知识若只和原案例相连，你学到的可能是案例表面，不是可迁移的结构。
读案例时，一切都很清楚。作者已经指出问题、选择框架、解释结果。你点头赞同，觉得以后遇到类似情况一定会用。
真正换一个行业、人物或情境，同一原理却认不出来。
知识为什么被困在原场景
学习时最醒目的是表面：故事发生在哪里、人物做了什么、题目怎样措辞。深层结构反而需要主动抽象。
如果永远用同一种题型、同一个例子练习，知识会与这些表面线索绑定。离开线索，调用就失败。
迁移为什么不舒服
把一个原理搬到陌生场景，会慢，会犹豫，也容易类比过头。你必须回答：两件事真正相同的机制是什么？关键条件是否仍然存在？哪些差异会让方法失效？
这种阻力迫使你把表面和结构分开。
迁移不是把一句话到处套，而是带着条件把结构搬过去，再允许新场景反过来修改它。
远迁移要更谨慎
从数学题迁移到相近题型相对容易；从记忆研究迁移到投资或关系，距离更远，牵强类比风险更高。迁移越远，越需要反馈和反证。
选一个判断，分别放到写作、工作决策和关系场景。每个场景写：哪里同构？哪里不同？什么条件下不能用？
书里懂，是理解的开始；离开书还能有条件地使用，才接近掌握。
本文讨论迁移训练，不主张跨领域随意类比。场景差异、专业知识和反馈质量都会限制迁移，距离越远越应降低确定性。