文 / 杜坤（微信公众号：杜坤职场能量快充站）
豆包：浅表思考的本质是 “用现象解决现象”，而现象往往是 “结果”，不是 “原因”。举个职场中的例子：
这种 “修补式解决” 有个致命问题：每一次 “解决” 都会强化错误的因果认知。就像家长看到孩子成绩差，第一反应是 “逼他刷题”（现象：分数低），但如果本质是 “学习方法错了”，刷题只会让孩子更厌学 —— 最后家长反而会说 “你看，刷题都没用，这孩子就是笨”，彻底锁死了真正的解决路径。
第一性原理的核心，是 “剥离所有表象，回到不可再分的原点”。比如马斯克思考 “电动车电池太贵”，没有跟着行业说 “找便宜供应商”（浅表思考），而是回到原点：“电池的原材料是什么？”（钴、镍、铝等）—— 然后发现 “原材料成本其实很低，贵的是组装和专利”，于是自己建工厂，把电池成本砍了一半。
它之所以能打破认知惰性，有三个关键：
但恰恰因为它反人性，才能解决那些 “浅表思考永远解决不了的问题”。职场、家庭、个人发展的瓶颈，本质上都是 “旧思维模式的囚徒困境”，而第一性原理，就是那把能打开牢笼的钥匙。
最后回到你的观察：多数人用直线思考应对复杂问题，就像用直尺画曲线 —— 不是不想画好，而是没意识到 “直尺” 本身就不适合。而深度思考（尤其是第一性原理）的价值，就是让我们先放下直尺，看看 “曲线的本质是什么”。
对 “任务” 多问一个 “为什么”：比如接到任务 “整理客户投诉记录”，别直接动手。先用 AI 搭话：“领导让我整理这个，是想统计投诉最多的问题？还是要给售后培训用？”想清楚目的，才能知道 “该整理到什么程度”。AI 还可以扮演 “提醒者”：“如果是给售后培训，或许可以加一列'每个投诉背后，客户真正的需求是什么’？”
给 “问题” 画 “因果链”：遇到反复出现的麻烦（比如 “客户总说发货慢”），别只催仓库。用 AI 帮他列链条：
从 “完成事” 到 “总结'方法论’”：比如做了 10 年基础工作，其实藏着很多 “隐性经验”，只是没提炼。比如他擅长 “快速核对单据”，可以让他用 AI 记录：“我核对时，先看金额再看日期，最后看签名，比从头看到尾快 30%”—— 这个总结的过程，就是在训练 “抽象思考” 能力。下次遇到新任务（比如核对合同），就能套用 “先抓核心要素” 的思路。