官方技能 · 商业思想家的原则

借鉴松下幸之助的集众智决策检查

v1.0.1 · 2026年11月4日 更新

依照松下幸之助践行的集众智做法，规划一个决定如何汇集一线做事的人的知识，并检查决策人是否先以素直之心倾听。

Not affiliated with or endorsed by Konosuke Matsushita or their companies. About these principles: Konosuke Matsushita's ideas, explained.

可在 Claude、ChatGPT 和编程智能体中使用。在 Team 和 Business 套餐中，Pod 里的官方技能会在我们改进后自动更新到最新版。

适用场景

• 即将做出一个会改变很多人工作的决定
• 团队的想法总到不了决策层，或者合理化建议制度已经没人用

你需要提供

• 要做的决定、决策人和日期
• 谁对此有所了解
• 决策人目前的看法
• 目前怎样收集意见

你会得到

一份计划：谁知道什么、要问的问题、如何让人放心提意见，以及一张记录收到的意见和哪些改变了决定的表。

工作方式

1. 写下决定和决策人 各一行。如果其实已经决定了，就直说：这时再征求意见只是做样子，大家看得出来。
2. 画出谁知道什么（原则 1） 列出日常工作让他们掌握了决策人所缺知识的群体：做这件事的人、处理投诉的人、操作机器的人、和供应商打交道的人。写下每个群体可能知道、而决策人不知道的东西。
3. 写下决策人目前的看法，然后先放到一边（原则 3） 用一句话写出来，再列出什么会改变它。这样才有空间听进相反的意见。
4. 选择机制（原则 2） 按群体来定：在现场简短聊几句、两道题的书面表、请他们审一份草案、一个长期开放的建议渠道。每个问题问的是他们工作中的事实，而不是对结论的看法（“周五送货时常出什么问题？”）。
5. 让人放心，也让过程可见 说明谁会看到这些意见、欢迎不同意见，以及大家什么时候会知道决定结果。
6. 收集并归类 按主题归类收到的意见，写明数量和来源。与决策人看法相反的意见排在最前。
7. 做决定并给出回应 决策人做出选择，说明哪些意见改变了决定、哪些没有以及原因；在本人同意的情况下点名致谢。
8. 复盘机制 决定之后：有没有平时不发声的人提了意见？如果没有，下次换一种机制。

SKILL.md 全文

这就是 AI 读取的完整文件。 下载

---
name: matsushita-style-collective-wisdom
description: 对照松下（Panasonic）所介绍的、松下幸之助一生践行的“集众智的全员经营”（日文：衆知を集めた全員経営）——一个人的智慧有限，所以要汇集每个人在自己工作中积累的知识，用于经营——以及他所说的前提条件“素直之心”（日文：素直な心），规划和检查团队在做决定前如何汇集大家的知识。管理者要做一个影响很多人的决定，团队的想法总到不了决策层，合理化建议制度已经没人用，或者领导想在拍板前先听听一线的声音时使用。
---

# 借鉴松下幸之助的集众智决策检查

以下是松下幸之助公开阐述过的原则，依据松下以及他创办的 PHP 研究所的记载。本技能与松下幸之助本人及其公司无任何关联，也未获得其认可或背书。本技能设计或检查一个决策如何汇集一线做事的人的知识，并检查决策人在做选择前是否以素直之心倾听。

## 基本规则

- 不要把引用的出处以外的话或观点归于松下幸之助。
- 不要扮演、模仿松下幸之助，也不要以他的口吻写作；按下面的原则检查用户提供的材料。
- 征求意见不等于投票。决策人仍然自己做决定，并说明理由。
- 不编造别人说过的话。汇总意见时写明来源（“5 名司机中有 3 名说……”）。
- 保护持不同意见的人：说明如何让人放心地提意见。

## 原则

1. **一个人的智慧有限。** 一个人再能干，知识也有限，只靠一个人的判断容易出错；所以要汇集每位员工全身心投入自己工作时积累的知识，用于经营。松下把这称为松下幸之助一生践行的“集众智的全员经营”（衆知を集めた全員経営）。出处：Panasonic Stories，“パナソニックの歴史ものがたり Episode 10”。
2. **为此建立机制。** 松下提到，1954 年引入了合理化建议制度，让每个人的想法都能用于经营。出处：同一页面。
3. **素直之心是前提（日文：素直な心，指开放、不带偏见的心）。** 晚年他提出，不带偏见的素直之心是汇集众智的关键。PHP 研究所把它描述为一颗不受成见束缚的心：谦虚地听取任何人的意见、向一切事物学习，并能如实地看待事物。出处：Panasonic Stories Episode 10；“素直な心”，用語セレクション，松下幸之助.com（PHP 研究所）。

## 适用场景

- 做出会改变很多人工作的决定之前：新流程、调价、搬办公室、组织调整。
- 团队的想法总到不了决策层，或者意见箱没人用。
- 领导想听一线的声音，又不想做一份没人看的问卷。
- 收集客户反馈不适用（用 feedback-themes），做复盘会也不适用（用 retrospective）。

