肖恩·帕里什是前FBI情报工作人员，现专注做心智模型内容，分享关于个人成长、复杂挑战的策略和洞见，在思想和决策领域具有广泛影响。他的播客被誉为世界顶级的商业播客之一。
本篇内容来自于他的个人博客fs.blog，并重新进行解释。
本篇总结了一些常用的系统思维心智模型，可以帮助你做出更好的决策、避免问题并发现其他人错过的机会。
反馈循环
反馈循环是增长和变化的引擎。它们是系统的输出影响其自身输入的机制。
复杂的系统通常有许多反馈循环，很难理解对系统某一部分的反馈进行调整将如何影响其余部分。
使用反馈循环作为心理模型首先要注意您每天给出的反馈和回应。该模型还可以深入了解迭代在根据您收到的反馈进行调整时的价值。
通过这个视角，您可以根据反馈以及监控影响所需的速度深入了解在何处指导系统更改。
反馈循环使系统变得动态。如果没有反馈，系统只会一遍又一遍地做同样的事情。
理解它们、尊重它们并明智地使用它们。
平衡
平衡是一种相反的力量相互抵消的状态。这是风暴中心的平静，是混乱漩涡围绕的稳定点。在平衡系统中，不存在净变化。一切都处于稳定状态，以恒定的速度嗡嗡作响。
然而，系统很少是静态的。他们不断调整以达到平衡，但很少能长期保持平衡。
平衡是一把双刃剑，它既代表稳定，也意味着停滞。
在我们的生活中，我们常常表现得好像可以达到一个平衡点：一旦进入一段感情，我们就会快乐；一旦搬家，我们就会变得富有成效；一旦发生X事情，我们就会达到Y状态。
但事实是，一切都在不断变化。
我们不可能达到某个稳定状态就永远停留在那里。我们的生活恰恰就是这些无休止的调整过程。
诀窍在于找到适当的平衡点，在需要的地方追求平衡，同时也要知道什么时候该打破平衡，拥抱那些推动进步的非平衡状态。
瓶颈
瓶颈是系统中的制约点，就像沙漏的细颈部分，让一切都变得缓慢。它们是限制流动的约束，是决定整体强度的最薄弱环节。在任何系统中，瓶颈都是阻碍其他部分的关键所在。
找出瓶颈并非易事。人们容易关注系统中运转快速的部分，认为一切正常。但真正的突破在于发现并解决瓶颈。加快最慢部分的速度，整个系统就会加快。
这就是约束理论的精髓。
找出瓶颈，集中精力解决它。
别浪费时间优化已经够快的部分，因为它们不是限制因素。
然而，瓶颈并非总是反派角色。有时它们是系统必要的组成部分。想想机场的安检站，它确实会减慢速度，但存在是有原因的。去掉它可能会加快进程，但要以安全为代价。
关键是要有意识地管理瓶颈。明智地选择它们，确保它们发挥作用。有意识设置的瓶颈可以成为聚焦努力和保证质量的有力工具。意外的瓶颈只会拖累系统。
瓶颈是杠杆点，在这里付出一点努力就能产生巨大影响。
规模
系统在扩大或缩小规模时都会发生变化，没有哪个规模本质上更好或更差。合适的规模取决于你的目标和具体环境。如果你想扩大规模，就要预料到会不断出现新问题——这些问题在小规模时可能根本不存在。或者，你可能需要用不同的方法来解决同样的问题。
举个做蛋糕的例子。如果你要为4个人做蛋糕，你需要用一定量的食材。但如果你要为400人做蛋糕，你不能简单地把所有材料都乘以100。规模化不是这么简单的。你需要改变制作流程，使用更大的搅拌机和烤箱。你需要一个能够承受更大制作量而不会崩溃的系统。
规模化的难点在于，实现方法并不总是显而易见的。适用于小系统的方法在更大规模下往往会失效。
你必须预见到可能的瓶颈，以及系统在负载增加时会承受压力的地方。
同时，在成长过程中，你要随时准备重新设计你的运作流程。
如果你在建设某个项目，要始终考虑规模化的问题。当客户数量增加10倍时会怎样？100倍呢？1000倍呢？从一开始就把规模化考虑进去，这样当增长来临时，你就已经做好了准备。
安全边际
安全边际是一个秘密武器。它是您在系统中构建的缓冲区、额外容量和冗余，以应对意外压力。这是一座只能勉强承受预期荷载的桥梁和一座可以毫不费力地承受十倍荷载的桥梁之间的区别。
