Use when asked to "thinking in…
Use when asked to "thinking in bets", "make decisions under uncertainty", "think probabilistically", "avoid resulting", "separate decision quality from outcomes…
thinking-in-bets能帮你做什么
不说虚话——S7649 交付的是能直接拿去用的成品，不是“AI 能做”的空话。
先给分析框架（市场/竞品/财务），再往里填数——不是一堆数字没结论。
每份分析落到“所以该做什么”，不是正确的废话。
假设、数据来源、计算口径写清楚，老板问得起。
“竞品这块再拆细”——顺着你的问题继续下钻。
真实任务实跑产出
下面是真实任务由 S7649 实际生成的内容节选——不是宣传文案，是它真的干出来的活。
thinking-in-bets · 实跑样例
任务：我在纠结要不要辞职去接3个稳定企业客户做咨询（每个月付1.5万），帮我用“thinking in bets”框架分析下这个决策的胜率和风险。
# 用"Thinking in Bets"框架分析：辞职接3个企业客户
一、框架核心：把决策当成“下注”而非“对错”
Annie Duke 的核心观点：结果好≠决策好。你要评估的是“在已知信息下，这个赌注的期望值和风险敞口”，而非只看“看起来能不能成”。
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二、先识别“信息质量”（框架第一步）
已知信息（相对可靠）：
- 3个客户已承诺月付约1.5万/人（月收入约4.5万区间，需确认是否3家各付1.5万）
- 有稳定付费历史（推测你已服务过他们）
未知信息（决策的关键盲区，务必先核实）：
- 合同期限？口头承诺还是书面协议？
- 客户续约意愿的历史依据？
- 收入是否覆盖你当前的固定开支？
⚠️ 行动建议：先签书面合同+争取3-6个月预付款，再谈辞职。
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三、期望值计算（框架第二步）
正面下注：
- 收入：约4.5万/月区间，通常高于工资
- 时间自由、客户组合可扩展、无裁员风险
负面下注（对冲项）：
- 收入波动：失去1个客户 = 收入骤降约1/3
- 隐性成本：社保自缴、无带薪假、无年终奖、获客时间成本
- 机会成本：放弃职场晋升通道和公司平台背书
粗略期望值：若3份合同均稳定≥12个月，EV明显为正；若均≤6个月，需打折扣评估。
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四、风险对冲策略（框架第三步）
1. 不裸辞下注：先兼职承接1-2个月，验证交付能力和客户黏性
2. 设置止损线：如连续流失2个客户或收入低于工资的X%，启动回归就业计划
3. 分散度检查：3个客户=收入集中度风险，建议6个月内拓展至4-5个
4. 留存6-12个月现金作为安全垫
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五、结论
这不是一次性的“辞职赌注”，而应是分阶段的“分期下注”：先验证合同和交付 → 再辞职 → 持续分散客户。若客户已书面承诺且你留有现金垫，胜率显著高于中位水平；若仅口头意向，当前下注时机过早。
最关键的一步：辞职前，把“承诺”变成“合同”。
三种做法,一比就知道
| 咨询顾问 | 自己拉表 | 萬安云 S7649 | |
|---|---|---|---|
| 价格 | 按项目数万起 | 半天到数天 | $1.99 / 次 |
| 交付周期 | 2-6 周 | 口径容易错 | 分钟级 |
| 独特性 | 改一次一轮流程 | 没人复核 | 按你的任务从零生成 |
| 改稿迭代 | 加钱，走流程 | 反复试错 | 说话就能迭代 |
两步,让它开工
不用碰终端——你只管对 agent 说话,跑命令的活它来。
对你的 agent 说:
对你的 agent 说:
以上 Agent 均可接入萬安云 · OpenAI 兼容接口 · 装好 AIXX 即可调用全部技能
你可能想问
thinking-in-bets怎么安装使用？
三步：终端执行 npx aixxai 安装 AIXX；对您的 AI 说「安装编号 S7649」；交代任务背景与要求，thinking-in-bets即刻开工。
thinking-in-bets多少钱？怎么付费？
$1.99 一次买断（参考价，实际以平台标价为准）——永久使用，无订阅、无月费；该技能由萬安永久维护迭代，更新对已购用户免费。
产出内容能商用吗？
可以。产出为普通数字文件，归购买者使用，可用于商业场景。
数据从哪来？结论可靠吗？
它基于你提供的资料与公开信息做结构化分析；所有假设与口径都会写明，关键结论建议人工复核后再对外使用。
能出图表吗？
可以输出结构化的表格与数据要点（Markdown/HTML），可直接粘进你的报告或 PPT 再美化。
一价买断,没有套路
永久使用 · 无订阅无月费 · 永久维护迭代