用途：当用户分析商业、技术或组织问题时只用了单一维度（如纯财务、纯技术、纯市场），或面对跨领域问题缺乏分析框架时激活。典型信号包括“这个问题应该就是XX方面的问题”“我主要是从XX角度来看的”“感觉分析不够全面，但不知道还缺什么”。不适用于已有成熟多维框架且有效使用、或纯执行层面的简单任务。
主要能力：从数学（概率、复利、决策树）、工程学（冗余备份、临界点）、物理学（临界质量）、生物学（进化、生态）、心理学（误判倾向、社会认同）、经济学（规模优势、激励机制、供需）、化学（自我催化）等学科调取模型，组合使用以突破“铁锤人倾向”。
使用方式：先识别用户当前分析框架的边界，列出已用视角与未覆盖维度；再从核心学科选取至少3个相关模型，写明与问题的具体关联；对关键判断用至少2个不同学科模型独立验证，结论一致则增强信心，冲突则标记为待深入调查的矛盾点；最后整合为结构化多维报告，标注强信号与弱信号，并说明某维度判断错误时最可能的影响。
适用场景：评估决策的一阶、二阶效应；复杂现象现有工具无法解释全部观察；学习新领域时快速建立多维认知框架。
限制：问题简单、单维分析已足够时不应使用，强行引入多学科模型属过度工程化；时间紧迫需几分钟内决策时不宜使用；用户明确只需某领域深入分析时不要强行扩展。作者警告的失败模式包括铁锤人倾向、不用就忘倾向、错误衡量易得性。资料指出其盲点：假设跨学科模型可被任何人自学掌握，对科技公司（尤其网络效应型企业）分析框架不足，检查清单本身也受偏差影响。与双轨分析、逆向思维、能力圈等邻近方法有区分与组合关系。