我把五位大師的思考方法做成了一個Skill，15分鐘想清楚任何事
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將五位大師的思維模型封裝成 AI Skill，15 分鐘內助你從「一知半解」進化到「能向外行講清本質」。
這篇文章由 LifeOS 創作者梵睿撰寫，針對現代人依賴 AI 卻常陷入「問不到重點、講不清楚、資訊過載」的痛點，分享了他開發的「深度拆解法」Skill。作者希望解決的是如何快速看穿一個具體對象（如產品、現象或政策）的全貌，而不僅僅是碎片化的問答。
作者透過整合亞裏士多德、毛澤東、芒格等大師的思維框架，將 AI 從單純的聊天機器人轉化為具備多維度分析能力的「智囊團」。整體結論是：AI 的價值不在於提供標準答案，而在於提供一套自洽的判斷框架，幫助使用者完成從資訊輸入到邏輯輸出的內化過程。
文章以「微信公眾號封禁 AI」為實戰案例，展示瞭如何利用不同大師的人格化視角（如福柯講權力、芒格講系統）來拆解複雜事件，並強調最後必須透過「費曼學習法」的講述訓練，才算真正掌握知識。
- 核心方法：結合芒格的多元思維模型與費曼學習法，將 AI 輸出從「資料堆砌」轉向「邏輯拆解」。
- 維度池進化：從固定 5 維擴展至 10 維（如博弈、風險、演化等），由 AI 根據問題性質自動挑選最合適的 6 個維度進行分析。
- 人格化推理：引入大師人格（如塔勒布、波普爾），以第一人稱視角進行推理，增加思維的深度與批判性。
- 強制輔維設計：強制加入「演化」（時間位）與「同類」（空間位）分析，確保對象在時空座標中定位準確。
- 可行動點：利用 Skill 內置的「講述訓練」模組，將 AI 報告轉化為 6 步口播稿或教學大綱，檢驗自己是否真正「想透」。
深度拆解法 Skill v2.3
整合芒格多元思維、費曼學習法與多位大師人格的 AI 思考工具，專門用於看穿具體對象（產品、現象、概念）的本質並生成講述邏輯。
五維/十維深度拆解流程
1. 定義具體對象 -> 2. AI 自動匹配維度與大師人格 -> 3. 多維度推理 -> 4. 反例自檢 -> 5. 費曼講述訓練。
點解問完 AI 仲係「差咁啲」？
好多人同 AI 傾完十幾分鐘，覺得自己明咗，但一要同人解釋或者寫文章就「卡住」。作者總結咗三個核心問題：
大師級思維框架：從 5 維到 10 維的進化
作者將多位思想家的核心邏輯封裝入 Skill，讓 AI 唔再係機械式回答，而係代入大師視角去推理。
核心維度包括：毛澤東（博弈與動力）、芒格（結構與連接）、王陽明（演化與趨勢）、塔勒布（確定性與風險）。
新版本更加入咗「維度自動篩選」功能，AI 會根據你扔入去嘅對象（例如：DeepSeek 點解咁平、微信封 AI 政策），自動喺維度池揀選最合適嘅角度，唔再係死板板嘅固定模板。
費曼講述訓練：講得出先係真係識
呢個 Skill 最特別之處係設有「翻譯層」同「講述訓練」。
工具邊界：乜嘢拆得，乜嘢唔拆得？
呢套方法唔係萬能藥，佢有明確嘅適用場景：
適合拆解「具體對象」：產品服務、社會現象、制度政策、技術概念。
唔適合處理：開放式人生問題（如「我應該點過一生」）、純情緒陪伴、或者單純嘅事實檢索。佢幫你「看穿」，但唔會幫你做「決策」。
我而家遇到任何唔明嘅問題，第一反應就係去問 AI。
最開始嗰陣，搵 AI 一問一答，傾返十幾分鐘，來來回回十幾段對話，嗯，覺得自己搞得明喇。
但係一到同人傾偈，或者自己要寫文章嗰陣，又感覺差咁啲嘢。
