Super Thinking — 思维模型工具箱 🧠

97 个核心思维模型，为 AI 注入结构化思考能力。

灵感源自 Charlie Munger（穷查理宝典）的多元思维模型理念，内容基于 Gabriel Weinberg 和 Lauren McCann 的《Super Thinking: The Big Book of Mental Models》（2019）。

📖 背景

读《穷查理宝典》收获最大的是两件事：

1. 思维模型 — Munger 说，如果你只有一把锤子，你看什么都像钉子。要解决复杂问题，你需要跨学科的多元思维模型（Lollapalooza 效应）。
2. 偏见与误区 — 人类认知天然存在系统性偏差，识别它们就是战胜它们的第一步。

于是我想到：如果 AI 也能拥有一个"思维模型工具箱"——遇到问题时自动匹配最合适的模型来分析——会怎样？

于是用 book-to-skill-master 这个技能将《Super Thinking》全书的 97 个模型提炼成了这套 AI 可读的技能文件。每个模型包含：

• R — 原文精要
• I — 方法论骨架
• A1/A2 — 历史应用 + 未来的触发场景
• E — 可执行的操作步骤
• B — 边界与限制

✨ 功能

当你在 Claude Code 或其他兼容 AI Agent 中遇到需要深度思考的问题时，调用 /super-thinking，AI 将：

1. 理解你的问题/困境
2. 从 97 个模型 × 400+ 场景 中找到最匹配的 3 个模型
3. 用 E（执行）步骤给出结构化、可操作的思路

覆盖的问题域：

领域	模型数	适合做什么
🧠 认知与清晰思考	18	克服偏见、更清晰地思考
⚖️ 决策与选择	18	做重大决策、权衡利弊
🔧 系统思维与冲突	25	分析组织问题、处理博弈
👥 人际与领导力	12	管理团队、激励他人
🏢 战略与市场	10	创业方向、竞争策略
📊 统计素养	4	数据解读、避免统计陷阱
🌿 自然与系统	6	理解增长、惰性、临界点
⏱ 生产力	4	时间管理、深度工作

🚀 安装

前提

• 安装 Claude Code 或其他兼容的 AI Agent 工具
• 确保你的 skills 目录已配置（如 .agents/skills、~/.claude/skills 或对应工具的 skills 文件夹）

方法一：直接安装

git clone https://github.com/tunggian/super-thinking.git
cp -r super-thinking ~/.agents/skills/

方法二：符号链接（便于更新）

git clone https://github.com/tunggian/super-thinking.git ~/super-thinking
ln -s ~/super-thinking ~/.agents/skills/super-thinking

方法三：直接从 GitHub 安装

cd ~/.agents/skills
git clone https://github.com/tunggian/super-thinking.git

验证安装

重启 Claude Code，输入 /super-thinking，应该看到 skill 被加载的提示。

💡 使用方法

快速启动

/super-thinking

提问范例

直接描述你遇到的问题即可。AI 会自动匹配合适的模型：

你的问题	匹配的模型
"有几个工作机会在衡量，各有优劣，不知道选哪个"	decision-tree, opportunity-cost, de-risking
"团队做了个功能没人用，但舍不得砍"	sunk-cost, opportunity-cost
"每次开会大家都不说话，但我知道有人有意见"	groupthink, devils-advocate
"对手打价格战，跟不跟？"	game-theory, war-of-attrition
"每天都在忙，但重要的事一直没推进"	eisenhower-matrix, pareto, deep-work

回答格式示例

你的问题属于[领域]，我找到 3 个最相关的思维模型：

**模型 1: [名称]** — 匹配场景: "[引用具体场景]"
- 核心逻辑: ...
- 怎么做: ...

**模型 2: [名称]** — 匹配场景: "[引用具体场景]"
...

**模型 3: [名称]** — 匹配场景: "[引用具体场景]"
...

**综合建议**: ...

与 Thinking Clearly 结合使用

本仓库还有一个配套技能 Thinking Clearly，聚焦于认知偏见和思维误区的自我觉察。两者搭配：

• /super-thinking → 找思维模型来解决问题
• /thinking-clearly → 识别自己是否陷入了某种认知偏见

📁 目录结构

super-thinking/
├── README.md              # 本文件
├── SKILL.md               # 技能定义（核心工作流 + 触发规则）
├── INDEX.md               # 问题域索引（400+ 场景 → 模型映射）
├── models/                # 97 个思维模型文件
│   ├── first-principles.md
│   ├── inversion.md
│   ├── ockhams-razor.md
│   ├── confirmation-bias.md
│   ├── thinking-gray.md
│   ├── ... (共 97 个)
└── LICENSE                # MIT

