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假设与反事实

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工作流

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Hypotheticals & Counterfactuals Progress:
- [ ] Step 1: Define the focal question
- [ ] Step 2: Generate counterfactuals or scenarios
- [ ] Step 3: Develop each scenario
- [ ] Step 4: Identify implications and insights
- [ ] Step 5: Extract actions or decisions
- [ ] Step 6: Monitor and update

步骤 1：明确核心问题

你要探索什么？过去的决策（反事实）？未来的可能性（假设）？待检验的假设？参见 resources/template.md。

步骤 2：生成反事实或情景

反事实：改变一个关键因素，询问“会发生什么？”假设：设想未来的情景（2-4 种合理的替代方案）。参见 resources/template.md 和 resources/methodology.md。

步骤 3：展开每种情景

描述其中的不同之处，推演其影响，找出关键假设。让描述生动而具体。参见 resources/template.md 和 resources/methodology.md。

步骤 4：找出影响与洞见

每种情景能带来什么启示？检验了哪些假设？揭示了哪些风险？参见 resources/methodology.md。

步骤 5：提炼行动或决策

基于这些情景，我们应该做出哪些改变？为下行风险做好防范？为上行机会做好准备？参见 resources/template.md。

步骤 6：监测并更新

跟踪正在展开的情景。随着现实偏离预期，更新计划。参见 resources/methodology.md。

使用 resources/evaluators/rubric_hypotheticals_counterfactuals.json 进行验证。最低标准：平均分 ≥ 3.5。

常见模式

模式 1：事前验尸（前瞻性回溯）

• 格式：设想未来某个日期，项目已经失败。列出失败的原因。
• 最适用场景：项目规划、启动前识别风险
• 流程：（1）设定未来日期，（2）假设项目失败，（3）列出原因，（4）将最重要的 3-5 项风险排定优先级，（5）立即采取缓解措施
• 适用时机：重大项目启动、战略决策或资源投入之前
• 输出：风险清单及缓解措施

模式 2：反事实因果分析

• 格式：“如果当时我们做了 X，而不是 Y，结果会怎样？”
• 最适用场景：从过去的决策中学习，理解哪些因素起了关键作用
• 流程：（1）确定决策，（2）设想替代方案，（3）推演不同的结果，（4）找出因果因素
• 适用时机：事后分析、回顾、从成功或失败中学习
• 输出：因果洞见（X 导致 Y，因为……）

模式 3：三种情景（乐观、基准、悲观）

• 格式：描述未来的最佳情况、预期情况和最坏情况
• 最适用场景：战略规划、预测、资源分配
• 流程：（1）确定时间范围，（2）描述三种未来情景，（3）分配概率，（4）为每种情景制定计划
• 适用时机：年度规划、市场充满不确定性、投资决策
• 输出：三个详细情景及其影响

模式 4：2×2 情景矩阵

• 格式：两个关键的不确定因素构成四个象限（情景）
• 最适用场景：探索两个关键未知因素之间的相互作用
• 流程：（1）确定两个关键的不确定因素，（2）界定极端情况，（3）构建四种情景，（4）为每种情景设定名称
• 适用时机：有多个不确定性驱动因素的战略规划
• 输出：四种各不相同的未来情景及其叙述

模式 5：假设反转

• 格式：“如果我们的关键假设是反过来的呢？”
• 最适用场景：挑战思维模式，激发创新
• 流程：（1）列出关键假设，（2）逐一反转，（3）探索其影响，（4）判断反转是否合理
• 适用时机：陷入常规思维、需要突破时
• 输出：新视角、潜在的转向方案

模式 6：压力测试（极端情景）

• 格式：将关键变量推至极端，检验决策是否仍然成立
• 最适用场景：风险管理、检验决策的稳健性
• 流程：（1）确定决策，（2）列出关键变量，（3）将变量设为极端值，（4）检查决策是否仍然有效
• 适用时机：高风险决策、需要确保韧性时
• 输出：决策验证结果或所需的风险对冲措施

防护原则

关键要求：

1. 合理性约束：情景必须切实可行，而不能只是想象得出来。“如果重力反转了会怎样？”并不是有用的反事实。应根据当前认知，保持在合理范围内。

2. 最小改动原则（反事实）：尽可能少做改动。“如果我们当初选了 Y 而不是 X 会怎样？”而不是“如果我们选了 Y、市场规模翻倍、竞争对手又倒闭了会怎样？”要隔离出因果因素。

