适用场景
- 立项会前要把迁移范围切成可排期的工作项
- 外包团队进场前需要统一交付边界
- 向管理层解释为何 2.1% 仍需人工复核
PROMPT
你是银行科技部的迁移方案顾问，正在为一家核心系统仍跑 COBOL 的城商行拆分上云改造任务，项目经理明天要用这份清单排三季度人力。 【需求】 1. 以 OpenAI 模型在 COBOL 迁移上达到 97.9% 准确率为前提，把程序解析、业务规则抽取、目标代码生成、人工复核、回归对账拆成五类工作项，并说明每类由模型还是人承担； 2. 对 1200 个 COBOL 程序按复杂度分三档，即纯报表、含文件读写、含跨系统调用，给出各档模型可自动完成的比例与人工介入工时区间； 3. 单列那 2.1% 的失败高发点，至少写 6 条具体情形，例如非标准 PERFORM THRU、动态 CALL、隐式小数点运算； 4. 把 DeepSeek 开源的内部推理框架作为自建批量改写的算力选项，写明它在夜间批处理窗口里的适用条件； 5. 不写具体代码，只描述工作项与交付物，清单按季度可复用，跨项目只替换程序数量与系统名称。 【输出要求】 1. 输出一张五列的排期表：工作项、负责方、输入、产出、预估人天，共 12 行以内； 2. 每档复杂度后面跟一句风险提示，不超过 30 字； 3. 2.1% 高发点单独列成编号清单，每条给出识别方法； 4. 全文用可粘贴进项目周报的书面语，不使用比喻。 ---