十行采集：
1.生活中的核心错觉，即认为随机性是有风险的，是一桩坏事，消除随机性，就可以消除风险。人为消除随机性所带来的结果：清晰、稳定，但很脆弱。
2.压力就是信息：技术工人由于有持续的压力而不断获得调整的机会。小的变动促使技术工人不断地从环境中学习，并在持续的压力下保持竞争力与适应力。
3.自然偏爱小错误，但人类却不喜欢错误，因此，当你依赖于人的判断时，你就只能任凭厌恶反脆弱性的心理偏见的摆布。这种规避小错误的方法将导致下一次所犯的错误更加严重。
4.瑞士是全球最具反脆弱性的地方，它从世界其他地方遭受的冲击中受益。这是最后一个不是由中央政府统一管理的主要国家，它是众多小城邦的集合，按照自己的方式管理着它们的国家。
5.如果实体中的人数变成原来的10倍，其原来的特征必定会改变：你会看到一种转型。
6.事实上，“小”汇总起来（即小单元集合）比“大”更具反脆弱性—事实上，大的东西注定要分崩离析。
7.平均斯坦的随机性：指众多看似非常可怕，但是汇总后便相互抵消的变化。
无法控制的极端斯坦：指大部分时间非常稳定，偶尔陷入重大混乱状态的情况，即会产生严重后果的错误。前者是波动，后者是跳跃。在极端斯坦下，可预测性是非常低的。
8.长尾是极端斯坦的代名词，指的是一些发生概率很低的事件，但这些“尾部”事件却可能起到举足轻重的作用。
9.在极端斯坦下，人很容易被过去事件的特性所愚弄，坚信一个完全过时的故事。“火鸡寓言”。
10.很难向天真的数据驱动型人们解释，风险存在于未来，而不是过去。
一行精华：
人为消除随机性所带来的结果：清晰、稳定，但很脆弱。
这种规避小错误的方法将导致下一次所犯的错误更加严重。
感受，启发，行动：
1.我们的核心错觉确实如作者所述，盼望着清晰、稳定的未来，至于脆弱，那是什么？在这个问题上，我们都是把头埋进沙堆的鸵鸟。
2.因此，通过学习，我们应该认识到波动性的重要，要习惯接受平均斯坦模式，这首先要从心理认知上去改变。
3.我们习惯的统计分析，都是用过去的数据进行研究讨论，多么像“火鸡”。如果我们面临的是极端斯坦模式，未来的风险是根本无法预测到的。这次的新冠疫情就是一个典型案例。
4.而疫情过后，商业又快速繁荣了起来，我们可以认为，重生的商家，都是反脆弱性更强的小单元。
5.我们还要改变对错误的观念和认知，不但要改掉厌恶错误的心理惯性，甚至要习惯拥抱错误，鼓励犯小错误。而这一点在育儿时更应该尽早改变。没有哪个孩子从小到大没有犯过错，栽过跟头，如果呵护过多，当直升机父母，那孩子的反脆弱性将荡然无存。以后他们将没有能力面临无穷选择的社会。因为父母剥夺了他们选择的能力，以及犯错的体验。
