《崩溃 maltdown》：征服复杂性

Conquering Complexity 征服复杂性

📖 ⑦ 多加一套系统的本意是增加安全性，但它也增加了复杂性。

📖 ⑧ 查尔斯·培洛写到：“在紧密耦合的复杂体系中，安全系统是造成灾难性失败的最大根源，没有之一。”

📖 ① 这是反直觉的：安全措施会降低安全。

📖 ② 在出现大错误之后，我们往往会在应对措施中进一步增加安全措施，即使这些错误是复杂性引起的。

📖 ③ 诊断是成功的第一步。

📖 ④ 如果制定的计划相当紧凑，没有留下容忍错误的余地，那就是紧密耦合的。

📖 ⑤ 如果存货系统过于复杂，让人很难直接监控各种货物，那就是复杂性。

📖 ⑥ 如果二者都具备，你就应该了解，重大失误迟早会发生，因此你需要在开张前改变这种状况。

📖 ① 优雅的设计自然有其好处。透明的设计让我们避免错误的操作，而且当你确实做错了时，也比较容易理解。

📖 ② 透明降低了复杂性，给我们提供了一条走出危险区的道路。

📖 ③ 将一个系统暴露在阳光之下并非永远可行，而且这也不是降低复杂性的唯一方法。

📖 ④ 尽可能多地扫除后勤问题。急急忙忙的主人会办傻事儿。

📖 ⑤ 发动机着火当然是严重事件，但它或许不会立即影响飞行路径。

📖 ⑥ 示警原则很简单：不要让示警系统——或者更确切地说，任何系统——的复杂程度超过它需要达到的程度，以免人们面对这些示警信号手足无措。

📖 ⑦ 去掉不必要的，留下的按优先次序排好。

📖 ⑧ 他们基本没有流出容忍错误的余地。我说服他们放慢进度，让时间表变得宽松一点。果不其然，由于这些复杂性，工作计划进展得并不完美。但由于计划中有了松动之处，公司也就能够处理麻烦。

📖 ⑨ 拷问你的直觉，这是一种特殊练习。

📖 ① 与其他预测方法相比，使用SPIES能够更为经常地获得正确的答案。

📖 ② SPIES 迫使我们考虑整个区间的可能性，而不仅是两个端点，因此它压制了我们的过度自信，让我们尽可能考虑一些似乎不大可能的情况。

📖 ① 行为经济学开创者之一，丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman），他建议我们使用工具来处理恶劣环境中杂乱无章的重大决定。SPIES、事前确定的标注和事前检验无法消除错误，但通常它们确实能打断我们的定式思维，让我们系统地检视我们的选择。

📖 ② 事前检验：如果某种结果已经发生，我们会对它产生更为具体的解释，这就是事前预防利用的倾向。它重新组织了我们考虑原因的出发点，即使我们只是在想象中看到了结果。而且，事前预防也影响了我们的动机。

📖 ③方法：我们设想，情况在一年后变得不是很美妙，并试图弄清楚为什么。

📖 ④ 我们在复杂系统中痛苦挣扎，但如果能够在我们的决定中加上一点点结构，将让我们有机会反击。