7个顶级高手都在用的思考框架,普通人也能学会!

7个顶级高手都在用的思考框架,普通人也能学会!

 

在信息爆炸的时代,我们每天面对无数决策和问题,从职业发展到个人生活,从投资理财到人际关系。为什么有些人总能做出明智选择,而另一些人却常常陷入困惑?秘密往往不在于智商高低,而在于他们使用的思考框架。

思考框架是认知世界的“脚手架”,是处理复杂问题的“思维模型”。它们帮助我们将混乱的信息结构化,将模糊的问题清晰化。以下是七个顶级高手都在使用的思考框架,经过适当调整,普通人也能轻松掌握。

 

(一)、 第一性原理思维:像马斯克一样拆解问题

特斯拉和SpaceX创始人埃隆·马斯克最推崇的思考方法就是“第一性原理”。这种方法要求我们剥离层层假设,回归事物最基本的真理,然后从这些基础元素重新构建理解。

如何应用:

• 面对问题时,问自己:“这件事最基本的真相是什么?”

• 列出所有关于这个问题的假设,逐一检验其真实性

• 从已验证的基本事实出发,重新构建解决方案

 

案例一:SpaceX 火箭的价格革命

以前造火箭,成本高得离谱。传统航天行业说,一枚火箭至少要花上几千万美元,甚至上亿美元。
普通人听了也就点头:哦,火箭嘛,肯定很贵。
但马斯克不信,他用第一性原理拆开:

火箭为什么贵?因为大家都说“火箭=一次性用品”。

火箭的材料成本有多少?他一查,钢、铝、碳纤维这些原材料加起来,居然只占火箭成本的 2%。

那剩下的 98% 哪里去了?被所谓的“行业传统”和“供应链定价”吃掉了。

于是马斯克得出结论:火箭本质上不是贵,而是没人用心降低成本。
接下来,他大胆提出——火箭应该像飞机一样,可以重复使用。

结果,SpaceX 真的做到了。火箭回收着陆那一刻,全世界航天专家都震惊了。成本一下子降到原来的一小部分。

这就是第一性原理的力量:
别人看到的是“火箭太贵,只有政府能玩”;马斯克看到的是“火箭=一堆原材料+可重复使用的技术问题”。

 

案例二:特斯拉电池的突破

当年电动车最大的问题是电池。所有人都说:电池太贵了,电动车根本没法普及。
行业里普遍认定:一块电池至少要花 600 美元/千瓦时。

马斯克不信,他又开始拆:

电池为什么贵?

电池本质上是什么?就是镍、钴、锂、石墨、塑料外壳。

这些原材料的价格是多少?他去查市场价,发现根本没有那么贵。

于是他得出结论:电池的高成本不是物理规律,而是工艺、供应链和规模效应没解决。
所以特斯拉自己研发电池工厂,大幅度拉低电池成本,最终把电动车推向主流。

 

案例三:马斯克的日常生活

有人问他:你怎么分配时间?怎么能在火箭、电动车、太阳能、AI、脑机接口五个领域同时干?
普通人会说:这不可能,人精力有限。
马斯克的第一性原理思维是:

时间的本质是什么?是你每天的 24 小时。

怎么提高利用率?按优先级分配。
于是他把自己时间精确到 5 分钟一格。别人觉得变态,他觉得合理。

所以,你会发现,他的人生模式几乎都是按照第一性原理重新定义的。

好,说了这么多,你可能会问:
“行啊马斯克,你有钱有天才,当然能这么玩。我们普通人怎么用第一性原理呢?”

别急,其实完全可以。这里我给你三条特别实用的建议。

1. 解决学习问题

很多人说:“我学不会英语。”
第一性原理思维拆开:

学语言的本质是什么?听、说、读、写四个能力。

哪个最影响你?大多数人是“听不懂”。

听不懂的本质是什么?词汇量+语感不足。
所以正确方法不是背一堆语法规则,而是疯狂输入真实语料。
你看,这比“我就是学不好英语”这种抱怨有效多了。

2. 解决理财问题

很多人说:“投资太难了,我不懂股票基金。”
第一性原理拆开:

投资的本质是什么?钱生钱。

钱生钱靠什么?复利。

那怎么获得复利?找到长期稳定增长的资产。
所以与其追涨杀跌,不如从“资产本质”入手,比如指数基金、优质公司股票,而不是被情绪带着跑。

3. 解决人际关系问题

很多人说:“我跟同事关系很差。”
第一性原理拆开:

人际关系的本质是什么?价值交换+情感连接。

为什么会差?要么你没提供价值,要么你没建立情感共鸣。
所以真正要做的,不是去抱怨“他们不喜欢我”,而是从“我能带来什么价值?我能不能理解他们的情绪?”入手。

我们再回到马斯克那句话:
“第一性原理改变了我的一生。”

这不是一句空话。
它让他看穿火箭和电池背后的真相,从而颠覆行业;
它让他在复杂的事业中理清本质,从而最大化时间利用;
它也提醒我们——无论面对生活的难题,还是职业发展的瓶颈,只要回到最底层事实,就能找到突破口。

所以,第一性原理不只是科学家的思维工具,也不只是马斯克的“创业秘密武器”,它更是我们普通人都能拿来用的“人生解锁器”。

 

一、 场景切入:你是否经历过这种“鬼打墙”式的努力?

先带你回到一个特别典型的中国职场场景,看看是不是很眼熟。

场景:某公司关于“如何提升产品活跃度”的头脑风暴会。 会议室里热火朝天,大家都在疯狂输出:

  • 同事A(竞品派):“我看隔壁那款APP加了个‘签到领红包’,效果不错,咱们也加上吧?”
  • 同事B(经验派):“我上一家公司做过‘积分商城’,虽然如果不运营也没啥用,但标配嘛,得有。”
  • 同事C(风口派):“最近AI很火,能不能搞个智能助手进去?虽然不知道它能干啥,但听起来很酷。”

听起来都很合理,对吧?大家都在动脑子,都在给方案。 但作为一名在这个行业摸爬滚打30年的老兵,每当这种时刻,我脑子里就会警铃大作。

为什么?因为这种讨论就像是一群人在给一辆马车换更豪华的坐垫、更响亮的鞭子,却从来没人停下来问一句:“我们要解决的根本问题是‘从A地到B地’,除了马,还有没有别的动力来源?

