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Decision Engine Lite决策引擎精简版

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作者: admin | 来源: ClawHub
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ClawHub
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V 1.0.0
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Decision Engine Lite

Decision Engine Lite

在决策的任何一个瞬间,你能做的最好的事就是做出正确的选择。最糟的事就是什么都不做。 — 西奥多·罗斯福

🧠 想要包含偏见检测和决策策略的完整框架库吗?
完整版 → agentofalpha.com



该技能的作用

为高风险决策建立结构,让你不再原地打转。对决策进行分类,揭示真正的权衡取舍,在做出承诺前进行压力测试。

Lite版包含:

  • - ✅ 决策分类(4种类型——了解需要投入多少严谨度)
  • ✅ 结构化利弊分析框架(加权,不仅仅是列表)
  • ✅ 简单的事前验尸练习(在隐藏风险找到你之前先找到它们)
  • ✅ 清晰的下一步建议

升级到完整版可获得:

  • - ❌ 完整框架库(OODA循环、艾森豪威尔矩阵、RICE评分、遗憾最小化、机会成本、贝叶斯更新等)
  • ❌ 认知偏见检测清单(15种偏见及具体缓解措施)
  • ❌ 群体决策(RAPID框架、异议与承诺协议)
  • ❌ 含期望值计算的情景规划
  • ❌ 组织决策策略(将重复性决策转化为规则)
  • ❌ 决策质量评分标准(100分制框架)
  • ❌ 决策记录模板和决策日志



如何使用

告诉我你面临的决策。包括:

  • - 你在决定什么
  • 你正在考虑的选项
  • 任何约束条件(预算、时间线、必备条件)
  • 如果做错了,有什么风险

我会带你走完整个框架。



第一阶段:决策分类

在应用任何框架之前,先对决策进行分类。这告诉你需要投入多少时间和严谨度。

4种决策类型

类型可逆性风险如何决策
类型1 — 单向门难以或无法逆转放慢速度。全面分析。确保正确。
类型2 — 双向门
容易逆转 | 低-中 | 快速决策。偏向行动。可以随时修正。 | | 类型3 — 重复性 | 视情况而定 | 视情况而定 | 建立规则。不要再反复决策。 | | 类型4 — 可委派 | 可逆 | 低 | 交给别人。你根本不应该做这个决策。 |

分类问题

问自己:

  1. 1. 如果出错了,我们能在30天内以合理成本修复吗? → 是 = 类型2
  2. 出错成本是否超过分析成本的10倍? → 是 = 类型1
  3. 我们之前是否做过3次以上完全相同的决策? → 是 = 类型3(建立策略)
  4. 是否有更接近工作的人拥有更好的信息来做这个决策? → 是 = 类型4

委派测试(类型4标准)

当以下所有条件都成立时委派:

  • - 决策在可接受的时间窗口内可逆
  • 负面影响小于相关预算或资源的5%
  • 更接近问题的人能比你做出更好的决策
  • 速度比完美更重要

分类告诉你什么

  • - 类型1:不要着急。进行完整的事前验尸。获取外部视角。
  • 类型2:用你现有的信息立即决策。不要让分析瘫痪发生。
  • 类型3:答案是策略,不是决策。停止单独解决这个问题。
  • 类型4:委派并继续前进。自己决定这个是对你判断力的低效使用。

第二阶段:结构化利弊分析

基本的利弊列表很薄弱,因为所有因素都被同等对待。这个版本对它们进行加权。

步骤1:列出选项

清晰命名每个选项。如果你只有一个选项和一个现状,那也没问题——把两者都写下来。

步骤2:定义标准

这个决策真正重要的是什么?列出3-6个标准。例如:

  • - 财务影响
  • 执行速度
  • 风险水平
  • 与长期目标的一致性
  • 团队/利益相关者影响
  • 可逆性

为每个标准分配权重(1-5):

  • - 5 = 关键——这里得分低可能是交易破坏者
  • 3 = 重要——有关系但不会决定成败
  • 1 = 锦上添花——相关但次要

步骤3:为每个选项打分

根据每个标准为每个选项打分(1-10):

  • - 9-10:优秀
  • 7-8:良好
  • 5-6:可接受
  • 3-4:低于平均水平
  • 1-2:差/重大关切

计算: 加权得分 = Σ(标准权重 × 选项得分)

步骤4:直觉检查

计算得分后——你对胜出的选项感觉如何?

