Premortem — 事前验尸决策法

源自诺贝尔奖得主 Daniel Kahneman，被 Google、Goldman Sachs、P&G 用于重大发布前的风险预判。

核心机制

传统规划问 "这个计划好吗？"，会触发回答者的乐观偏差，找出所有理由说"是"。 Premortem 翻转问题："假设6个月后这个项目已经死了，告诉我怎么死的。"

这种框架切换会关闭乐观模式，迫使分析者寻找计划中的漏洞和隐藏假设。

输出结构

一个完整的 premortem 分析应包含：

• 最可能的失败方式 — 按概率排序的首要风险
• 最危险的失败方式 — 即使概率低，一旦发生后果致命
• 最大的隐藏假设 — 计划赖以成立但未经验证的前提
• 修订版计划 — 基于上述分析修补后的方案

在 AI 协作中的应用

与 Claude 等 AI 协作时，premortem 尤为有效，因为模型被训练成提供积极反馈。直接问"好吗"会得到空洞的肯定；用 premortem 框架能获得具体、可操作的漏洞清单。

Prompt 模板

"假设6个月后这个项目已经失败，告诉我它怎么死的。请分析：1) 最可能的失败方式；2) 最危险的失败方式；3) 最大的隐藏假设；4) 基于以上分析，给出修订版计划。"