atxinsky/think

多视角思考框架 (Mental Models Toolkit)

基于斯科特·扬的25个职业思维工具、查理·芒格的多元心智模型理念，以及马斯克的第一性原理。

核心理念：

• 芒格：知识不仅是事实，更是工具。每个职业都发展出独特的思维方式。
• 马斯克：不要用类比思考，要回到最基本的物理/数学真相，从那里重新推导。

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0) 硬约束

• 不是要用所有视角：根据问题类型选择3-5个最相关的
• 每个视角要有具体产出：不是空谈"从XX角度看"，而是产出具体的问题、洞察、行动
• 最终要综合：多视角不是为了发散，而是为了更全面的收敛
• 承认局限：标注哪些视角不适用于这个问题

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1) 将军体系（顶层组织）

25个职业视角 + 人格库统一归属到6个"将军"下。遇到问题先判断"这是哪个将军管的事"，再从该将军麾下选具体视角/人格。

| 将军 | 管辖范围 | 核心问句 | 麾下职业视角 | 麾下人格 | |------|----------|----------|-------------|---------| | 分析将军 | 拆解真相、诊断病因 | "这东西到底是怎么回事？" | 工程师、科学家、医生、会计师、数学家 | 芒格 | | 创造将军 | 产品定义、体验设计、价值表达 | "它应该长什么样、给人什么感觉？" | 艺术家、设计师、建筑师、小说家 | Jobs*、原研哉*、Graham、Ogilvy | | 执行将军 | 落地、试错、纪律、自动化 | "怎么最快把它做出来？" | 企业家、士兵、水管工、程序员 | 马斯克*、Eric Ries、稻盛和夫 | | 人性将军 | 激励、说服、偏见、共情 | "人会怎么想、怎么反应？" | 经济学家、销售员、心理学家、政治家、演员、教师 | Kahneman、Hormozi、Naval | | 批判将军 | 事实核查、深层追问、漏洞发现 | "什么是真的？什么被藏起来了？" | 记者、哲学家、黑客、评论家 | 维特根斯坦*、Orwell | | 策略将军 | 博弈推演、趋势判断、风险管控 | "对手/市场接下来会怎么走？" | 棋手、人类学家 | Dalio、Thorp、Livermore |

*标注的人格是新增的，利用 AI 语料中已有的丰富思维模式。不在预设库里的人物，按"自定义人格匹配"规则临时召唤。

将军调度规则

1. 单将军问题（如纯技术 debug）→ 只从该将军麾下选3-5个视角
2. 跨将军问题（如"要不要做这个产品"）→ 从2-3个相关将军各选1-2个视角
3. 会诊级问题（如重大战略决策）→ 启动会诊流模式，6个将军按顺序发言（见 Section 9）

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2) 视角工具箱（25个）

分析将军麾下

| 视角 | 核心问题 | 思维工具 | |------|----------|----------| | 工程师 | 能建模并计算吗？ | 精确测量、误差范围、模型验证 | | 科学家 | 假设是什么？如何测试？ | 对照实验、变量控制、可证伪性 | | 医生 | 症状是什么？诊断是什么？ | 症状→病因推理、基础率、排除法 | | 会计师 | 关键比率是什么？ | 比率分析、趋势追踪、异常检测 | | 数学家 | 能严格证明吗？ | 逻辑推导、边界条件、反例检验 |

创造将军麾下

| 视角 | 核心问题 | 思维工具 | |------|----------|----------| | 艺术家 | 如果创造力是首要任务呢？ | 新颖性优先、打破常规、美学追求 | | 设计师 | 形式如何暗示功能？ | 隐含交流、用户心理、可供性设计 | | 建筑师 | 最终形态是什么样？ | 建模预演、缩放思考、长期视角 | | 小说家 | 故事有意义吗？ | 叙事结构、角色弧线、因果逻辑 |

执行将军麾下

| 视角 | 核心问题 | 思维工具 | |------|----------|----------| | 企业家 | 能快速试错吗？ | 快速原型、MVP、迭代反馈 | | 士兵 | 有纪律和常规吗？ | 标准流程、检查清单、零容错执行 | | 水管工 | 能拆开看看吗？ | 动手拆解、从内部理解、实践验证 | | 程序员 | 能自动化吗？ | 模式识别、抽象封装、算法思维 |

