原则卡片

Truth Environment

真相环境意识

先承认你所处的信息环境会系统性制造错觉，判断力才能真正启动。

Claim Audit

主张审计

任何强主张都要拆成可验证前提，而不是整体吞下。

Critical Habit

批判性思维习惯

批判性思维不是偶尔启动的技能，而是可重复执行的习惯流程。

Reasonableness Test

合理性测试

先做常识和量级筛查，判断一个数字有没有继续研究的资格。

Orders of Magnitude

量级估算

通过数量级而非小数点精度，快速判断一个说法是否可能。

Growth Sanity

增长曲线常识

面对翻倍、爆发式增长和指数叙事，要先问它能持续多久。

Mean Median Mode

均值 / 中位数 / 众数辨析

‘平均’不是一个答案，而是不同统计选择下的不同现实切片。

Outlier Sensitivity

极端值敏感性

少数异常值能强烈扭曲整体印象，尤其是均值。

Distribution Shape

分布形状感

真正决定解释力的常常不是一个平均值，而是分布长什么样。

Axis Audit

轴线审计

读图第一步是审轴，而不是审情绪。

Truncated Axis

截断纵轴陷阱

纵轴不从零开始时，微小变化也能被画成巨大波动。

Visual Manipulation

视觉操纵

数据一旦被可视化，就进入了可被设计、可被操纵的叙事层。

Report Framing

汇报框架审计

很多误导来自汇报口径，而不是数据造假。

Double Y Axis

双 Y 轴识别

双 y 轴有时必要，但也是制造同步幻觉的高风险装置。

Cumulative Metric

累计指标警惕

累计值很擅长看长期规模，但也很擅长掩盖当期恶化。

Sampling Bias

抽样偏差

样本怎么来，决定了结论能不能外推。

Representativeness

代表性判断

样本能否代表整体，决定了统计结论能否迁移出去。

Measurement Design

测量与问法设计

你怎么问、怎么记、怎么量，本身就在塑造数字。

Base Rate

基线概率

判断风险前先问基线，否则个例和惊悚叙事会全面接管你。

Relative Risk

相对风险与绝对风险

风险说法如果只报相对变化，不报绝对水平，很容易制造夸张印象。

Probability Literacy

概率素养

学会用概率语言思考，是摆脱轶事统治的关键。

Source Credibility

来源可信度

判断内容前先判断来源链，是现代认知卫生的基础动作。

Second Hand Knowledge

二手知识管理

承认自己大量依赖转述，反而能更认真地管理信任链。

Emotion Before Reason

情绪先行再找理由

人脑常常先凭情绪站队，再替已做出的决定寻找论据。

Expert Boundary

专家边界

专家的专业性通常是局部的，不会自动外溢到所有领域。

Evidence vs Opinion

证据陈述 vs 观点陈述

有些表达在回顾证据，有些表达只是在分享观点，哪怕说的人很厉害。

Authority Audit

权威审计

面对权威时，关键不是服从或反抗，而是判断它为何值得被重视。

Alternative Explanations

可替代解释

判断不是找一个会讲故事的解释，而是比较多个解释谁更强。

Ordinary Before Extraordinary

先普通后离奇

在证据相近时，优先考虑更常见、对世界观冲击更小的解释。

Incentive Check

激励检查

如果一个解释背后有人可以明显获益，它就值得被放进判断框架。

Anti Knowledge

反知识识别

反知识是一种伪装成知识的错误信息，它最擅长利用真知识的外形。

Conspiracy Threshold

阴谋论证据门槛

极端、庞大、颠覆性的主张，需要显著更强的证据。

Premise Breakdown

前提拆解

把复杂主张拆成若干前提，是拆穿伪论证最快的动作之一。

Scientific Method

科学方法观

科学方法的优势在于它能系统性地产生、挑战、修正和更新知识。

Replication

复现与重复验证

单次发现不是终局，能否在不同条件下反复出现才更接近可靠。

Confounding Factors

混合因素意识

很多看似清楚的因果关系，可能被隐藏变量搅浑。

Logical Fallacies

逻辑谬误地图

给推理错误命名，能帮你更快识别结构性问题。

Correlation vs Causation

相关不等于因果

两个变量一起动，不代表一个造成了另一个。

Argument Structure

论证结构感

学会看论证的骨架，而不是只看文字表面的流畅和气势。

Knowns and Unknowns

已知与未知分类

把未知分类，能帮你匹配正确的判断态度和搜证策略。

Uncertainty Handling

不确定性管理

成熟判断不追求消灭不确定性，而是学会在它存在时仍然行动。

Hidden Variables

隐藏变量敏感度

很多判断失败，不是因为你推理坏，而是因为你漏看了关键变量。

Bayesian Update

贝叶斯更新

随着新证据到来持续更新判断，而不是死守旧观点或被新消息直接掀翻。

Prior Probability

先验概率

任何判断都不是从真空开始，先验决定了新证据会被怎样理解。

Extraordinary Claims

非凡主张需要非凡证据

越离奇、越昂贵、越颠覆常识的主张，越该承担更重的证据负担。

Case Based Reasoning

案例迁移推理

案例的价值不是故事性，而是让你把抽象原则迁移到新场景。

Decision Under Uncertainty

不确定条件下的决策

现实决策常常没有满分答案，关键是用更稳的证据和结构降低后悔率。

Structured Judgment

结构化判断

把主张、证据、概率、替代解释和成本放进同一框架，能显著减少被带跑。

Workflow of Thinking

思考工作流

把判断流程化，能让思维从偶发灵光变成长期可靠系统。