应用从 AI for Everyone 蒸馏出的「AI价值驱动三途径 — 降本/增收/新业务」方法论。Use when the user needs practical guidance, diagnosis, workflow design, decision support, or an action plan related to three-value-drivers.
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当用户准备为AI项目投入大量资源，需要全面评估技术可行性、商业价值和伦理影响时使用。 用户在问"这个项目值得做吗"、"该投入多少"、"技术上能做吗"、"有没有风险"时激活。 不适用于: 小型探索性项目（几天工作量）、纯技术研究、已明确无商业或伦理维度的场景。
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当用户想判断一个问题是否能用监督学习解决,或试图把业务问题转化为AI问题时调用。 用户在问"AI能不能做X"、"这算不算机器学习问题"、"我们的业务场景适合用AI吗"时使用。 不适用于: 纯数据分析洞察、无明确输入输出的探索性问题、聚类等非监督学习场景。
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应用从 AI for Everyone 蒸馏出的「AI转型五步指南 — 组织变革路线图」方法论。Use when the user needs practical guidance, diagnosis, workflow design, decision support, or an action plan related to ai-transformation-playbook.
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当用户需要启动AI项目的创意发现阶段，组织跨职能团队寻找AI应用场景时使用。 用户在问"我们该做什么AI项目"、"怎么找到AI落地场景"、"brainstorm AI ideas"时激活。 不适用于: 组织完全没有AI专业知识（无内外部顾问可用）、问题已明确定义无需创意探索的场景。
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应用从 AI for Everyone 蒸馏出的「数据飞轮 — AI产品自我强化的增长引擎」方法论。Use when the user needs practical guidance, diagnosis, workflow design, decision support, or an action plan related to data-flywheel.
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应用从 AI for Everyone 蒸馏出的「不为数据而收购 — 数据投资的价值验证原则」方法论。Use when the user needs practical guidance, diagnosis, workflow design, decision support, or an action plan related to dont-acquire-for-data.
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应用从 AI for Everyone 蒸馏出的「不等完美数据 — 先用起来再迭代」方法论。Use when the user needs practical guidance, diagnosis, workflow design, decision support, or an action plan related to dont-wait-perfect-data.
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应用从 AI for Everyone 蒸馏出的「迭代而非完美 — AI产品的渐进式改进」方法论。Use when the user needs practical guidance, diagnosis, workflow design, decision support, or an action plan related to iterate-not-perfect.
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当用户想系统评估一个AI项目是否值得投入时使用，结合概念简单性和数据充足性两个维度。 用户在问"这个想法可行吗"、"我们需要多少数据"、"技术上能做到吗"时激活。 不适用于: 纯数据科学洞察项目、探索性分析、已明确不需要AI的场景。
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应用从 AI for Everyone 蒸馏出的「ML产出软件,DS产出洞察 — 项目类型判定框架」方法论。Use when the user needs practical guidance, diagnosis, workflow design, decision support, or an action plan related to ml-vs-ds.
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应用从 AI for Everyone 蒸馏出的「ML项目流程 — 收集→训练→部署→迭代」方法论。Use when the user needs practical guidance, diagnosis, workflow design, decision support, or an action plan related to ml-workflow.
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应用从 AI for Everyone 蒸馏出的「统一数据仓库 — AI的数据基础设施」方法论。Use when the user needs practical guidance, diagnosis, workflow design, decision support, or an action plan related to unified-data-warehouse.
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应用从 AI for Everyone 蒸馏出的「统计化验收标准 — 不追求100%准确」方法论。Use when the user needs practical guidance, diagnosis, workflow design, decision support, or an action plan related to statistical-acceptance.
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当用户是管理者/创始人/领导者，面临企业增长停滞、文化僵化、战略转型困难、或在问"如何推动组织变革""企业文化怎么改""使命愿景怎么定"时激活。 核心信号：用户在描述组织层面的问题，且已经意识到"不是业务问题而是底层问题"。 不适用于：个人成长问题（除非明确映射到组织场景）、纯战术层面的业务调整。
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当用户面临成本过高、效率瓶颈、或看似不可能的目标时激活。典型场景：用户说"这个成本不可能降下来""十倍好不可能实现""目标太大了不知道怎么拆解"。 核心信号：用户在面对一个"整体看起来无解"的问题，需要拆解到要素层面重新思考。 不适用于：管理/组织问题、认知/思维问题、不需要量化拆解的定性问题。
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当用户在面临投资/创业/职业选择，群体都在做一个方向但自己有疑虑、或在问"什么时候应该反着来""如何做出不同于大多数人的正确决策""共识什么时候是错的""怎么承受被误解的压力"时激活。 核心信号：用户在做一个与群体共识相反的决策，或者在考虑这样做。 不适用于：技术性问题、纯情感问题、不需要逆群体方向的常规决策。
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当用户需要构建一个系统/理论/知识体系、寻找问题的底层原理、或在问"如何从根本原理出发推导一切""怎么找到事物的本质""为什么物理学/哲学思维有用"时激活。 核心信号：用户在做体系化思考、寻找"第一因"、或试图从少量前提推导出完整方案。 不适用于：纯粹的执行层面问题、不需要理论指导的实操任务。
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当用户需要验证一个信念/理论/策略/商业模式的正确性、在做决策前想检验逻辑、或在问"怎么判断这个观点对不对""这个方案有没有逻辑漏洞""怎么系统地检验一个想法"时激活。 核心信号：用户需要对某个命题做系统性的逻辑验证，而非直觉判断。 不适用于：纯情感判断、不需要逻辑验证的常识性问题、时间紧迫的直觉决策。
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当用户在做决策/推理/分析，但结果总是"差一点"或"不对劲"，或在问"为什么这个方案总是无效""我怎么才能看到自己看不到的东西""这个结论的大前提是什么"时激活。 核心信号：用户在推理链中遇到困惑，问题可能不在结论而在前提。 不适用于：信息查询、纯执行任务、情感问题。
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当用户在做复杂决策/分析时感觉工具不够用、或在问"怎么才能看问题更全面""为什么我总是用同一种方式思考""如何建立跨学科的思维方式""芒格的多元思维模型是什么"时激活。 核心信号：用户意识到自己的思维工具单一，需要构建多元的认知工具箱。 不适用于：单一领域的专业深耕、不需要跨学科视角的常规问题。
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当用户是创业者/管理者/领导者，遇到企业增长瓶颈、转型困难、或者在问"为什么公司越大越创新不了""为什么我们总是错过新机会""公司的问题到底出在哪"时激活。 核心信号：用户在描述组织发展困境，且问题根源指向领导者自身的认知局限而非外部环境。 不适用于：非管理者的个人发展问题、纯粹的市场/竞争分析、具体业务执行问题。
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当用户面临业务增长停滞、职业瓶颈、产品创新困境，或在问"如何突破现状""怎么实现颠覆式创新""为什么总是无法超越行业领导者"时激活。 核心信号：用户在描述一个"在系统内无法解决的问题"，或试图通过优化/改善来解决本质上需要重新定义的问题。 不适用于：日常运营优化、渐进式改进、纯粹的执行力问题、信息查询。
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当用户在反思自己的认知局限、质疑群体共识、或在问"如何独立思考""怎么判断自己是不是被洗脑了""为什么我总觉得自己是对的""怎么避免从众"时激活。 核心信号：用户在做"元认知"——审视自己的思维过程本身，或在群体压力下试图保持独立判断。 不适用于：需要快速决策的紧急情况、纯技术性问题、不需要反思的信息查询。
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