再睇返 AI 嘅對話紀錄，一大堆。呃...，算喇，繼續問，越問越多，最後睇呢樣又有用，睇嗰樣又有用，然後唔知點樣落手。
後來我就喺度諗，有無一樣嘢，我將問題發畀佢，佢可以直接輸出呢個問題答案嘅全貌畀我。
方便我理解，方便我寫文章，方便我同人吹水。
一直搵唔到，咁就自己整一個啦，話做就做！
先了解問題所在
仔細諗咗下，問題出喺三個地方：
一係問唔到重點。 我自己問只能夠從自己已知嘅角度去問，AI 順住我走，其他方面唔問 AI 就唔會講，然後越問越雜。
二係講唔出口。 費曼有句老話：要講到畀外行聽得明，先至叫真係明。報告整到幾靚都好，一開口講唔通，就係未諗透。
三係時間控制。 Deep Research？等十分鐘、畀幾千字你，未必解決到問題，而且太重負擔喇。
我想要一個 5 分鐘嘅工具：掉一個具體對象入去，出返一份自己明、亦都講得出嘅判斷同全貌報告。
最終我整咗一個深度拆解法嘅 Skill。（當然我都整咗個提示詞版本，可以直接發畀 AI。）
下面分享下：佢係點樣實現我嘅要求，同埋點樣用。
最後會攞最近特別火嘅「微信公眾號封 AI 呢件事」現場跑一次畀你拆解下。
先介紹一下
一句話：佢係專門用嚟「睇穿一個具體對象」嘅思考工具。
聽到睇穿一個具體對象？你可能會諗：咩叫具體對象？
可以有好多種：
• 一個產品（例如「DeepSeek 點解可以做到咁平」）
• 一個現象（「微信點解呢排封 AI」）
• 一個名詞解釋、一個人物、一條政策、一個技術概念，甚至係你腦入面轉咗好耐嘅一個模糊念頭
只要係一個具體嘅嘢，佢就能夠幫你將件事嘅本質挖出嚟。
一開始
最早嘅版本叫「五維拆解」，參考咗五位大師：
亞里士多德（第一性原理）
毛澤東（博弈與動力）
芒格（結構與連接）
王陽明（演化與趨勢）
塔勒布（確定性與風險）
我自己用咗一段時間，其實效果已經唔錯，可以解決到我絕大多數嘅問題。
後來我又覺得，任何問題應該都有主次之分，唔可能 5 個維度平行咁包含晒所有嘢。
於是又改造咗一下，我認為 AI 應該可以自己分清楚一個問題嘅主次維度。
下面係我嘅第二版。等佢嚟判斷呢個問題嘅維度主次，去拆解一個問題。
攞最近最熱門嘅事跑一次
最近 WeChat 公眾號搞咗件大事：針對「非真人自動化創作行為」進行封禁。
我只係畀咗關鍵字：WeChat 公眾號封禁 AI
中間畀咗個選項我：係咪需要聯網，同埋佢推薦嘅角度。
我揀咗聯網同埋預設。
其他咩資訊都冇畀。
5 分 22 秒。嗯，比我要求嘅 5 分鐘多咗 22 秒。
一份報告結果出咗嚟。
等我哋睇吓係咩效果。
對象類型佢自己定為制度/政策。重點係下面揀維度呢一步，佢根據對象即場判斷出六個維度，每個都綁定咗一位名人：
另外四個維度被自動明確捨棄咗：元邏輯、尺度效應、熵、時空。
雖然成件事好重 AI 嗰種「唔係……而係……」嘅口吻，但起碼呢件事，我能夠一吓子就睇清楚係咩一回事。
然後佢畀咗一啲佢收集到嘅資訊數據我，係有根有據嘅。
六位名人開始開口講。直接代入大師嘅思維方式，用佢嘅話語體系現場推理。
跟住福柯講「權力」：
庫恩講「演化／範式轉移」，幫我將條時間線梳理清楚晒。
波特講「同類／差異化」，呢度好似有啲問題，實際上小紅書係封得最嚴嘅，嗯，比任何平台都嚴。
阿克洛夫講「檸檬市場」：
芒格講「系統／反過嚟諗」：
後面仲有反例檢查驗證等等，呢度就唔睇喇，你哋可以轉頭自己去試吓。
最後畀咗一個綜合結論我：
但諗清楚仲未算完。費曼話，你能講得出嚟，先至係真係明。
行多一步：將佢講出嚟
深度拆解法 v2.3 新加咗一章，叫講述訓練。
工具仲畀咗幾條練習指導：
講唔出嚟就係未諗清楚。
