用途：解决团队在数据与设计之间的冲突——数据用于诊断问题所在，设计用于决定如何解决。适用于陷入分析瘫痪、设计师因数据感到创意受限、管理层期待数据直接指出该做哪个功能、或产品决策仅凭直觉的场景。
主要能力与原则：数据反映现实，用指标理解用户行为、发现异常，而非确定性地预测未来；区分诊断与治疗，定量数据回答“问题在哪里”，定性设计回答“如何修复”；避免虚假精确，A/B 测试有局限，不能替代长期产品愿景；新语境需要新指标，例如技术转向 LLM 后，点击等传统指标需演进为对话质量等新形式。
使用方式：第一步建立可观测层，包括事件日志、关键流程仪表盘、实时异常监控；第二步用数据诊断，例如“第三步转化率下降 15%”“用户在两条消息后流失”；第三步调查原因，通过用户访谈、会话录制、支持工单分析；第四步用设计治疗，头脑风暴创意方案、制作多个原型、基于假设而非指标优化进行测试。
常见错误：期待数据直接告诉你下一个功能做什么；当数据与产品成功叙事矛盾时忽视数据；对所有事情都跑 A/B 测试，而不做大胆的设计选择。
限制：资料未提供具体工具、平台、收费或安装命令；该方法源自 Julie Zhuo 在 Lenny's Podcast 的分享，属于方法论而非可直接安装的软件。