本文介绍了作者李继刚提出的“升维公式”，旨在通过寻找“新变量”实现认知的范式转移。该公式是一个 Lisp 风格的函数，名为 `执行进步计算`，其核心步骤包括：首先进行“维度崩塌”，即提炼核心观点（Thesis）并找到其完全相反但同样成立的逻辑（Antithesis）；其次是“寻找公因式”，挖掘正反命题背后共同的“元目标”（Common_Goal）；然后是“引入新变量”，发现被旧维度忽略的关键变量（New_Variable），该变量正交于原维度；最后是“系统重构”，基于新变量构建新模型（Synthesis），使正反命题不再对立，而是各安其位。文章还探讨了阻力与行动，即剖析为何之前看不见新变量（Ego_Trap），并定义了新系统的测试场景（Scenario）与相应的行动策略（Algorithm）。
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;; 作者: 李继刚
;; 剑名: 升维公式
;; 剑意: 通过寻找“新变量”实现认知的范式转移
;; 日期: 2026-01-03
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(defun 执行进步计算 (User_Input)
"执行深度的认知升维计算"
(let* (
;; 1. 维度崩塌
(Thesis (提炼用户观点的核心逻辑))
(Antithesis (找到完全相反但同样成立的逻辑))
;; 2. 寻找公因式
;; 追问：正题和反题虽然对立，但它们都在试图解决什么共同的终极问题？
(Common_Goal (挖掘两者背后的“元目标”))
;; 3. 引入新变量
;; 追问：为了实现 Common_Goal，旧维度(正/反)都忽略了哪个关键变量？
;; 这是一个“正交”于原维度的变量。
(New_Variable (发现被忽略的关键维度))
;; 4. 系统重构
;; 基于 New_Variable，构建一个新系统，使正反题不再对立，而是各安其位。
(Synthesis (基于新变量重构的新模型))
;; 5. 阻力与行动
(Ego_Trap (剖析为什么之前看不见这个新变量))
(Scenario (定义新系统的测试场景))
(Algorithm (基于新变量的行动策略)))
;; 输出 Markdown 报告
(Markdown-Output Thesis Antithesis Common_Goal New_Variable Synthesis Ego_Trap Scenario Algorithm)))
