【摘要】：本文介绍了演进型组织理论，主张模块化设计DAO产品，提出pod协作小组概念，确保DAO组织架构设计在保证安全性的同时增加灵活性。

作者：Chase Chapma｜翻译: 加密美乐蒂｜校对: Shawn W｜排版:walton

经历失败往往是通往成功的唯一方法——这一点在你应对复杂系统时尤为突出。

简单来说，这就是进化型组织理论。

阻碍一个 DAO 学习和增长的最有效方式，就是在构建DAO的软件时过早优化它。这是一种原则性错误。

无论是创业的早期，还是从长远来看，过早优化都代价高昂。当你去设计一套组织系统，试图预测组织将变得多么错综复杂时，你会做出一系列的假设。显然其中有些假设会符合实际，而有些则不会。

最终正是对这一系列假设的不断实践，才能使组织进化成复杂而运转良好的机器。

因此，当你过早地优化一个 DAO，你最终得到的是一个经常预测出错误问题的组织系统，从而创造出复杂的解决方案，用以解决 DAO 尚不存在的问题。这种预测和解决问题的方式将一堆新的假设引入了组织系统中。

而当你向组织系统引入更多假设，你就会越来越难以确定这个系统之所以失败，是因为假设A 出错了，还是假设 B：假设越多，就越难弄清楚哪些假设是错的，哪些是对的。

那么，为什么我们会过早地进行优化呢？

因为我们害怕失败。我们认为如果现在能预测到问题，我们就可以提前设计出规避这些挑战的方法。

但结果往往难偿所愿。事实上，正是这种对失败的恐惧在长期耗费时间和金钱，因为我们失去了不断对假设进行测试（了解哪些假设是错误的，哪些是正确的）中获得的数据和经验。

建立复杂系统的关键是一开始就不要把它设计得复杂。相反，一开始要设计一个简单系统，允许犯错，并根据哪一部分好用、哪一部分有问题，对这些系统进行不断迭代。

这就是盖尔定律的实践应用。

重要的一点是：在这些组织系统中，失败不仅仅是不可避免的，而且是有益的。通过不断测试假设和最大限度地学习，这些组织系统因此成为进化型组织。

但是，进化型组织不仅仅是为了学习经验而进行优化，他们也为了灵活性进行优化。灵活的组织系统允许组织利用其学到的经验，进行渐进式的改进（也就是不断测试假设！）。

当涉及 DAO（以及链上的任何东西）时，灵活性很少被设计进系统。

然而灵活性确实应该被设计进去。

模块化可以实现灵活性。与应用目的单一的 DAO 不同，模块化的 DAO 允许快速测试和迭代，最终使组织能够快速有效地发展。

通常，当我们考虑组织系统设计的灵活性时，总是需要进行权衡，例如安全。但灵活性并不一定需要牺牲安全性。使用 pod（译者注：文章作者所属的 Orca Protocol 推荐的小型团队协作方式）等工具，DAO 可以建立模块化系统，在 pod 小组内部保持安全性，同时在 DAO 层面实现灵活性。

你想打造一个进化型组织吗？

**从简单系统开始。**不要再试图设计复杂的治理系统。从简单系统开始，不断迭代进化。

做好失败的准备。 做出假设。测试这些假设。重复这一切。

模块化建设。 把你的组织想象成一辆汽车。即使你换掉一些零件，它仍然可以正常运行。

作者在此郑重感谢 Jon Hillis, Cam, Richie Bonilla, Chalice Stroebe, Caryn and Adrian Ricardo 一起讨论盖尔法则，持续迭代 DAO，感谢 Julia Rosenberg 和 frogmonkee 一直在 DAO 中对话，给予最宝贵的反馈。

原文链接：https://orca.mirror.xyz/Kx2hWV3tr1crlBHy2WBTBdR6Dup76AKHKbpbSzYW2kw

【摘要】：本文介绍了演进型组织理论，主张模块化设计DAO产品，提出pod协作小组概念，确保DAO组织架构设计在保证安全性的同时增加灵活性。

作者：Chase Chapma｜翻译: 加密美乐蒂｜校对: Shawn W｜排版:walton

经历失败往往是通往成功的唯一方法——这一点在你应对复杂系统时尤为突出。

简单来说，这就是进化型组织理论。

阻碍一个 DAO 学习和增长的最有效方式，就是在构建DAO的软件时过早优化它。这是一种原则性错误。

无论是创业的早期，还是从长远来看，过早优化都代价高昂。当你去设计一套组织系统，试图预测组织将变得多么错综复杂时，你会做出一系列的假设。显然其中有些假设会符合实际，而有些则不会。

最终正是对这一系列假设的不断实践，才能使组织进化成复杂而运转良好的机器。

因此，当你过早地优化一个 DAO，你最终得到的是一个经常预测出错误问题的组织系统，从而创造出复杂的解决方案，用以解决 DAO 尚不存在的问题。这种预测和解决问题的方式将一堆新的假设引入了组织系统中。

而当你向组织系统引入更多假设，你就会越来越难以确定这个系统之所以失败，是因为假设A 出错了，还是假设 B：假设越多，就越难弄清楚哪些假设是错的，哪些是对的。

那么，为什么我们会过早地进行优化呢？

因为我们害怕失败。我们认为如果现在能预测到问题，我们就可以提前设计出规避这些挑战的方法。

但结果往往难偿所愿。事实上，正是这种对失败的恐惧在长期耗费时间和金钱，因为我们失去了不断对假设进行测试（了解哪些假设是错误的，哪些是正确的）中获得的数据和经验。

建立复杂系统的关键是一开始就不要把它设计得复杂。相反，一开始要设计一个简单系统，允许犯错，并根据哪一部分好用、哪一部分有问题，对这些系统进行不断迭代。

这就是盖尔定律的实践应用。

重要的一点是：在这些组织系统中，失败不仅仅是不可避免的，而且是有益的。通过不断测试假设和最大限度地学习，这些组织系统因此成为进化型组织。

但是，进化型组织不仅仅是为了学习经验而进行优化，他们也为了灵活性进行优化。灵活的组织系统允许组织利用其学到的经验，进行渐进式的改进（也就是不断测试假设！）。

当涉及 DAO（以及链上的任何东西）时，灵活性很少被设计进系统。

然而灵活性确实应该被设计进去。

模块化可以实现灵活性。与应用目的单一的 DAO 不同，模块化的 DAO 允许快速测试和迭代，最终使组织能够快速有效地发展。

通常，当我们考虑组织系统设计的灵活性时，总是需要进行权衡，例如安全。但灵活性并不一定需要牺牲安全性。使用 pod（译者注：文章作者所属的 Orca Protocol 推荐的小型团队协作方式）等工具，DAO 可以建立模块化系统，在 pod 小组内部保持安全性，同时在 DAO 层面实现灵活性。

你想打造一个进化型组织吗？

**从简单系统开始。**不要再试图设计复杂的治理系统。从简单系统开始，不断迭代进化。

做好失败的准备。 做出假设。测试这些假设。重复这一切。

模块化建设。 把你的组织想象成一辆汽车。即使你换掉一些零件，它仍然可以正常运行。

作者在此郑重感谢 Jon Hillis, Cam, Richie Bonilla, Chalice Stroebe, Caryn and Adrian Ricardo 一起讨论盖尔法则，持续迭代 DAO，感谢 Julia Rosenberg 和 frogmonkee 一直在 DAO 中对话，给予最宝贵的反馈。

原文链接：https://orca.mirror.xyz/Kx2hWV3tr1crlBHy2WBTBdR6Dup76AKHKbpbSzYW2kw