拆解一个论证
把一段说理拆成「论题 — 论据 — 论证方式」三要素，再逐项体检。 这是识别谬误最有效的动作——多数谬误在拆解后会自动暴露。
贝叶斯更新计算器
新证据出现后，一个判断的概率应该怎么变？ 后验 = 先验 × 似然比。滑块可调，下方用「一万人」的自然频率直观呈现。
为什么反直觉 · 当基础比率很低时（如罕见病 1%），
即使检测很准，阳性者中真患病的比例依然可能不到 20%。忽略先验就叫基础比率谬误——
这是医生、投资者和招聘官最常犯的错误之一。
加权决策矩阵
把「感觉哪个好」换成「按什么标准、各占多少分」。 关键是先定标准和权重，再看选项——反过来做就变成了给自己的偏好找理由。
赌徒谬误：硬币有记忆吗？
连续开出多次正面后，下一次更容易出反面吗？下面真的掷给你看。
基础比率忽视
某病在人群中的患病率为 0.1%。检测的准确率是 99% （真患病者 99% 呈阳性，健康者 99% 呈阴性）。你检测呈阳性，真正患病的概率是多少？
三种最常见的概率误判
| 偏误 | 典型想法 | 实际上 | 怎么避免 |
|---|---|---|---|
| 基础比率忽视 | 「检测 99% 准，阳性就是得病了」 | 患病率 0.1% 时，阳性者真正患病的概率仅约 9% | 永远先问「这件事本身有多常见」 |
| 赌徒谬误 | 「连开五次红了，黑该来了」 | 每次独立，概率恒为 1/2 | 记住：随机序列没有记忆，也没有「补偿」 |
| 合取谬误 | 「她更像是个女权主义的银行出纳，而不只是银行出纳」 | 两个条件同时成立的概率必然小于其中任一单独成立的概率 | 细节越多越像，但概率只会更低 |
共 0 种
用法 · 写材料前先选结构逻辑（时间 / 空间 / 递进 / 主次 / 并列 / 总分 / 分类 / 流程），
再选说理逻辑（因果 / 转折 / 对比 / 辩证 / 条件 / 假设 / 归纳 / 演绎），最后用承接逻辑把段落缝起来。
句式模板里的 ____ 直接替换成你的内容即可——在输入框中用 | 分隔各空位。
做重大决策前：12 问
逐条打勾。打不满 8 条，说明还没想清楚。
已勾选 0 / 12
听到一个惊人结论时：8 问
这套问题能挡掉绝大多数谣言与软文。
已勾选 0 / 8
奥卡姆剃刀：如无必要，勿增实体
怎么用
在解释力相当的两个说法之间，选假设更少的那个。 不是「简单的就是对的」，而是「在解释同样多的事实时，假设越少越可取」。
常见误用
把奥卡姆剃刀当成「简单一定正确」。 现实中复杂现象往往需要复杂解释——剃刀只剃掉多余的假设，不剃必要的复杂度。
自检句
「如果我去掉这个假设，还有什么现象解释不了？」 答不上来，说明这个假设是多余的。