Base Rates
在考虑具体案例细节之前,参考类中事件的统计频率提供了预测的起点
把 Skill 的源码、资源快照、README、包体和安装信号放进一个可搜索、可筛选的公开目录。
在考虑具体案例细节之前,参考类中事件的统计频率提供了预测的起点
当发生生产事故时,进行侧重于系统而非个人的系统性事故分析,以防止事故再次发生
一个逻辑图,用于映射不良影响之间的因果关系,以识别导致大多数组织问题的根本原因
一个冲突解决图,揭示并使那些持续困境的隐藏假设失效,将赢输权衡转变为双赢解决方案
通过认识到当一个衡量标准成为目标时,它就不再是一个好的衡量标准,来预见指标操纵和非预期的优化。
当产出通过可重复的过程每段时间增加固定数量时,规划和预测增长
通过要求价格与内在价值之间有显著的折扣来在决策中建立保护缓冲、安全系数和容错能力——在面对不确定性、不可逆承诺或高成本失败时,在投资、工程和项目规划中创建多层保护。
通过使用模型(数据)、视图(UI标记)和视ViewModel(带有数据绑定的表示逻辑)将UI与业务逻辑分离,以构建可测试的、响应式的应用程序
随着新证据的出现更新概率估计 - 先验信念 + 证据的可能性 = 更精确的后验概率
当识别并解决制约因素时,会带来不成比例的系统改进
使用共享代码库为多个平台(iOS、Android、web)构建应用程序——评估原生、跨平台、混合及渐进式网页应用方法
通过比较各选项的期望值来计算概率加权结果,以在不确定性下做出理性决策
问题解决策略,每一步都做出局部最优选择,希望找到全局最优解
认识到模型、表示和抽象是对现实的简化,而不是现实本身——将两者混淆会导致错误
认识到记忆是重构性的,并且容易受到事件后信息的污染,从而导致错误但自信的回忆
当简单和复杂的解释都能同样好地解释证据时,选择更简单的解释,避免不必要的假设
在考虑个别案例细节之前,先从统计基线频率开始——通过锚定“通常发生的情况”来对抗基础比率忽视
通过将当前的故障状态与之前无故障的状态进行比较,以确定发生变化的因素,从而找出问题的根本原因的调查方法
通过使用四人组的七种结构型模式,将对象和类组合成更大的结构,同时保持它们的灵活性和效率
一个逻辑图,通过映射其因果影响来验证提出的解决方案,确保它们解决问题的同时不会产生新的不良影响
在高度不确定且无法进行完美前期设计的情况下,通过快速周期进行构建、测试、学习和改进
通过定义良好的接口、抽象层和关注点分离来最小化依赖并最大化系统组件之间的模块化,从而在构建需要灵活性、可测试性和长期可维护性的软件时,实现独立部署、组件隔离和平行团队发展。
通过将问题分解为参数,列出每个参数的变化,然后分析所有可能的组合来系统地探索解决方案空间
通过与过去的类似案例(外部视角)进行比较来预测,而不是分析项目的独特细节(内部视角)- 治愈规划谬误