这种“看着别人怎么做,我就怎么改”的思维惯性,就是让你陷入内卷、越努力越平庸的元凶。 而今天要唠的这把“手术刀”,就是专门用来砍断这种惯性的。

二、 深度剖析:为什么我们总是困在“别人的跑道”上?

在亮出手术刀之前,我们得先搞清楚这层“顽固的死皮”到底是什么。

2.1 你的大脑是个“吝啬鬼”:类比思维的陷阱

不管是做产品、做管理,还是规划人生,我们99%的时间都在使用一种叫做“类比思维”(Reasoning by Analogy)的模式。 简单说就是:照着葫芦画瓢

  • “大家都考公,那我也考吧,总不会错。”(类比大众)
  • “去年这个活动打八折效果好,今年继续打八折。”(类比过去)
  • “竞争对手做了A功能,我们不做就会落后。”(类比同行)

不是说类比思维不好,而是它有一个致命的隐性成本:它锁死了你的上限。 当你通过“类比”来解决问题时,你实际上是在微调别人的答案。你做得再好,顶多也就是“更好的马车”,永远造不出“汽车”。

2.2 第一性原理:把问题“还原”成物理事实

那么,如果不看别人,不看过去,我们该怎么办? 这就轮到第一性原理(First Principles Thinking)登场了。

这个词被马斯克带火了,但它不是什么高深的物理学概念。用人话说,它就是: “像外星人一样思考。”

想象一个外星人来到地球,他没见过马车,也不知道什么叫“行业惯例”。他只看最基本的事实:

  • 任务:让物体移动。
  • 基本元件:能量、引擎、轮子、摩擦力。
  • 思考:如何用现有的物理定律,把这些元件组合出效率最高的形式?

第一性原理的本质,就是一种“破坏性重组”: 先做减法,把所有“大家觉得必须这样”的假设统统砍掉,只剩下“不得不这样”的基本事实; 再做加法,从这些基本事实出发,重新搭建解决方案。

思考小札 我在30年前刚入行做通信软件时,大家都在拼命优化“电话交换机”的性能。但后来的互联网语音通话(VoIP)直接绕过了交换机,基于“数据包传输”这个更底层的原理重构了通信。 当你还在死磕“旧地基”时,第一性原理思维者已经去隔壁盖楼了。这不仅是降维打击,这是换维打击。

三、 实践工具箱:手术刀四步法

道理都懂,具体怎么“下刀”? 很多人觉得第一性原理难,是因为不知道从哪入手。我把它拆解为一套“手术刀四步法”,你可以拿它去解剖任何让你头疼的难题。

第1步:归零(Lock Target)—— 别问“怎么优化”,问“本质是什么”

不要一上来就想方案。先定义问题。

  • 错误提问:“我怎么才能把这辆马车跑得更快?”(陷入类比)
  • 第一性提问:“我想要解决的根本物理问题是什么?” —— 是“位移”,不是“马车”。

第2步:解构(The Cut)—— 无情质疑“隐含假设”

这是最爽、也最痛的一步。拿出一张纸,列出关于这个问题所有的“理所当然”。

  • 场景:你要开一家咖啡馆。
  • 你的假设
    1. 必须开在人流量大的黄金地段(租金极贵)。
    2. 必须有昂贵的装修。
    3. 必须卖30元一杯的咖啡才能回本。
  • 下刀质疑
    • 真的必须在黄金地段吗?(瑞幸:我不在这,我在APP里,我只要个外卖窗口。)
    • 真的必须有昂贵装修吗?(Manner:我就是个5平米的档口。)
    • 真的必须卖30元吗?(蜜雪冰城:只要供应链够强,几块钱也行。)

第3步:还原(The Core)—— 找到不可撼动的“积木”

砍掉所有假设后,地上剩下的一堆东西,就是“基本事实”(First Principles)。它们通常是物理学、经济学或人性的基本规律。 在咖啡馆的例子里,剩下的“积木”只有:

  1. 原料:咖啡豆、水、奶(成本很低)。
  2. 需求:摄入咖啡因提神,或者好喝(人性)。
  3. 交易:一手交钱一手交货(商业)。

第4步:重构(Reconstruct)—— 拼出新物种

现在,忘掉“星巴克”,忘掉“上岛咖啡”。只用地上这几块积木,你能搭出什么新东西?

  • 如果你把“原料成本”做到极致,把“地段”砍掉,你就是瑞幸
  • 如果你把“提神需求”放大,把“好喝”弱化,做成浓缩液,你就是永璞/三顿半

你看,创新不是无中生有,而是回归本质后的重新组合。

四、 视觉化演示:思维路径的差异

 

 

五、 真实案例:如何用手术刀解决“内耗”?

第一性原理不仅能做商业创新,解决个人内耗更是特效药。 举个特别真实的例子。

场景:你是一个30多岁的职场人,最近特别焦虑,觉得“必须”去读个MBA,但又没钱没时间,每天纠结。

让我们上手术刀:

1、归零:你为什么要读MBA?本质目的是什么?

  • 答案:为了提升职场竞争力,涨薪。

2、解构:质疑你的假设。

  • 假设1:提升竞争力必须靠学历吗?(质疑:很多高管也不是MBA。)
  • 假设2:MBA教的知识是独家的吗?(质疑:商学院教材网上都有,几十块钱买一堆。)
  • 假设3:我需要的是MBA的人脉?(质疑:花几十万学费混圈子,这是最高效的社交方式吗?)

3、还原:剩下的基本事实是什么?

  • 事实1:商业能力 = 知识 + 实战 + 认知。
  • 事实2:人脉 = 价值交换(你强了,人脉自然来)。

4、重构

  • 如果不读MBA,把这几十万和两年时间,拿去请行业大佬吃饭做一个副业项目实战、请私教定向学习,效果会不会更好?
  • 方案出来了:你不需要MBA,你需要的是“实战项目+定向导师”

焦虑瞬间消失,因为你看清了本质,找到了更优解。

六、 认知跃迁:从“解题者”到“出题者”

当你开始熟练使用第一性原理,你会发现你的世界变了。

  • 过去,你是一个被动的“解题者”。社会、行业、老板给你出好了题(比如:怎么把马车跑更快),你在框框里拼命卷。
  • 现在,你变成了一个主动的“出题者”。你不再接受那些理所当然的框框,你敢于把桌子掀了,问一句:“这题本身出得对吗?”

