下面是在保持马斯克“六步法”原意的基础上，做出的更清晰、更可执行、更逻辑化的完善版本。
我尽量做到每一步都能直接用、能落地，并补上原法里容易遗漏的部分。

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第一步：把问题定义得尽可能清晰、具体、可验证

避免“模糊大问题”，把它拆成一个能判断对错的问题。
例如：不是问“怎么让公司更好”，而是问“接下来半年，我要解决哪个最限制增长的单点问题？”

第二步：收集尽可能多、尽可能异质的证据来源
不仅收集你能看到的证据，也收集你不想看到的、和自己假设相反的、来自不同利益相关方的证据。
证据类型应包括：数据、案例、专家意见、反例、边界条件、历史经验等。

第三步：基于证据抽取“最小公理集”并标记每条公理的可信度
关键点是“最小”，不能多，也不能缺。
每一个公理都必须满足：可证伪、可量化、可回头验证。
给每条公理标记：
高可信（>70%）、中可信（30–70%）、低可信（<30%）。
目的不是追求绝对真理，而是让推理的透明度清晰。

第四步：使用公理推演结论，并量化结论的可能性
确认三点：
这组公理是否足以导出结论？
公理之间是否存在冲突？
结论的概率是多少（例如：60% 可信、存在两种替代结论）？
必要时做简单模型或“因果链图”，明确推理路径，不要跳步。

第五步：主动尝试推翻结论，而不是维护它
这是马斯克体系里最被忽略的一步。
你必须刻意：
假设结论是错的，再找证据；
找行业里最懂的人、有相反立场的人来反驳；
问自己：“如果我是竞争对手，我会怎么证明这是错的？”
如果一次推翻没成功，再设计第二次、第三次推翻实验。

第六步：在反驳压力下重新评估公理与结论，并动态调整概率
校正模型，把被推翻的公理删掉，替换为更强的公理；
把没有足够证据支持的公理降级；
为可能出现的新假设开支线；
最后得到一个“动态正确、持续更新”的结论，而不是“一次性正确”的结论。

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可选的第七步（增强版）：把新认知应用到小规模试点，用现实检验推理本身
马斯克做火箭、造车、建工厂时，无论决策多自信，他都会先做小规模、可控、低成本的实验来验证逻辑链。
试点越快越小越廉价越好。