蜘蛛与窗帘
先讲一个小故事：
一个博物馆的东边外墙面上有非常严重的腐蚀，需要经常涂刷新的油漆。这一天，博物馆的馆长发现墙面又腐蚀的很严重了，现在他需要决定怎么处理这件事情。以前的时候，馆长都是补刷油漆的。但是每次刷完油漆之后，没过多久墙面又会腐蚀。这一次不一样，馆长选择了在墙面的几扇窗子装上厚窗帘，并永久解决了这个问题。
大家是否一团雾水？为什么墙面腐蚀能通过装窗帘永久解决？这中间到底发生了什么？请接着往下看：
原来馆长决心想找出原因，为什么东边的外墙面腐蚀很严重？经过调查以后发现，原来博物馆的清洁人员在洗墙的时候，用了一种高腐蚀度的清洁剂，这才导致了墙面的腐蚀。 所以这个时候，馆长得到的解决方法是：在喷刷修补了这一次的墙面以后，下次清洗墙面换用低腐蚀度的清洁剂。 但馆长觉得事情并没有这么简单。 他又问这个清洁工：你为什么要用高腐蚀度的清洁剂？ 清洁工回答说：因为东边的墙上经常有很多鸟粪粘着，一般的清洁剂洗不干净。
馆长又开始想了：为什么东边的墙上有很多鸟粪？
经过一番调查发现，原来是因为墙上有很多蜘蛛，而这些鸟以蜘蛛为食，所以经常在墙附近活动。
馆长依依不饶地继续发问：为什么墙上有很多蜘蛛？
再次调查发现，因为墙上有很多小虫子，而蜘蛛以这些小虫子为食，所以墙上有这么多蜘蛛。
馆长又想：为什么只有这边的墙上有很多小虫子，其他的墙没有呢？
经过重重调查，馆长找到了最终的原因：因为东面墙上有几扇窗子，半晚时候博物馆里的光会从这里透出去，而这些趋光性很强的虫子就被光吸引过来了。
最后，馆长在这几扇窗子上装上了几层厚窗帘，问题得到圆满解决。
Mindflow
上面这个故事很好的表达了我们思维的逻辑性，那这种逻辑性如何表达？无论是思维导图 、Flomo 等等号称是管理思维的工具，都无法真正有效的表达出这种逻辑性。没有工具的承接，思考往往只属于自己一个人，无法共享，也无法协作。
所以才有了 Mindflow， 我希望通过 Mindflow 实现的事情就是：思维逻辑的可视化，而这也是我认为思维管理的核心。
废话不多说，一图胜千言：
在接触完溯因推理、图尔敏论证模型之后，我有了非常扎实的理论依据（这也是我坚持认为「有效的思维结构应该是树状而不是网状」的根本），并将该理论模型应用到了 mindflow 中，如今在上图所见到的版本已经接近我理想中推理工具该有的样子了。
当然，无法体验是然并卵的。可交互 Demo 如下 （目前没有交互式修改的能力）：
至于详细介绍，等我真正把 mindflow 的增删改查做完之后再写吧。这个组件开发还挺花时间的…
附：视频版本
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