不是你变叛逆了,而是你终于拿回了思考的主权。

在AI时代,知识的获取成本已经趋近于零。 “怎么做”(How)越来越廉价,“为什么”(Why)和“是什么”(What)变得无比昂贵。 第一性原理,就是让你掌握那个昂贵的“Why”的钥匙。

 

 

 

(二)、 逆向思维:像查理·芒格一样从终点开始思考

巴菲特长期合作伙伴查理·芒格以“逆向思维”闻名。他常说:“我只想知道我会死在哪里,这样我就永远不会去那里。”这种思维要求我们从想要避免的结果反推,找出导致失败的因素并提前规避。

如何应用:

• 明确你希望避免的结果

• 分析可能导致这种结果的所有因素

• 制定策略避免这些因素

 

其实,真正的高手和普通人之间的差距,往往不在于努力程度,而在于思维方式。有一种顶级思维,一旦掌握,能让你在短时间内突破认知局限,快速提升解决问题的能力——它就是逆向思维(Inversion Thinking)。

 

一、逆向思维是什么?

逆向思维,亦称求异思维,是对一些司空见惯的、已成定论的事物或观点反过来思考的一种思维方式。它并非简单的唱反调,而是一种深刻的哲学方法论。它要求我们跳出固有的思维定势和路径依赖,敢于“反其道而思之”,从事物的相反方向、对立面、甚至是不可能的角度进行思考,从而创造出意想不到的解决方案。


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逆向思维为何如此强大?

因为当你正面强攻无法解决问题时,它可以开辟一条新路帮你解决棘手的问题;它可以帮你看到别人看不到的机会,创造出颠覆性的产品和服务;它还可以帮你进行风险管控,通过思考什么会导致失败,你就可以更好地避免那些错误,从而确保成功;同时,它还能通过审视对立观点,得到一个更全面的决策方案,提高决策质量,避免决策偏误。

二、逆向思维行动框架

这个框架的核心是 “以终为始,以败为师” 。它引导我们不是盲目冲向成功,而是聪明地绕开失败,从而自然地抵达成功。

Step1:确定目标

精准锚定目标,这一步是所有思考的基石。一个模糊的目标会导致后续的逆向分析失去焦点。

可以用SMART原则锁定清晰方向,将模糊目标转化为具体、可衡量、可达成、相关性强、有时间节点的明确结果。

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Step2:思考反面

进行“事前验尸”法:假设我们在未来已经彻底失败了。那会是一幅怎样的景象?这一步需要你发挥想象力,创造一个具象化的失败场景。这能激发情绪,让风险感知变得更真实。

1)大胆描绘失败画面:不要回避,要生动地描述。

比如:“我们的项目彻底失败了,无人问津。老板在总结会上批评我们浪费资源,协作部门拒绝再次合作,团队士气低落。”

2)多角度设想失败:从不同维度设想失败。比如:

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Step3:分析反向方案

是哪些关键的行为、决策或疏忽,直接导致了上述的失败景象?这一步是从“是什么”深入到“为什么”,深刻的解剖失败的根本原因。

1)使用“5Why”法:连续追问,直到找到根源。

2)分类归因:将原因归类。比如:

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Step4:制定预防策略

既然我们已经知道了通往失败的路径,那么我们应该建立哪些护栏来确保自己不会走上这些路?这是将逆向思考转化为正向行动的关键一步。

1)制定明确的行动计划:每一项策略都必须具体、可执行,并明确负责人和截止时间。

2)融入项目计划:将这些预防策略直接写入你的项目计划或待办清单中,作为必须完成的任务。

三、如何培养逆向思维?

当常规思路陷入僵局时,真正的破局点往往隐藏在相反的方向。逆向思维邀请我们打破思维的墙,从事物的反面、结果的终点、甚至失败的情景中洞察先机。它不是简单的否定,而是一种深刻的批判与重建,旨在通过追问“为什么不能?”来开辟那条被忽略的路径,将阻力转化为动力,将困境重塑为机遇。

接下来,分享3个培养逆向思维的方法,搭配一些实用案例,希望能帮助大家更快的理解它。

1、跳出思维框架

我们的思维常常被惯性、惯例和标准答案所束缚。跳出框架,有意识地挑战常规答案,是逆向思维的第一步。

1)追问为什么与为什么不

面对一个既定流程或普遍观点,不要直接接受。比如,我们为什么每周都要开例会?为什么不试试异步沟通,把周报写好,只在有必要时才开会?

2)扮演“魔鬼代言人”

在团队讨论中,主动承担这个角色。你的任务不是否定他人,而是通过提出相反论据,让团队的思考更严谨。

3)练习第一性原理思考

抛开所有类比和参照,回归事物的本质进行重新思考。比如,不要问:我们的竞品是怎么做的?而是问:我们的用户最本质的需求是什么?抛开现有技术,我们能用什么全新方式满足它?

2、多做逆向分析

分享6个方向给大家:

1)方向/路径逆向:将事物的顺序、过程、方向完全颠倒过来思考。

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比如,传统动物园是动物在(笼子里)动,人在(外面)自由走动。野生动物园则反过来,让人在封闭的车(笼子)里,动物在广阔的区域里(外面)自由活动,极大地改善了观赏体验。

2)属性/功能逆向:从事物的相反属性或功能去思考,尤其是思考“缺点”能否变为“优点”。

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比如,在职场面试中针对“没经验”的问题,常规认知是:我是转行/新人,缺乏相关经验,是求职或承担新任务的障碍。

但逆向思维可以是:我确实没有这个行业的传统经验,但这意味着我没有思维定势,能带来跨界的新视角和新方法,或许能帮助团队发现盲点,实现创新。直接将空白转化为了可塑性强和创新潜力。

3)因果逆向:从结果倒推原因,或者主动设置一个希望的结果,来反推需要创造的条件。

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比如,在项目开始前,使用“事前验尸”法,即不是只规划成功路径,而是提前假设项目已经惨败,召集团队复盘:它是因为哪些原因失败的?通过预先找出可能导致失败的“因”,来规避它们,从而确保成功的“果”。

4)缺点逆用:不是消除缺点,而是主动研究缺点,看看能否在另一个场景下变废为宝。

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比如便利贴的发明,3M公司本想研发一种强力胶,结果失败了,得到了一种粘性很弱的胶。但他们没有丢弃它,而是思考:这种弱粘性,撕下来不留痕迹的特性,可以用在哪里?最终发明了风靡全球的便利贴。

5)立场/角色逆向:站在与自己对立或完全不同的立场上思考问题。

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比如,设计师在设计一个公共设施如医院时,不仅要站在管理者的立场,更要逆向站在患者、老人、残疾人等弱势群体的立场,去体验整个流程,才能发现最真实、最痛点的需求。

6)法则/条件逆向:挑战基本的规则和假设,思考“如果不满足这个条件,会怎样?”

