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把混乱的问题拆解成清晰的结构：先框架后细节，先分类后分析，让思考有条理。

区分有意义的信号和随机的噪声：在大量信息中识别真正有预测力的模式。

独立重复验证研究结果：其他研究者用相同方法独立重复实验，看是否得到相同结果，是科学可靠性的保障。

先提出假设再验证：解决问题时先提出可能的答案（假设），再通过数据和分析验证假设，提高效率。

找到问题的根本原因而非表面症状：通过系统性方法挖掘问题的根本原因，从根源解决问题防止复发。

从多个方案聚焦到最优解：基于标准评估、筛选、整合，从发散到收敛。

把决策画成树状图：从根节点开始，每个分支是一个选择或随机事件，末端是结果。

不追求最优，追求足够好：设定标准，找到第一个满足标准的选项就停止搜索。

谁先让步谁输的危险博弈：双方都不让步会导致灾难，先让步的一方被称为'胆小鬼'，考验决心和可信度。

用小力撬动大物：找到关键支点，用最少的资源产生最大的效果。

在互动中做决策：你的收益不仅取决于你的选择，也取决于对方的选择。

把所有成本和收益列出来比较：总收益大于总成本才值得做，不只看显性成本。

看多一单位的成本和收益：决策看边际变化，不看总量，最优在边际收益=边际成本。

极端但概率小的风险：分布尾部的小概率事件，一旦发生影响巨大，常被常规模型忽视。

买价格低于价值的资产：分析企业内在价值，在价格低于价值时买入，长期持有等待价值回归。

把未来现金流折成现值：企业价值等于未来所有自由现金流的现值之和，是价值投资的核心估值方法。

单个客户的盈利模型：计算获取一个客户的成本和这个客户带来的终身价值，判断商业模式是否可持续。