核心观点 - 新时代基层党建工作需以哲学思维赋能实践，通过创新思路举措提升履职实效，将党的政治优势和组织优势转化为基层治理效能，从而夯实执政根基 [1] 系统思维谋全局 - 基层党建是嵌入社会肌体、联动多元治理主体的系统工程，需置于国家治理、社会发展和人民生活的宏大背景中统筹把握 [2] - 构建“党建引领—多元共治”协同体系是核心抓手，基层党组织应成为凝聚各类组织、调动资源的核心力量，例如通过区域化党建平台联动驻区单位、社会组织、物业企业及志愿者团体，实现组织共建、事务共商、资源共享 [2] - 推动党建工作与中心任务深度融合是内在要求，需解决党建与业务结合不紧的问题，例如在乡村振兴中，党建工作路径应紧扣产业培育、人才回流、文化兴盛、生态保护等具体任务精准设计 [2] 辩证思维解难题 - 运用辩证思维有助于推动基层党建工作向精细化、人性化治理方式转型，以应对利益诉求多样、新旧问题交织的复杂局面 [3] - 建立“分析—协商—转化”的矛盾调处机制是生动实践，面对基层矛盾时，运用矛盾分析法剖析根源，并主动搭建居民议事会、民情恳谈会等协商平台，引导各方寻求共识，推动零和博弈向合作共赢转变 [3] - 坚持“原则坚定”与“方法灵活”的辩证统一，在坚守根本宗旨与政策底线的前提下，工作方法应贴近实际、贴近群众，例如服务网约车司机、快递员等新兴群体时，积极探索功能型党组织、流动党员线上管理等契合新业态的工作模式 [3] 实践思维强根基 - 实践导向要求基层党建工作从实际出发，以解决实际问题、回应群众期盼为根本落点，坚决破除形式主义 [4] - 推行“需求清单—服务清单”精准对接模式，基层党组织通过常态化走访、数字化手段收集党员群众具体诉求形成“需求清单”，并整合资源制定“服务清单”，通过项目化运作推动供需匹配，例如为社区老人提供助餐、医疗、精神关怀服务，为青年党员搭建职业发展平台 [4] - “在实战中练兵”是锤炼党员党性、检验党建实效的重要途径，围绕应急抢险、文明创建、技术攻关等急难险重任务，广泛设立党员责任区、先锋岗，组建党员突击队，引导党员在一线亮身份、作表率 [5] 人本思维聚共识 - 人本思维要求基层党建工作超越单纯完成任务，回归到关注党员与群众全面发展、价值实现与精神成长的本源，使党组织成为党员群众认同的“精神家园” [6] - 实施“赋能成长”与“价值引领”双轮驱动路径，一方面为基层党员搭建学习平台和实践舞台，畅通职业发展通道，另一方面用群众喜闻乐见的方式做好思想引领，讲清国家发展与个人福祉的内在联系，塑造集体认同 [6] - 营造“尊重、关怀、参与”的组织文化氛围是关键，需健全党内激励、关怀、帮扶长效机制，真诚关心党员工作生活，保障党员民主权利，鼓励参与党内事务，以有温度的工作方式增强党组织凝聚力与向心力 [7]

人工智能时代对工程人才技能要求的转变 - 在人工智能时代，工程领域的工作者除了学习传统工程课程，更应专注于研习哲学，以提升编程和问题解决能力 [1] - 编程是人工智能最擅长的领域之一，其编写的代码质量通常比人类更高，且能力在迅速提升 [1] - 人工智能生成的代码在语法和语义上可能正确，但在功能上未必符合预期，其输出对提示的表述方式极为敏感 [1] 提示工程的重要性与技巧 - 提示工程是一门新兴领域，使用者需学习如何精心编写简洁、富有表现力的提示，以有效引导人工智能达成预期 [2] - 存在多种提示技巧，例如少样本提示，即在提示前添加若干示例（如“前景改善：积极”或“需求放缓：消极”）来引导人工智能理解模式和语境 [2] - 大型语言模型的输出质量对提示的质量极为敏感，模糊的问题会增加得到不准确或编造答案（幻觉）的概率 [2] 哲学思维在人工智能应用中的核心作用 - 为了充分发挥人工智能的作用，必须掌握通过哲学训练培养的推理、逻辑和第一性原理思维 [2] - 未来的关键能力将演变为“通过提出恰当的问题，从人工智能那里获取最佳代码” [2] - 在获取人工智能输出后，任务尚未完成，必须运用哲学思维保持怀疑态度，以辨别真伪，因为人工智能擅长让错误的输出看似合理 [4] 人工智能改变知识获取与创作关系 - 生成式人工智能不仅消除了获取知识的障碍，还能以定制化的方式对知识进行解读，在用户现有知识水平与目标知识水平之间搭建平缓过渡 [4] - 大型语言模型会根据读者的知识和理解水平调整内容，读者的提示触发人工智能生成量身定制的新文本，使得读者既是消费者也是创作者 [3] - 人工智能模型可以根据用户的理解水平和学习风格，提供个性化、适应性强的指导，未来个性化辅导这一学习的黄金标准可能惠及每一个人 [3] 人机交互方式的演进与效率提升 - 软件开发过程已通过计算机语言将底层硬件的复杂性抽象化，使开发者能专注于算法质量 [5] - 当前阶段，可以直接用人类语言（如英语）与人工智能交流，无需进行中间层面的语言转换 [5] - 声明式（专注于结果）而非命令式（专注于步骤）的表述方式能更简洁有效地传达高层次概念和逻辑，例如有人仅用几条精心编写的提示就创建出了完整的游戏 [5] 未来工程师的核心能力构成 - 未来的优秀工程师需要具备围绕问题构建清晰思维模型、进行问题分解、拥有完美的第一性原理思维，并能与人工智能展开辩论的能力 [6] - 不能失去深入探究、修正人工智能遗漏之处以及对人工智能成果进行审核的能力 [6] - 将代码创建机制自动化，并专注于人类的批判性思维能力，才能创造更多、更快，对世界产生巨大影响，目标是让人工智能帮助人类更具人性 [6]

行业趋势：AI提示词工程与人才需求 - 掌握有效提示词技能的人才在AI时代具有高市场价值，年薪中位数高达15万美元 [1][17] - 哲学训练所培养的清晰、准确的表达能力被视为发挥AI最大价值的关键技能 [1][14] - 提出正确问题（提示词工程）比解决问题本身更重要，是人类高效利用AI的核心环节 [17] 公司实践：Anthropic的AI对齐与性格设计 - Anthropic聘请驻场哲学家Amanda Askell专门负责Claude模型的性格设定、对齐与价值观机制 [1][3][5][11] - 该角色被称为“Claude耳语者”，研究方向是如何与AI模型沟通并优化其输出 [13] - 公司通过后训练阶段输入精心挑选的数据（如医学、法律领域知识）来微调模型，提升其在特定领域的表现 [35][36] 方法论：有效的提示词工程技巧 - 清晰且直接地表达需求是优化AI输出的首要原则 [15] - 采用多轮示例（few-shot/multishot prompting）和分步思考（chain-of-thought）能提高模型处理复杂任务的准确性 [15] - 通过系统提示（system prompt）为模型设定明确的角色、上下文和任务边界，有助于获得更符合预期的回复 [15] 技术挑战：大模型的“裂脑问题” - 大模型存在“裂脑问题”，即提问方式的细微改变（如使用破折号或冒号）可能导致答案质量出现不应有的差异 [31][42][43] - 此问题源于模型在后期训练中可能“分场景作答”，为迎合某些训练数据集的奖励特征（如友好表达）而牺牲答案准确性 [38][40][41] - “裂脑问题”降低了AI即将自动化多个行业（从投行到软件开发）的预期，凸显了训练数据的组合需要恰到好处的困难性与微妙之处 [44] 认知框架：如何正确看待与使用AI - 不应将大模型视为具有情感或自我意识的实体，其表现出的“个性”仅是复杂语言处理与人为工程叠加的结果 [24][26][27] - 建议将AI模型视为可模拟不同视角的“模拟器”或“思维伙伴”，而非单个个体进行提问 [17][20] - 避免产生AI“拟人”的错觉，有助于更好地发挥其价值并降低机器幻觉 [47]

文章核心观点 - 在乌卡时代（VUCA），传统商业分析工具（术）在应对根本不确定性时存在局限，企业领导者需要哲学思维（道）来重新定义问题、审视假设并提供价值导航，从而在不确定环境中绘制新地图并成为确定性本身 [16][17][34] - 有效的领导力源于内在的稳定与智慧，可通过结合斯多葛学派的“控制二分法”与儒家“慎独”理念来修炼，以此应对外部纷扰并筑牢团队信任基石 [3][4][10][14] - 顶尖高手的决策是“三位一体”的，需整合直觉（机会/风险探测）、情感（价值导航）与理性第一性原理（高效路径），哲学思维为此整合提供了指引 [26][27][29] 东西方哲学对领导力心智的塑造 - 领导力的本质是影响力，持久影响力源于领导者内在的稳定、清晰与智慧，而非权术或威慑 [3][4] - 斯多葛学派“控制二分法”将事物分为可控（如个人想法、判断、行动）与不可控（如他人看法、市场波动、政策变化），建议将100%的精力投入可控之事，对不可控之事理性接纳 [5][6][7] - 该心法是在“乌卡”商业环境中锻造内在反脆弱性、应对外部指数级不确定性的强大心理免疫工具 [8] - 儒家“慎独”强调人前人后、内外如一的品性，这能帮助领导者筑牢深度信任的终极基石，并将驱动力从外部压力转向内在使命感与价值观 [11][12][13][14] 乌卡时代商业分析工具的局限与哲学思维的价值 - 波特五力、SWOT、PEST等传统分析工具是“术”，适用于在已知市场结构中优化路径，但在市场地图被撕碎的乌卡时代已不够用 [16] - 企业需要从回答“做什么”和“如何做”转向追问根本的“为什么做”，即从“追赶者”思维转向“开创者”思维，哲学思维在此“道”的层面具有不可替代价值 [17][18] - 哲学思维在商业中具备四大核心功能：定义最根本问题、审视所有底层假设、提供伦理价值罗盘、推动颠覆性范式转换，它如同商业世界的“基础操作系统” [20][25] - 例如，2008年金融危机根源在于风险评估模型所依赖的“风险呈正态分布”这一底层假设的崩塌，而哲学思辨能质疑此类旧假设 [22] 整合直觉、情感与理性的决策系统 - 仅靠理性第一性原理不足以应对充满信息黑洞的商业决策，需要整合直觉与情感，形成“三位一体”的决策系统 [26][29] - 直觉基于潜意识的模式库，充当“早期预警雷达”和“机会探测仪”，能快速识别风险与机会 [26] - 情感作为“价值导航系统”，基于意义与共鸣指引方向，帮助在理性分析的多个选项中做出最终抉择 [27][28] - 现象学提醒决策需回归人的真实体验，存在主义哲学则强调以“存在的勇气”基于信念进行选择，从而定义自我 [30] 企业家精神与价值创造 - 企业家不等于资本家，企业家是善于在不确定性中发现和创造机会、有情怀有担当的创新主体，而资本家是资本人格化，逻辑仅为资本增值 [30][31][32] - 优秀的企业家必然是将个人事业、企业发展与国家社会进步紧密相连的“价值创造者” [33] - 一些企业家在国家社会遭遇挑战时做出超出“商业理性”的决策，这关乎其作为“人”和“企业家”的自我定义与品格坚守 [30]

第一性原理的概念与哲学起源 - 第一性原理在哲学上指事物的本源或第一因，是推理的绝对起点和不可动摇的基石 [8][9][10] - 亚里士多德和笛卡尔是西方哲学中建立第一性原理思想的典型代表 [11][13] - 第一性原理具有确定性，是构建和理解世界的基础，如同阿基米德撬动地球的支点 [14][16][17] 第一性原理在商业与管理中的应用 - 在企业管理中，需识别员工的第一动机（第一性原理），如赚钱、家庭、荣誉或事业，并据此设计差异化激励 [18][19] - 组织层面的第一性原理体现在基本假设与硬约束上，如现金流、合规和客户价值 [19] - 运用第一性原理可简化思考过程，找到问题症结，实现回归本质的创新 [19][20][22] 第一性原理的创新实践案例 - SpaceX通过第一性原理分析，打破“火箭是一次性易耗品”的成见，通过自造零件和重复使用大幅降低成本 [23] - 技术创新需社会系统配合，马斯克的成功也依赖于制度环境的弹性空间 [24] - Google Glass抓住了视觉系统传递70%到90%信息这一物理学第一性原理，但忽略了社会对隐私和社交舒适度的需求，导致消费市场失败 [26][27][30] - Google Glass在工厂、物流和手术室等场景取得成功，因为该场景下“效率”的第一性原理权重高于“社交” [33] 第一性原理的潜在陷阱与局限 - 过度简化会忽略“涌现”现象，即复杂系统整体行为并非部分属性的简单总和，例如水的属性不能由氢氧原子单独解释 [35] - 将公司简化为追求利益最大化会忽略信任、文化、社交网络等决定企业基业长青的关键要素 [36] - 过度简化可能忽略重要规律，例如分析社交网络时，其本质涉及心理需求、数学规律和社会动力学等多重复杂因素 [39] - 过于强调第一性原理可能忽略历史的偶然性，例如小行星撞击导致恐龙灭绝并非必然 [41] 超越第一性原理的系统与哲学思维 - 哲学思维是系统思维，强调整体大于部分之和，关注系统内元素间的相互关联及与更大系统的互动 [42][43] - 批判性思维和认识上的谦逊至关重要，需主动审视“第一性原理”的适用边界和成立条件 [44] - 面对复杂现象，应整合心理学、社会学、经济学等多学科视角，做出更全面的决策 [46][47] - 哲学能帮助理清思路，在复杂模拟中精准把握核心第一性原理及其适用条件，避免生硬拆解导致忽略整体关联 [49][50][51]