# 眼见即为事实 WYSIATI

## 元数据

- 书名：思考，快与慢
- 作者：丹尼尔·卡尼曼
- 章节：第一部分 / 第6-7章
- 定位：AI PM / 产品经理 / 策略与增长面试
- 优先级：P0
- 标签：wysiati, evidence, evaluation

## 面试问题

WYSIATI 对产品和面试有什么启发？

## 30 秒回答

人们倾向于基于眼前可见信息形成完整判断，忽略没有出现的信息。产品、数据分析和面试表达都要主动补齐缺失变量。

## 展开要点

- 系统1会快速构造连贯故事，不会自然提醒你缺了哪些证据。
- 单一案例、漂亮 demo 或短期数据很容易被过度解释。
- 好的判断要问：我没有看到什么？样本是否代表整体？是否有替代解释？

## 高频追问

- WYSIATI 和过度自信有什么关系？
- 如何避免只看 dashboard 上已有指标？
- 面试项目复盘怎么讲数据局限？

## 项目映射

- 在增长实验复盘里补充样本量、置信区间、分群和反事实。
- 为 Agent 评测补“未覆盖任务类型”和失败案例库。

## AI PM 迁移

AI PM 面对模型评测时尤其要警惕只看成功样例，必须建立失败集、对照组和覆盖率视角。

## 备注

本卡为面试复习用的主题重构和答题框架，不保存原书正文。