费曼技巧的核心：用教别人的方式倒逼自己真正学会。能讲明白才是真懂。

• 本质：如果你不能把一件事给新手讲清楚，说明你自己也没搞明白。
• 四步法：选概念 → 讲给外行听 → 卡住的地方就是盲区 → 回去补，再讲一遍。
• 关键门槛：不许用术语。术语是 理解的假钞——听起来专业，其实掩盖了不懂。
• 为什么有效：输出倒逼输入。大脑在"解释"模式下被迫建立连接，暴露所有模糊地带。
• 和第一性原理的关系：底层都是拆解。费曼拆到外行能听懂，第一性原理拆到公理层。
• 适用边界：适合概念密集、需要深度理解的领域；不适合纯肌肉记忆型技能。
• 一句话：学任何东西之后，试着给 8 岁小孩讲一遍。讲不顺的地方，就是你还没学会的地方。

和世界打交道出问题，往往不是对方不成熟，是你用错了法则层。

1. 三大法则的分层：自然法则=个体对抗，族群法则=组织内部协作，普遍法则=跨组织协作
2. 自然法则的特征：比力量 / 比凶狠，要么直接打，要么设陷阱——没空间讲理
3. 族群法则的代价：用规矩换保护；公司让你"业绩第一"，国家让你"遵纪守法"
4. 普遍法则的力量：跨族群的共识底线——尊重生命、契约精神；耶路撒冷被征服 44 次，三教照样做生意
5. 法则选择的现实：用越高层法则，能换到的越多，但也越脆弱
6. 重新理解"杠精"：不是对方错，是你期待对方用更高的法则跟你对话

意图识别不能全丢给大模型——面试这么答，基本就掉到「只会调 API」那一档了。

1. 三大问题：全丢大模型 → 延迟 500ms-3s / 成本 / 稳定性全面崩盘。
2. 规则层：35% 高频走关键词 / 正则 / 状态机，规则数量严控。
3. 上下文层：55% 走小模型或语义匹配，难点是 DST。
4. 工具层：仅 10% 复杂请求兜底走 LLM，必须配超时降级。
5. 核心思想：能用规则解决的不走模型，能用小模型解决的不走大模型。
6. 面试模板：先点三大问题 → 再讲三层漏斗 → 最后落观点。
7. 关键数字：90% 请求前两层解决掉，根本不需要惊动大模型。