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比如,传统观念是“我需要,所以我要拥有”(条件),但共享经济逆向思考:我是否可以不拥有所有权,只拥有使用权?直接打破了“拥有”这个条件,创造了新的商业模式。

为什么逆向思维如此强大?

1. 它帮你避开“显而易见的错误”

大多数人失败,不是因为不够聪明,而是因为犯了本可以避免的错误。逆向思维能让你提前识别风险,减少试错成本。

案例:亚马逊的“逆向工作法”

亚马逊CEO贝索斯(Jeff Bezos)在开发新产品时,会先写一份“未来新闻稿”,假设产品已经发布并大获成功,然后逆向推导需要做哪些事才能达到这个结果。

例如,Kindle电子书的诞生过程:

正向思维:先研发硬件,再找出版商合作。

逆向思维:先假设“Kindle已经成功”,然后思考:

用户为什么喜欢它?(便携、海量书籍)

出版商为什么愿意合作?(分成模式、防盗版技术)

竞争对手为什么没做到?(技术壁垒、用户体验)

通过逆向思考,亚马逊提前规避了电子书市场的潜在问题,最终让Kindle成为行业标杆。

2. 它让你发现“隐藏的机会”

当所有人都在同一条赛道上竞争时,逆向思维能帮你找到别人忽略的突破口。

案例:拼多多的“下沉市场逆袭”

在淘宝、京东主导电商市场时,拼多多创始人黄峥没有选择正面竞争,而是逆向思考:

传统电商逻辑:提升品质、加快物流、吸引一二线城市用户。

逆向思维:

哪些人被主流电商忽略了?(三四线城市、中老年用户)

他们最在意什么?(低价、社交推荐、简单操作)

如何用最低成本触达他们?(微信拼团裂变)

结果,拼多多仅用3年时间,用户量突破3亿,成功在巨头的夹缝中崛起。

3. 它让你决策更理性,避免情绪化

人在顺境时容易盲目乐观,在逆境时容易过度悲观。逆向思维能让你跳出情绪干扰,做出更冷静的判断。

案例:桥水基金达利欧的“错误日志”

全球最大对冲基金桥水(Bridgewater)的创始人瑞·达利欧(Ray Dalio)有一个习惯:记录所有错误决策,并逆向分析“如果当时反着做会怎样”。

例如,他在1982年曾错误预测经济崩溃,导致公司濒临破产。后来他逆向思考:

当时的错误假设:债务危机会引发大萧条。

逆向反思:如果政府干预救市呢?如果市场情绪比预期乐观呢?

这种思维让他后来成功预测2008年金融危机,并从中获利。

如何运用逆向思维?

方法1:从终点倒推(Backcasting)

不要问“我该怎么成功?”,而是问:

“如果我要失败,会是因为什么?”

“哪些事绝对不能做?”

实战应用:个人职业规划

正向思考:如何升职加薪? → 努力工作、提升技能。

逆向思考:哪些行为会让我被裁员? →

拒绝学习新技能

只埋头干活,不展示成果

和同事关系紧张
避开这些,你的职业发展会更顺利。

方法2:挑战默认假设

大多数人的选择,往往是基于社会默认的“正确路径”,但逆向思维会让你质疑:

“如果反其道而行,会发生什么?”

实战应用:投资理财

默认假设:买房是最好投资 → 但逆向思考:

如果房价下跌怎么办?(日本1990年代泡沫)

如果流动性更重要呢?(比特币早期投资者)
这能帮你避免羊群效应。

方法3:主动寻找反面证据

当你坚信某个观点时,强迫自己找反例,避免陷入确认偏误(Confirmation Bias)。

实战应用:创业决策

假设你想开一家奶茶店:

正向论证:附近人流大、年轻人多、毛利高。

逆向论证:

为什么很多奶茶店倒闭?(同质化、租金高)

我的优势真的存在吗?(供应链?品牌?)
这样能大幅降低创业风险。

逆向思维的经典案例

案例1:司马光砸缸(救人 vs. 救水)

当其他孩子想着“怎么把人捞出来”(正向思维),司马光选择“让水离开人”(逆向思维),瞬间解决问题。

案例2:特斯拉的“先高端后平民”策略

传统车企从低端车做起,逐步升级。马斯克反其道而行:

先造昂贵的Roadster(树立高端形象)

再用Model S/X巩固品牌

最后用Model 3/Y占领大众市场
这种逆向路径让特斯拉避开低价竞争,成为行业领袖。

如何培养逆向思维?

每天问一个“反向问题”

例如:“如果我想拖延,会怎么做?” → 然后避免这些行为。

玩“如果…就输了”游戏

比如:“如果我想把生意做垮,会怎么做?” → 列出所有作死操作,然后反着做。

学习逆向思维大师

研究芒格、达利欧、马斯克等人的决策逻辑。

结语:逆向思维,是高手与普通人的分水岭

在这个信息过载的时代,正向思考只能让你不落后,而逆向思维能让你超越竞争、发现蓝海、规避风险。

下次遇到难题时,不妨停下来问自己:

“如果我要让事情变得更糟,会怎么做?”

“大多数人会怎么选?我是否应该反着来?”

真正的聪明人,不是知道所有答案,而是懂得如何避开所有错误。 掌握逆向思维,你会在职场、投资、生活中突然“开挂”,成为一个真正厉害的人。

 

(三)、二阶思维:考虑后果的后果

一流思考者与普通人的关键区别在于,他们不仅考虑行动的直接影响(一阶效应),更深入思考后续影响(二阶、三阶效应)。这种“二阶思维”帮助我们预见长远影响,避免短期优化导致长期问题。

 

什么是二阶思维?

