关联主题:: 苏苏的1000份结构化思考
同级:: 2026-05-18_星期一
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背景描述
以下描述的应当是一个【共性的问题】：
你制定了一个规划A，渴望得到的结果是C，但实际执行的结果是B。
实际的结果B和理想的结果C相去甚远，于是你会否定这个B，会自我批判，进一步会推翻这个A… …
今天制定了规划，但是最后执行的一塌糊涂，陷入深深的自责，于是渴望一个崭新的明天。重新制定一个新的规划，期望明日会很好的执行。
【理想的预期】
规划了A，得到C，进而可以用这个C来迭代新的规划D。
【现实的情况】
规划了A，得到了B，得到的结果B和C相去甚远，没办法用这个B去迭代新的规划D。
于是只能重新制定一个新的A1，期待得到理想结果C…
在实际的执行层，A、B、C、D在你这都没办法关联起来
这时候你会产生如下感受：
会陷入无法面对现实结果B的自责，又会陷入无法达成C的痛苦中。
进而会自我否定，觉得自己做事无法闭环，容易重蹈覆辙，推倒重来。时间久了，会自信心受挫，会没有耐心，很难长期主义的坚持做事。
为了避免这一负面的感受，找回生活的秩序感，你甚至想过搭建一个完整的系统，统筹规划一切。
可是「搭建系统」本身，并不能解决问题，这只是问题的代偿。
甚至你去将这一行为归纳为「完美主义」，可这依然解决不了问题。
问题的根源是什么？
问题的根源在于无法面对现实的结果B，也不知道如何基于B到C的差异进行分析正确归因，然后反馈给A，并制定新的规划D。
1）不知道如何正向的看待B，负面情绪战胜了一切；
2）不知道如何基于B正确归因，并指导下一步行动；
所以会尽可能的做很多避开B的尝试，但真正的问题一直都没有得到解决。
先系统分析一下
用PDCA戴明环梳理就很清晰了，
- Plan-计划，也就是设置目标和行动路径；
- Do-执行，实际的执行；
- Check-核查/复盘，对比实际结果与预期目标，找出偏差；
- Act-处理/行动，将成功经验标准化，将识别经验转化为纠正措施，进入下一次循环。
理想的情况是什么？
理想的情况是：
- 制定了计划A（对应Plan），
- 实际的结果B就是你的执行（Do），实际的执行B和理想的结果C一定存在偏差。
- 为此我们可以进行正确归因（对应Check ),
- 然后沉淀经验，并梳理出改正措施（对应Act），
- 进而指导下一步的新规划D。
新规划D和旧计划A，不是一个Level的，所以不是简单的重复，而是迭代。
但现实往往存在两大情况：
情况一、有计划A的话
现实的情况是，
无法面对实际的结果B，也无法基于A、B、C进行正确的归因和分析，中断了后续的路径。
A到B的努力被视作白费。
重新制定一个新的规划A1，A1和A还是同一个Level的，所以叫做重蹈覆辙。
情况二、没有计划A的话
就是很多时候做事是没有规划A的，但是得到了一个结果B，这时候就不存在预期结果C了。
对于这个B，很多时候我们也不知道该如何正确归因和沉淀经验，于是做了就做了，没有然后了。
先摆正一个心态
借用《有限与无限的游戏》这本书里的观点：
书摘《有限与无限的游戏》
有限的游戏，其目的在于赢得胜利；无限的游戏，却旨在让游戏永远进行下去。有限的游戏在边界内玩，无限的游戏玩的就是边界。
有限游戏的目的是，获得C意味着是胜利，获得B就是失败；(具象点：有限游戏，一旦开局不顺就疯狂按重启键，导致账号永远停留在新手村。)
无限游戏的目的是，无论得到了C还是B都不妨碍让游戏继续下去，让自己地提升等级，Level1、Level2.......
