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我用一个AI技能,把经济学和哲学塞进日常决策

我用一个AI技能,把经济学和哲学塞进日常决策

我用一个AI技能,把经济学和哲学塞进日常决策

不用系统学,不用读原典,一个技能搞定

在这篇文章开始前,我要先提出一个问题,当你需要做出一个决策时,是更倾向系统的知识结构,还是自己的感觉?

最近我看了很多科普内容,在学习的过程中通过结合生活、工作场景阐释了经济学和哲学概念对理性高效决策的指导作用

看的时候理解得很清晰,但是这种清晰是基于老师们的讲解和引导下变得简单易懂的,到了让我自己照做的时候,又犯起了难。每个人都听说过"沉没成本不参与重大决策",可是到底哪部分算沉没成本?在做决策的过程中你我真的能绝对的冷静的去割舍掉沉没成本对重大决策的影响吗?

知道和会用,是两件完全不同的事。

不过好在,现在的我们有了AI。

为什么要做一个这样的技能

上一周,在参加了辽宁中俄跨境电商孵化推介会之后,我对这个不是完全了解的领域产生了兴趣,利用前面已经讲过的爬虫+数据分析技能,打开WorkBuddy,搜集资料,做了第一版《中俄跨境电商从注册到运营完整计划书》

结果出来了,从政策解读到注册店铺,再到店铺运营、财务测算、风险评估,洋洋洒洒几万字。

很全面,我尽了我所能想到的所有环节让WorkBuddy给我做出了一份可以拿来执行的计划,但是毕竟涉及到后面的经济投资,心里还是想要再稳健一点,尽可能不遗漏任何一个细节。

恰巧这个时候,我想起了最近看的经济学和哲学概念视频,也许我自己不能把这些东西完美的学以致用,但AI可以。

于是,在我向WorkBuddy提出机会成本、边际效益递减、第一性原理这些我堪堪刚理解了一些的概念后,通过它自己的查询、配置和skill-creator技能,一个四层决策方法论技能诞生了。

这个技能到底是什么

「四层决策方法论」是一个结构化决策框架,分四层运作:

第一层:经济学概念——算对账

一批随时可调用的问题,是每次做决策都能触发的校验清单:

• 机会成本:我选这个,放弃了什么?

• 沉没成本:如果还没投入,现在还会干吗?

• 边际成本:再多做一点,额外要付出多少?

• 路径依赖:我继续这条路,是因为它最好,还是因为我已经走了很远?

第二层:哲学框架——想对路

内置了8种框架,包括:

• 逆向思维:先问"什么会让这件事失败",再倒推成功条件

• 二阶思维:追问后果的后果——如果……那么……再然后……

• 第一性原理:把所有"理所当然"剥开,从底层重新推演

• 贝叶斯推理:设置信息更新点,用新证据修正旧判断

• 反脆弱:不只是"抗风险",而是设计一个能从波动中受益的结构

WorkBuddy很好的给他们设定了一个可执行的思考流程:做计划时,先逆向,再二阶,再第一性原理……

第三层:认知偏误——防掉坑

列了6种高频偏误,配了"高危情境"和"对抗手段":

• 锚定效应:第一个数字会绑架你后续所有判断

• 确认偏误:选完方案之后,你只会找支持它的证据

• 损失厌恶:失去100元的痛感,是得到100元快感的两倍

搭配"场景偏误速查"功能,精确把控——你是在创业?在选合作伙伴?在评估别人的方案?不同场景,高危偏误不同。

第四层:元规则——处理你自己的输入

这是从实战中迭代出来的一层:

所有你告诉 AI 的信息,分两类:事实陈述直接接受,主观估算必须重新校验。

它给了AI质疑你的意识,所有的"我觉得""可能"不再默认你就是对的。

使用方式极简

装了这个技能,只需要说:

"帮我做个计划,我想……"

"分析一下这个方案……"

"逆向思维分析一下"

技能会自动按前三层结构展开,给出结构化输出。这个时候输出的成果一定会引导你产生出新的想法,反馈回去,届时调用第四层元规则,给出最终的产物。

更大的那个想法

我真正想说的,不只是这一个技能。

这是一套可以无限复制的模式。

经济学框架可以做决策助手,那——

认知科学框架,可以做学习规划助手

系统动力学框架,可以做项目风险评估助手

传播学框架,可以做内容策略助手

行为设计框架,可以做产品体验审查助手

不需要系统学习这些学科,只需要把学科里最核心的问题、工具,甚至思维导图,封装成一个会问你正确问题的 AI 技能。

过去,知识要靠人来内化,才能变成决策能力。内化这件事要花数年,而且很多人根本没时间系统学,更别说学了也不一定会。

现在,你可以把知识直接嵌进工具层。

AI把你从"学了才能用"的路径中解放出来,让知识在被需要的那一刻即时生效。

一点反思

这份计划书经历了三轮迭代,不只是计划书更好了,这套方法论本身也升级了。

我自己使用的是基于我个人需求量身定制版,给大家准备了通用骨架版(点个在看👀)。这柄"尖刀"的锻造工艺(四层结构、校验逻辑、反馈回环)谁都能用,但刀柄的形状是按每个人的手型磨的。随着每次使用、自我升级,技能会越来越顺手。

你用 AI 工具的方式,决定了你能从中提取多少价值。

把它当搜索引擎用,得到的是信息。

把它当协作者用,给它一套结构,让它跟你一起发现问题,得到的是判断力。

而当你开始把知识框架打包成技能、让技能持续服务你的工作时,是一套越用越强的认知基础设施。

结语

不用读完一本经济学教材,也不用啃完一本哲学原典。

你只需要一个把这些知识点封装好的技能,在你做每一个决策的时候,自动帮你问对问题。

学知识是为了用,而现在,用不再需要以学为前提。

这是这个时代给我们的一个真实的红利。用好它。

你想想,还有什么学科的核心工具,能像经济学和哲学这样打包成一个AI技能?评论区聊聊你的想法。

通用骨架版我已经整理好了,评论区回复"方法论",直接发你。

如果觉得有用,点个「在看」让更多人看到👇

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