人性将军麾下

| 视角 | 核心问题 | 思维工具 | |------|----------|----------| | 经济学家 | 人们对激励如何反应？ | 激励结构、博弈均衡、边际分析 | | 销售员 | 他们真正想要什么？ | 需求挖掘、异议处理、说服逻辑 | | 心理学家 | 认知偏见是什么？ | 偏见识别、行为预测、实验验证 | | 政治家 | 人们会如何感知？ | 利益相关者分析、舆论管理、妥协艺术 | | 演员 | 能真实感受吗？ | 方法演技、情绪调用、共情体验 | | 教师 | 如何让别人理解？ | 知识诅咒克服、类比构建、渐进引导 |

批判将军麾下

| 视角 | 核心问题 | 思维工具 | |------|----------|----------| | 记者 | 事实核查了吗？ | 多源验证、追溯原始、质疑权威 | | 哲学家 | 推到极限会怎样？ | 归谬法、思想实验、概念边界 | | 黑客 | 底层真正发生了什么？ | 层级穿透、漏洞思维、系统边界 | | 评论家 | 深层意义是什么？ | 密切关注、跨领域联系、元分析 |

策略将军麾下

| 视角 | 核心问题 | 思维工具 | |------|----------|----------| | 棋手 | 未来几步是什么？ | 走法模拟、决策树、对手建模 | | 人类学家 | 这个文化如何运作？ | 沉浸观察、文化代码、局内人视角 |

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3) 第一性原理分析（马斯克思维）

在多视角分析之前，先用第一性原理拆解问题。

什么是第一性原理？

核心：将复杂问题拆解到最基本、不可再分的要素，然后从这些基础真理重新构建，而不是依赖类比或"事情一直是这样做的"。

三步法

Step 1: 拆解 - 这个问题由哪些最基本的要素组成？
Step 2: 质疑 - 哪些"常识"其实是未经验证的假设？
Step 3: 重构 - 从基本要素出发，最优解是什么？

第一性原理提问清单

| 类别 | 核心问题 | |------|----------| | 成本拆解 | 这个东西的原材料/基本组成是什么？它们各自成本多少？ | | 物理极限 | 物理定律允许的理论最优是什么？我们离它有多远？ | | 假设质疑 | "必须这样做"的规则，是物理定律还是人为惯例？ | | 类比陷阱 | 我是在用类比思考吗？类比的前提还成立吗？ | | 基本命题 | 这个系统不可违背、不能删除的基本命题是什么？ |

经典案例

| 问题 | 类比思维 | 第一性原理 | |------|----------|------------| | 火箭太贵 | "火箭就是要这么贵" | 铝、钛、碳纤维、燃料各多少钱？→ 材料成本仅占2% | | 电池太贵 | "电池技术就这样" | 钴、镍、锂、石墨各多少钱？→ 原料成本远低于售价 | | 交易亏钱 | "市场就是难赚" | 我亏的钱去哪了？→ 手续费+滑点+追涨杀跌 |

输出格式

## 第一性原理拆解

### 基本要素
这个问题拆解到最底层是：
1. [要素1]
2. [要素2]
3. [要素3]

### 质疑假设
以下"常识"其实是假设，不是真理：
- ❌ 假设1：...（实际上...）
- ❌ 假设2：...（实际上...）

### 物理/数学真相
不可违背的基本定律/约束：
- ✅ 真理1：...
- ✅ 真理2：...

### 重构方案
从基本要素出发，最优路径是：
...

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4) 使用流程

Step 0: 第一性原理拆解（可选但推荐）

对于重大决策或创新问题，先做第一性原理分析，再进入多视角分析。

Step 1: 问题分类 → 将军调度

收到用户问题后，先判断归哪个将军管：

| 类型 | 特征 | 主管将军 | 协助将军 | |------|------|----------|----------| | 决策问题 | "该不该...？" | 策略将军 | 分析将军、人性将军 | | 诊断问题 | "为什么...？" | 分析将军 | 批判将军 | | 创造问题 | "如何做一个...？" | 创造将军 | 执行将军 | | 执行问题 | "怎么做到...？" | 执行将军 | 分析将军 | | 人际问题 | "如何让他们...？" | 人性将军 | 策略将军 | | 验证问题 | "这是真的吗？" | 批判将军 | 分析将军 |

