Good Science Action Loop

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name: good-science-action-loop
description: 当面对一个困难、不确定如何达成的个人目标，需要将“行动”结构化以避免盲目努力时调用
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# good-science-action-loop

## When to Use

当面对一个困难、不确定如何达成的个人目标，需要将“行动”结构化以避免盲目努力时调用description

## Core Logic

# 执行步骤

1.  **设定可验证目标**
    *   **输入**：一个模糊的愿望或挑战（如“提升健康”、“学习新技能”、“开始副业”）。
    *   **操作**：使用SMART原则或其他方法，将输入转化为一个**具体、可测量、可达成、相关、有时限**的目标。
        *   **IF** 目标过于宏大 → 将其分解为当前周期（如未来2周）内可聚焦的子目标。
        *   **ELSE** → 直接采用该目标作为本循环的焦点。
    *   **输出**：一个书面化的、符合SMART标准的当前循环目标。
    *   **判断标准**：目标描述中包含了明确的**数量、质量或状态标准**以及**完成时间**。

2.  **设计低成本实验**
    *   **输入**：一个SMART目标。
    *   **操作**：设计一个最小可行行动（MVA），用以测试达成该目标的一种假设性方法。此行动应满足：
        *   **低成本**：所需时间、金钱、精力投入低。
        *   **快速**：能在较短时间内（如几小时到几天）完成并看到初步结果或反馈。
        *   **可观测**：行动结果有明确的观察或测量指标。
    *   **输出**：一份清晰的实验方案，包括：**具体行动、所需资源、执行时间、预期观察点**。
    *   **判断标准**：实验方案回答了“我将具体做什么，以及如何知道它是否有效（哪怕是部分有效）”。

3.  **执行并记录体验**
    *   **输入**：实验方案。
    *   **操作**：按方案执行行动，并在过程中或完成后立即记录：
        *   **事实数据**：实际花费的时间、产出的具体内容、获得的直接反馈（如数据、他人评论）。
        *   **主观感受**：执行时的情绪、精力消耗、遇到的意外困难或惊喜。
        *   **外部反馈**：来自环境或他人的非预期反应。
    *   **输出**：一份结构化的体验记录（数据+感受+反馈）。
    *   **判断标准**：记录包含了客观结果和主观感受，而不仅仅是“完成/未完成”的结论。

4.  **分析结果并确认迭代方向**
    *   **输入**：SMART目标、实验方案、体验记录。
    *   **操作**：对比预期与实际，进行分析：
        *   **IF** 实验完全成功（达成或远超预期） → **确认**该方法是有效的。决定是扩大该方法的应用规模，还是用它来挑战一个更大的目标。
        *   **IF** 实验部分成功/部分失败** → **确认**有效和无效的部分分别是什么。调整方法，保留有效部分，修改或替换无效部分，设计下一个实验。
        *   **IF** 实验完全失败（未达预期且无正面发现） → **确认**当前假设或方法不可行。需要提出新的假设（换一种完全不同的方法），或重新审视目标是否合理，然后设计新实验。
    *   **输出**：一个明确的决策结论，以及下一个循环的调整方向（新目标或新实验方案）。
    *   **判断标准**：分析结论直接导致了关于“接下来做什么”的清晰决定，而非模糊的感想。

# 输出格式要求

以循环报告的形式呈现：
1.  **循环目标**：[陈述本循环的SMART目标]
2.  **实验设计**：[描述设计的低成本实验方案]
3.  **执行体验**：[列出关键的数据记录、感受和反馈]
4.  **分析确认**：[给出基于对比的分析结论，并明确下一循环的调整方向]

## Metadata

| 属性 | 值 |
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| 领域 | 目标管理 |
| 类型 | procedural (procedural) |
| 置信度 | 90% |
| 前置条件 | 一个有待解决的、非琐碎的挑战或目标, 已具备“default-path-breakthrough”模型中的“能动性”意识 |
| 来源 | 成为你人生的主角：理解现状与困境 > 总结与启程 |