PTDP 深度决策

要解决什么问题

面对「某一现象引发的系统性变化」——例如新技术冲击行业、政策重塑产业链——常见做法是堆案例或凭直觉下结论，缺少从现象到可检验结论的链条，理论之间也很少被放在一起对照。PTDP（Phenomenon-Theory-Divergence-Prediction）面向这类问题：把历史类比、理论解释、矛盾与预判串成一份结构化分析报告，而不是零散观点。

技能如何工作

分析按四步执行，每一步有对应参考（如 references/methodology.md、references/templates.md）：

1. 现象类比（Step 1）：从当前现象提取结构性特征（成本、技能、产业链等），用结构相似的历史案例做类比，而非表面相似。
2. 理论映射（Step 2）：为判断挂上可命名的理论框架（如任务自动化、创造性破坏、劳动过程理论），保证每个主张有理论锚点。
3. 矛盾识别（Step 3）：让不同理论的预测「对话」，用矛盾矩阵找出理论冲突与关键洞察（例如高技能获益论 vs 高技能也被替代的现实）。
4. 独立预判（Step 4）：在矛盾之上给出独立趋势/结构/二阶效应预判，并写明置信度与可验证标准。

综合报告需覆盖历史规律、理论解释、矛盾识别与独立预判；执行时强调深度优于广度、主动找反例，并明确不确定性边界。

适用边界与注意点

• 更适合中长期的结构性变化分析，不适合需要实时数据或纯定量回测的课题。
• 历史类比质量决定上限：原则上是 3～5 个高质量、结构对齐的案例，而不是堆砌浅层相似。
• 预判必须可定义验证方式；置信度应诚实标注，避免把叙事当成定论。