一阶思维是单纯而肤浅的,几乎人人都能做到;二阶思维则是深邃、复杂而迂回的,能做到的人少之又少。—— 霍华德·马克斯

我们的每一个行动都会导致一个后果,而每个后果,都会有进一步导致其他的后果。由行动直接导致的后果,我们称为一阶后果(First-Order Consequences);由一阶后果导致的,二阶、三阶… 后果,这里,我们统称为二阶后果(Second-Order Consequences)。

好的一阶后果,不见得会有好的二阶后果,很多时候,它们是反的。

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二阶思维(Second-Order Thinking),简单来说,就是做事情不能只看一阶后果,还要考虑二阶后果。相对于一阶思维,它更强调对问题的深入思考,从逻辑、系统、因果、时间等多种维度来综合考虑

霍华德·马克斯在《投资最重要的事》中有举到一个股票投资的例子:

一阶思维的人,会这么想:“公司的前景是光明的,这表示股票会上涨”。

二阶思维的人,则会考虑到:

  • 未来可能出现的结果会在什么范围之内?
  • 我认为会出现什么样的结果?
  • 我正确的概率有多大?
  • 人们的共识是什么?
  • 我的预期与人们的共识有多大差异?
  • 资产的当前价格与大众所认为的未来价格以及我所认为的未来价格相符的程度如何?
  • 价格中所反映的共识心理是过于乐观,还是过于悲观?
  • 如果大众的看法是正确的,那么资产价格将会发生怎样的改变?如果我是正确的,那么资产价格又会怎样?

显然,二阶思维与一阶思维之间有着巨大的工作量差异,二阶思维对人的要求更高,实践起来也更复杂。

二阶思维有什么用?

没有考虑二阶或者三阶后果,是造成众多痛苦而糟糕的决策的重要原因之一。—— 雷伊·达里奥

善用二阶思维,能帮助我们更好地决策、更好地找到问题根本从而解决问题更好地决策

以软件开发中需求管理为例。我们总说以客户为中心,那么,一阶思维者的做法,很有可能是,将客户/产品经理所提的每个需求都纳入到版本中。这种不假思索的做法,看似满足了客户的所有诉求,实际危害更大。它忽略了最重要的一点,开发的人力是有限的,从而很容易导致版本无法按时交付。

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更好的方法是,运用二阶思维来进行需求的管理。

我们可以从多个维度来决策一个需求是否应该被纳入版本,比如,该需求能给客户带来多大的收益?在哪些场景下才有收益?没有它系统能不能正常运行?需求的工作量有多大?当前开发人力能不能满足?

这样,我们就能大致估算出每个需求的价值,然后对需求做价值的优先排序,最后根据当前的开发人力做需求裁剪。确保在交付时间点到时,我们能够为客户提供一个可用的、价值最大的软件系统

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更好地找到问题根源

在决策中,我们用的是正向的二阶思维,也即,从眼前一步步往后推演出未来的各种可能性。

而在找问题根源时,我们用的是逆向的二阶思维,也即,从眼前要解决的问题开始,分析产生这个问题的原因,然后不断扩展、推演,一直找到问题根源

比如,在《深入理解计算机系统的数值类型》中,有一个 double 转型为 float 的例子:

// Java
public static void main(String[] args) {
 double d1 = 3.267393471324506;
 System.out.print("double d1: ");
 System.out.println(d1);
 System.out.print("float  d1: ");
 System.out.println((float) d1);
}
// 输出结果
double d1: 3.267393471324506
float  d1: 3.2673936

从结果来看,转型的规则并不是简单的四舍五入。如果是一阶思维者,很容易会这样想,浮点数的转换应该存在精度丢失,然后就结束了。

如果是二阶思维者,你一定会有这样的疑问,为什么会得到这样的转换结果

那么,接下来,你很可能就会这样干:

  • 查阅 《Java 语言规范》,发现 double float 的近似规则是 Round-to-even,但 3.267393471324506 3.2673936 也不符合这个规则。然后想,有没可能近似规则是用在二进制的表示上?
  • 继续查阅 《Java 语言规范》,发现计算机的浮点数实现都遵循着《IEEE Standard 754 Floating-Point Representation》 规范。
  • 接着,从 《IEEE Standard 754 Floating-Point Representation》找到了 double float 在二进制表示上差异,并发现 double 转型 float 时会出现截断
  • 对比 3.267393471324506 3.2673936 的二进制表示,发现截断后,再通过 Round-to-even 来近似,就能得出正确的结果。
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看,经过这样的层层追溯,我们最终找到了问题的答案!

怎样锻炼二阶思维?

经济领域中,最关键的是不管别人对你说什么,你总要问:“然后呢?”。 这个方法可以应用于几乎其他所有领域。所以,你必须经常问:“然后呢?”—— 沃伦.巴菲特

二阶思维并不是与生俱来的,它更像是一种习惯,需要我们不断地实践、总结、养成

总要问:然后呢?

当你决定做一件事情前,总要问自己:“然后呢”

这时,可以拿出你的笔,在纸上列出一阶后果、二阶后果、三阶后果、…,把所能想到的可能性都显现地列举出来,以帮助我们更好地决策。

比如,作为架构师的你,想在业务服务和数据库之间加上一层缓存,来优化数据读性能。那么,在系统设计时,你不能仅仅看到这一点,而应该运用二阶思维,尽可能地,把增加缓存之后可能出现的现象/结果,都列出来,分析一遍:

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凡事从时间维度多加考虑

在做决策前,在时间维度上多加考虑,如果做了这件事,10 小时之后会怎样?10 天之后会怎样?10 周之后会怎样?10 个月之后会怎样?10 年之后会怎样?

比如,在《一步步降低软件复杂性》提到的 战术编程 与 战略编程 的例子,我们总是偏向战术编程,因为它能够节省大量开发时间,更快地完成需求交付。但是,当你从时间的维度来考虑时,结果就会有所不同:

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另一个典型的例子是,背单词。我们总认为每天背 10 个单词好像没有多大用处,要是真能坚持下来,1 年就能认识 3650 个单词,2 年就是 7300 个单词,10 年后是 3 万多个。所以,不要低估时间的力量

多问几个:为什么?