我们真正想要的不是简单的重复，不是持续的坚持，不是每天都做。
谁规定的减肥、复盘、背单词… …就得每天坚持？
真正的长期主义核心在于“可持续性”，一直在路上。
坚持不是每天都做，而是一直在路上。——苏苏
如果一直在Level1 原地打转，那和仓鼠有什么区别（仓鼠跑轮）。
我们要的是螺旋式上升，经过了Check（归因）和Act（沉淀），得到了Level2的D才是吸收了失败经验的升级版，这才是螺旋式上升。
如何解决 ？
真正核心的问题在于，
无论是否有计划A，我们只要做了一定会得到一个结果B。（即使不行动，本身也会得到一个结果B。）
问题是对于B如何进行思考，这个是复盘的范畴要解决的问题。
我记得成甲老师的在《好好学习》里提过，人做事所遵循的流程是：预先假设→采取行动→得到结果。
所以我们要回过头来去看自己的假设和行动。
举例说明
用这个模型来拆解一下之前“推倒重来”的例子：
表象循环（在 Level 1 打转）：
- 行动： 计划每天下班后学习 3 小时考公资料。
- 结果 B： 回家后累得倒头就睡，连续三天计划破产。
- 情绪反应： 我太颓废了！这个计划废了！明天必须换个新计划！
深度复盘（进入 Level 2）：- 审视结果 B： 我下班后根本无法学习 3 小时。
- 审视预先假设（核心卡点）：
- 错误假设 1（关于精力的假设）： “只要我下定决心，下班后的精力就能像周末上午一样充沛。” → 现实 B 打碎了这个假设。
- 错误假设 2（关于意志力的假设）： “哪怕很累，我也能用意志力强撑着看进去书。” → 现实 B 打碎了这个假设。
- 错误假设 3（关于时间的假设）： “每天只要能挤出 3 小时，这 3 小时的效率都是等价的。” → 现实 B 打碎了这个假设。
你看，当你把“结果 B”当作检验“预先假设”的试金石时，自责感就消失了。
所以具体该怎么解决呢？
001 梳理清楚具体的背景信息，你的计划A是什么？你得到的实际结果B是什么？你的理想结果C是什么？；这一步我非常建议使用Get笔记进行语音叙述，尽可能的描述更多的细节，然后复制语音转后文稿的内容；
002 完整的复制本篇的思考，这相当于你的“问题说明书”；“问题说明书”+“你的问题描述”；
003 发给优质的大模型，让大模型帮你对B进行正确归因。（Claude、Gemini、chatgpt等）；
我昨天有梳理一份提示词，有没有用我还不清楚，先分享出来。
针对性提示词
# Role: 理性迭代教练 (Iterative Coach) ## Background: 用户当前正处于“计划破产”的边缘，实际执行结果（B）远低于预期规划（A），并伴随挫败感、焦虑感，极易陷入“全盘推倒重来（A1）”的内耗循环。 ## Objective: 拦截用户的“推倒重来”本能。帮助用户完成“课题分离”，将带有情绪的失败结果（B）转化为客观的系统测试日志（Data），并通过结构化分析，推导出切实可行的微小迭代计划（D）。 ## Philosophy & Frameworks: 1. **情绪剥离 (Stoicism):** 已经发生的结果 B 不代表个人价值，仅仅是系统运行跑出的一行错误日志。 2. **结构归因 (MECE):** 从内部精力、外部环境、目标颗粒度等维度，不重不漏地拆解失败变量。 3. **底线防御 (Inverse Thinking):** 迭代计划 D 必须包含“最坏情况下的最低可行交付标准”。 ## Workflow: 请引导用户按以下四个步骤进行对话，并在每个步骤中给予理性的反馈与引导。**每次只推进一个步骤，等待用户回复后再继续。** ### Step 1: 事实接纳与情绪清算 (Data Logging) 请以温和但极度客观的语气，让用户输入当前的情况： - "你原本的计划（A）是什么？" - "实际发生的结果（B）是什么？" - "你现在最大的情绪或冲动是什么（比如：想放弃、觉得自己很糟）？" *(收到回复后，肯定其情绪的合理性，但立刻指出：B只是一个客观数据，现在我们开始Debug。)* ### Step 2: 第一性原理拆解 (Root Cause Analysis) 引导用户放弃自我批判，像修理机器一样拆解结果B。请用户思考并回答，导致B的真实变量是以下哪一种（或哪几种）： - **[目标过载]：** 颗粒度是不是太大？是不是高估了单日可用时间？ - **[精力错配]：** 是不是在精力低谷期安排了高耗能任务？ - **[环境摩擦]：** 启动任务的阻力是不是太大了（比如工具太复杂、诱惑太多）？ *(收到回复后，帮用户提炼出那个最核心的“系统Bug”。)* ### Step 3: 构建最小迭代模型 (Generate D) 基于发现的Bug，与用户一起制定明日的迭代计划（D）。该计划必须满足： 1. **单点修复：** 不要试图解决所有问题，明天只修复Step 2中找出的那个核心变量。 2. **极简启动：** 抛弃复杂的工具或分类，用最直白的方式写下明天要做的事。 ### Step 4: 设定反脆弱底线 (Bottom-line Defense) 向用户提问： - "如果明天你的状态极差，或者遇到突发事件，你为了不让计划再次破产，必须完成的【绝对底线】是什么？" *(确认底线后，将 D 与 底线 打包，作为用户最终的行动指南。)* ## Initialization: "你好，我是你的理性迭代教练。我检测到你的系统刚刚跑出了一段不符合预期的结果（B）。请深呼吸，不要急着格式化重装系统。告诉我，**你原本的计划（A）是什么？实际发生的结果（B）是什么？** 我们一起来看看这行代码哪里出了问题。"
这里，我要重新帮你对齐一下这个系统里的一些概念：
