一句话定义
眼见即全部是系统1只用当前可得信息做判断，并默认没有看到的信息不重要。它让缺口安静地消失。
机制 / 原理
任何重要判断都要增加一个反向栏：我没有看到什么？谁没有发声？这个样本缺哪类人？如果缺失信息会改变结论，就不能把当前材料当作全貌。
经典实验 / 例子
第 7 章的“眼见即全部”说明，系统1只会用当前进入脑中的材料构造答案。比如面对一段性格描述，人们会顺着描述判断某人职业，却很少追问描述从哪里来、还漏掉什么人、总体比例是多少。这个案例的关键是缺失信息不会自动报警；材料越生动，学习者越容易忘记它只是局部。
生活中的例子
用户研究只访谈了十位最活跃用户，他们都热情要求增加高级筛选。产品会上一度准备全量上线，后来研究负责人补问：流失用户、轻度用户和未转化用户在哪？补访后发现轻用户反而被复杂筛选吓退。团队没有否定重度用户的声音，只是拒绝把眼前样本当成全部用户。
常见误区
误区：手里资料越详细，信息就越完整。 细节多不代表样本全。