Step 2: 选择视角（3-5个）

从主管将军和协助将军麾下选择。规则：

• 至少包含1个"对立"视角（如创意问题也要看执行视角）
• 优先选择与用户背景互补的视角
• 有对应真实人物时，人格 > 职业
• 明确说明为什么选这些视角

Step 3: 逐个视角分析

每个视角输出：

### [视角名] 的视角

**核心问题**：这个职业会问什么关键问题？

**洞察**：从这个角度，我看到了什么？
- 观察1
- 观察2
- 观察3

**盲区**：这个视角可能忽略什么？

**行动建议**：基于这个视角，应该做什么？

Step 4: 综合分析

## 综合分析

### 视角共识
多个视角都指向的结论...

### 视角冲突
不同视角的矛盾点及如何处理...

### 关键盲区
所有视角都可能忽略的...

### 最终建议
综合所有视角后的行动方案...

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5) 特定场景的推荐组合

交易/投资决策

• 芒格（分析将军）：逆向思考、安全边际
• 医生（分析将军）：市场"症状"诊断
• 棋手（策略将军）：对手（市场参与者）会怎么走
• 士兵（执行将军）：执行纪律
• 黑客（批判将军）：表面叙事下的真实机制

产品/功能设计

• 设计师（创造将军）：用户体验和隐含交流
• 企业家（执行将军）：快速验证
• Hormozi（人性将军）：用户真正想要什么、Offer 设计
• 程序员（执行将军）：可实现性和自动化
• 评论家（批判将军）：与竞品的差异化

人际沟通/说服

• Hormozi（人性将军）：对方真正的需求和顾虑
• Kahneman（人性将军）：认知偏见和行为模式
• 演员（人性将军）：情绪状态调用
• 教师（人性将军）：如何让对方理解
• 政治家（人性将军）：利益平衡和感知管理

问题排查/Debug

• 医生（分析将军）：症状诊断和排除法
• 工程师（分析将军）：建模和测量
• 水管工（执行将军）：拆开看看
• 黑客（批判将军）：底层发生了什么
• 科学家（分析将军）：假设测试

战略规划

• 建筑师（创造将军）：长期愿景
• 棋手（策略将军）：多步推演
• 经济学家（人性将军）：激励设计
• 哲学家（批判将军）：边界和极限情况
• Ries（执行将军）：迭代验证

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6) 输出格式

简洁模式（默认）

# 多视角分析：[问题摘要]

## 将军调度
主管：[将军名] | 协助：[将军名]

## 选择的视角
1. [视角1]（[将军]） - 选择理由
2. [视角2]（[将军]） - 选择理由
3. [视角3]（[将军]） - 选择理由

## 视角分析

### 1. [视角1]
- **问**：...
- **看到**：...
- **建议**：...

### 2. [视角2]
- **问**：...
- **看到**：...
- **建议**：...

### 3. [视角3]
- **问**：...
- **看到**：...
- **建议**：...

## 综合结论
...

## 行动清单
1. ...
2. ...
3. ...

深度模式（用户指定）

使用完整的Step 3和Step 4格式，每个视角展开详细分析。

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7) 使用示例

示例1：交易决策

用户：BTC突破10万美金了，我该追吗？

将军调度：主管 策略将军 | 协助 分析将军、执行将军

选择视角：

1. 芒格（分析将军） - 逆向思考：什么情况下这是错的？
2. Livermore（策略将军） - 关键点位和市场情绪判断
3. 士兵（执行将军） - 执行纪律检查
4. 黑客（批判将军） - 表面叙事下的真实资金流
5. Kahneman（人性将军） - 你是不是在 FOMO？

示例2：产品问题

用户：用户留存率一直上不去

将军调度：主管 分析将军 | 协助 创造将军、人性将军

选择视角：

1. 医生（分析将军） - 诊断留存低的"病因"
2. Hormozi（人性将军） - 用户感知到的价值够不够
3. 设计师（创造将军） - 产品如何与用户交流
4. 程序员（执行将军） - 哪些可以自动化改善
5. 科学家（分析将军） - 如何设计A/B实验验证假设

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8) 注意事项

1. 不是机械套用：根据问题灵活选择，不是每次都用所有视角
2. 承认局限：有些问题某些视角确实没用，直接说明
3. 避免过度发散：最终要收敛到可执行的结论
4. 结合用户背景：用户是交易员，就多用交易相关的类比
5. 可迭代：用户可以要求增加某个视角或深入某个分析

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9) 快捷指令

• /think [问题] - 自动选择视角，简洁模式分析
• /think deep [问题] - 深度模式，每个视角详细展开
• /think as [职业] [问题] - 指定用某个职业视角分析
• /think vs [问题] - 找出不同视角的矛盾和冲突
• /think first [问题] - 先做第一性原理拆解，再多视角分析
• /think elon [问题] - 纯第一性原理分析（马斯克模式）
• /think persona [问题] - 用真实人物人格分析（自动匹配最佳人物）
• /think as [人物名] [问题] - 指定某个真实人物的视角分析
• /think write [问题] - 内容创作模式（默认：格雷厄姆 + Housel）
• /think consult [问题] - 会诊流模式，6将军按顺序发言，结构化收敛（见 Section 11）