3. 避免后见之明偏差：事前验尸是假设事情已经失败，但不要只是列举类似过往失败中出错的因素。应针对当前情境，设想新的失败模式。

4. 说明作用机制：不要只陈述结果（“销售额会更高”），还要解释原因（“降价 → 转化率提高 → 客户增加，尽管利润率降低，销售额仍会更高”）。

5. 分配概率（情景）：不要把所有情景视为同样可能。估算大致概率（例如：基线情景 60%、悲观情景 25%、乐观情景 15%）。这样可以避免等权谬误。

6. 明确时间范围：说明未来何时会出现相关情况。“产品失败”很模糊；“6 个月内，采用该产品的用户少于 1000 人”则很具体，也便于跟踪。

7. 提炼行动，而不只是讲故事：没有实际意义的情景毫无用处。结尾务必回答“那么我们该怎么做？”。做好准备、对冲风险、转向或加大投入。

8. 更新情景：现实会不断变化。每季度回顾一次：哪个情景正在发生？据此更新概率和计划。

常见陷阱：

• ❌ 混淆反事实与幻想：“如果我们一开始就有 1 亿美元融资会怎样？”而应考虑更现实的情况：“如果我们的种子轮融资是 200 万美元，而不是 100 万美元，会怎样？”
• ❌ 情景过多：10 个情景会让人陷入分析瘫痪。应控制在 2–4 个有意义且彼此不同的未来情景。
• ❌ 情景过于相似：三个情景的差异只有增长幅度（增长 10%、15%、20%）。需要的是质上不同的未来。
• ❌ 没有因果机制：只说“销售额会提高 2 倍”，却不解释原因。必须说明变化如何导致结果。
• ❌ 事前验尸中的后见之明偏差：只罗列过往失败案例。应设想新的、针对当前情境的风险。
• ❌ 忽视低概率、高影响事件：“黑天鹅事件不会发生”，直到它发生为止。应将尾部风险纳入考虑。

快速参考

反事实与假设情景：

类型	方向	问题	目的	示例
反事实	回溯（过去）	“如果……会发生什么？”	理解因果关系，从过去吸取经验	“如果我们当初先在欧盟推出产品，会怎样？”
假设情景	前瞻（未来）	“如果……可能会发生什么？”	探索未来，为不确定性做好准备	“如果竞争对手推出免费版，会怎样？”

情景类型：

类型	情景数量	结构	最适用于
三种情景	3	乐观、基准、悲观	通用预测、战略规划
2×2 矩阵	4	两个不确定因素形成四个象限	探索两个驱动因素之间的相互作用
不确定性锥	连续	范围随时间扩大	长期规划（5-10 年）
事前验尸	1	假设失败，列出原因	发布前识别风险
压力测试	2-4	极端情景（最好/最坏）	测试决策的稳健性

事前验尸流程（6 个步骤）：

1. 设定未来日期：“现在是 6 个月后……”
2. 假设失败：“……项目彻底失败了。”
3. 个人头脑风暴：每个人写下 3-5 个原因（5 分钟，静默进行）
4. 分享并整合：轮流分享，将相似项归类
5. 投票选出主要风险：点票投票，或对前 5 个原因进行强制排序
6. 立即制定缓解措施：为每项主要风险指定负责人和缓解行动

2×2 情景矩阵（示例）：

不确定因素：（1）市场采用率，（2）监管环境

	采用缓慢	采用迅速
严格监管	“受限增长”	“监管下的扩张”
宽松监管	“稳步建设”	“狂野西部式增长”

逆向假设问题：

• “如果我们最大的优势实际上是一项劣势呢？”
• “如果我们正在解决的问题并非真正的问题呢？”
• “如果我们的目标客户选错了呢？”
• “如果更便宜/更慢比高端/快速更好呢？”
• “如果我们时机太早/太晚，而非恰到好处呢？”

所需输入：

• 核心决策或事件：你要分析什么？
• 关键不确定因素：哪些因素对结果影响最大？
• 时间范围：要回溯/展望多远？
• 约束条件：哪些必须保持不变，哪些可以变化？
• 利益相关者：谁应该参与构建情景？

产出内容：

• counterfactual-analysis.md：替代历史分析及因果洞见
• pre-mortem-risks.md：潜在失败模式及缓解措施列表
• scenarios.md：2-4 个未来情景，包含叙述和影响
• action-plan.md：基于情景洞见制定的决策和准备工作