有想寫文章或者做自媒體嘅朋友，直接攞呢個去講口播就得，當然呢度只係抽咗其中一條線出嚟。
咁呢個工具而家就真係可以做到，開頭只有一個關鍵詞，最後直接令你將件事講得清清楚楚。
佢可以做啲咩，唔可以做啲咩
呢個工具只係做一件事：睇穿一個具體對象。
所以判斷要唔要用佢，就睇你手上嗰件事係咪一個「具體對象」。
咁具體到咩程度先算？佢可以拆解呢啲：
• 產品 ／ 服務：DeepSeek 點解咁平、Notion 點解搞唔掂飛書、拼多多嘅百億補貼邏輯
• 現象 ／ 事件：微信封殺 AI、某個熱搜、一個行業突然變冷
• 制度 ／ 政策：一條新規矩、一個平台規則嘅變動、一份公司內部文件
• 人物：某個創始人、某個歷史人物、身邊一個令你睇唔透嘅人
• 概念 / 技術：乜嘢係 RAG、乜嘢係 PMF、乜嘢叫反脆弱
• 你腦入面一個模糊嘅諗法：諗咗好耐都未諗得通嗰種——只要可以幫佢改個名，就可以拆解
佢唔適合呢啲：
• 開放式問題：例如「我應該點樣過好呢一生」——呢個唔係一個具體對象，係一成個仔人生方向，工具會跑偏咗
• 情緒陪伴：你唔開心想搵人傾訴，佢會冷冰冰咁俾份報告你，反而仲難受
• 純資訊檢索：你只係想查一個數據、一個時間、一個事實——直接去 search 就得，唔需要用到工具
• 決策 / 選擇：例如「要唔要接呢個 project、要唔要換工、要唔要買樓」。做決策需要多維度權衡——利弊、時機、你自己嘅價值觀、風險承受能力，呢個工具只可以幫你睇穿其中一個對象，唔可以幫你將多個因素綜合埋一齊。決策類問題要行決策系統，而唔係拆解工具
• 需要你自己做決定嘅事：佢只係幫你睇清，唔會幫你揀。最後撳邊個掣，始終要你自己嚟
（插一句，開放式問題、情緒陪伴、以及個人決策選擇，我都有其他 SKILL 去解決，遲啲我再分享啦）
三個邊界
講咗咁多佢可以做啲乜，都要講下佢嘅邊界喺邊。我自己用落，有三件事佢做唔到，或者做得唔太好。
第一，佢唔保證你拆出嚟嘅嘢係啱嘅。
工具俾你嘅係一份自洽嘅判斷框架，六位名家各自從自己角度講一段，全部都講得通。但講得通唔代表就係真相。首先要有自己嘅判斷。
第二，佢對對象嘅質量非常敏感。
你輸入「微信公眾號封 AI」，佢可以跑出一份好報告，因為呢件係邊界清晰嘅事。如果話「我應該點樣賺錢」，呢類問題基本上係冇邊界，要拆到好多方面。
第三，佢替代唔到領域內嘅專業知識。
呢個工具只係可以令一個外行對一件事有一個過得去嘅判斷。
想成為呢個領域嘅專家，始終要睇書、搵人、落手做。
最後仲有一個好重要嘅問題，其實頭先 AI 嘅資訊收集得唔正確。一年 200 萬嗰件事，其實係賺賣課程嘅錢。但從大體趨勢上，分析出嚟都係冇問題嘅。
最後
呢個工具講白咗，係幫嗰啲仲未識問問題嘅人，或者喺你不懂嘅領域入面，做咗一步前置嘅判斷，理論上嘅正解。
但「前置」呢件事可以行到幾遠？理論上係無限，再前一步係幫你定義問題，再前一步係幫你搞清楚你到底想解決乜嘢，再前一步係代入你到底係邊個嘅視角，可以有無限個再前一步。
向後都一樣，可以無限細分，你盯住某一個維度繼續挖落去，總會挖到更細嘅層次，細到落底都係挖唔完。
前置基於認知，細分基於專業。兩頭都係無限嘅。
AI 可以幫到你嘅，永遠在於你自己，在於你自己到底想要啲乜。
我係邊個：
我係梵睿，用咗 1 年時間搭建咗 LifeOS 系統，解決成長路上嘅各種問題。幫更多人建立自己嘅「人生操作系統」，用 AI 解決實際問題。
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人生好似大海咁，系統就係你隻船，軍師會同你一齊行
