在较早的文章中，我描述了一种根据您面临的问题的类型进行决策的方法。 我将不重复它-请阅读原始文章but-但关键点在于，您做出决策的方式实际上应该取决于您所处的情况。
考虑前往某个地方的路线。 如果您从未去过那里，那么，可以使用Google Maps进行救援。 但是，如果数据服务混乱（有时会发生！）怎么办？ 你问方向吗？ 如果没有人要问，您会探索吗？ 还是回去在家打印说明？
是的，具体情况会影响您解决这些问题的方式。 为了使拉姆斯菲尔德主义略显微妙，大多数情况可分为以下四类
- 已知已知 ：您之前已经解决了此特定问题，并且可以再次完全解决。 哎呀，您可以使解决方案自动化，或者如果是手动的话，则可以写出一个脚本，帮助台上的人可以遵循该脚本。
（在Cynefin中，这是Obvious的领域） - 已知未知数 ： 已知已知问题的概括 。 您以前没有遇到过这个非常具体的问题，但是您遇到了其他类似的问题，并且用一点点的油脂就可以找到解决方案。
（在Cynefin中，这是“ 复杂”的领域） - 未知的未知数 ：据您所知，这些是无法解决的问题。 考虑一下无法计算的问题之类的问题，从字面上看，您不知道这是否不可能 。 我的意思是，诸如“ 当您不知道秘密时解密此文本 ”之类的东西将来可能会用量子来实现，但是现在，好了，您很不走运（除非您是NSA？）
（在Cynefin中，这是Complex和/或Chaotic的领域） - 未知未知 ：这是完全无知的领域，您甚至不知道自己不知道的地方。 是的，考虑到不可知事物的范围本身就是不可知的，这只是形而上学的陈述。
（在Cynefin中，这是Disorder的领域）
潜在的问题-原来的元问题-是要看-3- （ 未知的已知 ）有一点人类特质，并认为它是-2- （ 未知的未知 ）。 或者换句话说，人们看着一个问题，对自己说：“ A-HA！ 我以前看过！ 我可以处理！ 在现实中，它可能根本无法解决！
让我想起了我曾经认识的#CowboyDeveloper，他确信FLP结果是错误的。 他相信这个疯狂的rube-goldberg系统（ Queues and Messages和State哦，我的天哪！ ），他坚信-如果他能摆脱那一个极端的情况！ – 解决这个问题。
问题是， 数学并不重要 。 他一生的经历告诉他，这就像他过去所做的其他事情一样 。
我的朋友们，那就是良好工程与不良之间的区别-区分可实现与不可能的能力。
不要成为#CowboyDeveloper。 不要掉进那些兔子洞！
（ 本文也出现在我的博客上 ）