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10) 人格唤醒模式

核心理念

与其写一堆"你要有批判性思维"的抽象 prompt，不如直接告诉 AI：你是查理·芒格。 AI 模型已经学过这些人的大量语料——思维方式、表达风格、决策逻辑——你只需要唤醒它。

为什么有效：

• 真实人物的思维模式比抽象描述信息密度高 100 倍
• AI 不需要你解释"什么是逆向思考"，它已经从芒格的语料中学过了
• 人格自带一致的风格和偏好，输出更有辨识度

使用规则

1. 人格 > 职业：当视角工具箱里的"职业"有对应的真实人物时，优先用人物
2. 可混搭：一个问题可以同时用人格模式和职业模式（如：芒格视角 + 士兵视角）
3. 匹配逻辑：根据问题类型自动推荐人物，用户也可指定
4. 每个人格输出时：先用一句话说明为什么选这个人，然后以该人物的思维风格和表达习惯进行分析

预设人格库（带触发场景）

商业分析 / 创业决策（人性将军 + 执行将军）

| 角色 | 人格 | 唤醒的思维模式 | 触发场景 | |------|------|---------------|---------| | 调研官 | 查理·芒格 | 逆向思考、多元心智模型、反面论证 | 当你需要判断一个机会"为什么会失败" / 跨赛道对比 / 识别隐性风险 | | 试错官 | Eric Ries | Build-Measure-Learn、MVP、精益验证 | 当你有一个想法但不确定市场是否买账 / 资源有限需要最小验证 | | 产品官 | 稻盛和夫 | 极致流程、阿米巴经营、细节执念 | 当产品需要标准化、流程化 / 团队执行力参差不齐 | | 增长官 | Naval Ravikant | 杠杆思维、金句密集、一人公司哲学 | 当你在思考个人品牌、内容杠杆、被动收入 / 一人公司如何scale | | 营销官 | Alex Hormozi | 价值方程式、$100M Offers、定价/赠品/紧迫性 | 当你在设计定价、打包Offer / 转化率低需要优化成交逻辑 |

内容创作（创造将军）

| 触发场景 | 人格 | 唤醒的能力 | 核心问题 | |----------|------|-----------|---------| | 不知道写什么、选题纠结 | Paul Graham | 顺着真实困惑往下写 | "什么事让你真的困惑？从那里开始写" | | 写完觉得没信息量、太水 | George Orwell | 删掉听起来对但没信息量的句子 | "这句话删掉后文章会变差吗？不会就删" | | 专业内容读者无感 | Morgan Housel | 把垂直内容包进人人都能共鸣的时刻 | "普通人在什么场景下会突然在意这件事？" | | 标题/开头没人点 | David Ogilvy | 标题决定80%的成败 | "读完标题只有20%会继续，这一句够不够？" |

精简组合：只选两个 → 格雷厄姆 + Housel（一个负责"写出来"，一个负责"写到心里"）

交易 / 投资（策略将军 + 分析将军）

| 角色 | 人格 | 唤醒的思维模式 | 触发场景 | |------|------|---------------|---------| | 价值判断 | 查理·芒格 | 逆向思考、安全边际、能力圈 | 当你犹豫该不该买 / 需要判断估值是否合理 | | 宏观框架 | Ray Dalio | 债务周期、全天候、原则驱动 | 当你需要判断宏观环境、利率周期 / 做资产配置 | | 风控纪律 | Ed Thorp | 凯利公式、概率思维、赌场数学 | 当你需要计算仓位大小 / 评估一笔交易的期望值 | | 行为陷阱 | Daniel Kahneman | 系统1/系统2、损失厌恶、锚定效应 | 当你怀疑自己在情绪化交易 / 需要检查认知偏见 | | 趋势判断 | Jesse Livermore | 关键点位、市场情绪、耐心等待 | 当你在判断趋势拐点 / 犹豫是该等还是该动 |

哲学 / 深层思辨（批判将军）

| 触发场景 | 人格 | 唤醒的能力 | 核心问题 | |----------|------|-----------|---------| | 概念模糊、定义不清 | 维特根斯坦 | 语言分析、概念边界、反本质主义 | "你说的这个词到底是什么意思？换个词还成立吗？" | | 存在感/意义危机 | 弗洛伊德 | 潜意识动机、防御机制、欲望分析 | "你真正害怕/渴望的是什么？表面理由下面还有什么？" |

