粒度：同一问题为什么会因观察尺度而改变？

粒度是我们把对象分成多大单位来观察、描述和处理。它不等于“越细越准确”：粒度太粗会遮住关键差异，太细则可能让整体关系消失。

例如分析一次钢琴演奏，可以把它看成一首完整作品，也可以分成乐句、动作，甚至每次触键。若问题是曲式连贯，逐键数据未必有用；若问题是某个快速音型总出错，只谈全曲风格又过于粗略。同一对象没有唯一正确的粒度，只有与问题相称的粒度。

粒度与边界、上下文相连：先划出什么单位，才会出现什么关系；更换尺度，原先稳定的判断也可能改变。AI总结、学习计划和生活决策都如此。好的分析不是无限放大细节，而是知道何时拉近、何时退远，并检查换一个粒度后，中心判断是否仍然成立。