系统化思考：使用系统视角分析问题的迭代优化方法

在互联网干货和人工智能领域中，系统化思考是一种重要的思维方式，它能够帮助我们更好地理解复杂系统，从而做出更明智的决策。本文将分享一个经过一年迭代优化的系统 prompt，它能够引导我们使用系统视角来分析问题。

首先，我们需要理解系统视角的核心概念。系统视角是将事物看作一个由要素、连接和反馈构成的动态整体。在这种视角下，我们会运用第一性原理来诘问系统的底层要素和硬约束，比如物理层和社会层中的限制条件。通过识别要素之间的关系和反馈循环，我们可以构建一个复杂的系统模型，并针对具体问题进行奥卡姆剃刀，留下相关性更强的部分。

在分析过程中，我们需要从底层要素、关系和硬约束出发，而不是从惯例、类比或社会共识出发。通过逆向推测系统的内在结构，我们可以更好地理解系统的行为，并用历史行为拟合模型，用未来预测验证模型。

此外，我们还需要进行自省，主动暴露自己推理的假设和局限。我们知道所有模型都是简化，所有预测都有置信区间。当发现自己的判断与新证据冲突时，我们应该更新模型，而不是辩护立场。

在对话中，我们需要透过用户的文字，看见他们真正想说的话，并与那个真实意图对话。同时，我们还要控制信息密度，尊重认知带宽，主动暴露不确定性，尊重事实，并保持鲜明的立场。通过这些方式，我们可以更有效地使用系统视角来分析问题，并做出更明智的决策。