为什么你的想法始终只是一个想法
很多人在工作中都会有一些新颖的想法和独到的见解，却始终停留在"想法"层面，难以转化为解决问题的实际行动，这背后的原因，往往是缺乏将想法转化为具体提案并实现落地的能力。在悦库网盘的产品开发过程中，我参与编写了多个产品和技术提案，总结了一些经验心得，现在与君共勉，以下。
提案是在会议、讨论或决策过程中，由某一方提出的关于解决问题、改进方法或实施新策略的方案，通常需要经过充分的讨论和评估，以确保其有效性和可行性。最终，达成团队共识的提案，会进一步安排实施工程落地。
提案是企业民主化的体现，有助于员工发现各种问题，自行思考并以书面提出问题和初步解决思路，书面提出是对问题本身负责任的表现，因为这样可以让提出者对问题有预先更深入的思考和分析，随意的口头描述会有各种主题不明、表达遗漏、思路不清晰等问题，沟通效率低下。主题不明确，没有事先准备或思考分析的讨论会议通常是在浪费时间。因此，提出问题者，对问题有自己的见解和解决思路，是更受欢迎的。
提案有一个非常明确的主题和解决问题的思路，在团队中沟通讨论将围绕提案主题进行，经过反复沟通讨论和修改，最终找到最优的解决方案。在这个过程中，员工的独立思考和解决 问题的能力得到提升，但个人的知识和经验的局限性容易陷入主观臆断中，这时参与沟通的团队其他成员可以了解提案中的创新想法，并给予个人建议，这还有利于提升团队整体认知度和创新性。由于事物的多维复杂性特点，通常，参与提出解决问题思路的人越多，会让问题的最终解决方案更完备。
提案的形成
小问题不适合做提案，这是小题大做，只有比较复杂和重要的问题，个人难以快速解决且需要团队合作解决的问题才有必要慎重的做一个提案，比如产品的重大方向调整、核心技术的实现和优化方案、企业重要制度的制定和优化等。
我总结了编写提案需要考虑的5个核心问题点：
- 解决什么问题？
- 产生什么收益？
- 有什么风险？
- 解决方案是什么？
- 如何证明解决方案的可靠性？理论依据是什么？参考链接在哪里？
根据不同情况，需要对上述问题点的思考有侧重点，这些问题为编写提案提供了指导思路，但并不是一个框架。
选择问题
需要解决的问题必须是有明确答案的，具有收敛属性的问题，也就是随着深入分析，可以越来越趋向于问题的具体答案，而不是产生更多的子孙问题，具有发散性问题难以找到具体答案。
举个收敛性问题的例子：
“如何规划从青岛到北京的最快行车路线？”
对于这个问题，随着我们对交通数据收集分析和算法的优化，得到的答案会越来越收敛于最优路线。
类似的问题，我们修改一下，就是一个发散性问题：
“如何从青岛出发去北京？”
这个问题前提条件不明确，坐什么交通工具？ 规划最快？最省钱？还是最好玩的路线？ 因此，答案有很多，仅根据此问题无法收敛最优解。
收益和风险
很明显，解决问题是需要耗费资源的，从企业的商业性质出发，那就不得不考虑收益问题。如果解决的问题耗费的资源大于潜在收益，我们认为解决该问题在经济上没有意义。
虽然我们在提案中会慎重的提出经过仔细论证的解决方案，但依然会受很多不可预知的因素的影响，如实施成本、理论依据不成熟、实验数据不足等都可以造成风险，我们应该在可能的范围内对风险进行事先评估。
在解决问题的优先级上，可以优先从经济角度决策，解 决问题资源耗费小的(也就是容易解决的)，收益最大的且风险低的优先级更高。
解决方案
解决方案，不能在没有任何理论、数据依据或经验共识指导下，凭空而出，这难以让人信服。换句话说，就是 新的事实必须建立在已有事实的基础之上 。而新的事实，通常是根据现有理论和因果关系，通过逻辑推演而来。
还是以“如何规划从青岛到北京的最快行车路线？”这个问题，编写两个不同版本解决方案的简单实例：
方案一
可以开发一种算法，先收集所有城市和道路的数据，然后根据道路数据，先找出两个城市的所有可达路线，再根据这些路线的距离计算出最短的路径...
方案二
可以使用图算法，如 Dijkstra 或 A* 算法，来找到两个城市之间的最短路径。这需要一个包含城市和道路的图，其中城市是图的节点，道路是图的边，道路的长度或行驶时间是边的权重...
通过对比这两个简单的方案，我们可以发现方案一没有任何理论依据，仅仅靠主观经验，凭空 "发明"了一种算法，其可行性难以论证。而 方案二是基于现有成熟的图算法，将道路信息、行驶时间等信息带入算法中，基于成熟的图算法理论标准进行计算，实现的可行性自然比前者高的多。
当然，提案拥有严格的理论依据和逻辑推演只是一种理想情况，普通企业中的多数提案，并不是学术性的，目的不是为了发表学术论文，更多的是为了充分沟通，并快速解决问题，并不需要过于强调因果关系和逻辑演绎等，很多结论是可以在经验和共识的基础上做出决策的，以降低提案的编写成本，快速迭代试错检验结果。