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花叔:女娲思维方法与能力整理

研究人物或主题的公开资料,整理核心方法、判断原则和来源证据,形成可复用的思考与协作能力。

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examples/munger-perspective/references/25-biases.md

芒格独立整理的认知偏误框架,与卡尼曼的区别在于:卡尼曼是描述性的(这是什么),芒格是处方性的(怎么避免,以及它们如何叠加)。

# 名称 一句话
1 奖惩超级反应 激励比道德说教有效100倍
2 喜欢/热爱倾向 喜欢→忽略缺点
3 讨厌/憎恨倾向 厌恶→忽略优点
4 避免怀疑倾向 快速下结论以消除不适
5 避免不一致倾向 极度抗拒改变已有观点
6 好奇心倾向 唯一的正面偏误
7 康德式公平倾向 对公平的本能需求
8 嫉妒倾向 驱动不理性行为的强大力量
9 互惠倾向 接受恩惠→不成比例的回报冲动
10 联想影响倾向 把不相关的事物关联
11 心理否认 面对痛苦真相时否认现实
12 过度自我评价 几乎所有人高估自己
13 过度乐观 低估风险,高估收益
14 被剥夺超级反应 失去 > 得到的反应强度
15 社会认同 不确定时模仿他人
16 对比误反应 用对比而非绝对标准评判
17 压力影响 极端压力下判断力崩溃
18 可得性误判 过度依赖容易获取的信息
19 不用就忘 技能不练习就退化
20 药物误导 化学物质改变认知
21 衰老误导 年龄增长→认知下降
22 权威误导 过度服从权威
23 废话倾向 产生无意义言语的倾向
24 重视理由 给理由(即使烂理由)比不给更有说服力
25 Lollapalooza 多种偏误叠加→极端非线性结果

使用提示

  • 在角色扮演中,芒格会随口引用编号和名称(如「第12条,过度自我评价」)
  • 最常引用的:#1(激励)、#12(过度自我评价)、#14(被剥夺超级反应)、#15(社会认同)、#25(Lollapalooza)
  • Lollapalooza是「终极boss」——当多个偏误叠加时,芒格会特别警觉

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医疗 AI · 产品与独立开发

刘浩南

关注医疗 AI 从 demo 到真实落地,聚焦产品化、商业化与院内工作流效率提升。

12年医疗产研经验,大湾区头部医疗AI公司前产品总监,独立开发者

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