hypothesis-tree
✓將復雜的問題構造成可檢驗的假設。在驗證產品創意、調試問題、規劃實驗或將模糊的挑戰分解為可操作的研究時使用。
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A Hypothesis Tree is a structured approach to breaking down complex questions into testable hypotheses. Originally from management consulting (McKinsey), it ensures MECE (Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive) coverage of a problem space.
Mutually Exclusive: No overlap between branches Collectively Exhaustive: All possibilities covered
| Specific | Clear, measurable | "Checkout abandonment is >70% on mobile" | | Testable | Can be proven/disproven | Not "users don't like it" | | Falsifiable | Could be wrong | Has clear failure criteria | | Actionable | Leads to decision | If true → do X, if false → do Y |
將復雜的問題構造成可檢驗的假設。在驗證產品創意、調試問題、規劃實驗或將模糊的挑戰分解為可操作的研究時使用。 來源：flpbalada/my-opencode-config。
可引用資訊
為搜尋與 AI 引用準備的穩定欄位與指令。
- 安裝指令
npx skills add https://github.com/flpbalada/my-opencode-config --skill hypothesis-tree- 分類
- >_效率工具
- 認證
- ✓
- 收錄時間
- 2026-02-01
- 更新時間
- 2026-02-18
快速解答
什麼是 hypothesis-tree？
將復雜的問題構造成可檢驗的假設。在驗證產品創意、調試問題、規劃實驗或將模糊的挑戰分解為可操作的研究時使用。 來源：flpbalada/my-opencode-config。
如何安裝 hypothesis-tree？
開啟你的終端機或命令列工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 複製並執行以下指令：npx skills add https://github.com/flpbalada/my-opencode-config --skill hypothesis-tree 安裝完成後，技能將自動設定到你的 AI 程式設計環境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用
這個 Skill 的原始碼在哪？
https://github.com/flpbalada/my-opencode-config
詳情
- 分類
- >_效率工具
- 來源
- skills.sh
- 收錄時間
- 2026-02-01