問題分析
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「反正就是這樣」的快速結論，看似效率高，卻可能讓你走錯方向。90%的問題都源於過度簡化，尤其在重要決策時更危險。學會反向細化，從細節中找真因，才能避免一次次重複踩坑。
在工作中，我們每天都在解決問題，但你有沒有想過：我們解的那個「問題」，真的是問題嗎？還是只是「現象」？
我們以為「懂」是知道答案，但其實真正的懂，是能分清楚看起來很像、其實不一樣的地方。模糊不清的問題常讓人卡住，而能把概念分開、說明白的人，才真的能推動事情。每一次把話說得更清楚，都是走向專業的一小步，也讓彼此的合作更順暢、更安心。
我們總是急著找答案，但很多時候，真正的關鍵不在於「答案」，而是問題本身有沒有被看清楚。如果我們沒有搞懂問題的本質，就算找到的答案再多，也只是治標不治本。像是餐廳生意變差，以為是員工態度問題，但其實可能是菜色不符合市場需求。當我們學會停下來、拆解問題、多問幾個「為什麼」，才會找到真正有效的解決方案。
特性要因圖(魚骨圖)是一種視覺化工具，用來識別和分析導致特定問題或結果的潛在原因。因其形狀像魚骨而得名
魚骨圖有兩總用法，用於找問題時，魚頭朝右，用於尋找對策時，魚頭朝左
基本結構如下：
1-主題：寫在魚頭位置，魚頭在右邊，表示要分析找問題。
2-主幹：從魚頭延伸出來的水平線，為問題的中心線
文中提到
「復原力」
指面對失敗、不順，能有正面的態度去面對
能自我調適，並克服它
看到這篇就想到
在讓知識有光課程中拿到的練習稿「失敗」
失敗，只是尚未成功
難的是面對失敗時
如果是選擇克服
大概會有三個步驟
第一是找出問題(What)
第二是分析原因(Why)
第三是調整作法(How)
5W是大家很常會用到的方式
之前有一篇有提到
問題分析跟職能的大小T很像
使用樹狀圖的What、Why、How三個層級
也提到Why、Why、Why的方式來深入探討問題
但是
在運用上還是要看問題狀況還選擇
Why偏向於找出過去發生的原因
How偏向於找出未來處理的方法
兩個是不同
隨著生成式AI (GAI) 工具ChatGPT的問世，大家逐漸發現 GAI工具可以有效提升數位生產力！
設計好提問詞組，你也可以讓ChatGPT學會使用工具！
本篇文章介紹了三個重要的工具：ChatGPT、TRIZ的IF-THEN-BUT模型以及CECA模型。透過展示ChatGPT的
劇中的許多點都蠻值得省思的
一、上級一定是對的嗎？
二、是非黑白誰說了算？
三、眼見一定為真嗎？
四、一起奮鬥過的人，就真的是同一個陣營的嗎？
近期拜讀彭建文老師PJ法的書
學習到系統圖(邏輯樹狀圖)、WHY WHY分析時
發現跟下面這些課程有可鏈結的地方
1.職能分析-工作說明書
2.郭老師的2W1H模型-WHAT、WHY、HOW
3.圖解思考-心智圖
