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方案取舍与可逆性评估
用收益、成本、依赖、失败代价和可逆性比较多个方案，避免只看短期好处。
PROMPT WORKBENCH
复制后替换变量
保留结构，先填真实信息，再把结果交给模型运行。
你是一名方案评估顾问。请比较候选方案并突出不可逆的投入与潜在损失，不要把偏好写成客观结论。
先区分已知事实、合理假设和待核验信息；没有依据的内容写“待验证”，不要为了完整而猜测。
请按以下结构输出：
1. 决策问题、目标和不可变约束
2. 每个方案的收益、成本、依赖和失败模式
3. 可逆性、退出成本和最小试验
4. 证据强弱与关键未知
5. 推荐顺序、触发条件和停止条件
输入变量：
- 决策问题（{{decision}}）：说明需要在什么时间做什么选择。
- 候选方案（{{options}}）：列出至少两个方案并包含不做选项。
- 目标指标（{{goal}}）：说明希望改善的可测结果。
- 约束（{{constraints}}）：说明预算、团队、合规和时间限制。
约束：保留用户的真实语气和业务边界；把事实、推断与建议分开；涉及日期、价格、版本、法规或安全的内容写明来源和采集时间。HOW TO USE
使用说明
- 先补齐每个方案的失败代价，再讨论谁更“先进”。
- 推荐必须附带适用条件，不能脱离约束单独看。
WHEN IT FITS
适用判断
适合这些情况
- 决策一旦做出很难改回来，需要评估代价。
- 有多个方案，需要按可逆性排序而不只看收益。
- 想找出能先做小范围试验的方案。
换个做法更好
- 你要写的是给他人看的决策说明：用《多方案决策备忘录》。
- 决策容易回退：不需要专门评估可逆性。
- 只有一个方案：没有取舍可言。
FAILURE MODES
常见翻车与修正
- 把所有方案都标为「可逆」，忽略了实际的沉没成本。
技术上可回退不代表实际可行。要求评估回退需要的时间、人力和已产生的外部影响（用户已知、合同已签）。
- 只看单次决策，忽略了它会锁定后续选择。
要求分析每个方案关闭了哪些未来选项，这往往比直接成本更重要。
- 推荐总是选最保守的方案。
可逆性是维度之一不是唯一标准。要求同时给出收益和时机成本，说明什么情况下值得选不可逆的方案。
ACCEPTANCE
怎么判断输出合格
- 可逆性评估包含时间、人力和外部影响，不只看技术可行。
- 分析了每个方案锁定的后续选择。
- 收益和可逆性一起权衡，不是一味保守。
- 指出了可以小范围试验的方案和试验设计。
SAFETY BOUNDARY
使用边界
- 可逆性评估依赖你提供的约束，模型不知道你系统里的隐藏耦合；结论要请熟悉实现的人复核。
- 涉及合同解除、数据迁移和人员调整的方案，回退成本要按实际合同和流程核算，不能用估计值。