已有研究：人类如何将任务分解为（子）阶段

"任务 → 阶段 → 子阶段"这一结构，以及它的停止规则，在好几个学术传统里都有人研究过。

HTA——最直接的对应（Annett & Duncan，1967）

层级任务分析（Hierarchical Task Analysis）把一个高层任务递归地分解成一个子任务层级（目标 → 子目标 → 操作），每一层都带一个"计划（plan）"来支配下面的子步骤：> 顺序 · / 二选一 · + 并行 · : 顺序不重要。这正是"一个阶段 + 内部子阶段 + 控制流"的结构。

停止规则。 HTA 用P×C 规则来决定何时停止分解：当失败概率 × 失败代价降到可接受的水平以下，就停止再往下拆。Annett（1971）说，知道何时该停，是"任务分析中最困难的部分之一"——只在预期出错代价仍然值得的地方才继续分解。

同构的相邻传统

• Newell & Simon ——《人类问题解决》（1972）： 手段-目的分析、问题空间、GPS——递归的目标→子目标归约。再加上 Simon 的近可分解性（simon-ando）——这是认知科学一侧的基础。
• GOMS（Card, Moran & Newell，1983）： 目标/操作符/方法/选择规则；HTA 的输出常常喂给它。
• HTN 规划（Sacerdoti 的 NOAH，1975；Erol–Hendler–Nau 的 SHOP）： 任务 → 子任务，通过"方法（methods）"实现——这是 AI 一侧的形式化版本。
• WBS（项目管理，PMBOK）： 嵌套的工作包；"100% 规则"和"8/80 规则"（每个工作包 8–80 小时）是关于粒度的经验法则。
• 活动理论（Leontiev）： 活动 → 行动 → 操作。
• 行为的层级控制（Powers 的知觉控制理论 PCT；Carver & Scheier）： be-目标 → do-目标 → 运动执行，逐层递归地被控制。

要点

每一个传统共享同一个结构（递归的目标→子目标分解 + 每层一个计划/方法），也都指向同一个难题：停止规则。HTA 给出的答案是 P×C。