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# 思维模型

> 第一性原理、奥卡姆剃刀、多阶思维、状态空间等认知工具。

> 这里用于沉淀可复用的思维模型。先不固定结构，后续按实际内容自然生长。

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### 使用原则

- 一个模型先说清它解决什么问题。
- 能配例子就配例子，避免只留下抽象口号。
- 先记录，再整理；先保留上下文，再提炼结构。
- 同一个模型可以多次迭代，不追求一次写成最终版。

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### 模型记录区

<a id="philosophy-thinking-models-第一性原理"></a>
#### 第一性原理

把问题拆到不能再依赖既有说法、行业惯例和二手结论的基础事实，再从基础事实重新推导方案。

适合：

- 需求被经验做法绑架时。
- 方案复杂但没人能解释为什么必须这样时。
- 要判断一个“默认方案”是否真的成立时。

使用方式：

1. 写出当前结论。
2. 逐条追问：这个结论依赖哪些前提？
3. 区分事实、假设、偏好、惯例。
4. 保留不可再拆的事实约束。
5. 从事实约束重新推导最小可行路径。

在 Vibe Coding 中，它常用于防止 AI 沿着常见套路生成过度复杂方案。

<a id="philosophy-thinking-models-奥卡姆剃刀"></a>
#### 奥卡姆剃刀

在能解释同一现象、满足同一验收标准的多个方案中，优先选择假设更少、结构更短、依赖更少、状态更少的方案。

它不是“越简单越好”，而是：

> 在不牺牲关键约束的前提下，少引入不必要实体。

适合：

- AI 生成了大量抽象层、框架和配置。
- 一个功能有多种实现路径。
- 需要判断是否真的要引入新依赖或新模块。

使用方式：

1. 列出所有必须满足的约束。
2. 对比方案的依赖数量、状态数量、分支数量、概念数量。
3. 删除无法直接服务验收标准的结构。
4. 保留可测试、可解释、可替换的最小方案。

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#### 网络效应

一个系统、工具、标准或平台的价值，会随着使用者、连接节点、互操作对象和生态资产的增加而上升。

适合：

- 选择技术栈、平台、协议、社区或开源生态。
- 判断一个标准是否值得跟随。
- 评估文档、模板、Skill、质量门禁和工程闭环是否应该统一入口。

使用方式：

1. 识别网络里的节点：用户、工具、插件、文档、数据、案例、贡献者。
2. 判断新增节点是否会提高其他节点的价值。
3. 判断迁移成本、锁定风险和替代路径。
4. 优先选择能扩大生态连接、降低协作成本的方案。

在知识库中，网络效应意味着：同一套术语、路径、模板和入口越统一，越容易被人和 AI 重复引用。

<a id="philosophy-thinking-models-思想实验"></a>
#### 思想实验

在现实执行之前，先构造一个简化但关键约束完整的假想场景，用来检验概念、规则、边界和后果。

适合：

- 方案还没写代码，但要判断是否会崩。
- 现实试错成本高。
- 需要测试一个原则在极端情况下是否仍成立。

使用方式：

1. 设定一个最小场景。
2. 保留关键约束，删除无关细节。
3. 推演正常路径、边界路径、极端路径。
4. 看结论是否自洽，是否出现反例。

示例问题：

- 如果用户完全零基础，这份教程还能不能走通？
- 如果 AI 输出错了，门禁能不能挡住？
- 如果某个外部仓库不可用，系统是否还能替换？

<a id="philosophy-thinking-models-逆向思维"></a>
#### 逆向思维

从失败、反例、风险和终局倒推当前行动，先问“怎样一定会失败”，再反推避免失败的约束。

适合：

- 做质量门禁。
- 做架构风险分析。
- 判断一个计划是否只是看起来完整。

使用方式：

1. 写出最坏结果。
2. 列出导致最坏结果的路径。
3. 找出其中可被提前检测或阻断的环节。
4. 把阻断点转成测试、CI、脚本、schema、清单或人工复核。