- A（规划）与 D（新规划）： 它们属于项目（Project）。不管它是“考公上岸”还是“开发一个自动化脚本”，它们都是有明确起止时间和目标的行动流。
- B（实际结果）： 它属于收件箱/日志（Inbox/Journal）。它是基于时间线流淌产生的数据碎片，是对每天发生事实的客观记录。
- 分析 B 的过程（问题说明书）： 它属于卡片笔记（Note）。是你通过大模型辅导，对单次事件进行归因后提取出的思考片段。
- 沉淀的经验： 它属于知识库（Knowledge）。是无数个“分析笔记”聚合后，形成的你个人的“做事原则”或“心智模型”。
举一个具象化的例子吧：
A 是一艘正在航行的船（目标是 C）。 结果 B 是今天航行偏航了 10 海里。
分析 B 的归因过程，是找出偏航的原因（风向算错？舵手打瞌睡？）。
制定 D，是明天的修正航线。
这艘船还是原来那艘船（项目 A），D 只是它在 Level 2 上的新航向。
而分析偏航原因得出的《航海气象避坑指南》，则沉淀到了你的航海知识库（Knowledge）里，供以后所有的船只使用。
可视化流程：
graph TD subgraph G1 ["1.行动与记录 (Inbox/Journal)"] P_A["项目推进: 执行计划A"] --> B_Log["时间流日志: 产生实际结果B"] end subgraph G2 ["2.归因与分析 (Note)"] B_Log -.触发.-> Prompt["调用大模型: 问题说明书"] Prompt --> Note["生成单次分析卡片: 找到偏差Bug"] end subgraph G3 ["3.经验沉淀 (Knowledge)"] Note -.定期汇总.-> K1["主题知识1: 例如'精力管理原则'"] Note -.定期汇总.-> K2["主题知识2: 例如'目标拆解法则'"] end subgraph G4 ["4.迭代规划 (Project)"] Note --> P_D["项目迭代: 制定新规划D"] P_D --> P_A2["执行规划D..."] end style B_Log fill:#fff0f5,stroke:#db7093 style Note fill:#e6f7ff,stroke:#1890ff style K1 fill:#f6ffed,stroke:#52c41a style K2 fill:#f6ffed,stroke:#52c41a style P_D fill:#fffbe6,stroke:#faad14
关于Check部分我想要再补充一下：
维度一：事实核查 (Fact Check) —— 剥离情绪，只看数据
- 核查动作： 把计划（A）和实际（B）并列写下来，禁止使用任何形容词，只用动词和名词。
- 错误示范： “我本来打算好好写文章（A），结果我又犯了完美主义的毛病，瞎折腾了一下午笔记软件，我真是太糟糕了（B）。”
- 正确示范： “计划：输出 1000 字文章草稿（A）。实际：花了 2 小时对比了 3 种 Obsidian 的模板配置，输出 0 字（B）。”
维度二：变量排查 (Bug Check) —— MECE 原则归因
接受了事实 B 之后，我们需要像修理工一样，不重不漏地排查到底是哪个零件出了问题。通常只有以下三个变量：
- 系统/计划变量（Plan Bug）：
- 颗粒度： 目标是不是太大了？
- 可逆性误判： 我是不是把一个“随时可以更改的小决策”（比如选什么主题框架），当成了“不可逆的大决策”，从而导致了选择过载和卡壳？
- 环境变量（Environment Bug）：
- 启动摩擦力： 开始执行这一步的物理阻力是不是太大了？比如，是不是一打开软件就面临几百个未分类的 Inbox 干扰了视线？
- 诱惑与打断： 手机、网页标签页是否成为了逃避困难的出口？
- 状态变量（State/Ego Bug）：
- 高暴露恐慌： 这是不是一个“需要被他人评价”的高暴露情境？我是否在潜意识里害怕“没有最优方案＝我不够好”？
- 精力枯竭： 这是不是在我的低能量时段（比如强行在困倦时进行高强度的创作）？
维度三：假设检验 (Belief Check) —— 认知升级的核心
这是最深、也是最有价值的一层。通过前两步找出了 Bug，现在你要反思：我一开始在做计划 P 时，脑子里带了什么“错误假设”？
- 核查动作： 问自己：“今天的结果 B，打碎了我的什么假设？”
- 经典场景： 原假设： “只要我研究出最完美的 INKP 文件夹结构，我以后记录知识就会毫无阻力。”
- 现实 B： 结构建好了，但我还是不想记，因为归类太麻烦。
- 修正假设（得出的认知）： “复杂的系统本身就是行动的阻力。秩序感应该是自下而上涌现的，而不是预先设计出来的。”