亦都多謝你嘅點贊同分享：)
我現在遇到任何不懂的問題，第一反應就是去問 AI。
最開始的時候，找AI一問一答，聊個十幾分鍾，來來回回十幾段對話，嗯，覺的自己搞懂了。
但是一到跟人聊天，一到自己要寫文章的時候，又感覺差點意思。
再回去看AI的聊天記錄，一大堆。額...，算了，繼續問，越問越多，最後看這個也有用，看那個也有用，然後不知道怎麼下手。
後來我就在想，有沒有一樣東西，我把問題發給他，他可以直接輸出這個問題答案的全貌給我。
方便我理解，方便我寫文章，方便我跟別人吹牛逼。
一直沒找到，那就自己做一個吧，說幹就幹！
先了解問題所在
仔細想了下，問題出在三處：
一是問不到重點。 我自己問只能從自己已知的角度去問，AI 順着我走，其他方面不問AI就不會說，然後越問越雜。
二是講不出來。 費曼有句老話：能講給外行聽，才叫真懂。報告再漂亮，嘴一張講不通，就是沒想透。
三是時間控制。 Deep Research ？等十分鐘、給你幾千字，不一定能解決，而且太重了。
我想要一個5分鐘的工具：扔一個具體對象進去，出來一份自己能理解、也能講出去的判斷和全貌的報告。
最終我做一了深度拆解法的 Skill。（當然我也弄成了提示詞版本，可以直接發給AI。）
下面分享一下：他是怎麼實現我要求的、以及怎麼用。
最後會拿最近特別火的"微信公眾號封 AI 的這件事"現場跑一遍給你拆解一下。
先介紹一下
一句話：它是專門用來"看穿一個具體對象"的思考工具。
聽到看穿一個具體對象？你可能會想：什麼叫具體對象？
它可以有很多：
• 一個產品（比如"DeepSeek 為什麼能做到這麼便宜"）
• 一個現象（"微信為什麼這會兒封 AI"）
• 一個名詞解釋、一個人物、一條政策、一個技術概念，甚至是你腦子裏轉了很久的一個模糊念頭
只要是一個具體的東西，它就能幫你把這事的本質挖出來。
一開始
最早的版本叫"五維拆解"，參考了五位大師：
亞里士多德（第一性原理）
毛澤東（博弈與動力）
芒格（結構與連接）
王陽明（演化與趨勢）
塔勒布（確定性與風險）
我自己用了一段時間，其實效果已經不錯了，可以解決我的絕大多數問題。
後來我又覺的，任何問題應該都有主次之分，不可能5個維度平行的包含所有。
又改造了一下，我認為AI應該可以自己分清楚一個問題的主次緯度的問題。
下面是我的第二版。讓他來判斷這個問題的緯度主次，來拆解一個問題。
拿最近最火的事跑一遍
最近微信公眾號搞了件大事：針對「非真人自動化創作行為」，封禁。
我只給了關鍵詞：微信公眾號封禁AI
中間給了我一個選項：是否需要聯網，和他推薦角度。
我選的聯網和默認。
其他的什麼信息都沒給。
5分22秒。嗯，比我的要求5分鐘多了22秒。
一份報告結果出來了。
讓我們來看一下什麼效果。
對象類型它自己定的是制度/政策。重點是下面挑維度這一步，它根據對象現場判斷出六個維度，每個都綁了一位名人：
另外四個維度被自動明確捨棄：元邏輯、尺度效應、熵、時空。
雖然是一骨子AI味道的不是而是，至少這個事，我能一下就看清楚什麼事了。
然後給了我他收集到的一些信息數據，有依據。
六位名人開始開口講。直接代入大師的思維方式，用他的話語體系現場推理。
緊接着福柯講"權力"：
庫恩講「演化/範式轉移」，幫我把時間線縷清楚了。
波特講「同類/差異化」，這裏好像有點問題，實際上小紅書是封的最嚴的，嗯，比任何都嚴。
阿克洛夫講「檸檬市場」:
芒格講「系統/反過來想」:
後面還有反例檢查驗證等，這裏就不看了，你們可以回頭自己去試試。
最後給了我一個綜合結論：