在 AI 协作中，逆向思维尤其重要：不要只问“AI 怎么完成任务”，还要问“AI 会怎样糊弄、幻觉、漏测、误删、过度实现”。

<a id="philosophy-thinking-models-多阶思维"></a>
#### 多阶思维

多阶思维继承二阶思维，但不止停在“行动之后会发生什么”，而是继续追踪后续反应、反馈、反身性和系统性连锁。

二阶思维关注：

> 我的行动会带来什么后果？

多阶思维继续追问：

> 后果会改变参与者行为吗？
> 行为改变后会反过来改变系统吗？
> 系统改变后，原来的策略还成立吗？

适合：

- 平台规则、社区治理、开源协作、SEO/GEO、激励机制。
- 任何会让参与者根据结果调整行为的系统。

使用方式：

1. 一阶：行动本身会产生什么直接结果。
2. 二阶：直接结果会触发什么间接后果。
3. 三阶：参与者看到后果后会如何改变行为。
4. 反身性：行为改变会如何反过来改变系统条件。
5. 收敛：原策略是否需要调整、加门禁或保留回滚路径。

在 GEO 中，多阶思维意味着：不是只写关键词，而是让内容被 AI 引用后继续强化项目定位、用户行为和外部分发路径。

<a id="philosophy-thinking-models-组合描述模型"></a>
#### 组合描述模型

完整文档：[组合描述模型](compositional-description-model.md)

组合描述模型是一套理解世界、描述变化、整理知识的基础认知语法。它把复杂对象放进一条动态认知链：

> 对象 -> 状态 -> 快照 -> 序列 -> 过程 -> 变换 -> 同一/差异 -> 关系

它解决的问题是：如何在变化中持续追踪一个对象，描述它在不同条件下的状态，记录它的快照和序列，解释它如何通过变换形成过程，并判断它为什么仍然算“同一个”、哪里已经变得“不同”、又处在什么关系网络里。

一句话理解：

> 对象让世界可被指认，状态让世界可被描述，快照和序列让世界可被记录，过程和变换让世界可被解释，同一、差异和关系让世界可被理解。

核心含义：

- 对象：被识别和追踪的单位。
- 状态：对象在某一条件下的存在方式。
- 快照：对某个状态的静态记录。
- 序列：多个快照按时间、逻辑或规则排列。
- 过程：序列背后的动态展开。
- 变换：状态变化的规则、操作或机制。
- 同一：变化中仍能被认作同一个对象的依据。
- 差异：变化、比较和意义生成的基础。
- 关系：对象和过程在系统中的连接方式。

使用方式：

1. 先问对象是什么，边界在哪里。
2. 再描述当前状态，而不是只贴标签。
3. 收集多个快照，避免只凭单点判断。
4. 把快照排成序列，识别变化路径。
5. 从序列中推断过程。
6. 找到推动过程的变换机制。
7. 判断哪些属性保持同一，哪些差异真正重要。
8. 最后放回关系网络中理解。

在软件工程里，它可以用于分析系统演化、版本变化、Bug 复现、用户行为路径和知识库重组。

<a id="philosophy-thinking-models-状态空间思维模型"></a>
#### 状态空间思维模型

状态空间思维模型把“状态、变化、序列、决策树、多元宇宙”整合在一起，用来分析一个系统从当前状态可能走向哪些未来状态。

它关注的不是单一路径，而是：

> 当前在哪个状态？
> 可以采取哪些动作？
> 每个动作会把系统推向哪些状态？
> 哪些路径可逆，哪些路径不可逆？
> 哪些未来状态更稳定、更可验证、更可回滚？

核心元素：

- 当前状态：系统此刻的配置、资源、约束和风险。
- 动作集合：现在可以执行的操作。
- 状态转移：动作如何改变状态。
- 决策树：不同动作展开出的路径分支。
- 多元宇宙：所有可能路径形成的未来状态集合。
- 序列：实际被选择并发生的一条路径。
- 收敛条件：哪些状态算成功、失败或需要回滚。

使用方式：

1. 描述当前状态，不急着下结论。
2. 列出可行动作，而不是只看默认动作。
3. 为每个动作写出可能的后续状态。
4. 标记不可逆动作、高风险动作和可回滚动作。
5. 选择能保留最多未来选择权、同时最接近目标的路径。
6. 用检查点、测试、提交、备份和 CI 把路径变得可回退。

在工程实践中，状态空间思维能防止“一步走死”：重要操作前先建立检查点，优先走可验证、可回滚、可分阶段收敛的路径。
