前言
马斯克运用第一性原理成功创立了 SolarCity、特斯拉、SpaceX。我们在生活和工作中，也会涉及很多需要解决的未知问题。大多数时候我们都听从于「长辈经验」，这种决策方式大多数时候是对的，但是对于创新工作或者重要决策却可能是一个灾难。
我结合自己的工作实践，总结出一个基于第一性原理的思考框架，希望可以帮助大家重建问题分析的通用框架。
我应用这个通用框架解决以下各种工作上的问题：
- 如何提升 iOS 开发水平
- 如何优化直播间销量
- 如何在韩国卖斑马思维机
作为案例，我也教大家用这个框架解决以下生活问题：
- 减肥没效果怎么办
- 如何找到男/女朋友
希望对你有帮助。
框架概述
这个框架把解决问题分成 4 步：
- 信息收集
- 信息建模
- 信息判断
- 策略迭代
我们拿一个生活中的问题来举例：“有个朋友减肥一直没效果，想让你帮忙分析一下”。
第 1 步：信息收集
当你的朋友给你说减肥没效果的时候，你不要着急给他下诊断出解决方案，不着急说：你一定是缺少运动，或者说一定是吃太多。因为在“减肥没效果”这件事情上的原因可能有成千上万种，你得先找到原因，才能对诊下药。所以，你应该先收集信息。
在收集信息上，得做两个大类的信息收集：
- 1、收集经验数据
- 2、收集原始数据
收集经验数据
什么是经验数据？经验数据就是人们在这件事情上已经形成的方法总结。拿减肥来说，不管是小红书还是 B 站，还是微信公众号，上面已经有很多人分享减肥这件事情的经验，有成功的总结，也有常见的失败，这些都是宝贵的经验数据，你应该先收集下来。
还有哪儿有经验数据？专门的减肥书籍，应该可以找到很多。身边的减肥成功的朋友、健身房的身材管理教练，也是可以去咨询收集信息的重要来源。
对于减肥来说，以上的信息收集渠道可能就够了。对于一个通用的问题，可供寻找的经验数据源有以下这些供参考：
- 查阅类：搜索引擎、ChatGPT、国家统计局资料、专门书籍、知网数据库、行为研究报告
- 走访类：专家访谈、用户访谈、实地走访。
对于一个你完全不了解的领域，可以用 What-else 研究法。以研究 iOS 开发为例：
- (what) 什么是 iOS 开发？然后你可能通过查找资料发现这是一种移动开发技术。
- (else) 还有哪些是移动开发。你可能找到 Android开发，Windows Mobile 开发等。
- (what) Android 是什么？然后你可能查到这是 Google 出的移动开发技术。
- (else) Google 家还出了哪些开发语言？然后你可能查到 Flutter。
应用 What-else 研究法，你可以快速扩展自己在该领域的知识点，从而慢慢把知识点连成线，形成经验数据的图谱。
收集原始数据
原始数据是指现场的、未经加工和解释的数据。马斯克在思考如何造火箭的时候，查阅制造火箭的基础原料成本，就是在收集原始数据。这为他进一步利用第一性原理，推测出火箭的制造成本有大幅下降空间提供了基础信息。
还是说回减肥这个案例，对于这个减肥没效果的朋友，最重要的原始数据是什么呢？
有人说是他自己是怎么减肥的，这只说对了一半。如果你只是听他讲他是怎么减肥的，那就不是“原始数据“。因为这里面已经有了你的这个朋友的主观判断在里面。这件事情的原始数据应该是你的朋友每天的日常的生活现场和减肥的现场。你应该全程跟着这个朋友，记录下这个现场，这才是最最原始的，未经加工的数据。
我很喜欢一个美剧叫豪斯医生（Doctor House），主人公豪斯医生就从来不相信病人的口述，而是像个侦探一样，从各种现场的细节来判断真相，最终找到真实的病因，对诊下药。我想他一定是和我一样明白原始数据重要性的😁。
