一个能自行演化出复杂秩序的系统，至少需要三类规则协作：生成、过滤、积累。缺任何一类，系统要么停滞，要么发散，要么不积累。
1. 生成规则（Variation）
告诉你「往哪里找」，产生候选行动。没有它，系统没有输入，无法演化。
类比：生物演化中的突变和重组。
操作化版本：通过做东西来制造问题。 不是等问题出现再行动，是先行动，问题作为副产品自然涌现。
硬约束：产出必须能被别人使用或阅读（排除纯内部整理）。
关键洞察：「遇不到问题」不是能力问题，是模式问题。理解者模式（读、想、整理）不产生问题；构建者模式（做、撞墙、修、再做）才产生问题。问题来自摩擦，摩擦来自你试图改变某个东西但它抵抗你。
2. 过滤规则（Selection）
告诉你「什么不该做」和「错了怎么止损」。没有它，系统发散失控。
类比：生物演化中的自然选择。
段永平版本：「做对的事情，发现错了马上改，代价最小。」
3. 积累规则（Retention）
确保每次行动的产出能被下一次行动复用。没有它，系统有变异有选择，但没有记忆，每次从零开始。
类比：生物演化中的遗传。
操作化版本：每个产出必须能被下一个产出复用。 Bezos的flywheel逻辑，Alan Kay的bootstrapping（用工具改进工具）。
反例：读书 → 写笔记 → 笔记搁置再不复用 = 无复利。
正例：人物分析框架被复用到下一个人物，并在复用中被改进 = 有复利。
三规则协作循环
生成规则 产生候选行动（碰到问题，做个东西）→ 过滤规则 筛选（这件事值得做吗？错了怎么发现？）→ 执行 → 产出 → 积累规则 检查（这个产出能被下次复用吗？）→ 积累 → 回到生成规则（在积累基础上碰到新问题）
关键不对称性
生成规则要求降低行动门槛（碰到问题就动手，不等「想清楚」）。
过滤规则要求提高行动标准（不值得做的事不做）。
两条看似矛盾，实际作用在不同阶段：
- 生成规则决定你「尝试什么」
- 过滤规则决定你「坚持什么」
大量尝试，少量坚持 = 演化的结构。