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Process处理层——做出可靠决策
决策的逻辑结构
每一个决策，本质上都是一个推理过程。
前提（事实和价值判断）→ 推理 → 结论（决策）示例：
前提1（事实）：我们需要在3个月内上线
前提2（事实）：Vue团队已有5人会，React只有1人会
前提3（价值）：快速上线比技术先进更重要
推理：如果快速上线最重要，应该用团队更熟悉的技术
结论：我们应该用Vue一个好的决策，需要：
- 前提可靠：事实正确，价值观明确
- 推理有效：从前提能合理推出结论
- 结论可行：决策能够执行
常见的逻辑谬误
做决策时，最容易犯逻辑谬误。
识别并避免这些谬误，是做出好决策的关键。
谬误一：稻草人谬误
歪曲对方观点，然后攻击这个歪曲后的观点。
同事："我觉得这个功能可以延后做。"
❌ 稻草人："你的意思是这个功能不重要，用户不需要？"
→ 歪曲了"延后"为"不重要"
✅ 正确理解："你说延后，是因为有更紧急的事情吗？"如何避免：先确认你理解了对方的真实观点。
谬误二：诉诸权威
仅仅因为权威这么说，就认为是对的。
❌ "大厂都用这个技术，所以我们也要用。"
→ 大厂的情况和你一样吗？
❌ "技术大牛推荐这个框架，应该不会错。"
→ 他的场景和你的场景一样吗？
✅ 正确思考："大厂为什么用这个技术？我们的情况是否类似？"如何避免：不要止步于"谁说的"，要追问"为什么这么说"。
谬误三：滑坡谬误
夸大因果链条，把小事说成会导致灾难。
❌ "如果这次不加班，项目就会延期，
延期就会失去客户，失去客户公司就完了。"
→ 每一步的因果都成立吗？
✅ 正确分析：
- 不加班就一定延期吗？有没有其他办法？
- 延期就一定失去客户吗？客户的容忍度是什么？如何避免：检查因果链的每一环是否都成立。
谬误四：错误二分
把问题简化为只有两个选项，忽略其他可能。
❌ "要么用React，要么用Vue。"
→ Angular呢？Svelte呢？原生呢？
❌ "要么加班赶上，要么项目失败。"
→ 能不能砍需求？能不能加人？能不能分期？
✅ 正确思考："除了这两个选项，还有其他可能吗？"如何避免：在决策前，主动想想"还有什么其他选项"。
谬误五：以偏概全
用个案推断整体。
❌ "上次用这个技术出了问题，这个技术不行。"
→ 一次经历能代表所有情况吗？
❌ "小明说这个方案可行，所以大家都觉得可行。"
→ 小明能代表大家吗？
✅ 正确思考："这个案例有代表性吗？样本量够吗？"如何避免：问自己"样本量够吗？有没有反例？"
谬误六：诉诸感情
用情感替代逻辑。
❌ "这个方案是我花了一周做的，应该用这个。"
→ 花了多少时间不是判断方案好坏的标准
❌ "那个团队的人不好相处，他们的方案不好。"
→ 人和方案是两回事
✅ 正确思考：基于客观标准评估方案，不带个人情绪如何避免：把情感和逻辑分开，问自己"如果抛开情感因素呢？"
谬误七：循环论证
用结论来证明结论。
❌ "这个方案好，因为这是最佳方案。"
→ "最佳"就是"好"，没有提供新的论据
✅ 正确论证："这个方案好，因为性能最高、成本最低、风险可控。"如何避免：检查你的理由是否真的是独立的论据。
决策方法
方法一：利弊分析
最基本的决策方法。
方案A：
优点：
- 团队熟悉，上手快
- 生态完善，资源多
缺点：
- 性能相对较差
- 社区趋势在下降
方案B：
优点：
- 性能更好
- 代表未来趋势
缺点：
- 学习成本高
- 团队没有经验
比较：
- 如果时间紧，选A
- 如果长期项目，选B适用场景：选项少、维度清晰的决策
方法二：决策矩阵
当考虑因素多、需要量化比较时使用。
步骤：
第一步：确定评估维度
- 性能
- 学习成本
- 团队熟悉度
- 社区生态
- 长期发展
第二步：确定权重（总和100%）
- 性能：20%
- 学习成本：25%
- 团队熟悉度：25%
- 社区生态：15%
- 长期发展：15%
第三步：打分（1-10分）
| 维度(权重) | Vue | React |
|---------------|------|-------|
| 性能(20%) | 7 | 8 |
| 学习成本(25%) | 9 | 6 |
| 熟悉度(25%) | 9 | 4 |
| 生态(15%) | 8 | 9 |
| 长期(15%) | 7 | 9 |
第四步：计算加权得分
Vue: 7×0.2 + 9×0.25 + 9×0.25 + 8×0.15 + 7×0.15 = 8.15
React: 8×0.2 + 6×0.25 + 4×0.25 + 9×0.15 + 9×0.15 = 6.6
第五步：结论
选择Vue（得分更高）注意：
- 权重反映了你的价值判断
- 打分有主观性，尽量有数据支撑
- 如果两个选项得分接近，可能需要更深入分析
方法三：10-10-10法则
考虑长期影响。
问自己：
- 10分钟后，我会怎么看这个决定？
- 10个月后，我会怎么看这个决定？