第 2 步：信息建模
有了第 1 步的信息收集工作，我们对问题已经有了足够多的了解，接下来就可以开始第 2 步的信息建模工作了。
信息建模的工作分为 3 步，分别是：
- 1、拆解问题
- 2、找到问题的核心数据指标
- 3、数字化/自动化地收集核心数据
拿减肥来说，如果你基于收集到的信息，发现你的朋友主要是运动太少，那么你就可以把减肥问题拆解成「控制摄入」和「提高代谢」两个角度。
但不同的情况下，拆解问题的角度应该不一样。如果你的朋友是因为心情抑郁暴饮暴食，那么问题就应该围绕心理健康展开拆解。如果你的朋友是因为肥胖症，那么又应该从这个病症的专业治疗角度，展开拆解。
再举一个例子：iOS 开发水平应该如何提高的？我的拆解是：输入和输出两个角度。
- 输入方面：我们可以拆解成阅读博客，阅读图书，看相关的视频，听相关的分享，参加相关的会议，找同事请教等。
- 输出方面：我们可以拆解成写总结的文章，代码练习，分享等。
- 代码练习又可以分成：工作上的代码优化、面试题目代码的练习、开源项目的参与等。
我之前也是基于上面的拆解，坚持写了好多年的技术分享，最终出版了《iOS 开发进阶》。
拆解完问题之后，我们需要将拆解完的指标量化。
- 拿减肥的案例来说，我们就应该收集每日摄入的卡路里和身体的代谢率指标。
- 拿 iOS 提高的案例来说，我们就应该量化输入和输出的周度、月度、年度目标。
有了量化的指标，如果我们能够将其数字化记录到系统中，甚至自动化收集它就更好了。
- 拿减肥的案例来说，我们用一个软件记录每天的卡路里摄入和代谢率，就很好。
- 拿 iOS 提高的案例来说，我们用统计工具记录自己代码练习量，就很好。
【练习】假如我们的问题是：如何找到男/女朋友呢？如果你的信息收集发现，问题主要出在自己太害羞，应该如何拆解问题和量化指标？
第 3 步：信息判断
执行完第 1 步和第 2 步，你还不能解决问题，因为前面只是帮你分析了数据，找到了关健的一些指标，具体怎么做并没有解决。
所以，在第 3 步，你需要根据前面的信息，做判断和决策，制定自己解决问题的「执行方案」。
- 拿减肥的案例来说，你需要制定每日控制卡路里摄入和代谢率的具体方法。
- 拿 iOS 提高的案例来说，你需要制定输入和输出的具体每日任务目标，以及做合理的时间规划等。
如果我们在面对一些创新性的问题，因为可供参考借鉴的案例不多，在制定执行方案的时候，应该尽可能打开思路，用第一性原理去思考。比如：别人造电动车没有电池就放弃了，马斯克的执行方案却是用 7000 多节松下的 18650 电池拼成一个大电池包。
第 4 步：策略迭代
你的执行方案不一定靠谱，当你发现过一段时间，关键数据指标并没有变好的时候，就说明你应该停下来思考一下了。在这一步应用 PDCA 环，可以很好地帮助你优化自己的方案。
PDCA 包括：
- 策略制定（Plan）
- 策略实施（Do）
- 检查过程，保障策略能够实施到位（Check）
- 获得策略数据反馈，调整（Act/Adjust）
有关键数据做指导，你做的任何调整都能带来正反馈（指标变好）或者负反馈（指标变差），这样你很快就能从中总结经验，对问题有更加深入的理解，从而优化自己的执行方案。
本框架的局限
本框架有三个局限：
- 只适合解决有原始数据的问题
- 只能保证策略尽可能对，不能保证执行到位
- 个体的思考和判断是解决问题的核心
所以，没有银弹，本框架只能帮你尽可能接近真相，真正要解决问题还是得靠你自己的思考、判断和执行。
以上。