接触一个知识,碰到一个问题,多问几个:“为什么”

要养成问 “为什么” 的习惯,通过质疑,不断找到现象或问题的根本所在。

对于一个知识,如果没有经过深度思考,只能算暂时记住,并不能纳入到你的知识体系中

比如,对于 SSL/TLS 协议建立连接的过程,如果只是流于表面地把它背下来,可能你会因此通过面试,却无法深入理解其背后所涉及的密码学、数字证书、网络通信等原理知识(详见《假如让你来设计SSL/TLS协议》)。

对于一个问题,如果没有定位到根因,临时的规避做法,往往会导致更严重的后果

比如,在一个分布式系统中,当出现服务请求超时现象时,一阶思维者的做法,很有可能是,通过增加请求超时时长来规避问题。然而,出现请求超时的原因有很多,如果是下游服务处理不过来导致的,增加超时时长只会让问题愈发恶劣,更好的做法是增加流控机制。

所以,多问几个“为什么”,找到根源,才能更好地解决问题。

例如,当政府实施价格管制(一阶效应是使必需品更便宜),二阶效应可能是供应商减少生产,三阶效应可能是黑市出现,最终导致商品更加稀缺。

普通人应用:在考虑跳槽时,不要只看薪资涨幅(一阶效应),还要思考新公司的文化是否适合你(二阶效应),以及这个行业未来五年的发展趋势(三阶效应)。

 

(四)、 概率思维:像扑克冠军一样量化不确定性

世界冠军扑克选手安妮·杜克将扑克思维应用于生活决策。概率思维要求我们放弃“对与错”的二元思维,转而评估各种结果的可能性,并在不确定条件下做出最优决策。

如何应用:

• 用概率而非绝对化语言描述可能性(不说“这肯定行”,而说“这有70%的成功概率”)

• 根据新信息不断更新概率评估

• 区分决策质量与结果质量(好决策可能带来坏结果,反之亦然)

 

“世间万物,仿佛都遵循着概率的分布,构成了一个错综复杂的概率世界。在这个世界里,没有绝对的是非曲直,也没有明确的黑白之分,有的只是各种可能性及其相应的概率。”

这揭示了一个深刻的道理:世界可能被视为一个概率的分布体,其中许多事物并无明确的对错或黑白之分。在应对这些事物时,我们必须充分认识到概率的作用。

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万物皆有概率

以天气为例,天气预报会预告明日下雨的概率为90%,而非断言必定降雨。同样,在追求成功的过程中,即便我们模仿成功者的行为,也难以确保能获得同样的成功。再如,面对反复出现的难题,我们可能习惯性地采取相同的解决方法,然而结果却往往大相径庭。

这些现象揭示了一个道理:世界是一个概率分布体,其中许多事物并无明确的对错或黑白之分。在应对这些事物时,我们必须充分认识到概率的作用,因此我们应当时刻保持一种概率思维:过去事件的结果只是众多可能中的一种,而未来事件同样可能产生多种结果。

 

在决策过程中,许多人会过度高估自己的判断力。例如,创业者可能会过分自信地认为自己的项目能够轻而易举地成功,而忽视了市场中的激烈竞争和潜在风险;职场员工可能仅凭个人感觉就跳槽至新公司,并期望薪资能够大幅上涨,却未对新公司的薪资体系和行业薪资上限进行深入了解;同样,投资者也可能仅仅基于自己的“直觉”就大举买入某只股票。 然而,安妮·杜克的研究揭示了一个现象:普通人常常误以为自己的判断准确率高达70%以上,而实际上,他们的准确率往往只有大约50%。这种过度自信的现象,本质上源于我们大脑简化复杂问题的本能,它使得我们往往忽视了决策中的不确定性因素。

我们的大脑往往对“近期发生的事”记忆深刻,这种记忆偏差会影响我们的决策。例如,在投资领域,连续两次盈利可能会让我们误以为自己是投资天才,从而加大投资赌注;而最近一次跳槽失败的经历,可能会让我们对新的机会望而却步,即使下一个机会更加合适。同样,看到身边人通过直播赚钱,我们也可能会盲目跟风,忽视自身的优势和潜在风险。这种“仅凭近期经历、忽视长期规律”的思维方式,往往导致我们在决策时陷入“追涨杀跌”的陷阱,难以保持理性。

沉没成本与确认偏误

许多人在做出决策时,会因为“已经付出了时间、金钱或精力”,而即使明知决策有误也难以割舍。例如,购买了一张并不吸引人的电影票后,他们可能会因为不愿浪费已花费的2小时而勉强看完;投资了一只持续亏损的基金时,他们可能会因为“已经损失了这么多”而不愿赎回,结果损失进一步扩大;在一份不适合自己的工作中,他们可能会因为“已经工作了3年”而犹豫不决,错失了寻找更好机会的时机。然而,正如安妮·杜克所指出的,决策时应更关注“未来的收益”,而非“过去的投入”。 在扑克桌上,即便已经投入了大量筹码,但当发现对手的牌更有胜算时,果断弃牌才是明智之举,以避免更大的损失。

在决策过程中,我们往往倾向于寻找那些支持我们已有观点的证据,同时忽略与自己观点相悖的信息。例如,当考虑购房时,我们可能只会关注房价上涨的分析,而忽视房价下跌的可能性;在评估某人时,我们可能只会记住他们的优点而忽视其缺点;同样,在判断某个行业的前景时,我们可能只会关注有利消息,而忽视潜在风险。 这种“选择性接收信息”的倾向,容易使我们陷入“信息茧房”,从而做出片面化的决策。

5个高胜率决策法:实现从“感觉驱动”到“数据支撑”的转变

《对赌》一书所倡导的,正是将扑克桌上的决策逻辑转化为普通人可操作的实践方法。通过这种方法,读者能够在面临不确定性时,提升决策的胜率,实现从“凭感觉”到“靠概率”的转变。

1、事前验尸与决策日志
在做出重大决策时,例如选择跳槽、投资或创业,建议提前花费10分钟进行“事前验尸”的练习。具体来说,就是设想该决策在未来一年内可能彻底失败,并列出可能导致这种结果的三个核心原因。接着,针对每个原因,思考现在可以采取哪些措施来预防。

许多人在做出决策时,往往依赖于“模糊记忆”,而事后又容易被单一结果所误导。为了更明智地决策,建议大家建立“决策日志”,详细记录每次重大决策的关键信息。这包括:

决策的具体时间点;