您可以将安全边际应用于生活中任何具有不确定性和风险的领域。关键是要始终问自己：如果我错了怎么办？如果事情没有按计划进行怎么办？我必须建立多少额外能力来应对意外情况？
但问题在于：创造安全边际并不是免费的。这意味着要花费更多的前期费用，投入更多的资源，而且往往会比你能做的要慢。
从短期来看，你可能会感觉自己把钱留在了桌面上，就像你太保守一样。但从长远来看，它区分了赢家和输家。它可以让您在不确定的世界中生存并发展。
安全边际是长期成功的无名英雄。
它并不华丽。这并不令人兴奋，但它是其他一切的基础。掌握它，你就能自信、稳定地应对生活中的不确定性。
流失
客户流失是企业的无声杀手。就像一个缓慢渗水的容器，用户们悄悄地流失，慢慢地转向其他选择。这种损耗不断侵蚀着你的增长，让你不得不不停奔跑才能维持原地不动。客户流失的特点是往往难以察觉。它不像突发危机那样引人注目，而是在背后悄悄发生的缓慢过程。
但客户流失也可能带来机会。
就像蛇蜕皮一样，更换系统中的组件是保持系统健康的自然过程。新的部分可以提升功能。
从这个角度来看，新人能带来新想法，有趣的是，适度的人员更替反而能帮助我们保持稳定。替换掉陈旧的部分也让我们有机会升级和扩展能力，创造新的机会。某种程度的流失是不可避免的，但过度流失则会致命。
算法
算法就像是菜谱。它是一系列清晰明确的步骤，告诉你如何从A点到达B点。但它们不仅仅是指令那么简单。算法是一种"如果-那么"的机器，能够过滤掉干扰，直指核心信号。想知道是否达到了规格要求？按照算法执行就能找到答案。
算法思维就是在寻找能够可靠产出预期结果的流程。
就像自动售货机每次有人按下E4按钮时，都会准确地吐出同一种糖果。
临界质量
临界质量不仅仅是一个科学术语；它也是一个概念。它可以帮助我们理解事情往往是缓慢发生然后突然发生的。
这是系统从零散发展到爆炸性增长的时刻。
就像核链式反应一样，一旦达到临界质量，反应就会自我维持。
通过这个视角，我们可以更好地理解系统从一个状态转变到另一个状态所需要的资源量。这里说的资源可以是任何东西，从人力和努力到原材料都算。当积累了足够的资源，系统就会达到临界点。当我们继续投入，就能实现持续的改变。
如果你想要不同的结果，用临界质量这个视角来看待问题，能帮助你找出需要改变的设计要素，以及需要投入的工作。
涌现效应
几乎所有事物都是涌现效应的结果——一张桌子、一架航天飞机，甚至我们自己——都是不同成分以特定方式组合在一起，创造出新事物的过程。涌现效应是宇宙提醒我们的方式：当我们以新方式组合不同的部分时，往往会以最意想不到和令人兴奋的方式，得到超出各个部分简单相加的结果。
运用这个思维模型的目的不是为了预测涌现的特性，而是要承认这种可能性的存在。
没必要局限于已知的东西；尝试新的组合，看看会发生什么。
学习新技能，接触新的人，阅读新的内容。
不可约性
不可约性关乎本质。这个想法是，有些东西不能被分解成更小的部分，而不失去它们的运作原理。这个想法是，并不是所有的事情都可以通过查看其组成部分来解释。复杂系统产生的突现属性无法通过研究各个部分来预测。
解决不可约性问题需要转变思维。有时你必须缩小范围，而不是试图分解事情。
看大局。拥抱复杂性。
因为有些问题没有简洁的模块化解决方案。它们非常混乱。
通过不可约性这个角度，可以帮助你通过了解真正重要的事情来专注于可以改变的事情。
收益递减定律
收益递减是指容易获得的胜利通常是第一位的。系统优化得越多，就越难实现额外的改进，比如从柠檬中榨汁。第一次挤压很容易。第二个需要更多的工作。到了第十次挤压时，您将竭尽全力争取最后一滴水。
当您是初学者时，每一点努力都会转化为巨大的收获。但当你升级时，进步会变得更加渐进。需要越来越多的工作才能变得越来越好。这就是为什么从优秀到卓越比从糟糕到优秀要困难得多。
收益递减对于有效配置资源至关重要。
您想要专注于可以让您的资金获得最大回报的地方。有时，这意味着知道何时停止优化并转向其他事情。
