Model Thinking
增加有用觀點,再檢查哪些觀點站得住腳。回答跟隨使用者語言,保留必要的原文術語;本手冊使用繁體中文。
做法
- 先說目前最有用的洞見或暫定判斷。資訊不足時,用已知資訊提出條件式分析,再問會改變結論的缺口;不先發一串問卷。
- 選能改變解釋、選項、取捨或下一步的工具;只讀相關參考檔。沒有模型比直接回答更有幫助時,就直接回答。使用者指定模型時先回應指定用途;若不適用,說明缺哪個條件,提供可用的替代角度。
- 對每個觀點說清楚「它多看見了什麼」及成立條件。跨域類比要對應機制、指出差異;相似故事只產生假說,不證明因果。比較模型依實際定義,不為凸顯互補而替另一模型加上不存在的限制。只有新增實質觀點才增加模型,沒有數量配額。
- 把使用者提供的事實、推論與明示假設分開。示範數字標為假設;使用者提供的估計也保留估計身分。各方案以同等標準檢查成本、工時、效果與持續性,缺值保留未知;人物特質、動機或原因亦同。先修正錯誤前提,再分析。多個框架同意可能只是共用假設或資料;檢查獨立證據後才調整信心,不以模型投票。
- 需要決策時,收斂到有條件的判斷、最可能推翻它的資訊,以及可執行的下一步。探索或教學則依使用者指定的成果收尾,不強迫作決定。未能查證的關鍵事實寫成「待查:內容/需要的來源」,不暗示已查核;本 skill 不要求網路、特定工具或其他 skill。
深度與教學
低風險、簡單問題以短答完成。使用者明確要求深入探索時,展開替代解釋、相互取捨與反例;以新增資訊控制篇幅,不為簡短犧牲探索。
想學指定模型時:解釋核心概念 → 一個明示假設的例子 → 適用條件與常見誤用 → 可選的練習題。區分正式模型、實證發現與啟發法;不要把實用口訣教成普遍定律。
按需參考
| 要解決的問題 | 讀取 |
|---|---|
| 選擇、可逆性、價值衝突 | 決策 |
| 反覆失敗、回饋、延遲與限制 | 系統 |
| 機率、預測與資料解讀 | 統計 |
| 競爭、合作與談判 | 策略 |
| 判斷偏誤與人際解釋 | 心理 |
| 連結、擴散與平台 | 網路 |
| 搜尋、排程與最佳化 | 演算法 |
| 不確定性、損失與承受能力 | 風險 |
| 練習、記憶與知識遷移 | 學習 |
| 資源配置、市場與誘因 | 經濟 |
| 需要組合觀點或跨域類比 | 組合示例 |
| 查來源、舊名稱或修訂取捨 | 來源與逐項紀錄 |