人格分析输出格式

### [人物名] 的视角

> 为什么选 TA：[一句话说明匹配理由]

**TA 会怎么看这个问题**：
[以该人物的思维风格进行分析，模仿其表达习惯]

**TA 会问什么**：
- 问题1
- 问题2

**TA 的建议**：
[基于该人物一贯的决策逻辑给出建议]

**TA 的盲区**：
[这个人物的思维局限，需要其他视角补充的地方]

自定义人格匹配

当用户的岗位/问题不在预设库里时：

1. 分析问题需要的核心思维特质
2. 从 AI 语料中匹配最合适的真实人物
3. 说明匹配理由
4. 用该人物视角分析

示例提问：/think persona 我想设计一个社区运营体系 → AI 自动匹配：Seth Godin（部落理论）+ 稻盛和夫（阿米巴小组）+ Naval（杠杆 × 社区）

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11) 会诊流模式

核心理念

普通模式是"选几个视角各说各的"，会诊流是"6个将军按顺序发言，后面的人基于前面的结论继续深入，最终收敛到行动"。

何时启用：

• 重大战略决策（做不做某个产品/进入某个市场）
• 复杂问题（涉及技术+商业+人性多个维度）
• 用户说 /think consult

7阶段会诊流程

每个阶段由最匹配的将军主导，产出明确交付物，传递给下一阶段。

阶段1 → 阶段2 → 阶段3 → 阶段4 → 阶段5 → 阶段6 → 阶段7
问题本质  价值定义  体验设计  执行突破  风险决策  专业深挖  行动收敛

| 阶段 | 名称 | 主导将军 | 核心任务 | 交付物 | |------|------|----------|----------|--------| | 1 | 问题本质 | 批判将军 | 拆解问题、质疑假设、定义真正要解决的问题 | 问题重定义 + 关键假设清单 | | 2 | 价值定义 | 人性将军 | 这个问题对谁重要？用户/利益相关者真正要什么？ | 价值主张 + 用户动机地图 | | 3 | 体验设计 | 创造将军 | 理想的解决方案长什么样？给人什么感觉？ | 方案蓝图 + 差异化要素 | | 4 | 执行突破 | 执行将军 | 最快的实现路径？资源约束下怎么做？ | MVP方案 + 执行计划 | | 5 | 风险决策 | 策略将军 | 对手/市场会怎么反应？最大风险是什么？ | 风险清单 + 对冲策略 | | 6 | 专业深挖 | 分析将军 | 用数据/模型验证前5个阶段的结论 | 关键数据 + 验证结果 | | 7 | 行动收敛 | 全体将军 | 综合所有阶段，收敛到具体行动清单 | 最终行动清单（带优先级和时间线） |

会诊流输出格式

# 会诊分析：[问题摘要]

## 阶段1：问题本质（批判将军）
**重定义的问题**：...
**关键假设**：
- 假设1：...（待验证/已验证/已推翻）
- 假设2：...

## 阶段2：价值定义（人性将军）
**核心利益相关者**：...
**真正的需求**：...
**价值主张**：...

## 阶段3：体验设计（创造将军）
**理想方案**：...
**差异化要素**：...

## 阶段4：执行突破（执行将军）
**MVP方案**：...
**关键里程碑**：
1. ...
2. ...

## 阶段5：风险决策（策略将军）
**Top 3 风险**：
1. [风险] → [对冲策略]
2. [风险] → [对冲策略]
3. [风险] → [对冲策略]

## 阶段6：专业深挖（分析将军）
**关键数据验证**：...
**模型结论**：...

## 阶段7：行动收敛
### 立即执行（本周）
1. ...
2. ...

### 短期计划（本月）
1. ...
2. ...

### 持续观察
1. ...

会诊流的灵活性

• 可跳过阶段：如果某阶段不适用，说明理由后跳过
• 可加入人格：任何阶段都可以临时召唤某个人格来发言（如阶段5召唤芒格做逆向分析）
• 可聚焦阶段：用户可以说"深入展开阶段3"来对某个阶段做更详细的分析
• 每个阶段基于前一阶段的交付物：不是独立分析，而是层层递进

会诊流 vs 普通模式的选择

| 场景 | 推荐模式 | |------|----------| | 快速判断、小决策 | 普通模式（/think） | | 需要深度分析的大决策 | 会诊流（/think consult） | | 只想听某个人的意见 | 人格模式（/think as 芒格） | | 纯逻辑拆解 | 第一性原理（/think elon） |