复、可接管的交互

标准：带失败恢复的人机交互规格

原型 · 验收 · 纠错/撤销/升级说明

人的责任设定用户控制和组织责任
完整示例3条验收门槛 · 2组相关来源
内容与增长GROW-01

按人群制作有事实依据的内容

标准：证据驱动的分群内容

内容草稿 · 主张台账 · 来源与限制

人的责任保证产品事实和发布责任
完整示例3条验收门槛 · 3组相关来源

公开评测覆盖

五个方向，公开评测覆盖到哪里

全部24组来源 →

按本站任务关联的外部评测整理。数值是评测作者在各自任务集上的结果，不是本站任务的成绩。

方向本站任务主要参考评测已摘录的外部结果
AI开发 →从明确需求到可验收的软件交付
4项完整示例：修复重复提交导致的重复写入
SWE-Bench Pro V2HiL-BenchTerminal-Bench
+23.6个百分点 AgentRx · 失败定位准确性提升
AI产品 →把用户问题转成有依据的产品决策
4项完整示例：设计AI失败时可恢复、可接管的交互
HiL-BenchGDPvaltau2-bench
暂无摘录数值；可查看原始评测
企业交付 / FDE →让Agent进入真实业务流程
4项完整示例：连接业务系统，交付可恢复的流程
WorkArena / WorkArena++tau2-benchHiL-Bench
约58% / 约35% CRMArena-Pro · 单轮 / 多轮成功率20.6% / 54.8% OSWorld 2.0 · 整题完成 / 部分得分
数据分析 →从业务口径到可复核的分析结论
4项完整示例：核对订单收入，找出差异
DABstepSpider 2.0SpreadsheetBench 2
76.9% AD-Bench · Pass@1
内容与增长 →从可信内容到可解释的增长判断
4项完整示例：按人群制作有事实依据的内容
GDPvalRemote Labor IndexOSWorld 2.0
76.9% AD-Bench · Pass@114 / 20 Marketing Benchmark · 任务通过 · 供应商自测20.6% / 54.8% OSWorld 2.0 · 整题完成 / 部分得分

业务职能方向（销售、客服、财务等）的公开研究见 AutomationBench、Anthropic职业数据与GDPval →

怎样核查

每个判断，都能沿依据往回查

证据方法 →

机构名称仅标识资料出处，不代表对本站背书；来源多也不自动构成交叉验证。同一实验的论文与博客只算一组证据。

  1. 01 任务标准输入、交付与验收门槛
  2. 02 适用性判断覆盖哪些环节，还缺什么
  3. 03 评测条件版本、配置、指标与人的参与
  4. 04 原始资料论文、项目、结果与修订记录
展开6组重点来源与证明方式

最新依据，怎样影响工作

全部变化 →
资料维护

DABstep区分已验证与未验证结果

对工作的影响

使用数据分析证据时，先核对榜单验证状态；继续按本地业务门槛验收，不因榜单维护状态改变委派范围。

资料维护

营销自测保留可复核性缺口

对工作的影响

将营销供应商自测作为补充线索；验收标准不因自报分数而降低。等待可访问的任务和运行记录再评估支持力度。