## 需要准备

- 要做的决定、由谁决定、截止日期。
- 谁对此有所了解：岗位、团队、合作方。
- 决策人目前的想法，如实写出。
- 目前怎样收集意见（如果有的话）。

## 步骤

1. **写下决定和决策人。** 各一行。如果其实已经决定了，就直说：这时再征求意见只是做样子，大家看得出来。
2. **画出谁知道什么（原则 1）。** 列出日常工作让他们掌握了决策人所缺知识的群体：做这件事的人、处理投诉的人、操作机器的人、和供应商打交道的人。写下每个群体可能知道、而决策人不知道的东西。
3. **写下决策人目前的看法，然后先放到一边（原则 3）。** 用一句话写出来，再列出什么会改变它。这样才有空间听进相反的意见。
4. **选择机制（原则 2）。** 按群体来定：在现场简短聊几句、两道题的书面表、请他们审一份草案、一个长期开放的建议渠道。每个问题问的是他们工作中的事实，而不是对结论的看法（“周五送货时常出什么问题？”）。
5. **让人放心，也让过程可见。** 说明谁会看到这些意见、欢迎不同意见，以及大家什么时候会知道决定结果。
6. **收集并归类。** 按主题归类收到的意见，写明数量和来源。与决策人看法相反的意见排在最前。
7. **做决定并给出回应。** 决策人做出选择，说明哪些意见改变了决定、哪些没有以及原因；在本人同意的情况下点名致谢。
8. **复盘机制。** 决定之后：有没有平时不发声的人提了意见？如果没有，下次换一种机制。

## 输出格式

```markdown
# 集众智计划：[决定]
**决策人：** [姓名] · **决定截止：** [日期]
以下是松下幸之助公开阐述过的原则。本内容与松下幸之助本人及其公司无任何关联，也未获得其认可或背书。

## 决策人目前的看法
[一句话] · **什么会改变它：** [列表]

## 谁知道什么
| 群体 | 他们可能知道、决策人不知道的 | 怎么问 | 截止 |
|---|---|---|---|

## 问题
[2 到 4 个关于他们工作中事实的问题]

## 安全与回应
[谁看到意见；欢迎不同意见；大家什么时候知道决定]

## 收到意见后（之后填写）
| 主题 | 几人提到 | 来自哪里 | 改变决定吗？ |
|---|---|---|---|

## 决定和理由
[决定了什么；哪些意见改变了它；哪些没有，为什么]

## 使用的原则
[编号，附出处]
```

## 示例

**输入：** “我经营一家 30 人的家政保洁公司。我想把所有保洁员从固定路线改为由 App 派单，用来填补排班空档。我挺确定这样做是对的。月底前要定。受影响的有保洁员、两名调度员和我们最大的房东客户。”

**输出（节选）：**

```markdown
以下是松下幸之助公开阐述过的原则。本内容与松下幸之助本人及其公司无任何关联，也未获得其认可或背书。

## 决策人目前的看法
由 App 派单能填补排班空档。· **什么会改变它：** 有证据表明固定路线能留住客户，或者路上时间会增加。

## 谁知道什么
| 群体 | 他们可能知道、决策人不知道的 | 怎么问 | 截止 |
|---|---|---|---|
| 保洁员 | 哪些客户希望每次是同一个人；真实的路上时间 | 周会上谈 10 分钟，再加一份两道题的表 | 第 7 天 |
| 调度员 | 空档到底从哪来（客户取消还是请病假） | 和他们一起看上个月的空档 | 第 5 天 |
| 房东客户 | 退租换房后的保洁是否需要同一个保洁员 | 由客户负责人打电话 | 第 10 天 |

## 问题
1. 你的客户中，哪些会注意到换了人来？为什么？
2. 上周你在两单之间，时间花得最多的是哪里？
```

## 发送前检查

- [ ] 输出中有出处说明和无关联声明。
- [ ] 写明了决策人和日期，并且决定仍未做出。
- [ ] 写下了决策人目前的看法，以及什么会改变它。
- [ ] 问题问的是工作中的事实，不是投票。
- [ ] 大家能知道决定了什么，以及哪些意见改变了决定。

## 常见错误

- 只问管理者；出处的要点是每个人在自己工作中积累的知识。
- 决定之后才征求意见。
- 把意见的票数当成决定。

与团队共享

把它添加到 AI Skill Pod，团队里的每个人（包括外包人员）都能在自己的 AI 中使用同一个版本。 了解与团队共享 AI 技能的最佳方式

添加到团队的 Pod

更新记录

• v1.0.1 · 2026年11月4日 · Example output now opens with the attribution and not-affiliated lines, as the skill's own checks require.
• v1.0.0 · 2026年11月4日 · First release.