🗺 完整模型清单

A. 认知与清晰思考（18）

#	模型	一句话
1	First Principles（第一性原理）	抛开假设，从基础事实重建
2	Inversion（逆思考）	反过来想，避开最坏结果
3	Occam's Razor（奥卡姆剃刀）	最简单的往往最正确
4	Confirmation Bias（确认偏误）	你只看到支持自己观点的证据
5	Thinking Gray（灰色思维）	非黑即白是思考的偷懒
6	Hanlon's Razor（汉隆剃刀）	能用愚蠢解释的，别归因于恶意
7	Third Story（第三故事）	跳出自己的视角看冲突
8	MRI（最善意的解释）	给别人一个善意的解释
9	Framing（框架效应）	说法不同，判断完全不同
10	Anchoring（锚定效应）	第一个数字决定一切
11	Availability Bias（可得性偏误）	最近的新闻扭曲了你的判断
12	Paradigm Shift（范式转移）	旧方法失效了
13	Maslow's Hammer（马斯洛锤）	有了锤子看什么都像钉子
14	Cognitive Dissonance（认知失调）	做错事后拼命找理由
15	Fundamental Attribution Error（基本归因偏误）	自己是环境，别人是本质
16	Hindsight Bias（事后诸葛偏误）	我早就知道会这样（其实你并不知道）
17	Murphy's Law（墨菲定律）	可能出错的一定会出错
18	Root Cause / Five Whys（根因分析 / 5W法）	连问 5 个为什么

B. 决策与选择（18）

#	模型	一句话
19	De-risking（去风险化）	先验证风险最大的假设
20	MVP（最小可行产品）	用最小代价验证想法
21	Perfect is Enemy of Good（完美是好的敌人）	追求完美等于永远完不成
22	Decision Tree（决策树）	画出所有可能路径
23	Expected Value（期望值）	收益 × 概率 = 真实价值
24	Cost-Benefit Analysis（成本收益分析）	全面衡量，而不是感觉
25	Opportunity Cost（机会成本）	选了 A 的代价是放弃了 B
26	Sunk Cost（沉没成本）	已经投入的不应影响未来决策
27	Loss Aversion（损失厌恶）	失去的痛苦大于获得的快乐
28	Reversible Decisions（可逆决策）	这扇门关上还能打开吗？
29	Scenario Analysis（情景分析）	未来有好几种可能
30	Systems Thinking（系统思维）	改一个地方，哪些地方会受影响
31	Black Swan（黑天鹅）	低概率、高冲击的极端事件
32	Groupthink（群体思维）	会上没人反对，但大家未必真的同意
33	Devil's Advocate（魔鬼代言人）	主动找一个反对派
34	Local vs Global Optimum（局部最优 vs 全局最优）	你被困在山顶还是半山腰？
35	Hicks Law（希克定律）	选项越多，决策越慢
36	Paradox of Choice（选择的悖论）	选择越多越焦虑

C. 系统思维与冲突（25）

#	模型	一句话
37	Tragedy of the Commons（公地悲剧）	公共资源被每个人消耗殆尽
38	Free Rider（搭便车）	有人不出力却享受成果
39	Externalities（外部性）	你的决定影响到了不相关的人
40	Goodhart's Law（古德哈特定律）	指标变成目标后就不再有效
41	Cobra Effect（眼镜蛇效应）	好心办了坏事
42	Perverse Incentives（扭曲激励）	激励制度导致行为跑偏
43	Boiling Frog（温水煮青蛙）	变化慢到没人察觉
44	Path Dependence（路径依赖）	过去的小决定锁死了未来的选择
45	Short-termism（短期主义）	眼前的利益 > 长远的未来
46	Technical Debt（技术债务）	赶进度的代价是未来的崩溃
47	Preserving Optionality（保留选择权）	别让今天的决定锁死明天的可能
48	Principal-Agent（委托代理问题）	委托人 vs 代理人，利益不一致
49	Moral Hazard（道德风险）	反正不是我承担后果
50	Asymmetric Info（信息不对称）	你知道的比对方多或少
51	Game Theory（博弈论）	你的最优策略取决于对手怎么动
52	Prisoner's Dilemma（囚徒困境）	各自选最有利的，结果双输
53	Nash Equilibrium（纳什均衡）	谁都不敢先动的僵局
54	Tit for Tat（以牙还牙）	你怎么对我，我就怎么对你
55	Red Line（红线）	告诉对方，越界必有后果
56	Deterrence（威慑）	让对方因为害怕而不敢行动
57	MAD（相互确保摧毁）	双方都有毁灭对方的能力
58	OODA Loop（OODA循环）	比对手更快地观察→定位→决策→行动
59	War of Attrition（消耗战）	看谁先撑不住的持久战
60	Guerrilla Warfare（游击战）	小打小闹，打不过就跑
61	Beachhead（滩头阵地）	先占领一个小市场站稳脚跟

