前言

資訊技術與AI自學已成現代人的必備技能，「拆解任務至最小單元」是任何程式學習與實務專案的核心功夫。不論是開發企業級AI應用，還是生活化的小工具，自學者若能學會將複雜問題劃分成可以一一解決的小步驟，不僅能突破學習瓶頸，也能讓AI/自動化工具發揮最大效益。本章將理論結合Python實作，並搭配Perplexity.ai智能助理，系統化教你如何標準化拆解流程，最後附上一個Python完整範例，協助你落實「由簡入繁，步步為營」的專案實務力。

第一節｜為什麼要拆解任務？—分而治之的思辨

「把任務拆成最小單元」是頂尖設計師、工程師與AI專家都無比推崇的技能。其根本精神如下：
• 降低難度／模糊恐懼：拆分後的小任務明確易懂、不會感到畏懼。
• 便於分工／協作：每個人可各自處理獨立子問題，合成為大型專案。
• 強化除錯能力：每一小步都可獨立測試、調整，避免「牽一髮動全身」的災難。
• 有利資源分配／管理：能針對瓶頸投入最多資源，提升專案管理效率。

第二節｜任務拆解的實用流程

1. 明確描述最終目標
   • 例如：「自動統計每月支出」或「整理圖檔分類」。
2. 將任務大致劃分主流程
   • 輸入（Input）→處理（Process）→輸出（Output）
3. 細拆每一主流程為具體小步驟
   以「自動統計生活支出」為例：
   • 輸入資料獲取：例如讀取Excel、CSV或手機記帳
   • 資料清洗與標準化（移除錯誤值、轉換日期格式、補齊漏值）
   • 數字型資料運算（找本月花費、類別細分）
   • 資訊輸出（報表、圖形、提醒等）
   每步再細分（以Python語法）：
   • 檢查資料存在與否
   • 讀取一筆資料並驗證
   • 判斷日期落在哪一月
   • 累加結果
   • 印出或存檔
4. 列出所有可能的例外情境
   • 空資料、格式不符、檔案讀取失敗等
5. 開始逐步組合小單元，寫出主流程
   • 先實作一個功能並測試
   • 然後逐步加入下一個功能
   • 最後整合、除錯與優化

第三節｜善用AI與Python加速任務拆解

AI協助法例：
• 用Perplexity.ai尋找拆解思路
如詢問：「如何將大量圖檔依照日期自動分類？」
• 隨時查詢各子任務的最佳實踐或套件
例：「Python有什麼好用的excel處理套件？」
Python語言的理想拆解方式：
• 函數化（每步驟獨立成函數）
• 模組化（將功能分離於不同模組方便維護）
• 善用測試用例（unit test）驗證每小單元正確與否

第四節｜生活實務案例：任務拆解與組合過程

【案例一】：批量自動整理相片
1. 描述最終需求：「依照照片的拍攝日期，自動分類到對應資料夾。」
2. 任務拆解步驟：
◦ 讀取指定目錄所有檔案
◦ 遍歷每一個檔案，判斷是否為圖片
◦ 讀取圖片的EXIF資訊
◦ 取出拍攝日期，生成資料夾
◦ 將圖片移動到對應資料夾
3. 寫成函數：
◦ is_image() 判斷圖檔
◦ get_date() 擷取日期
◦ make_folder() 建新資料夾
◦ move_file() 文件搬移
【案例二】：自動生成個人化月報
1. 大目標：「每月底匯出本月所有收支與摘要」
2. 任務劃分：
◦ 讀入所有消費資料
◦ 根據月份篩選
◦ 分類並統計
◦ 自動生成Excel或圖表

第五節｜從「拆分」到「重組」—專案邏輯組合原則

1. 先確保每個小函數能獨立正確運作
2. 再進行主流程調用
3. 測試整體路徑（integration test）
4. 最後加入例外處理以及自動log
5. 優化效能、資源使用或UI/UX

第六節｜進階策略：管道思維Pyhton平行處理

對於大量重複獨立的小任務（如批量資料轉換），可引入平行分工，例如：
• 用concurrent.futures模組將任務丟給多核心CPU，加速全部小子任務的處理時間

第七節｜拆解訓練：練功題型導引

1. 將自己每天遇到的生活問題試著寫出「拆解步驟list」
2. 模擬流程圖：每一「框」都是一個單元動作
3. 與同儕或AI討論拆解方式，尋找更細或更有效率的拆法
4. 反思最後組合專案時遇到的新問題，再break down調整

第八節｜Python 實作範例：拆解後組合解法

以下Python程式，完整示範「批量整理相片」專案的完整拆解與組合：
python

import os
import shutil
from PIL import Image
from datetime import datetime

# 任務1：判斷檔案是否為圖片
def is_image(filename):
    return filename.lower().endswith(('.jpg', '.jpeg', '.png'))

# 任務2：取得拍攝日期
def get_date(filepath):
    try:
        img = Image.open(filepath)
        exif = img._getexif()
        if exif is not None and 36867 in exif:
            date_str = exif[36867]  # 拍照日期
            return datetime.strptime(date_str, "%Y:%m:%d %H:%M:%S").date()
        else:
            # 沒有EXIF就取最後修改時間
            t = os.path.getmtime(filepath)
            return datetime.fromtimestamp(t).date()
    except Exception:
        t = os.path.getmtime(filepath)
        return datetime.fromtimestamp(t).date()

# 任務3：新建目錄與搬移檔案
def make_folder(base_path, date):
    folder = os.path.join(base_path, str(date))
    if not os.path.exists(folder):
        os.makedirs(folder)
    return folder

def move_file(filepath, destination):
    shutil.move(filepath, destination)

# 主流程組合
def organize_photos(base_path):
    for fname in os.listdir(base_path):
        path = os.path.join(base_path, fname)
        if os.path.isfile(path) and is_image(fname):
            date = get_date(path)
            folder = make_folder(base_path, date)
            move_file(path, os.path.join(folder, fname))
            print(f"已移動{fname}到{folder}")

if __name__ == '__main__':
    # 使用者自行替換成要整理的資料夾
    organize_photos('images_folder')

結語

將複雜問題分解為清楚、可控的小單元並逐步組裝，是資訊時代最具價值的自學力。善用AI工具如Perplexity.ai輔助，搭配Python的函數化思維與流程管理，每個人都能練成從一葉知秋、舉一反三，由碎片到全局的數位問題解決力。千里之行，始於足下，每一個「小單元」的練習，都是你登頂頂尖IT人的階梯。

小提醒
• 每次遇到bug時，回頭檢查小單元是否正確，逐步測試比一次解決整包資訊來得有效且穩定。
• 多參考料理、製作流程的步驟寫法，把工程問題想像成一連串待辦清單，訓練自己的拆解邏輯力