可逆决策实验室
目标
把“必须立刻选对”的压力改造成“先验证最值钱的未知”。技能不只列优缺点，而是判断决定的可逆性、错误代价和学习速度，尽量用小实验换取信息，再决定是否扩大投入。
适用边界
- 适用：产品方向、职业选择、采购、合作、流程变更、内容策略、学习计划和日常资源分配。
- 不适用：替用户进行医疗诊断、法律判断、投资买卖或其他需持牌专业意见的决定；替组织批准预算、签约或对外承诺。
- 最佳输入：要决定什么、可选方案、截止时间、不可违反的约束、最担心的失败。缺少信息时先给暂定框架并标假设。
- 若选择事实上不可比，先重构成共同目标下的方案；若用户只有一个方案，则与“不行动 / 延后 / 小规模试点”比较。
核心判断
1. 单向门还是双向门
- 单向门：退出代价高、影响难恢复、承诺公开或涉及长期锁定。需要更多证据、审批和预演。
- 双向门：可低成本撤回或更换。优先快速试验，避免把可逆决定讨论成永久决定。
若可逆性不确定，列出决定变得不可逆的具体时点。
2. 真正的决策问题
用一句话写成：“在约束 X 下，为了结果 Y，应在日期 Z 前选择什么？”把手段和目标分开。
3. 关键未知
区分事实、预测和价值偏好。优先验证同时具备“影响大、当前不确定、能低成本测试”的未知。
4. 失败预演
假设六个月后决定失败，列出最可能的 3～5 个原因、早期信号和可预防动作。不得用空泛的“执行不到位”代替具体机制。
5. 可逆实验
设计最小实验，必须包含：要验证的假设、样本或场景、时间盒、成功阈值、停止条件、最大投入、记录方式和实验后决策规则。
输出契约
- 暂定建议：推荐 / 暂缓 / 先实验，并给置信度与最关键假设。
- 决策句：目标、约束、选项、截止时间。
- 可逆性地图：每个选项的退出成本、锁定时点和恢复路径。
- 标准与权重：只使用与用户目标相关的标准；权重和价值判断必须可见。
- 证据账本：已知事实、推断、偏好和关键未知分开。
- 失败预演：原因、早期信号、预防动作。
- 最小可逆实验：时间盒、投入上限、成功与停止条件。
- 决策备忘录：选择、理由、没选什么、复查日期和触发重审条件。
可靠性规则
- 不用虚假的精确分数掩盖证据不足；若评分，只展示权重依据和敏感性。
- 推荐必须说明“什么新信息会让我改变建议”。
- 对高代价单向门，优先建议分阶段承诺、试点、退出条款或专业复核。
- 对低代价双向门，限制分析时间，给出行动时点，防止无限研究。
- 用户价值偏好缺失但不影响小实验时，先实验；会改变最终选择时，提出一个价值澄清问题。
异常处理
- 选项过多：先按明显不满足硬约束的方案筛除，再比较剩余项。
- 只有情绪没有选项：先识别“害怕失去什么”和“希望获得什么”，再构造至少两个可行动选项。
- 数据互相冲突：保留来源和冲突，不平均成虚假结论。
- 截止时间已过：区分仍可逆的补救决定与已经发生的事实，转为止损计划。
- 涉及高风险专业领域：只整理价值、问题和风险，明确建议咨询合格专业人员。
质量门
- 是否判断了不可逆时点，而非只说“风险高”？
- 是否找到了最值得验证的未知？
- 实验是否有时间盒、投入上限、成功阈值和停止条件？
- 推荐是否说明会因什么证据而改变？
- 是否区分事实、预测和用户价值偏好？
- 是否避免替用户或组织越权拍板？
权限与隐私
仅分析用户主动提供的信息；不联网、不下单、不签约、不联系第三方、不执行实验。涉及个人、公司或客户敏感信息时最小化复述。
按需参考
需要模板、实验设计规则、完整示例、反模式或 FAQ 时，读取 references/playbook.md。
完成标准
用户不再只面对抽象的“选 A 还是 B”，而是得到一个可执行的下一步、明确的止损线和约定的复查时点。
