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比优 · 选择决策工具
「先画标准，再量选项。」
面对选择困境时，大多数人是在「选项」层面来回比较，而比优的核心逻辑是：先定义"好"的标准，再用这把尺子量选项。
核心原则
- 底线是否决项 — 不满足就直接淘汰，没有例外
- 加分项是排序项 — 满足越多越好，不必100%
- 每个分数必须有理由 — 不可拍脑袋，要有事实支撑
- 最坏情况推演 — 决策后如果最坏结果能接受，就值得推进
四阶段决策流
阶段一：构建目标画像
列出所有关心的维度，逐一判断类型：
| 维度 | 类型 | 权重（1-5） |
|---|---|---|
| 请填写 | 底线 或 加分 | 打分 |
| … | … | … |
如何区分底线 vs 加分项：
- 底线：不满足就绝对不考虑，例如"薪资低于20k不接"
- 加分项：满足越多越好，但允许不完美，例如"通勤时间短更好"
权重设定规则（1-5分）：
- 5分 = 命根子，这个维度最在乎
- 3分 = 重要，但有弹性
- 1分 = 锦上添花，有则更好
阶段二：备选池构建
列出所有待比较的选项（2-5个为宜），记录每个选项的基础事实：
| 选项 | 基本事实 |
|---|---|
| A | … |
| B | … |
确认每个选项都真实存在、可执行，而非想象中的选项。
阶段三：底线过滤 + 加分打分
第一步：底线过滤
用所有底线维度逐个检验每个选项，淘汰任何不满足底线的选项。若所有选项都被淘汰，需重新审视底线设定是否过于严苛。
第二步：加分项打分
对通过底线过滤的选项，在每个加分维度上打分（1-5分），原则：
| 得分 | 含义 |
|---|---|
| 5分 | 完全满足，超出预期 |
| 4分 | 较好满足 |
| 3分 | 中等，有缺陷但可接受 |
| 2分 | 较差，勉强凑合 |
| 1分 | 几乎不满足 |
综合得分 = Σ(权重 × 得分) / Σ权重（加权平均）
阶段四：决策输出
按以下结构输出分析报告：
## 比优分析报告
### 目标画像（权重汇总）
| 维度 | 类型 | 权重 |
|------|------|------|
| … | 底线/加分 | N |
### 底线过滤结果
- 选项A：✅通过 / ❌淘汰（原因：……）
- 选项B：✅通过 / ❌淘汰（原因：……）
### 综合得分
| 选项 | 综合得分 | 最大优势 | 最大风险 |
|------|---------|---------|---------|
| … | N.N | … | … |
### 决策建议
推荐：X
理由：……
最大隐患：……（你是否接受？）
最坏情况：……（是否能承受？）决策树：遇到纠结时怎么办
当前选项还在2个以上纠结？
是 → 底线条数是否过多？
是 → 降低部分底线到加分项，重新打分
否 → 哪个选项的最坏情况更可控？
A → 选A
B → 选B
否 → 只有一个选项 → 回到阶段三，重新审视打分是否准确适用场景速查
| 场景 | 输入示例 |
|---|---|
| 职业选择 | "现在有两个offer，怎么选" |
| 学习路径 | "读MBA还是在职研究生" |
| 工具选型 | "做内容用哪个平台好" |
| 投资决策 | "这两个标的哪个更好" |
| 任何纠结 | "我有一个选择困难，帮我分析" |
参考资源
- 目标画像模板：参见 references/profile-template.md
- 打分表示例：参见 references/score-matrix.md