這週有個朋友問了我一個問題，他需要對系統導出的報表進行複雜的計算，而且表格數量還挺多。問我有沒有什麼好辦法（實際上是想問我關於 Excel 的操作）。聽完他的需求後，我第一反應就是寫個程式來處理，所以我隨即就說可以寫個 Python 腳本來完成。過了一段時間他才回覆我，說他已經解決了問題。
我挺驚訝的，因為我還在想如果每個表的結構不同該怎麼設計程式？表格很多要不要用多執行緒並行跑等等。按照我的預期這麼短時間可能剛分析完表格的結構。所以我就問他怎麼解決的，他告訴我用 AI 表格工具生成了公式然後微調了一下保存成模版，然後應用到了所有的表格上就可以了。
事後我也深思了很多，首先因為平時的朋友圈都是搞技術的，大家的思維方式相似，沒有意識到這種思維的局限性。但是和不同行業的人交往後，我發現很多時候我們的思維被限制在自己的專業知識範圍內，我們傾向於用自己潛意識裡的行業經驗來解決問題。這種思維模式很大程度上限制了我們的創新能力和解決問題的方式。這也被稱為領域依賴性思維或是類比思維。
換個思維方式去反思一下曾經遇到的問題，似乎很多問題都可以用程式以外更簡單的方式解決。所以我急切地想要突破類比思維的禁錮，隨即我去 Google 了一番，學到了一個新的思維方式：第一原理性思維。
第一性原理思維
第一性原理指的是，回歸事物最基本的條件，將其拆分成各要素進行解構分析，從而找到實現目標最優路徑的方法。
我們運用第一性原理，而不是類比思維去思考問題，是非常重要的。我們在生活中總是傾向於比較，對別人已經做過或者正在做的事情，我們也都跟風去做。這樣發展的結果，只能產生細小的疊代發展。
馬斯克是第一性原理思維模式的堅定鼓吹者和實踐者，他多次強調了這種思維方式的重要性。舉個例子，眾所周知火箭發射後就變成了一次性的，幾乎不可能重複利用。馬斯克覺得這樣太浪費了，於是他開始從問題的根本出發思考（第一性原理思維）。
他認為，火箭應該能夠像飛機一樣多次使用，這樣才更加合理。從問題的本質和原理出發，這個想法是合理的。但是當他提出這個想法時，卻遭到了眾人的質疑和嘲笑。因為大部分人都習慣性地使用類比思維，即依據過去的經驗來分析問題。不難發現如果一味採用類比思維，就會限制思維的廣度和深度，從而錯失很多結局問題的方式。
跨學科學習思維
查理·芒格是跨學科學習思維的倡導者，他說過一句著名的話：「手拿鐵錘的人，看什麼都像釘子」。這句話是說我們的知識範圍限定了我們思考問題的維度。所以有了第一性原理思維後還需要強大的跨學科知識來擴充我們思考問題的維度。