如果数学说选项A但你的直觉说选项B,那就是数据。说出这种感觉。问:我低估或遗漏了什么标准?

你的直觉并非万无一失,但它通常能检测到你尚未表达的因素。

输出格式

决策:[我们要决定什么]

标准与权重:

  • - [标准1]:权重 X/5
  • [标准2]:权重 X/5
  • [标准3]:权重 X/5

评分:

标准(权重)选项A选项B
[标准1](×X)XX
[标准2](×X)
X | X |
| [标准3](×X)| X | X |
| 加权总分 | XX | XX |

按得分胜出:[选项]
直觉检查:[胜出者感觉对吗?有任何警示吗?]



第三阶段:事前验尸练习

这是大多数人跳过的最重要步骤。

工作原理

想象现在是12个月后。你做了这个决策。它惨败了。

不是小挫折——是真正的失败。哪里出了问题?

练习

步骤1:写下失败场景

列出5-7种这个决策可能出问题的具体方式。不要乐观——要诚实。思考:

  • - 哪些假设可能被证明是错误的?
  • 哪些外部因素可能发生变化?
  • 存在哪些内部执行风险?
  • 你可能低估了什么?

步骤2:评估每个场景

对于每个失败场景:

  • - 可能性:低/中/高
  • 如果发生的影响:轻微/重大/灾难性
  • 可检测性:你能预见它,还是只在为时已晚后才发现?

步骤3:关注高可能性+灾难性

任何被评为高可能性+重大/灾难性影响的场景都需要缓解计划,或者需要改变你的决策。

步骤4:更新你的决策

事前验尸后:

  • - 是否有任何失败场景改变了你选择的选项?
  • 你能增加减少最大风险的保障措施吗?
  • 是否有你应该提前设定的执行/停止标准?(如果X在90天内发生,我们撤销决策)

事前验尸输出格式

事前验尸:[决策]

失败场景:

  1. 1. [场景] | 可能性:[低/中/高] | 影响:[轻微/重大/灾难性]

→ 缓解措施:[如何降低可能性或损害]

  1. 2. [场景] | 可能性:[低/中/高] | 影响:[轻微/重大/灾难性]
→ 缓解措施:[如何降低可能性或损害]

[继续每个场景]

终止标准(提前设定):

  • - 如果[可观察信号],我们在[日期]前撤销或转向

更新后的信心:[经过这个练习后,你对决策感觉更好还是更差?]



整合在一起

最终建议输出

markdown

决策:[清晰陈述我们要决定什么]

分类: 类型 [1/2/3/4] — [单向门/双向门/重复性/可委派]
紧迫性:[这需要多快做出决定?]



考虑的选项


  • - 选项A:[简要描述]
  • 选项B:[简要描述]

[如有其他选项]


加权分析


[第二阶段表格]
得分胜出: 选项 [X] 得分 [XX] vs [XX]


事前验尸摘要


识别的主要风险:
  1. 1. [最大风险 + 缓解措施]
  2. [第二风险 + 缓解措施]

终止标准:[什么会让你在90天内撤销这个决定?]



建议


选择:[选项]
原因:[2-3句话,将得分、直觉检查和风险评估结合起来]
截止时间:[决策截止日期——类型2决策应立即决定]
第一步行动:[接下来24小时内你要做什么?]


快速捷径

当你陷入困境、原地打转时:
→ 你可能面对的是类型2决策。用你希望拥有的70%的信息做决定。延迟的成本已经超过了次优选择的成本。

当每个人都太快达成一致时:
→ 进行事前验尸。在做出承诺前,指派一个人积极反对领先的选项。

当感觉不对但分析说可以时:
→ 说出这种感觉。你低估了什么标准?调整模型或

标签

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通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 decision-engine-lite-1775909839 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 decision-engine-lite-1775909839 技能

通过命令行安装

skillhub install decision-engine-lite-1775909839

下载

⬇ 下载 Decision Engine Lite v1.0.0(免费)

文件大小: 5.34 KB | 发布时间: 2026-4-12 09:41

v1.0.0 最新 2026-4-12 09:41
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