决策的具体内容,例如投资某基金;

做出决策时的依据,例如基金经理的过往业绩和市场走势;

对当时胜率的判断;

实际结果和随后的反思。

2、反向思考与概率思维

在做出决策时,许多人往往只关注“如何成功”,却忽视了“如何避免失败”。通过采用“反向思考法”,我们可以更全面地审视决策过程。 具体来说,就是先设想一下“如果我想把这件事搞砸,我会怎么做”,然后从反面出发,将“避免这些行为”作为决策的关键考量因素。

以自媒体运营为例,我们可以通过反向思考“搞砸自媒体的关键行为”,如“内容不垂直、更新不规律、缺乏互动”等,来指导我们的决策。这样,在制定策略时,我们就会更加注重“保持内容垂直、确保固定更新频率、积极与粉丝互动”等方面,从而降低失败的风险。

3、决策小组的组建

由于每个人都会存在认知上的盲区,仅凭单一视角很容易导致错误的决策。因此,建议组建一个由3-5名值得信赖的朋友、同事或行业前辈构成的“决策小组”。在面临重要决策时,你可以:

详细地向他们阐述你的“决策内容、依据及顾虑”;

请求他们提出“异议”和“潜在风险”;

最后,综合小组成员的意见,进一步完善自己的决策。

4、终极认知:决策的本质,在于“持续优化胜率”

安妮·杜克在她的著作中强调,世界上并不存在“完美无缺”的决策,而只有“在特定情境下,胜率最高的选择”。真正的决策大师,并非从不犯错,而是能从错误中汲取教训,不断提升决策的正确率。

 

5、 长期成长与高胜率决策
对于个人的成长而言,我们应该专注于那些能够带来长期复利效应的领域,如阅读、技能学习和人脉积累。即使短期内看不到明显的效果,只要这些决策符合“高胜率逻辑”,我们就应该坚持下去。因为时间会逐渐放大这些 高胜率决策所带来的积极影响。

在职场发展方面,我们应当选择那些能够提升核心技能且行业天花板较高的职位,避免那些虽然短期薪资诱人但却缺乏成长空间的工作。毕竟,职场上的长期收益,往往取决于我们一系列高胜率决策的累积。

同样,在投资理财领域,我们也应该坚持“分散投资、长期持有和基于逻辑的决策”原则,远离“追涨杀跌、盲目跟风”的行为。毕竟,投资的本质在于通过概率来管理风险。

 

普通人应用:在决定是否创业时,不要问“这会成功吗?”,而是评估“根据市场数据、团队能力和资金状况,成功概率大概是多少?”,并制定应对不同概率结果的计划。

 

 

(五)、系统思维:看见森林而非树木

系统思维要求我们关注事物之间的相互联系,而非孤立事件。它帮助我们理解复杂系统中反馈循环、延迟和非线性关系,避免“解决一个问题却创造更多问题”的陷阱。

如何应用:

• 绘制系统关系图,展示各要素如何相互影响

• 寻找系统中的杠杆点——微小改变能产生巨大影响的地方

• 注意时间延迟——原因和结果之间可能存在显著时间差

例如,城市交通拥堵问题,简单增加道路(孤立思维)可能吸引更多车辆,反而加剧拥堵。系统思维会考虑公共交通、土地使用规划、出行需求管理等相互关联的因素。

普通人应用:在管理团队时,不要只关注个别员工的表现(树木),而要理解团队动力、沟通模式、奖励制度等如何相互作用(森林),从而找到提升整体绩效的杠杆点。

一、系统视角:看见森林而非树木

系统思维首先强调的是一种整体观,即“看见森林而非树木”。它要求我们在面对问题时,不仅仅关注单个元素或局部现象,而是将问题置于更广阔的背景之下,理解各要素之间的相互作用与影响。
正如查理·芒格所言:“对于一个只有一把锤子的人来说,任何问题看起来都很像钉子。”这警示我们,避免单一视角的局限,是系统思维的第一步。

二、连接与关系:构建知识网络

在系统思维中,要素之间的连接与关系是至关重要的。这些连接构成了系统的骨架,决定了系统的运行方式和功能表现。厉害的人善于发现并强化这些连接,构建出复杂而有序的知识网络。
能够理解并预测系统中各部分的相互影响,从而在决策时更加全面和准确。例如,在商业领域,优秀的领导者能够洞察市场趋势、竞争对手动态以及内部资源分配之间的微妙关系,制定出富有前瞻性的战略规划。

三、规律探索:从现象到本质

系统思维还强调对规律的探索与把握。在纷繁复杂的现象背后,往往隐藏着不变的规律。厉害的人能够通过深入分析、归纳总结,发现这些规律,并据此指导自己的行动。
知道,只有遵循规律,才能在变化莫测的世界中保持稳健的步伐。正如物理学中的万有引力定律,它揭示了天体运动的基本规律,为人类的太空探索提供了坚实的理论基础。
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四、跳出思维定式:打破无形的框架

系统思维要求我们不断挑战自我,跳出固有的思维定式。正如日本帝国大学教授汤川学的实验所示,当学生们跳出点围起来的区域时,原本看似无解的问题迎刃而解。
这启示我们,很多时候,我们之所以无法解决问题,是因为我们被自己的认知框架所束缚。因此,保持开放的心态,勇于尝试新的视角和方法,是系统思维不可或缺的一部分。

五、培养全局动态意识:多维度审视问题

系统思维还强调全局动态意识的培养。这意味着我们要从时间、空间、高维、深层及周边因素等多个维度来审视问题。通过构建多维度的思考框架,我们能够更全面地理解问题的本质和复杂性,从而制定出更加科学合理的解决方案。例如,在环境保护领域,我们需要从全球视角出发,考虑气候变化、生物多样性、人类活动等多个因素之间的相互作用,才能制定出有效的环境保护政策。

 

 

(六)、奥卡姆剃刀原则:最简单的解释往往最正确

14世纪逻辑学家奥卡姆的威廉提出:“如无必要,勿增实体。”这个原则建议,在竞争性解释中,假设最少的解释往往更接近真相。它帮助我们避免过度复杂化问题。

如何应用:

