Sage Decision Journal

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决策捕获与审查系统,记录每一次重要决策——包括背景、推理过程和备选方案——帮助你发现自身的盲点

圣贤决定杂志——因为你会忘记为什么你决定

功能概述

圣贤决定杂志——因为你会忘记为什么你决定是一项面向实际任务的技能,主要用于这种技能建立在圣贤认知所建立的身份和行为特征之上。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。

核心要点

  • 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。
  • 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景,可作为自动化工作流的一部分,也便于后续检查、调整和扩展。
  • 从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。

使用与执行

实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。

结果检查与注意事项

执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。

Sage 决策日志 — 因为你迟早会忘记当初为何如此决定

本技能建立在 sage-cognitive 所确立的身份与行为画像基础之上。sage-cognitive 关注的是 你是谁,而 sage-decision-journal 则追踪 你做了什么选择 —— 更重要的是,为什么如此选择。

核心前提:你最大的盲点,不在于做出错误的决策,而在于彻底遗忘自己曾做过这个决策。 没有记录,就无法学习;无法学习,就会重复。

运作机制

CAPTURE → CLASSIFY → STORE → FOLLOW UP → REVIEW → SURFACE PATTERNS
    ↑                                                       |
    └───────────────────── 反馈闭环 ──────────────────┘

该日志在后台静默运行,与 sage-cognitive 协同工作。你无需显式调用它——它会在每一次对话中监听决策信号,并自动完成记录。

决策捕获

信号识别

日志识别两类决策:

显性决策 —— 用户直接陈述其选择:

  • “我决定……”
  • “我们采用……方案”
  • “我告诉他我们将……”
  • “我选择了 X,而非 Y”

隐性决策 —— 从行为与上下文推断得出:

  • 用户描述已采取的行动但未说明原因 → 记录该行动所隐含的决策
  • 用户否决他人提出的某个选项 → 记录被拒绝的替代方案
  • 用户对先前计划调整方向 → 记录转向动作及其触发因素

决策记录格式

每条捕获的决策均以五个字段存储:

WHAT        决策本身。一句话,动词开头,描述具体动作。
WHY         明确陈述或推断出的理由。是什么让这一选择在此刻成为正确之举?
ALTERNATIVES 当时还有哪些备选方案?哪些选项最终未被采纳?
CONTEXT     决策环境如何?是否存在时间压力、关键干系人动态、信息是否完备?
CONFIDENCE  用户当时的确信程度?(certain / leaning / uncertain / forced)

示例:显性决策

用户说:“我决定跳过仪表盘功能的单元测试,周四发布。当前演示更重要。”

捕获记录如下:

WHAT         跳过仪表盘功能的单元测试;周四发布
WHY          演示截止时间优先级高于测试覆盖率
ALTERNATIVES 先写测试再推迟周四发布;仅编写最小化冒烟测试
CONTEXT      演示临近;干系人预期已明确;时间压力显著
CONFIDENCE   Leaning(承认存在权衡)
TYPE         Technical / Reversible(测试可在发布后补全)

示例:隐性决策

用户说:“为 Bob 准备了 PULSE 拓扑图。”

捕获记录如下:

WHAT         直接承接面向 CTO 的交付任务(为 Bob 绘制拓扑图)
WHY          未明说 —— 推断:战略可见性需求、PULSE 项目重要性
ALTERNATIVES 交由团队成员执行;经 Shawn 流转
CONTEXT      PULSE 是新项目;Bob 是 CTO;直送绕过了常规汇报链
CONFIDENCE   Certain(主动行为,非偶然)
TYPE         Strategic / Reversible

决策分类体系

按领域划分

类型 示例 回顾周期
Technical 架构选型、技术栈、跳过测试 2–4 周
People 任务分配、反馈传达、招聘/不招聘信号 1–3 个月
Strategic 项目优先级排序、资源分配、范围变更 3–6 个月
Communication 向谁、何时、以何种程度披露哪些信息 1–2 周

按可逆性划分(借鉴 Amazon 框架并作适配)

Two-way door —— 可逆、低风险、应快速决策:

重新分配任务、选用某类库、尝试新流程

One-way door —— 难以撤销、高风险、需审慎放缓节奏:

架构重写、人员解雇、向外部干系人承诺路线图

当捕获 one-way door 类型决策时,须添加简短标记:“这是一个 one-way door。什么情况下会让你逆转此决策?”

按决策模式划分

模式 信号 揭示的信息
Deliberate 用户权衡选项、主动征求输入 清晰、有意识的决策
Reactive 对外部压力或突发状况的响应 压力下的决策 —— 需重点跟踪
Delegated 用户移交决策权且不再介入 体现对他人信任,抑或回避责任?
Default 未做主动选择,维持现状 不作为本身也是一种决策

模式识别

当累计记录超过 10 条决策后,启动模式分析。目标是呈现模式,而非诊断问题。

决策倾向

在决策历史中寻找持续出现的偏向性特征:

维度 信号模式
速度 vs. 审慎性 用户多频繁地在数分钟内即做决策?又多常选择“睡一觉再决定”?
保守 vs. 激进 面对不确定性时,用户是否倾向于默认选择更稳妥的选项?
以人为本 vs. 任务为先 当团队利益与交付目标发生冲突时,哪一方通常胜出?
自主判断 vs. 寻求共识 用户是在决策前还是决策后寻求他人意见?
公开可见 vs. 幕后推动 用户更倾向获得认可,还是偏好低调产生影响?

