内容来自untools官网，感兴趣的可以去翻译一下，我只做下总结

  • 理解系统

    • Concept map
    • Connection circles
    • Iceberg Model
    • Balancing feedback loop
    • Reinforcing feedback loop
  • 做出决策
    • Cynefin framework
    • Six Thinking Hats
    • Second-order thinking
    • Eisenhower Matrix
    • Ladder of inference
    • Decision matrix
    • Confidence determines speed vs. quality
    • Hard choice model
  • 解决问题
    • Ishikawa Diagram
    • Conflict Resolution Diagram
    • Productive Thinking Model
    • Abstraction laddering
    • Inversion
    • Issue tress
    • First principles
  • 沟通
    • Minto Pyramid
    • Situation-Behavior-Impact

利于思考的工具

下面是一系列帮助解决问题、做出决策、理解系统的思维工具和框架
(译者：下面是我用Mermaid画的图)

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All
理解系统
概念图
关系环
冰山模型
平衡反馈回路
强化反馈回路
做出决策
Cynefin框架
六顶思维帽
二阶思维
艾森豪威尔矩阵
推理阶梯
决策矩阵
信心决定速度还是质量
艰难抉择模型
解决问题
鱼骨图
冲突解决图
生产性思维模型
抽象阶梯
反演
问题树
第一原则
沟通
明托金字塔
情况-行为-影响

理解系统

概念图

将对概念的理解可视化。

  • 制作的前提是要对相关知识有一定的了解，否则图不准确。

  • 制定焦点问题，并从不同角度看待事物。

  • 用一个列表记录关键实体，比如时间、地点、人物、组织、行动、过程、活动、方法等，通常15~25个，也可以更多，并且还要对这些实体排序以求概念图有更好的层次结构。

  • 绘图时用线连接实体，使用动词或短语表示关系。

  • 不断更新该概念图，并在迭代的过程中发现自己的认知差距并通过学习以填补差距。

    Example：

    1. 首先，焦点问题：How do sharing permissions work in this product?
    2. 焦点问题转为实体列表：
    3. 使用流程图等工具可视化实体间关系

关系环

了解系统内存在的关系并识别出反馈回路

  • 找到关键元素，“关键”的标准是

    • 他们的改变对系统影响很大
    • 在系统中会增加和减少
    • 能用名词描述

  • 寻找因果关系，以及每个关系造成的影响(涉及元素的增加和减少)，这些关系可以基于数据也可以基于假设

  • 寻找关系形成的闭环，这些就是反馈回路

    Example

    • 场景：很多客户抱怨我们的产品bug太多并且响应时间太慢(慢会导致用户创建更多support tickets)，同时我们也在新增功能来让用户满意。
    • 首先确定关键元素：不开心的用户、bug、响应时间、support ticket、新功能
    • 列出关系并画在图上，本例子中，不满足的用户会创建更多的support tickets并因此增加响应时间，响应时间增加又会增加不满意的客户；推出新功能会减少不满意的客户但也会带来更多的bug，这些bug又会增加不满意的客户。

      从中能找到一个正反馈回路。接下来的目标就是消除这些正反馈回路了

冰山模型


分析问题要透过现象看本质

  • 不能只通过当前发生的事件定位问题，真正的原因往往在更深层。

  • 冰山模型包括四个层次：
    事件、模式、结构、心智模型。
    模式是事件随事件变化的趋势，是理解系统结构的线索。
    结构是系统内部的关系和反馈回路。
    人们潜在的心智模型导致了这种系统结构。

  • 事件和模式显示是外在表现，结构和心智模型是发生的原因、本质。所以在冰山上探索的越深，越能做出大的影响

  • 一些帮助分析各层次的问题：
    事件：现在发生了什么？
    模式：随着时间的推移发生了什么？趋势是什么？
    结构：是什么影响了这些模式？模式之间的联系在哪里？
    心智模型：什么样的价值观、信念或假设塑造了这个系统？
    (注意上面这些问题往往很复杂，是需要研究和挖掘的)

    Example

    • 事件：您的产品团队刚刚发布的功能有几个bug
    • 模式：回顾过去，每次发布新功能时都会带有几个bug
    • 结构：调查之后发现团队在发布功能之前没有测试的计划，QA(质量保证)也只在发布后进行；团队的deadline很紧迫。
    • 心智模型：进一步调查发现团队更重视按时交付而不是产品质量；产品经理强加了紧迫的ddl，团队成员不能推迟交付。
    • 问题的原因就找到了，这样就能通过一次事件解决一个公司中存在的问题，利于公司未来的发展。

平衡反馈回路


使系统自我调节

  • 用一个反方向的变化来抵消另一个方向的变化，并试图以此稳定一个系统，往往与强化反馈回路(下面会有)一起出现以产生指数级的变化

  • 重要部分：

    • 目标或期望水平
    • 实际水平
    • 两者之间的差距
      期望水平发现差距后触发纠正措施，使某物的实际水平接近所需水平。
      关键在找到目标或期望水平，这个可能不是很明确或马上找得到的。

    Example
    恒温器在发现室温(实际水平)低于或高于阈值(期望)时，通过加热或冷却以稳定房间内温度。

强化反馈回路


正反馈循环

  • 就是正反馈循环，某次循环的输出成为下次循环的输入，同时有一个外部变量影响整个循环。例如利滚利，有账户余额和利息收入，外部变量为利率。
  • 系统中通常同时存在强化反馈回路和平衡反馈回路，一个以指数级的方式增加收益，一个维持系统稳定性。

做出决策

Cynefin框架


不同问题不同处理，确定问题的类型，并选取正确的解决方式

  • Cynefin发音为 /kənɛvɪn/
  • 不同情况需要不同的处理方式
  • 该框架用来确定在哪个情况，并根据其特征选择适当的操作。确定了五个领域来进行分类：清晰、complicated、complex、混乱、无序

    • 清晰：问题很明确、解决方法也很明确，不需要太多专业知识。正确方法就是了解情况(感知)->分类->应用最佳实践解决方案。
    • complicated：问题明确，但是解决方案有多个。最好方法是感知->分析->应用方案。这里的分析是需要有专业知识的专业进行评估，调查可能的解决方案并选择。
    • complex：不知道要解决什么问题，无法通过分析来理解，因为了解不够。正确做法是先做实验来了解问题，感受正在处理的事并做出适当的响应，目标是充分理解并将问题或情况转移到更容易处理的complicated领域。
    • 混乱：事情不受控制，因果关系不清楚。此时要采取行动稳定、遏制局势，才能在相对有序的complex领域来分析问题。当然这种领域下也有尝试新颖解决方案的机会，因为此时人们对这些方案也更开放、包容。
    • 无序：甚至不知道自己的立场。此时应该快速确定正确的领域，将问题或情况分解并分配给合适的领域。
  • 一组可用的问题：
    • 什么原因造成这种情况的？
    • 情况是否得到控制？
    • 对它了解多少？
    • 解决它需要专业知识吗？

六顶思维帽子


从不同角度思考问题