我们不想每次解决问题都要重新设计方法，于是试图找到那些“通性通法”，好在前人已经做过归纳总结，于是专门去学习这样的方法。

但学完之后，很多学习者遇到这样一个问题：学了无数个模型，掌握了数十种技巧和方法，但真正面对实际问题时，却发现模型并没有那么好用，甚至是没派上用场。

究竟为什么会出现这种情况？是不是模型本身有问题？还是我们自己的理解出了偏差？或者本身遇到的就是一个难解的“偶然”？

原因很复杂，我这里尝试进行阐释。

我们解决问题时一个常见的思维路径是：

当下问题（现象）-相似问题（现象）-相似问题解决方法-当下问题解决方法

简单来说就是对当前问题在自己的案例库中找相似问题，如果有相似问题的解决方法，然后再套用到当下问题去尝试。

这是一种可行的方法，也是我们实践中用的“案例教学法”依据的核心原理。

如果发现自己解决不了问题，那么就去找“匹配”的原因，是不是匹配得“太粗糙了”或者没有把我匹配过程中更为核心的思维与方法。

很多时候，表面上的“相似性”并不能反映问题的深层结构，直接将某个方法套用到另一个问题上，可能忽略了其中的微妙差异，导致模型失效。

于是我在《模型，就是数学化的思维》一书中进行了更详细匹配方法的介绍：

将问题类型进行细分（DEED框架）：

对思维方式进行细分（包括分类、细分、聚类等等）。期望将整个过程更加严密。

另外一个思路是反思是否自己的“案例库”不够丰富，得去“刷题”。

然而，这种方法并不是万能的，甚至在某些情况下可能会导致事倍功半。问题的本质不在于是否有“匹配”的案例，而是在于我们如何理解“匹配”的标准，及其背后的假设和限制。

然而，单纯地增加案例库中的案例数量，并不一定能有效解决问题。一个更深层次的挑战在于，如何将这些案例与实际问题之间的关系进一步厘清。即便是拥有了成千上万的案例，如果我们没有掌握提取精髓的能力，或者没有深入思考每个案例背后的假设和模型框架，那么“刷题”依然可能带来错失良机的结果。

案例的积累不应只是数量的增加，更应注重质量和深度。 对于每个案例，我们不仅要理解“做了什么”，更要深入探讨“为什么要这么做”。当我们理解了案例背后的思维过程、假设设定、模型限制和实际操作的细节后，才能在面对新的问题时快速进行映射和调整。此时，所谓的“案例库”不仅仅是一个存储历史问题和解决方案的地方，而是一个灵活的、动态更新的知识体系，它能够不断为新问题提供有益的启示和帮助。

此外，案例的“广度”也非常重要的。在不同的学科、不同的领域和不同的时间背景下，问题的解决思路和方法可能会有所不同。如果我们只局限于某一类问题的案例，那么就很容易陷入思维的惯性，无法突破原有的框架，进而影响到实际问题的解决。因此，适度的“跨界”学习，丰富案例的来源和维度，可以帮助我们在面对复杂和多变的现实问题时，拥有更为灵活的应对策略。

回到模型和方法的选择上，学会从成功的案例中汲取经验并加以应用，是一项极其重要的能力。但也要警惕“过度类比”的陷阱。我们在面对新问题时，往往倾向于寻找与过去类似的情境进行类比，进而借用曾经成功的模型和方法。这是自然的思维倾向，也是“类比推理”在很多时候成功的原因之一。

然而，过度类比可能导致忽视问题的独特性和细节。如果我们过于依赖外部的相似性而忽略了内在的差异，就可能会高估模型的普适性，低估实际问题中的复杂性。在这种情况下，所谓的“相似问题”可能只是表面上的相似，深入一看，根本无法套用过去的方法。

因此，在面对实际问题时，我们不仅要关注外部的相似性，还要深入挖掘问题的本质特征。通过对问题进行更精确的定义和分析，找到问题的核心维度，再从案例中提炼出适用的部分，而非一味的套用现成解决方案。

我们在不断积累案例和学习新方法的过程中，需要时刻保持对实际问题的敏感度，灵活调整自己的思维模式和方法工具。每一个模型和方法都有它的生命周期和适用范围，随着问题的演变，模型本身也应该逐步更新和优化。随着技术的发展，新的模型和更高效的解决方案不断出现，我们不应该陷入“过时的思维”中，而要通过不断学习和适应，更新自己的方法论。

同时，我们也要保持足够的批判性思维，不断反思已知的模型和解决方法的适用性，并根据新的需求进行灵活调整。通过这种“动态适应”的思维方式，我们不仅能够更好地应对复杂多变的现实问题，也能够在不断变化的环境中保持灵活性和创新力。