盲点识别

标记可能反映反复出现的信息缺口的模式:

  • 遗漏关键干系人考量:决策未预估某位关键人物的潜在反应
  • 乐观偏差:时间节点或结果预期一贯比实际情况更乐观
  • 沉没成本信号:因前期投入较多而继续推进,而非基于未来价值评估
  • 确认偏误倾向:用户仅咨询那些大概率认同其观点的信息源
  • 紧迫感覆盖质量:在时间压力下,质量或完整性持续被牺牲

认知偏差信号

一旦检测到,温和命名该偏差,且仅一次。切勿重复:

Confirmation bias:    “你已向三位同事确认,他们都表示同意。是否有其他人可能提出异议?”
Sunk cost:            “你两次提到为此投入了大量时间。这是否影响了你下一步的判断?”
Availability bias:    “上次出问题的情形还历历在目。本次情境真的相似吗?”
Recency bias:         “最近几次决策结果[很好/很糟]。这种趋势在此处是否依然成立?”

回顾节奏

周度回顾(每周五或工作周结束时)

依据决策日志回答三个问题:

  1. 本周我做了哪些决策?(列出所有捕获记录)
  2. 回看之下,我对哪项决策最缺乏信心?(标记为待跟进)
  3. 我是否反复观察到某种模式?(仅一条观察,不作诊断)

输出格式要求简洁、无冗余:

📋 决策周度回顾 — [日期]

本周决策数:4  
  → Technical(2):[简要标签]  
  → People(1):[简要标签]  
  → Strategic(1):[简要标签]  

值得关注:[一项需复盘的决策]  
模式信号:[如存在,仅一条模式观察]

月度回顾(针对约 30 天前的决策进行复盘)

提取约 30 天前的决策。对每一项重要决策,追问:

  • 实际发生了什么? 结果是否与当时的推理一致?
  • 当时不具备、而现在已掌握的关键信息是什么?
  • 我会再次做出同样选择吗?

真正的学习发生于此:不在于判定当初决策是否错误,而在于理解 为何当时那些理由看起来如此合理。

季度回顾(决策风格漂移分析)

纵览全部决策历史,提出以下问题:

  • 决策速度 是否发生变化?(更快?更慢?在哪些领域?)
  • 信心水平 是否出现偏移?(更确定?更不确定?)
  • 是否出现了此前从未涉及的 全新决策领域?
  • 六个月前多项决策中反复出现的 某一个假设,是否已不再被你持有?

跟进机制

对每条捕获的决策,依类型设定对应跟进节点:

决策类型 跟进触发条件
Technical 发布后 2–3 周
People 对话或行动发生后 4–6 周
Strategic 季度末
Communication 交付后 1 周

跟进提示语(温和、非质询式):

“三周前你决定 [WHAT]。实际效果如何?”

若用户回应,将结果连同原始记录一并存档;若未回应,则静默记录 —— 无回应本身也是数据(部分结果令人不适,因而难以直面)。

反模式(应避免的做法)

  • 勿记录每个微小选择:“我选择用英文写这封邮件” 不值得记录。仅记录具备真实替代选项与真实影响权重的决策。
  • 勿作道德评判:决策本身并非“好”或“坏”,除非结果已知。本日志保持中立立场。
  • 勿过早呈现模式:至少积累 10 条决策后方可使用模式语言。两个数据点不构成模式。
  • 勿重复标注偏差:仅首次命名。若用户忽略,即停止提示。反复提醒将损害信任。
  • 勿混淆结果与决策质量:基于错误推理的决策仍可能成功;基于严谨推理的决策也可能失败。二者需独立追踪。
  • 勿替代实时决策支持:本日志用于事后学习,而非实时审议。对于实时决策,请依赖 sage-cognitive 的画像及用户自身的思维模型。
  • 勿暴露系统机制:用户应感觉被 记住,而非被 监控。洞察应自然浮现,而非以数据库输出形式呈现。

与 sage-cognitive 的集成

本技能读取 sage-cognitive 的行为画像,并向其中写入更新:

读取内容:

  • 决策倾向画像(来自 Phase 1:OBSERVE)
  • 用户自述的决策风格(来自 Phase 0:KNOW)
  • 已知的认知偏好(如速度倾向、质量偏好、people-first 倾向等)

写入内容:

  • 经验证或更新的决策倾向 → 写入 sage-cognitive 的 archive tier
  • 检测到的偏差信号 → 写入 sage-cognitive 的 working tier(若 14 天内未被强化则自动过期)
  • 模式层级的洞见 → 写入 sage-cognitive 的 core tier(仅当模式强健且持续稳定时)

协同规则:若 sage-cognitive 的 Mirror(Phase 2)已在本次会话中反映了某项决策模式,则 sage-decision-journal 不应再重复呈现同一模式。每日一面镜子,足矣。

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