systems-thinking-leverage

SKILL.md

Find high-leverage intervention points in complex systems by mapping feedback loops, identifying system archetypes, and understanding where small changes can produce large effects.

Systems thinking analyzes how interconnected components create emergent behavior through feedback loops, stocks/flows, and delays. Leverage points (Donella Meadows) are places to intervene in a system ranked by effectiveness:

Low leverage (easy but weak): Parameters (numbers, rates, constants) Medium leverage: Buffers, stock structures, delays, feedback loop strength High leverage (hard but powerful): Information flows, rules, self-organization, goals, paradigms

當問題涉及具有反饋循環（強化或平衡）、延遲或簡單因果思維失敗的緊急行為的互連組件時使用。在確定乾預的槓桿點（在何處以最小的努力獲得最大效果）、理解為什麼過去的解決方案失敗或產生意想不到的後果、分析系統原型（失敗的修復、轉移負擔、公地悲劇、增長限制、升級）、繪製存量和流量圖（累積和變化率）、發現反饋循環動態、尋找複雜自適應系統的根本原因、設計與系統結構相配合而不是與之相反的干預措施時，或者當用戶提到系統思考、槓桿作用時調用點、反饋循環、意外後果、系統動力學、因果循環圖或複雜系統。適用於組織系統（員工敬業度、規模挑戰、生產力下降）、產品/技術系統（技術債務積累、績效下降、採用障礙）、社會系統（兩極分化、錯誤信息傳播、社區問題）、環境系統（氣候、資源枯竭、污染）、個人系統（習慣形成、倦怠、技能發展）以及任何簡單的線性干預在系統模式持續存在時反复失敗的地方。 來源：lyndonkl/claude。

查看原文