D. 人际与领导力（12）

#	模型	一句话
62	Deliberate Practice（刻意练习）	不是练得多，而是练得对
63	Growth Mindset（成长心态）	能力是可以培养的，不是天生的
64	Pygmalion Effect（皮格马利翁效应）	你对一个人的期望影响了他的表现
65	Peter Principle（彼得原理）	每个人最终被提拔到不胜任的位置
66	Dunning-Kruger（邓宁-克鲁格效应）	越不懂的人越自信
67	Impostor Syndrome（冒名顶替综合征）	明明很好却觉得自己配不上
68	DRI（直接责任人）	问题一定要有最终负责人
69	Radical Candor（彻底坦诚）	关心他人 + 直接挑战
70	Maslow's Hierarchy（马斯洛需求层次）	人最底层的需求是什么？
71	Dunbar's Number（邓巴数）	一个人最多维持 150 个社交关系
72	Joy's Law（乔伊定律）	最优秀的人才不在你公司
73	Maker vs Manager（创造者 vs 管理者）	大块时间 vs 碎片时间

E. 战略与市场（10）

#	模型	一句话
74	Moat（护城河）	你的优势别人多久能复制？
75	Product-Market Fit（产品市场契合）	你的产品是不是用户真正想要的？
76	Secrets（秘密）	你知道但大多数人不知道的真相
77	First Mover（先发优势）	第一个进入市场就一定赢吗？
78	Disruptive Innovation（颠覆性创新）	巨头看不上的小市场可能是未来
79	Crossing the Chasm（跨越鸿沟）	早期用户到主流用户的致命裂缝
80	Jobs to Be Done（待办任务）	用户"雇佣"你的产品完成什么任务？
81	S-Curve（S型曲线）	增长总有平台期
82	Network Effects（网络效应）	每个新用户让产品更好
83	Pivot / Exit Strategy（转型 / 退出策略）	知道什么时候该走

F. 统计素养（4）

#	模型	一句话
84	Correlation ≠ Causation（相关≠因果）	A 和 B 相关，不意味着 A 导致 B
85	Survivorship Bias（幸存者偏差）	你看到的成功故事都是活下来的
86	Bayes' Theorem（贝叶斯定理）	根据新信息更新你的判断
87	Regression to Mean（均值回归）	极端表现之后必然回归正常

G. 自然与系统（6）

#	模型	一句话
88	Inertia（惯性）	系统抗拒变化
89	Flywheel（飞轮）	每转一圈都在为下一圈蓄力
90	Critical Mass（临界质量）	过了这个点，自持续增长开始
91	Tipping Point（引爆点）	一个小变化引发连锁反应
92	Entropy（熵增）	不维护，一切都会走向混乱
93	Antifragile（反脆弱）	在混乱中变得更强的能力

H. 生产力（4）

#	模型	一句话
94	Activation Energy（活化能）	开始一件事比坚持更难
95	Eisenhower Matrix（艾森豪威尔矩阵）	紧急 vs 重要，四象限
96	Pareto Principle（帕累托法则）	80% 的成果来自 20% 的投入
97	Deep Work（深度工作）	进入心流之前，先移除干扰

🧩 技术细节

• 每个模型文件使用标准化的 R-I-A-E-B 结构
• 通过 情景语义匹配 路由：用户描述问题 → 在 400+ 场景中匹配最相似的 3 个模型
• INDEX.md 包含 8 个问题域和 400+ 具体场景的语义映射
• 每个模型文件都有 scenarios 和 match_keywords 用于匹配

🧠 姊妹项目：Thinking Clearly

Thinking Clearly — 99 个认知偏误避坑工具箱。

基于 Rolf Dobelli 的《The Art of Thinking Clearly》（清醒思考的艺术），与 Super Thinking 形成完美互补：

	Super Thinking	Thinking Clearly
侧重	给工具 — 用思维模型分析问题	避坑 — 识别认知偏误
来源	《Super Thinking》Gabriel Weinberg	《The Art of Thinking Clearly》Rolf Dobelli
数量	97 个思维模型	99 个认知偏误
回答	"你应该这样思考"	"你正在犯这个错，这样避免"

建议工作流：

1. /thinking-clearly — 先检查自己有没有陷入认知偏误
2. /super-thinking — 再找合适的思维模型分析问题

git clone https://github.com/tunggian/thinking-clearly.git

📜 许可

MIT License — 你可以自由使用、修改、分享。

🙏 致谢

• Charlie Munger — 多元思维模型的倡导者
• Gabriel Weinberg & Lauren McCann —《Super Thinking》的作者，系统地整理了 97 个思维模型
• Rolf Dobelli —《The Art of Thinking Clearly》作者，姊妹项目的思想来源
• book-to-skill — 将书籍转化为 AI Agent 可执行 Skill 的开源项目