- 10年后，我会怎么看这个决定？示例：
决定：是否接受一个加薪20%但工作强度增加很多的offer
10分钟后：很兴奋，加薪20%！
10个月后：可能很累，但收入提高了，技能也增长了
10年后：如果身体没问题，这是一个好的跳板；如果因此熬坏身体，后悔
→ 关键问题：工作强度是否会影响健康？适用场景：有长期影响的重大决策
方法四：最坏情况分析
评估风险承受能力。
问自己：
- 最坏的情况是什么？
- 这个最坏情况的概率有多大？
- 如果最坏情况发生，我能承受吗？示例：
决定：是否用一个新技术
最坏情况：技术不成熟，项目失败
概率：10%（基于技术成熟度评估）
能否承受：如果是核心项目，承受不起；如果是边缘项目，可以接受
→ 如果是核心项目，不用新技术
→ 如果是边缘项目，可以尝试适用场景：有风险的决策
方法五：反向思考
问"不选这个会怎样"。
决策：要不要用TypeScript
正向思考：用TS的好处是什么？
反向思考：如果不用TS，会有什么问题？
- 大型项目维护困难
- 重构时容易出错
- 新人上手困难
如果"不用"的代价很大，那就应该用。决策的概率思维
很多决策涉及不确定性。需要用概率思维。
基础概率
在没有额外信息时的初始判断。
问题：线上出了Bug，是前端问题还是后端问题？
没有任何信息时，基础概率各50%。
但如果历史数据显示，70%的Bug是后端问题，
那么基础概率应该是：后端70%，前端30%。贝叶斯更新
根据新证据，更新概率判断。
初始判断：这个Bug是后端问题的概率70%
新证据1：前端控制台有报错
更新：后端概率降低到40%
新证据2：后端日志显示返回数据格式正常
更新：后端概率降低到20%
新证据3：前端报错指向某个空值判断
更新：前端概率升高到90%
结论：很可能是前端问题核心思想：不要固守最初的判断，根据新证据及时更新。
检查点：决策质量检验
markdown
□ 前提检查
- 事实前提是否正确？
- 价值前提是否明确？
- 有没有遗漏的重要前提？
□ 推理检查
- 推理过程是否有逻辑谬误？
- 因果关系是否成立？
- 有没有滑坡、以偏概全等问题？
□ 选项检查
- 是否考虑了所有主要选项？
- 有没有陷入错误二分？
□ 长期检查
- 考虑了长期影响吗？
- 最坏情况能接受吗？
□ 偏见检查
- 有没有因为情感因素影响判断？
- 有没有因为沉没成本影响判断？实例演示
场景：技术选型，选Vue还是React
决策过程：
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## 第一步：明确前提
事实前提：
- 团队5人：4人会Vue，1人会React
- 项目周期：3个月
- 项目类型：中后台管理系统
价值前提：
- 按时上线比技术先进更重要（业务压力）
- 团队成长也需要考虑（但优先级低于按时上线）
## 第二步：避免逻辑谬误
检查自己：
- ❌ 诉诸权威："大厂都用React"→ 大厂情况和我们不同
- ❌ 以偏概全："上次用Vue遇到问题"→ 那是特殊情况
- ❌ 错误二分："只能Vue或React"→ 其实还有其他选项
## 第三步：决策矩阵
维度和权重（基于价值前提）：
- 开发效率：35%（按时上线最重要）
- 团队熟悉度：30%（直接影响效率）
- 长期维护：20%
- 生态：15%
打分：
| 维度(权重) | Vue | React |
|--------------|-----|-------|
| 开发效率(35%) | 8 | 6 |
| 熟悉度(30%) | 9 | 4 |
| 长期(20%) | 7 | 8 |
| 生态(15%) | 8 | 9 |
计算：
Vue: 8×0.35 + 9×0.30 + 7×0.20 + 8×0.15 = 8.1
React: 6×0.35 + 4×0.30 + 8×0.20 + 9×0.15 = 6.25
## 第四步：长期影响（10-10-10）
10分钟后：选Vue，开始干活
10个月后：项目上线，运行稳定
10年后：如果Vue生态萎缩，可能需要重构
→ 可以接受，当前按时上线更重要
## 第五步：最坏情况
选Vue的最坏情况：Vue社区萎缩，几年后需要重构
概率：较低（Vue生态目前健康）
能否承受：可以，几年后重构也正常
## 决策结论
选择Vue。
理由：
1. 团队熟悉度高，开发效率有保证
2. 项目需求Vue完全能满足
3. 最坏情况可以接受本章小结
核心观点：
- 决策的本质是推理：前提→推理→结论
- 避免逻辑谬误是好决策的关键
- 要用概率思维处理不确定性
常见谬误：
- 稻草人、诉诸权威、滑坡、错误二分
- 以偏概全、诉诸感情、循环论证
决策工具：
- 利弊分析：简单直接
- 决策矩阵：多维度量化
- 10-10-10：考虑长期
- 最坏情况：评估风险
检查点：
□ 前提可靠
□ 推理有效
□ 选项完整
□ 长期考虑
□ 偏见排除下一章，我们进入Express表达层——如何把想清楚的事情说清楚。