mcpField
T
thinking-effectuation

thinking-effectuation

github.com/tjboudreaux生产力1.7k564 次安装12 周前更新
代码仓库

关于 thinking-effectuation

一种面向不确定情境的规划技能,从现有手段和可承受损失出发,通过可控行动与实际承诺逐步形成可行路径。适用于结果难以预测、目标可能变化的情况。

主要功能

  1. 01盘点现有技能、知识与人脉
  2. 02设定可承受损失上限
  3. 03选择可控的下一步行动
  4. 04争取实际承诺而非意见
  5. 05将意外转化为新手段
  6. 06更新目标并决定继续或停止

适用场景

  1. 01以小步测试新市场
  2. 02扩大行动前争取合作承诺
  3. 03环境变化时调整计划
  4. 04判断何时转向因果规划

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/tjboudreaux/cc-thinking-skills --skill thinking-effectuation

安装后在 Claude Code 中输入/thinking-effectuation确认已加载。

详细介绍

效果化

在奈特式不确定性下,从现有手段和可承受损失出发,而不是从固定目标和预测回报出发。通过可控行动和真实承诺开辟路径。

适用场景

  • 市场、技术或问题足够新颖,以至于结果概率并不可信。
  • 手段比目标更明确:身份、技能、资产和人脉先于固定目标而存在。
  • 小规模行动能够获取信息或促成合作伙伴承诺,同时不会带来毁灭性风险。
  • 环境变化快于预测,导致计划不断失效。

不适用场景

  • 路径可预测:市场已知、单位经济效益可估算、已有成熟操作手册 → 使用因果规划。
  • 一步走错就会造成毁灭性或不可逆的后果 → 先降低风险;不要把可承受损失的步骤当成没有代价。
  • 目标已固定,只有资源存在不确定性 → 按目标制定计划。
  • 需求明确的常规执行工作 → 直接行动;不要重新盘点手段。

流程

  1. 只盘点手段。 列出你是谁(技能、限制、价值观)、你知道什么(领域、工具、数据),以及你认识谁(可联系的合作伙伴、用户、资源)。不要将“理想计划需要什么”作为输入。
  2. 设定可承受损失上限。 说明你最多可以损失多少时间、金钱、声誉和机会成本,同时仍能继续。如果拟议步骤超出任何一项上限,就将步骤缩小或停止。
  3. 选择一项可控的下一步行动。 优先选择最小的一项行动,它能够带来以下任一结果:(a)他人的真实承诺,或(b)具有区分力的信息。在损失上限内行动;不要优化预期回报。
  4. 寻求承诺,而非意见。 分享以现有手段为基础的方案。任何承诺投入资源、渠道或工作的人,都会成为共同创造者,并可能重塑目标。将未转化为承诺的反馈视为不具约束力。
  5. 利用意外情况。 将意外视为新的手段:招聘失败、竞争对手的举措、路线图之外的需求。询问“这如何扩大我们的掌控力?”,而不是“我们如何恢复原计划?”
  6. 更新手段和目标,然后停止或循环。 将新的手段和承诺纳入盘点;重新表述逐渐成形的目标。当存在一条足够可控、能够执行的可行路径时停止;若损失上限已用尽但没有进展,也停止;若不确定性消退,路径变得可预测,则切换到因果规划。

输出

输出一份效果化简报:

  • means:当前实际可用的身份、知识和人脉
  • affordable_loss:明确上限(时间、金钱、声誉、机会)
  • next_action:上限范围内的一项可控步骤
  • commitments_sought_or_won:谁必须投入实际资源,以及若其作出承诺会带来哪些变化
  • contingencies_used:转化为手段的意外情况(或无)
  • emerging_goal:由手段和承诺塑造的当前目标(可能不同于最初愿望)
  • stop_or_loop:继续效果化、切换到因果规划,或停止

验证

  • 证伪“手段优先”的主张: 如果简报从固定目标出发,再回填资源,就从手段出发重写,或放弃效果化。
  • 检查损失上限: 每项建议的行动都必须符合已说明的可承受损失;否则就缩小行动范围或停止。
  • 承诺测试: 仅依赖预测或未承诺的兴趣所取得的进展无效——至少要求一项真实承诺,或低成本的信息增益。
  • 防止过度应用: 如果存在可靠预测和成熟操作手册,不要强行采用效果化;应进行因果规划。
  • 停止: 完成一个“手段 → 损失上限 → 行动 → 承诺”循环后,明确决定停止或继续;不要以效果化为名无休止地探索。

评论

支持 Markdown