개요

직접 사용 AI 기술 툴킷 - Yellow Diaries (Quest + Hub)의 방법론을 22 자체 트리거 및 결합 된 생각 도구 모듈로 증류합니다. - "rehabilitation"또는 " 증상의 치료"를 시작하는 복잡한 시스템과 문제가 있습니다. Wong의 책의 두 부분에서. 왜해야 할 일, 허브는 그것을 할 수있는 방법을 제공합니다. 두 가지는 서로 보완합니다. - 방아쇠 qi 규칙은, 소방 모드를 식별합니다 - 일정한 개악 (처리 표면) 및 교반 없음 (재활) - 표범 (각 실패)과 벤 ( 반복의 밑단 원인)과 구별하는 루트 cause-priority를 호출 - 체계 혼잡 점의 정확한 위치를 추가하십시오 불을 퍼뜨리고 있지만, 반복적으로 연료의 실제 소스를 발견하지 못한다는 것을 의미합니다. "motion"의 생각은 우리에게 개입의 목표는 증상을 없애는 것이 아니라 시스템의 기능을 복원합니다. 첫째로, 당신은 모양 (각 실패)와 가스 사이 구별합니다 (무작성 원인 반복된 문제) - 감시 체계의 부족입니까? 배포 프로세스에 단일 문제가 있습니까? 또는 기술 부채의 중요한 질량이 있습니까? 그것은 당신이 두통을 가지고 때마다 아니에요. - Trigger personalize-by-constitution는 프로그램의 실패에 대한 개별 차이를 인식하기 위해 - 외장 신호에서 그룹 B의 실제 상태와 필요를 extrapolate에 - 같은 계획의 로컬라이제이션을 필요로하는 맥락 보조제, 센터는 말한다, "Accordingly, 그것은 사실이다." - 지방 사람들은 체재하고, 다른 질 때문에 가벼운 속도로 갈 것이다 마른 사람들을 위해. 당신의 인센티브 프로그램은 또한 인공 될 필요가있다. 그룹 A는 재료 인센티브 (defuncts)에서 부족 할 수 있으며 그룹 B는 재료가 만족하지만 부족한 성장 공간 (실제, laxity/diversion)이있을 수 있습니다. 이 프로그램은 그룹 B의 일상적인 행동에서 실제적인 필요를 확대하여 조정됩니다。

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