• 面对多个可能的解释时,选择假设最少的那一个

• 警惕添加不必要的复杂性

• 但要注意:简单不是目标,而是指导原则——最简单的正确解释才是目标

例如,当你的电脑突然无法开机时,最可能的解释是电源线松动(简单解释),而不是主板上的某个特定芯片故障(复杂解释)。

普通人应用:在分析人际关系冲突时,不要立即假设对方有恶意或复杂动机(复杂解释),先考虑是否存在误解、沟通不畅或情境压力等简单解释。

 

在选择策略之前,了解决策的神经科学是很重要的。虽然我们愿意认为自己的大多数决定都是理性的,但事实远非如此。当我们做决定时,大脑中会发生很多事情,大脑皮层的许多部分会参与其中,情绪调节也开始发挥作用,“战或逃”反应会促使我们尽快做出决定。简而言之,我们的控制力比自己想象的要小。

这就是为什么使用决策策略可以帮助我们以更理性的方式指导自己的选择。有一个策略我特别喜欢用,那就是 DECIDE 框架。这个框架是由克里斯蒂娜·郭(Kristina Guo)教授于 2008 年设计的,包括六个步骤:

1. 确定问题(defining the problem);

2. 建立标准(establishing the criteria);

3. 考虑备选方案(considering the alternatives);

4. 确定最佳备选方案(identifying the best alternative);

5. 制定和执行行动计划(developing and implementing a plan of action);

6. 评估解决方案(evaluating the solution)。

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奥卡姆剃刀的替代策略:DECIDE 框架。DECIDE 分别代表:1. 确定问题;2. 建立标准;3. 考虑备选方案;4. 确定最佳备选方案;5. 制定和执行行动计划;6. 评估解决方案。

DECIDE 框架最初是为医疗保健管理人员设计的,以便他们在日益复杂的工作环境中做出有效的决策,在这种环境中,他们需要处理大量的医疗、伦理、经济、法律、技术和组织方面的问题。这种方法非常接近科学方法,但又具有实操性,可以让我们在做决定之前考虑到更复杂的解决方案。

无论你选择使用奥卡姆剃刀还是 DECIDE 框架,在做决定时,理解动态系统并使用第二层思维都是很重要的。我们的选择可能会产生意想不到的后果,只有考虑到多种备选方案,我们才能尽量减少错误的发生。

 

奥卡姆剃刀的使用和启发:
如果运用奥卡姆剃刀定律,下面这段内容是不必要的,因为在一定程度上它是画蛇添足,有可能会限制大家的思考:

1.依据最小能量原则,我们的生活应更尽可能简单,而简单的有效途径就是养成好的习惯。公众号中更新了很多养成习惯的最前沿内容,可从开始阅读 5天掌握一个习惯养成方法 开始。

2.自动挡汽车在逐步替代手动挡汽车,也是因为自动挡对大多数用户来说满足“简单有效原理”。

3.很多投资人投资项目的时候,要求商业模式尽可能简单,创业者要在最短的时间内说清创业项目,商界还流传着“一分钟电梯演讲”理论。

 

(七)、成长型思维:像卡罗尔·德韦克一样看待能力

斯坦福心理学家卡罗尔·德韦克提出的“成长型思维”认为,能力可以通过努力和发展而改变。这与“固定型思维”(认为能力是天生的、不变的)形成鲜明对比。这种思维框架直接影响我们面对挑战的态度和长期成就。

如何应用:

• 将“失败”重新定义为“学习机会”

• 用“尚未”代替“不能”(“我还不会这个”而非“我不会这个”)

• 关注过程而非仅仅结果,赞扬努力而非天赋

例如,具有成长型思维的学生在考试不及格时,会想“我需要调整学习方法”,而不是“我数学不行”。

普通人应用:在学习新技能时,不要因初期困难而认为自己“没天赋”,而是将其视为能力发展过程中的正常阶段,通过刻意练习逐步提升。

核心特征与科学依据

‌关键差异对比‌:
‌成长型思维‌:主动拥抱挑战(如学习新技能),将失败归因于“暂时未掌握”,通过刻意练习强化神经可塑性(脑成像显示前额叶皮层活跃度提升)。‌‌

‌固定型思维‌:回避困难(如放弃复杂任务),将失败归为“能力不足”,导致潜能固化。‌‌

‌实证支持‌:德韦克团队追踪研究发现,接受成长型思维干预的学生,4年后选修大学预备课程比例显著提高,职场适应力更强。‌‌

系统化培养方法
‌语言重构技巧‌:
替换消极表达:将“我做不到”改为“我还没掌握”,将“太难了”改为“需分步攻克”。‌‌

使用“yet”句式:如“我数学不好”转为“我数学还没学好”,强调过程而非结果。‌‌

‌行为训练策略‌:
每日记录进步:聚焦微小改进(如“今天提问1次”),强化自我效能感。‌‌

失败分析工具:采用GRAI模型(目标-结果-分析-洞察),例如考试失利后拆解“术语过多导致理解障碍”并优化表达。‌‌

‌环境塑造‌:
教育场景:教师采用“过程性表扬”(如“你解题策略很清晰”而非“你真聪明”)。‌‌

家庭场景:家长示范“接纳错误”,如孩子作业出错时引导“哪里卡住了?我们试试新方法”。‌‌

 

整合应用:构建你的思维工具箱

这些思考框架不是孤立使用的工具,而是可以组合应用的思维工具箱。面对复杂问题,你可以:

1. 用第一性原理拆解问题本质

2. 用逆向思维避免常见陷阱

3. 用二阶思维预见长远影响

4. 用概率思维量化不确定性

5. 用系统思维理解相互关系

6. 用奥卡姆剃刀简化解释

7. 用成长型思维保持学习态度

掌握这些思考框架不需要高智商或特殊天赋,只需要刻意练习。开始时可能感到不自然,就像学习任何新技能一样。但随着时间的推移,这些思维模式会逐渐内化,成为你认知世界、解决问题的本能方式。

真正的思考高手不是天生思维不同,而是后天构建了更好的思考框架。好消息是,这些框架是开放的、可学习的。从今天开始,选择一个框架应用于你当前面临的决策或问题,逐步扩展你的思维工具箱。随着时间的推移,你会发现自己的决策质量显著提升,面对复杂问题时更加从容自信。

思考框架不会替你思考,但它们会引导你更清晰、更全面、更深刻地思考——这正是顶级高手与普通人的关键区别,也是你现在可以开始培养的能力。

 

 

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