一句话定义
人负责目标、标准和取舍，智能体负责生成、整理和重复执行。
机制 / 原理
把决策权外包给智能体会让责任和质量边界变模糊。
经典实验 / 例子
本书案例：“你决策，智能体执行”的分工贯穿工程化开发。人负责目标、标准、取舍和风险承受度；智能体负责起草、整理、运行脚本和反复执行。skill 不是把责任交给 AI，而是把人的判断写清楚，让智能体在边界内高效执行。
书中案例出处
人决策，智能体执行
核心原文线索
人决策，智能体执行
案例现场复述
人在 skill 开发中负责目标和标准，智能体负责具体执行。
为什么重要
它防止自动化掩盖关键取舍责任。
生活中的例子
引申案例：课程卡片生产时，AI 可以生成初稿和题目，但“哪些内容值得入课”“审查是否通过”“能否写正式站点”必须由人或明确门禁决定。执行可以自动化，决策边界不能消失。
常见误区
误区：把决策权也交给智能体才叫自动化。 目标、标准和取舍如果无人负责，结果出了问题也难追责。人定方向和验收，智能体负责执行和整理。