但想清楚還不算完。費曼說，你能講出來，才是真懂。
多一步：把它講出來
深度拆解法 v2.3 新加了一章，叫講述訓練。
工具還給了幾條練習指導：
講不出來就是沒想清楚。
有想寫文章或者做自媒體的朋友，直接拿這個去講口播就行，當然這只是抽了一條線出來。
那這個工具現在就真的可以做到，開頭只有一個關鍵詞，最後直接把事情讓你講清楚。
它能幹什麼，不能幹什麼
這個工具只幹一件事：看穿一個具體對象。
所以判斷要不要用它，就看你手上那件事是不是一個"具體對象"。
那具體到什麼程度才算？它能拆這些：
• 產品 / 服務：DeepSeek 為什麼這麼便宜、Notion 為什麼幹不過飛書、拼多多的百億補貼邏輯
• 現象 / 事件：微信封 AI、某個熱搜、一個行業突然變冷
• 制度 / 政策：一條新規、一個平台規則的變動、一份公司內部文件
• 人物：某個創始人、某個歷史人物、身邊一個讓你看不懂的人
• 概念 / 技術：什麼是 RAG、什麼是 PMF、什麼叫反脆弱
• 你腦子裏的一個模糊念頭：想了很久沒想清楚的那種——只要能給它起個名字，就能拆
它不適合這些：
• 開放式問題：比如"我該怎麼過好這一生"——這不是一個具體對象，是一整個人生方向，工具會跑偏
• 情緒陪伴：你難過想傾訴，它會冷冰冰給你拆一份報告，反而更難受
• 純信息檢索：你只是想查一個數據、一個時間、一個事實——直接搜就行，不需要上工具
• 決策 / 選擇：比如"要不要接這個項目、要不要換工作、要不要買房"。做決策需要多維度權衡——利弊、時機、你自己的價值觀、風險承受力，這個工具只能幫你看穿其中一個對象，不能替你把多個因素綜合起來。決策類問題要走決策系統，不是拆解工具
• 需要你自己做決定的事：它只幫你看清，不替你選。最後按哪個按鈕，還是你自己來
（插一句，開放式問題，情緒陪伴、以及個人決策選擇，我也有的SKILL去解決，後面我再分享吧）
三個邊界
這麼多它能幹什麼，也得講講它的邊界在哪。我自己用下來，有三件事它做不到，或者做得不太好。
第一，它不保證你拆出來的東西是對的。
工具給你的是一份自洽的判斷框架，六位名人各從自己的角度講一段，都能說得通。但說得通不等於就是真相。首先得有自己的判斷。
第二，它對對象的質量非常敏感。
你輸入"微信公眾號封 AI"，它能跑出一份好報告，因為這是一個邊界清晰的事。如果說，我應該怎麼賺錢，這種問題基本上屬於沒有邊界，得拆到很多方面。
第三，它替代不了領域內的專業知識。
這個只能讓一個外行對一件事有一個過得去的判斷。
想成為這個領域的專家，還得看書、找人、做事。
最有還有一個很重要的問題，其實剛剛AI的信息沒有收集正確。一年200萬的那個事，其實是賺的賣課的錢。但是從大體的趨勢上，分析的還是沒問題的。
最後
這個工具說白了，是幫那些還不會問問題的人，或者說在你不懂的領域裏，做了一步前置的判斷，理論上的正解。
但前置這件事能做多遠？理論上無限，再前一步是幫你定義問題，再前一步是幫你搞清楚你到底想解決什麼，再前一步是代入你到底是誰的視角，可以有無限的再前一步。
往後也一樣，可以無限細分，你盯着某一維繼續往下挖，總能挖出更細的層，細到底也是細不完。
前置基於認知，細分基於專業。兩頭都是無限的。
AI 能幫你的，永遠在於你自己，在於自己到底想要什麼。
我是誰：
我是梵睿，用1年時間搭建了 LifeOS 系統，解決成長路上的各種問題。幫更多人建立自己的「人生操作系統」， 用AI解決實際問題。
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